在过去的几个月里，Nesta 的教育团队采访了人工智能 (AI) 领域的顶尖女性专业人士，以揭开她们成功背后的故事，并找出如何增加人工智能领域的多样性。
从使用机器学习来对抗佛教受戒权中的性别歧视，到开发下一代亚马逊的 Alexa，这些女性证明了人工智能可以成为回答世界重大问题的有力工具，而且技术职业并不只是男孩的专利。
我们讨论了彻底改变“brogrammer”观念的必要性，在广泛的课程中建立跨学科联系，以及动员家长、教师和行业支持下一代女性人工智能创新者的必要性。
女性占英国劳动力的 47%，但在科技行业仅占 17%，研究表明，全球人工智能行业的情况也类似。随着人工智能技术越来越普及，对机器学习和数据科学技能的需求快速增长，这种不平衡将带来令人担忧的后果。
除了个别女性错失我们这个时代最令人 TrueMoney 数据 着迷的一些新职业之外，这种不平衡还会给社会带来三方面的影响，包括经济、文化和社会方面。
从经济角度看，多样性差距意味着经济和技术发展的有能力的贡献者和推动者的流失。
从文化角度来看，人工智能（以及更广泛的技术领域）缺乏女性，这助长了刻板印象，并创造了关于谁将塑造未来的自我实现的预言。
最可怕的是，从社会角度来看，非包容性创新意味着系统本身不是最优的，并且常常受到偏见的影响，损害消费者的利益并损害底线。
包容性为何重要
Nesta 一直在记录包容性对于创新的重要性，从飞机设计到药品设计均是如此。在人工智能领域，出现偏见设计的可能性特别高。部分原因是机器学习需要使用现有数据集，如历史电子邮件或人口普查数据，机器可以从中学习。有偏见的数据会导致有偏见的学习，最近一些备受关注的事件就证明了这一点，例如 LinkedIn 上向女性展示的高薪工作频率低于男性，谷歌不得不从其预测文本中删除性别代词，以及麻省理工学院的报告表明亚马逊最近的面部检测技术错误识别了女性，尤其是皮肤较黑的女性。正如Kaska Porayska-Pomsta 博士告诉我们的那样，“问题不在于人工智能本身，而在于融入其中的社会结构。”
除了算法性别偏见之外，性别不平等还意味着研究议程可能会忽视女性特有的问题，从而忽视合适产品的开发。凯瑟琳·布雷斯林博士告诉我们：“产品只对设定参数的人有用。我们需要一群多元化的人来制造对每个人都有用的产品。”
作为探索如何缩小科技领域性别差距的第一步，Nesta 展示了12 位引领科技发展的励志人物。在每次采访中，我们都会讨论她们进入该领域的历程、她们的灵感以及她们面临的任何障碍。我们希望通过讲述这些女性的故事，开始增加年轻学习者对科技及其所承诺的令人兴奋的工作世界的了解。
在采访中，我们探讨了这些榜样认为科技领域存在多样性差距的原因，以及如何缩小差距。我们的三项主要建议是：
1. 利用媒体渠道改变人工智能和技术的形象，展示人工智能具有创造性、以解决方案为中心，可以用来解决21世纪的一些重大挑战；展示职业和激情之间的联系。
“人工智能有如此多的用途和类型，但人们没有意识到他们想要实现的目标可以通过人工智能来实现”——Kaska Porayska-Pomsta 博士
这是我们整个采访过程中的一个关键主题：科技行业的就业前景丰富多样，但对于正在决定学习什么的年轻人来说，计算机科学仅仅是编程而已。对一些人来说，这种丰富性是显而易见的。谷歌 DeepMind 的研究科学家Raia Hadsell 博士告诉我们，她选择走科技道路是因为她“想要一份能够对世界产生重大影响的职业，在发挥创造力的同时学习可证明的科学知识”，但她似乎是少数在如此年轻的时候就意识到人工智能适用性的人。我们需要向年轻人展示，他们可以使用数学、编程和人工智能来解决现实世界的问题。
Simi Awokoya在她的博客《像女孩一样编码》中表示，计算机科学迫切需要摆脱书呆子“兄弟程序员”文化的形象，摆脱人工智能只是高强度的编码课程和电脑游戏的印象。 Nesta 数据科学研究员Jyl Djumalieva对此表示赞同：“我们需要向女孩们展示，科技是一种可以让你提出真正有趣问题的职业，”她说。“你可以帮助别人，你可以使用这些系统来影响人们的健康和决策。”