Но примерно в это же время работодатели начинали понимать, что программирование – вовсе не неквалифицированная канцелярская работа, как они считали ранее. Оказалось, что писать программы – не то же самое, что печатать на машинке или подшивать документы. Программирование требует умения решать серьезные задачи. Женщины, разумеется, умели это делать – у них был огромный опыт программирования, но, поскольку «слепящая» предвзятость оказалась сильнее объективной реальности, руководители отрасли начали обучать программированию мужчин. А потом они разработали критерии найма работников, казавшиеся объективными, но на самом деле таившие в себе «мужской перекос». Как и студенческие оценки качества преподавания, используемые сегодня в университетах, тесты для программистов подвергались критике за то, что они говорили работодателям «не столько о профессиональной пригодности соискателя или соискательницы, сколько о наличии у него или у нее стереотипного набора качеств»
[472]. Трудно сказать, что было тому виной, – нехватка гендерных данных (простое непонимание того, что в критериях содержится «мужской перекос») или намеренная дискриминация женщин. Бесспорно одно: эти критерии и в самом деле были предвзятыми в пользу мужчин.
Многовариантные тесты на профессиональную пригодность, требующие «способности учитывать тончайшие нюансы и решать проблемы в заданном контексте», на самом деле требовали лишь знания основ математики, хотя уже тогда лидеры отрасли считали, что она почти не имеет отношения к программированию. Эти тесты позволяли оценить лишь знание математики в объеме школьной программы, а в школе мальчики в то время изучали математику чаще, чем девочки. Они также позволяли оценить связи соискателя в профессиональном сообществе: решения тестовых задач обычно циркулировали в чисто мужских сообществах, таких как студенческие братства и «Орден Лосей» (престижный клуб американских бизнесменов)
[473].
Психологический портрет программиста включал стереотипные качества, на которые указывал вышеупомянутый преподаватель информатики на курсах повышения квалификации в Университете Карнеги – Меллона: неряшливый вундеркинд-одиночка с неразвитыми социальными навыками. Часто цитируемое исследование в области психологии, проведенное в 1967 г., выявило у программистов «отсутствие интереса к людям» и отвращение к «деятельности, связанной с тесным взаимодействием с окружающими»
[474]. В результате компании начали брать на работу именно таких людей, и они-то и стали ведущими программистами в своем поколении. Психологический портрет программиста сыграл роль само собой сбывающегося пророчества.
Учитывая вышесказанное, стоит ли удивляться тому, что скрытый «мужской перекос» сегодня продолжает воспроизводиться с помощью закрытых алгоритмов, которые все чаще используются при найме работников. В статье The Guardian Кэти О’Нил, специалист по данным из США и автор книги «Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения»
[475], пишет, что рекрутинговая онлайн-платформа для высокотехнологичных отраслей Gild (которую приобрела и использует инвестиционная компания Citadel
[476]) позволяет работодателям выходить далеко за рамки резюме соискателей, анализируя их «сетевую активность»
[477], то есть следы, которые они оставляют в сети. Эти данные используются для ранжирования соискателей по показателю «социального капитала», то есть вовлеченности программистов в цифровое сообщество. Этот показатель можно измерить, узнав, сколько времени соискатель тратит на разработку программ и обмен данными на соответствующих платформах, таких как GitHub или Stack Overflow. Но, просеивая горы данных, Gild позволяет оценить и другие качества соискателя, входящие в стереотипный набор качеств, требуемый работодателями.
Например, выявленное Gild частое посещение соискателем одного японского сайта для манги считается «убедительным свидетельством блестящего владения навыками программирования»
[478]. Соответственно, программисты, посещающие этот сайт, получают дополнительные баллы. Казалось бы, это правильно, но, как отмечает Кэти О’Нил, на самом деле эти баллы должны служить сигналом тревоги для тех, кого волнует кадровое разнообразие. У женщин, которые, как мы писали выше, во всем мире выполняют 75 % неоплачиваемой работы по уходу за семьей, просто нет свободного времени на то, чтобы часами зависать в сети, обсуждая сайт манги. О’Нил также указывает: «Если, как и прочие подобные сайты, этот сайт манги посещают в основном мужчины, заведомо настроенные против женщин, подавляющее большинство работающих в отрасли женщин, скорее всего, будет избегать его». Получается, что Gild – своеобразное алгоритмическое воплощение учителя информатики, выступавшего в Университете Карнеги – Меллона, о котором мы писали выше.
Создатели Gild, несомненно, не намеренно разрабатывали алгоритмы, дискриминирующие женщин. Напротив, они стремились устранить свойственную людям предвзятость. Но если вы не знаете, как проявляется эта предвзятость, если вы не собираете данные и не хотите потратить немного времени на то, чтобы привести программы в соответствие с реальностью, вы будете тупо воспроизводить традиционную несправедливость по отношению к женщинам. Упуская из виду, что жизнь женщин отличается от жизни мужчин как в сети, так и офлайн, разработчики Gild непреднамеренно заложили в свои алгоритмы скрытый «мужской перекос».
Но это еще не самое страшное. Самое страшное то, что мы и понятия не имеем, насколько серьезна эта проблема на самом деле. Большинство алгоритмов хранится в тайне и защищается как проприетарные программы. Поэтому мы не знаем, как принимаются решения и какие предубеждения за ними кроются. О возможном «мужском перекосе» в алгоритмах Gild стало известно лишь потому, что один из создателей платформы сам рассказал об этом. Таким образом, здесь имеет место двойная нехватка гендерных данных: во-первых, на уровне разработки алгоритмов, а во-вторых, на уровне общества в целом, которое не знает, насколько сильно эти алгоритмы дискриминируют женщин.
•••
Процедуры, создающие непреднамеренный «мужской перекос» при найме на работу, мешают женщинам и продвигаться по карьерной лестнице. Классический пример – ситуация в Google, где женщины реже выдвигают свои кандидатуры на новые, более высокие должности, чем мужчины. Вообще-то, ничего удивительного: ведь считается, что женщинам к лицу скромность, и любые попытки выйти за рамки гендерного стереотипа не одобряются
[479]. Но для Google такое положение оказалось сюрпризом. К чести руководства компании, оно пытается изменить ситуацию. К сожалению, подход компании великолепно отражает ее представление, что «человек» – по умолчанию мужчина.
