Ang internet ay sumabog sa linggong ito nang ang inhenyero ng Google na si James Damore ay nagpalipat-lipat ng isang mahabang (napaka haba) memo Nagtalo na ang mga pagsisikap na itaguyod ang pagkakaiba-iba sa loob ng kumpanya ay naligaw ng landas. Habang naniniwala siya sa pagkakaiba-iba at isinasaalang-alang ang kanyang sarili na liberal sa politika, isinulat niya, 'Sinasabi ko lang na ang pamamahagi ng mga kagustuhan at kakayahan ng kalalakihan at kababaihan ay naiiba sa bahagi dahil sa mga biyolohikal na sanhi at maaaring ipaliwanag ng mga pagkakaiba na ito kung bakit hindi natin nakikita pantay na representasyon ng mga kababaihan sa tech at leadership. '
Ang mga kababaihan, sinabi niya, sa pangkalahatan ay higit na interesado sa mga tao at hindi gaanong interesado sa mga bagay kaysa sa mga kalalakihan, mas malamang na maging kasiya-siya at hindi gaanong agresibo, at higit na nagnanais ng isang kasiya-siyang buhay at hindi gaanong hinihimok ng katayuan. Ang lahat ng ito ay maaaring ipaliwanag kung bakit may mas kaunting mga kababaihan sa mga tech na posisyon at posisyon sa pamumuno, isinulat niya. (Mabilis at kumpletong na-disavow ng Google ang mga opinyon na sinabi niya, at ang sinundan ng pagpapaputok sa kanya, na nagsasabing ang mga opinyon na ipinahayag sa memo ay lumabag sa code of conduct nito.)
Gayunpaman, sa maraming mga makatwirang tao - bukod sa kanila ang aking kasamahan sa Inc.com na si Suzanne Lucas - tila kapaki-pakinabang na hindi man lang itanong ang tanong: Maaaring maging biology ang responsable para sa kawalan ng gana ng mga kababaihan sa tech? Pagkatapos ng lahat, maraming katibayan na ang mga kababaihan sa katunayan ay hindi gaanong agresibo kaysa sa mga lalaki, at kahit na ang mga bagong silang na sanggol ay nagpapahayag ng mga kagustuhan sa linya ng kasarian. Siguro lahat ng usapang ito tungkol sa bias ay labis na labis.
Maaari mong itumba ang argumento sa simpleng tanong na ito: Kumusta naman ang lahi?
Ian Bogost, pagsulat sa Ang Atlantiko Ang website ng nakaraang linggo, ay ang unang taong nakita ko na gumawa ng puntong ito. Kung ang mga kababaihan ay hindi gaanong kinatawan ng tech, African-American at Latinos Talaga ay Ayon sa Census Bureau , Ang mga Aprikano-Amerikano ay bumubuo ng higit sa 13 porsyento ng populasyon ng Estados Unidos, ngunit ayon sa Google, 2 porsyento lamang sa mga empleyado nito sa Estados Unidos ay African-American. Ang mga Hispanic ay higit sa 16 porsyento ng populasyon ng Estados Unidos, ngunit 4 porsyento lamang ng mga empleyado ng Google.
Paminsan-minsan ay binabanggit ni Damore ang lahi, ngunit bilang isang add-on lamang, tulad ng kanyang mungkahi: 'Ituon ang kaligtasan ng sikolohikal, hindi lamang lahi / kasarian ng pagkakaiba-iba.' Hindi niya sinabi kung sa palagay niya na ang mababang representasyon ng mga Aprikano-Amerikano at mga Latino sa Google ay dahil sa 'biological na mga sanhi' - na ang isang bagay tungkol sa genetiko na pampaganda ng mga African-American at Latinos ay ginagawang hindi gaanong akma para sa mga posisyon sa tech o pamumuno kaysa sa mga Caucasian o Asyano. Kung sa tingin niya ay gayon, mabuti, iyan ay halos kahulugan ng diksyonaryo ng rasismo .
Marahil ay may isang bagay tungkol sa aming sistemang pang-edukasyon, sa ating lipunan, sa ating industriya ng tech, at sa ating mga tech na kumpanya na nagpatuloy sa kawalan ng mga tradisyunal na taong hindi pinahihirapan. Naiintindihan ko na kung ikaw ay isang tradisyonal na napakinabangan na tao - ibig sabihin, isang puting tao - mas kaayaaya na maniwala na ikaw at lahat ay nasa isang antas ng paglalaro. Ngunit ang pagnanais na maniwala ay hindi ito totoo.
Gumawa si Bogost ng isa pang mahusay na punto na higit na nawawala mula sa debate na ito: Ang isang mas magkakaibang Google ay isang mas mahusay na Google din. Nagtalo si Damore na pagdating sa mga pagsisikap ng pagkakaiba-iba, 'kailangan namin ng mga prinsipyong may dahilan kung bakit nakakatulong ito sa Google.' Sa pag-iisip na iyon, binibigyan kita ng kahihiyan na dinanas ng kumpanya noong 2015 nang paulit-ulit na na-tag ng mga algorithm nito ang larawan ng dalawa Mga African-American bilang mga gorilya .
Ito ay, siyempre, isang klasikong kaso ng GIGO (basura sa, basura). A.I. natututo na kilalanin ang isang imahe batay sa data na napakain dito at malinaw na ang algorithm ng Google ay pinakain ng maraming data na nagpapakita lamang sa mga tao sa iba't ibang mga kulay ng rosas o kayumanggi. May katuturan ito sapagkat ang mga inhinyero na gumagawa ng pagpapakain ay puti (o Asyano) mismo at nang tumingin sila sa paligid ng kanilang mga tanggapan, iyon lang ang nakita nila. Maaaring nahuli nila ang kanilang sariling pagkakamali kung tumingin sila sa paligid sa isang Google na higit na kahawig ng Estados Unidos, o sa mundo.
Sa palagay ko iyan ay isang malinaw na dahilan para sa 'bakit nakakatulong ito sa Google.' Ano sa tingin mo?
