《纽约时报》最近的一篇文章发布了“现代人工智能运动黎明背后”的人物名单，但没有提到任何女性的名字。不到一周前，有消息称一名自动生成的假女性被列为软件会议议程上的发言人。
不幸的是，女性从STEM历史中被遗漏并不是一个新现象。几个世纪以来，女性一直在这些叙述中缺失。
随着最近人工智能的发展，我们现在面临一个选择：我们是否也要将女性排除在这些对话之外——即使她们继续为人工智能行业做出巨大贡献?
这样做可能会导致我们陷入将计算本身视为“人类世界”的同样谬论。当然，现实却大不相同。
更准确的历史
在我们所知的计算机出现之前，“计算机”是对进行复杂数学计算的人的称呼。这些人大多是女性。
英国数学家阿达·洛夫莱斯(AdaLovelace，1815-1852)通常被称为第一位计算机程序员。她是第一个意识到计算机不仅仅可以做数学计算的人。她在分析引擎(一种拟议的自动且完全可编程的机械计算机)方面的工作可以追溯到1800年代中期。
到了1870年代，大约有80名女性在哈佛天文台担任计算机工作。他们为天文学家爱德华·查尔斯·皮克林(EdwardCharlesPickering)编目并分析了大量的天文数据(后者利用了她们的工作收入低于男性，甚至作为志愿者的事实)。
到19世纪末，受教育机会的增加意味着整整一代女性都接受了数学培训。当时，这些女性计算机的劳动力比男性便宜，因此使用它们大大降低了计算成本。
第一次世界大战期间，女性被雇佣来计算炮弹轨迹。这项工作一直持续到第二次世界大战，当时他们被积极鼓励在没有人类的情况下承担战时计算机工作。
20世纪60年代美国太空计划初期，女性继续从事计算机工作，在推进NASA太空项目中发挥着关键作用。其中一台计算机是KatherineJohnson，她负责1962年轨道任务中早期IBM计算机输出的质量检查。
许多女性对计算机领域做出了重大贡献，但很少有人因这些贡献而得到认可，更不用说获得经济补偿了。根据弗吉尼亚理工大学教授JanetAbbate的说法，到1969年，女性计算机专家的平均工资为7,763美元，而男性计算机专家的平均工资为11,193美元。
女性计算机在幕后工作，而男性计算机则获得认可、奖励和宣传。
人工智能领域的女性
正如我们今天所知，计算和编程是人工智能的基础。在基本层面上，当今的生成式和预测式人工智能系统通过分析大量数据并查找其中的模式来工作。
早在1800年代就开创了计算领域的女性为这项工作奠定了基础。他们一个多世纪以来手工完成的工作现在已经被能够在更短的时间内分析大量数据的机器所取代。
这种转变并没有减少女性对计算领域以及最近的人工智能领域的贡献。如今，无数女性正在人工智能行业做出开创性工作，其中包括最近这篇Medium文章中提到的12名女性。
从Google前首席决策科学家CassieKozyrkov，到加拿大计算机科学家JoyBuolamwini，再到OpenAI首席技术官MiraMurati(如本文横幅图片所示)，这些女性正在帮助让AI变得更安全、更准确、更容易获得、更包容和更可靠。
尽管她们身处男性主导的行业，但她们仍在取得这些进步。2018年，一项针对4000名研究人员的研究发现，女性仅占这一群体的12%，这些研究已在领先的人工智能会议上发表。
遗漏的影响
女性的缺失不仅限于人工智能行业，甚至也不限于STEM。正如历史学家贝塔尼·休斯(BettanyHughes)指出的那样，女性在有记录的历史中只占微不足道的0.5%。显然，劳动力缺乏性别多样性是一个更大的系统性问题的一部分，这个问题影响的人数远多于被排除在外的个人。
1983年，NASA工程师建议在挑战者号航天飞机上为宇航员SallyRide携带100个卫生棉条，以进行为期一周的旅行。这样的事件表面上看似无害。但是，当性别偏见和刻板印象渗透到人工智能的设计和开发中时，会发生什么?
国际非营利组织GlobalWitness于2018年发布的研究发现，Facebook的招聘广告平台使用算法向目标用户投放广告，其定位基于性别歧视刻板印象。例如，机械师的广告主要针对男性，而幼儿教师的广告主要针对女性。
2018年的另一项研究发现，计算机视觉系统识别女性的错误率较高，尤其是肤色较深的女性。
人工智能领域缺乏性别多样性已被证明会伤害女性并使其处于不利地位，进而伤害我们所有人。尽管许多人认为改进人工智能训练数据集可以解决性别差距，但其他人正确地指出，女性也应该参与数据收集过程
打破玻璃天花板
今年早些时候，HuggingFace研究科学家SashaLuccioni在联合国妇女署HeForShe峰会上发表讲话时提出了一个重要观点：
“人工智能偏见并非凭空而来，而是来自我们社会中长期存在的模式。”
《纽约时报》最近发表的这篇文章就是一个例子，说明媒体和行业如何在强化不成比例地有利于男性的现状方面发挥作用。这种形式的偏见无助于缩小持续存在且有问题的性别差距。
尽管花费了数百万美元鼓励女性从事STEM职业，但这些领域仍难以留住女性员工。
女性对人工智能的贡献并非微不足道。如果不承认这一点，玻璃天花板似乎就无法突破。
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