Da Aishwarya Lahariya studerte fiberkjemi på universitetet, ble hun undervist i en standardisert metode for bearbeiding av bomull. Men etter å ha vært med på å grunnlegge det kunsthåndverksbaserte motemerket Jiwya og samarbeidet med kunsthåndverkere over hele India, så hun raskt begrensningene ved denne fremgangsmåten, som er svært avhengig av vann og kjemikalier. Kunsthåndverkernes metode var raskere og brukte færre ressurser. De hoppet over rensing – fjerning av vokser og oljer med varmt vann og rengjøringsmidler – og bleking, siden begge trinnene er unødvendige når man arbeider med naturlige fargestoffer, slik Jiwya gjør. «Mye av Jiwyas vannbesparelser skjer fordi vi ikke utfører de to trinnene,» forklarer hun. Likevel ble denne alternative prosessen aldri nevnt i hennes formelle utdanning.

Mye urfolkskunnskap forblir udokumentert innenfor mainstream vestlige rammeverk og krever ekte kontakt og undersøkelser for å bli avdekket. Nå, med fremveksten av AI og dens økende rolle i forskning, informasjonsinnsamling og beslutningstaking, blir skjevheten mot vestlige perspektiver forsterket. Etter hvert som moteindustrien outsourcer flere prosesser til teknologi, risikerer den å bevege seg lenger bort fra vital urfolks- og tradisjonell kunnskap.

«AI kan ikke erstatte den levende menneskelige erfaringen,» sier Virginia Keesee, senior direktør for globale mote- og naturinitiativer hos Conservation International. «Urfolk og lokale samfunn er en enorm del av moteverdikjeden som forvaltere av natur, biologisk mangfold og klima. Partnerskap med dem og støtte til dem er kritisk viktig, ikke bare for mennesker, men for planetens fremtid.»

Moteindustrien har en lang historie med å marginalisere urfolk. I 2022 rapporterte Textile Exchange at bare 5 % av 252 undersøkte mote- og tekstilselskaper konsulterte urfolk og lokale samfunn da de utviklet sine bærekraftsstrategier. For å adressere dette gapet samarbeidet Conservation International, Textile Exchange og Kering om en veileder til prinsipper for partnerskap med urfolk i 2024. Veilederen tar sikte på å beskytte urfolkssamfunn mot utnyttelse – som landinntrenging, tap av biologisk mangfold og uautorisert bruk av tradisjonelle design – samtidig som den oppfordrer til integrering av urfolkskunnskap i bærekraftsstrategier. Dette kan inkludere praksiser som vill gummiuttapping som bevarer trehelse, bruk av naturlige fargestoffer fra maniokbark og bevaring av land.

Integreringen av AI i moteindustrien – fra personlig tilpassede annonser og virtuelle prøverom til forsyningskjedestyring og naturbaserte løsninger – kompliserer saken ytterligere. Relaterte søk i mote er mer sannsynlig å trekke på data fra amerikanske eller europeiske forskningsorganer, bransjestandarder eller merker enn på urfolkskunnskap. Trenet på menneskeskapte data, absorberer og forsterker AI eksisterende skjevheter, med et stort overtak for dominerende vestlige synspunkter.

Da jeg spurte ChatGPT om en liste over eksperter innen bomulls- og vannforvaltning, oppga den kun vestlige akademikere og klimafrivillige organisasjoner. Et annet spørsmål om hvor vannbesparende data kommer fra, avslørte: «Treningsdataene er ikke jevnt fordelt globalt. Urfolks-, lokal- eller upublisert bondekunnskap er underrepresentert.» (OpenAI, den amerikanske utvikleren av ChatGPT, ga ikke kommentar i tide til publisering.)

Å engasjere tradisjonelle samfunn er ikke så enkelt som bare å invitere dem til bordet. Urfolk blir ofte utelatt fra samtalen, og mange er skeptiske til at kunnskapen deres skal utnyttes av AI, selv om de blir invitert til å delta. Hvis disse underliggende skjevhetene ikke adresseres, risikerer de å undergrave fremgang i både bærekraft og mangfold og inkludering.

Så, hvem drar egentlig nytte av AI?

Taylor Sparklingeyes, en senior datasuverenitetsspesialist hos konsulentfirmaet Shared Value Solutions og medlem av Goodfish Lake First Nation i Canada, har utforsket dette spørsmålet. Etter å ha mottatt henvendelser fra sitt samfunn om AI, ble hun med i Indigenous Pathfinders in AI-programmet drevet av Montreal AI-instituttet Mila. Programmet tar sikte på å styrke First Nations-, Inuit- og Métis-deltakere med urfolkssentrerte tilnærminger til AI.

Sparklingeyes advarer om at den raske utviklingen til AI – den raskest spredende teknologien i historien – truer med å overse sikkerhets-, trygghets- og personvernhensyn innen urfolkssamfunn. «For å være en sann alliert, må du noen ganger slippe strenge tidsfrister og forventninger,» sier hun. «Å bygge tillitsbaserte relasjoner tar tid, og det grunnlaget er avgjørende, enten vi meddesigner styring, administrerer data eller vurderer AIs påvirkning på samfunn.»

