Om AI gefocust te maken Terwijl vrouwen in de academische wereld en anderen hun welverdiende (en veel te late) tijd in de schijnwerpers krijgen, lanceert TechCrunch een reeks interviews gericht op de buitengewone vrouwen die hebben bijgedragen aan de AI-revolutie. Naarmate de AI-hausse voortduurt, zullen we het hele jaar door verschillende artikelen publiceren, waarin belangrijk werk wordt belicht dat vaak niet wordt herkend. Lees hier meer profielen.
Als u als lezer een naam ziet die we hebben gemist en die volgens ons op de lijst zou moeten staan, stuur ons dan een e-mail en we zullen proberen deze toe te voegen. Hier zijn enkele belangrijke mensen die u moet kennen:
De genderkloof in AI
In een artikel in de New York Times eind vorig jaar zette de Grijze Dame uiteen hoe de huidige hausse in kunstmatige intelligentie tot stand kwam, waarbij ze veel van de gebruikelijke verdachten aanwees, zoals Sam Altman, Elon Musk en Larry Page. De journalistiek ging viraal – niet vanwege wat er werd gerapporteerd, maar vanwege wat er niet werd vermeld: de vrouw.
Er stonden twaalf mannen op de Times-lijst – de meesten van hen waren hoofden van AI- of technologiebedrijven. Velen hadden geen training of opleiding, formeel of anderszins, in AI.
In tegenstelling tot wat The Times suggereert, begon de AI-rage niet toen Musk naast Page zat in een landhuis aan de baai. Het begon al lang daarvoor, met academici, toezichthouders, ethici en hobbyisten die onvermoeibaar in relatieve onbekendheid werkten aan het leggen van de fundamenten voor de AI- en GenAI-systemen die we vandaag de dag hebben.
Elaine Rich, een gepensioneerde computerwetenschapper die eerder aan de Universiteit van Texas in Austin werkte, publiceerde in 1983 een van de eerste leerboeken over AI en werd later in 1988 directeur van een AI-laboratorium voor bedrijven. eerder op het gebied van AI-eerlijkheid, differentiële privacy en gedistribueerd computergebruik. En Cynthia Breazeal, roboticus en professor aan het MIT en mede-oprichter van Jibo, een robotica-startup, werkte eind jaren negentig en begin jaren 2000 aan de ontwikkeling van een van de eerste ‘sociale robots’, Kismet.
Ondanks de vele manieren waarop vrouwen vooruitgang hebben geboekt op het gebied van AI-technologie, vormen zij slechts een klein deel van de mondiale AI-arbeidskrachten. Volgens een onderzoek van Stanford uit 2021 is slechts 16% van de tenure track-leraren die zich op AI richten vrouw. In een afzonderlijk onderzoek dat in hetzelfde jaar door het World Economic Forum werd gepubliceerd, ontdekten de co-auteurs dat vrouwen slechts 26% van de posities op het gebied van analytics en kunstmatige intelligentie bekleden.
Nog slechter nieuws: de genderkloof op het gebied van AI wordt groter en niet kleiner.
Nesta, het Britse innovatiebureau voor sociaal welzijn, voerde in 2019 een analyse uit waarin werd geconcludeerd dat het aandeel academische AI-papers waaraan ten minste één vrouw co-auteur is, sinds de jaren negentig niet is verbeterd. Vanaf 2019 was slechts 13,8% van de AI-onderzoekspapers op Arxiv.org, een opslagplaats voor pre-print wetenschappelijke artikelen, geschreven of co-auteur van vrouwen, een aantal dat de afgelopen tien jaar gestaag is afgenomen.
Redenen voor de ongelijkheid
De redenen voor de ongelijkheid zijn talrijk. Maar uit het onderzoek van Deloitte naar vrouwen in AI komen een aantal prominentere (en voor de hand liggende) naar voren, waaronder het oordeel van mannelijke collega’s en discriminatie als gevolg van het niet passen in de gevestigde, door mannen gedomineerde vormen van AI.
Het begint op de universiteit: 78% van de vrouwen die op een enquête van Deloitte reageerden, zei dat ze tijdens hun studie niet de kans hadden gehad om een AI- of machine learning-stage te lopen. Meer dan de helft (58%) zei dat ze uiteindelijk minstens één werkgever hebben verlaten vanwege de ongelijke behandeling van mannen en vrouwen, terwijl 73% overweegt de technologie-industrie helemaal te verlaten vanwege ongelijke beloning en het onvermogen om vooruitgang te boeken in hun carrière.
Een gebrek aan vrouwen schaadt het vakgebied van de kunstmatige intelligentie.
Uit de analyse van Nesta bleek dat vrouwen vaker dan mannen rekening houden met de sociale, ethische en politieke implicaties van hun AI-werk – niet verwonderlijk gezien het feit dat vrouwen in een wereld leven waarin ze worden gemarginaliseerd op basis van hun geslacht. voor mannen en van wie vaak wordt verwacht dat vrouwen met kinderen een evenwicht vinden tussen werk en de rol van primaire zorgverleners.
Met een beetje geluk zal een bescheiden bijdrage van TechCrunch – een serie over succesvolle vrouwen in AI – de naald in de goede richting helpen bewegen. Maar het is duidelijk dat er nog veel werk aan de winkel is.
De vrouwen die we profileren, delen veel suggesties voor degenen die willen groeien en het AI-veld ten goede willen ontwikkelen. Maar er loopt een rode draad doorheen: sterk mentorschap, toewijding en het goede voorbeeld geven. Organisaties kunnen veranderingen beïnvloeden door beleid te voeren – op het gebied van werving, onderwijs of anderszins – dat vrouwen die al actief zijn in de AI-industrie of deze willen betreden, naar een hoger niveau tillen. En besluitvormers in machtsposities kunnen die macht gebruiken om te pleiten voor meer diverse werkplekken die vrouwen ondersteunen.
Verandering zal niet van de ene op de andere dag plaatsvinden. Maar elke revolutie begint met een kleine stap.