Noen eksperter går lenger og foreslår at skjevhet i AI ikke bare er utilsiktet, men bevisst. Deepak Varuvel Dennison, en AI-forsker ved Cornell University, påpeker at AI-plattformer har en økonomisk insentiv til å tilfredsstille skjevhetene til sin største brukerbase, noe som holder folk engasjert ved å forsterke deres eksisterende tro. Med brukere konsentrert i den globale nord, marginaliserer dette «silicon gaze» urfolkskunnskap ytterligere. «Det som er økonomisk verdifullt for de med makt, blir fremmet, og det som ikke er det, blir sidelinjet,» forklarer Dennison.

Tilgangsspørsmålet legger til et ekstra lag av kompleksitet. For mange urfolkssamfunn handler spørsmålet ikke bare om representasjon, men om de i det hele tatt ønsker at AI skal ha tilgang til deres data og innsikt. Mens skapere i den globale nord nå sliter med dataeierskap, har urfolkssamfunn lenge kjempet for datasuverenitet.

Sparklingeyes bemerker at mange urfolksgrupper har opplevd historisk skade gjennom ekstraksjon av kunnskap og data, ofte uten rettferdige vilkår eller samtykke. Data om dem – fra kart til kunstverk – kan ha blitt tatt og brukt til å trene AI-systemer hvis det dukker opp på nettet, i tidsskrifter eller i offentlige databaser. Denne informasjonen blir ofte fratatt sin opprinnelige kontekst og filtrert gjennom vestlige perspektiver, ettersom engelskspråklig forskning fra høyinntektsland dominerer AI-treningsmateriale.

For å hindre at enhver innsats for å rebalansere AI gjentar disse mønstrene med urettferdig ekstraksjon, argumenterer organisasjoner som den urfolksledede ideelle organisasjonen Earth Daughters for sterke sikringstiltak. Disse inkluderer samfunnsdefinerte beskyttelser som fritt, forutgående og informert samtykke; urfolksstyring over data og kunnskap; rettferdig kompensasjon; og den genuine retten til å nekte deltakelse. I en e-post til Vogue Business forklarer Earth Daughters-teamet: «Disse sikringstiltakene må etableres før enhver kontakt begynner og kan ikke reduseres til bare tekniske eller sjekklistebaserte løsninger.»

I praksis kan dette bety at urfolkssamfunn nekter mote- eller teknologiselskaper tilgang til sine data. Immaterialrettsadvokaten Monica Boţa Moisin grunnla Cultural Intellectual Property Rights Initiative (CIPRI) i 2018 for å argumentere for anerkjennelse av kulturelle immaterielle rettigheter knyttet til tradisjonelle plagg, designere og produksjonsteknikker.

En sak i 2019 involverte Oma, en etnisk minoritetsgruppe i nordlige Laos, som anklaget et høykvalitets italiensk motemerke for å selge klær med kopier av deres tradisjonelle design. I samarbeid med Traditional Arts and Ethnology Center hjalp CIPRI Oma med å opprette en digital database for å beskytte deres tradisjonelle kunnskap og kulturelle uttrykk, noe som ga dem kontroll over hvordan disse ble tilgjengeliggjort og kommersialisert. Da en forsker senere ba om å bruke dette datasettet til å trene et AI-system designet for å forhindre kulturell tilegnelse i mote, var Oma og deres støtteteam i stand til å grundig evaluere forslaget.

Til slutt avslo Oma forespørselen, da de følte at fordelene for deres samfunn var utilstrekkelige. Mens forskeren hadde som mål å beskytte Oma-design mot misbruk, trodde samfunnet at å gi tilgang ville utelukke dem fra fremtidige diskusjoner. Når data først er brukt til AI-trening, kan det fraråde ytterligere direkte engasjement fra moteindustrien. «Teknologi er uunngåelig, men vi må spørre: Er dette gunstig for Oma? Har de den nødvendige infrastrukturen til å dra nytte? Og hvordan?» sier Boţa Moisin.

Quinn Manson Buchwald, direktør for Indigenous and Traditional Peoples-programmet hos Conservation International og borger av Little Shell Tribe of Chippewa Indians of Montana og Manitoba Métis Federation, understreker at «Fritt, forutgående og informert samtykke er en løpende prosess. Det er ikke en engangsengasjement. Du må opprettholde konstant partnerskap med disse samfunnene, holde dem oppdatert og informert.» Engangstilgang til data oppfyller rett og slett ikke disse standardene.

Earth Daughters-teamet legger til at å nekte å delta i AI-trening ikke bør sees på som å hindre fremgang, men snarere som en handling av suverenitet og omsorg. «I stedet for å debattere om AI er iboende godt eller ondt, fokuserer vi på hvem som kontrollerer det, hvem som drar nytte, og hvem som utsettes for skade.» På samme måte advarer Sparklingeyes mot bare å mate urfolkskunnskap inn i sentraliserte verktøy. «Når en institusjon nærmer seg et samfunn og sier: 'Vi har dette systemet; hjelp oss ved å laste opp dataene dine,' vedvarer ubalansen,» forklarer hun. «De må gå tilbake til meddesignfasen for virkelig å forstå om det er det samfunnene ønsker.»

**En Urfolkssentrert Tilnærming**

Utviskingen av urfolksperspektiver på AI-plattformer, modeller og verktøy gjenspeiler deres bredere eksklusjon fra samfunnet, noe som gjør utdanningsprogrammer avgjørende for å inkludere disse samfunnene. «I urfolkskontekster prøver vi ofte å ta igjen etter år med å ha blitt utelatt fra disse områdene,» sier Lynnsey Chartrand, leder for Indigenous Initiatives hos Mila, som driver Pathfinders-programmet lansert i 2024. «Det som er spennende med AI er at, for en gangs skyld, er det en mulighet for urfolksstemmer å forme feltet fra grunnen av mens det utvikler seg.»

Et prosjekt utviklet av Pathfinders er Green Circle, et AI-verktøy som kombinerer tradisjonell landbrukskunnskap med klima- og jordsmonnsdata for å gi skreddersydd veiledning om avlingsvalg, planting og handel. Dette kan være verdifullt for merker som arbeider med naturlige fibre eller søker bærekraftige innkjøpsløsninger. Chartrand, som også er borger av den føderalt anerkjente Manitoba Métis Federation, understreker viktigheten av naturlige fibre. Hun reflekterer: «Det som virkelig har slått meg siden det første året – og fortsatt gjør – er hvor kraftfullt det er å gi urfolkstalenter tid, ressurser, verktøy og kreativ frihet til å utforske hvordan AI kan hjelpe deres samfunn. Det fremhever også verdien av å ha denne teknologien utviklet av oss, ikke bare for oss. Omsorgen lagt i disse prosjektene føles umulig å gjenskape av noen utenfor samfunnet.»

Selv om det er en bekymring at byrden med å skape rettferdighet kan falle på urfolk selv, forblir Chartrand håpefull. «Jeg tror det er ekte allierte som ikke er urfolk, men som tar ansvar for å støtte,» sier hun.

Potensialet for mer balansert og rettferdig AI vil vokse etter hvert som vi forbedrer sikker, lokalt administrert datalagring; ettersom grasrotengasjement og talsmannskap for urfolk utvides; ettersom urfolksledede rammeverk tar form; og ettersom underrepresenterte kulturer og stemmer står imot systemiske skjevheter. Men å oppnå dette vil kreve løpende, tilpasningsdyktige innsatser fra moteindustrien, sammen med vanskelig selvrefleksjon om spørsmål om tilgang, fordeler og formål.

Dennison legger til: «Når jeg vurderer hvordan jeg kan gjøre AI-modeller mer representative, lurer jeg umiddelbart: hva er målet? Er det slik at et amerikansk selskap kan lage annonser som resonerer bedre i India? Hvem drar til slutt nytte? Det er det essensielle verdispørsmålet jeg stiller.»

**Ofte Stilte Spørsmål**
FAQs AI og Urfolkskunnskap

**Begynnerspørsmål**

**Hva er urfolkskunnskap?**
Urfolkskunnskap refererer til de unike forståelsene, ferdighetene og filosofiene utviklet av samfunn med lange historier av interaksjon med sine naturlige omgivelser. Den overføres ofte muntlig gjennom generasjoner og er dypt knyttet til kultur, språk og sted.

**Hvordan kan AI føre til at denne kunnskapen faller i vanry?**
Hvis AI-systemer primært trenes på dominerende globale datasett, kan de kanskje ikke gjenkjenne, verdsette eller nøyaktig representere urfolks måter å vite på. Dette kan gjøre lokal, muntlig og kulturelt spesifikk kunnskap mindre relevant eller mindre korrekt sammenlignet med AI-generert informasjon, noe som fører til gradvis forsømmelse.

**Er ikke AI bare et verktøy? Hvordan kan et verktøy få folk til å glemme ting?**
AI er et verktøy som former hvilken informasjon som er lett å finne, betrodd og brukt. Hvis AI-assistenter, søkemotorer og pedagogiske verktøy ikke inkluderer eller prioriterer urfolkskunnskap, kan yngre generasjoner stole utelukkende på disse digitale kildene og omgå tradisjonell læring fra eldre og samfunnspraksis.

**Finnes det noen eksempler på at dette allerede skjer?**
Ja, i områder som landbruk, hvor AI-drevet presisjonsjordbruksrådgivning kan overstyre tradisjonell avløkning eller jordforvaltningspraksis. I språkbevaring feiler autoversettelsesverktøy ofte med urfolksspråk, noe som presser folk mot dominerende språk for enkelhets skyld.

**Kan AI faktisk hjelpe til med å bevare urfolkskunn