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男女比例失衡!增加女性研究人员比例有助于人工智能体系的完善

作者: Jansfer

时间: 2019-08-15 14:11

将风险最小化是解决人工系统问题的首要问题。降低人工智能风险的方法之一是增加参与开发的团队的多样性。有研究表明,在认知上更加多样化的群体往往会做出更好的决策。然而不幸的是,这与当前开发人工智能系统的人员及分布情况相去甚远。从事人工智能体系的大部分人为男性,这就意味着缺乏性别多样性是其中一个非常重要的方面。

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图片来源:Shutterstock

随着科技的发展,人工智能(AI)体系变得日益智能化,例如在围棋等游戏中击败了世界冠军,在医学扫描中识别肿瘤的能力超过了人类放射科医生,并提高了耗电量巨大的数据中心的效率等。但目前的人工智能系统远非完美,它们倾向于反映用于训练它们的数据偏差,在遇到意外状况时系统就会崩溃。正如当人们在社交媒体上发布的有关错误信息的争议、YouTube上发布的暴力内容、以及微软聊天机器人Tay的着名案例所引发的事件那样,体系可以被游戏化,这些案例在几个小时内被用来制造了各种种族主义和性别歧视言论。那么,人类真的想把这些容易产生误区、脆弱的技术变成未来经济的基石吗?

因此,将风险最小化是解决人工系统问题的首要问题。降低人工智能风险的方法之一是增加参与开发的团队的多样性。有研究表明,在认知上更加多样化的群体往往会做出更好的决策。然而不幸的是,这与当前开发人工智能系统的人员及分布情况相去甚远。从事人工智能体系的大部分人为男性,这就意味着缺乏性别多样性是其中一个非常重要的方面。

人工智能现在研究所(AI Now Institute)在年初发表的一篇综述显示,在参加国际人工智能会议的研究人员中,女性研究者仅占据了不到20%;在斯坦福大学(Stanford)和加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)学习人工智能的本科生中,女性学生只有四分之一。由此,作者认为,这种性别多样性的缺乏导致了人工智能的失败并对女性产生了诸如求职过程中的性别歧视等不良影响。

在最近的报告《人工智能研究中的性别多样性》(Gender Diversity in AI research)中,研究人员对arXiv网站上的150万篇论文进行了“大数据”分析。报告分析了论文摘要的文本以确定哪些文献应用了人工智能技术,从作者的名字推断出作者的性别,并研究了人工智能领域研究人员性别多样性水平及其随时间的演变。报告同样对比了不同研究领域和国家的情况,以及女性论文和全男性论文之间存在的语言差异。

种种分析都证实了人工智能研究中存在性别多样性危机的观点。此外,不同国家和研究领域之间也存在着显著差异。研究发现,在荷兰、挪威和丹麦的人工智能研究中,女性研究人员的比例更高,而在日本和新加坡,女性的比例则较低。不但如此,与从事计算机科学或数学工作的女性相比,从事物理、教育、生物学和计算机社会方面工作的女性更有可能发表有关人工智能的著作。

除了人工智能研究人员的性别多样性,研究人员还探索了有无有女性参与的研究论文之间的语义差异。为此,研究人员使用机器学习技术word embeddings采集了每篇论文的“语义签名”,并对有无女性作者的论文之间的签名进行了比较。出两组数据之间显示出了的明显的差异。至少有一位女性合著者的论文往往更实用,更具有社会意识,“公平”、“人类流动性”、“心理”、“健康”、“性别”和“个性”等术语在论文中发挥着关键作用。这两组人之间的差异与认知多样性对研究结果有影响的观点是一致的,这表明认知多样性会增加人工智能体系对社会问题的参与。

虽然目前不能解释为什么女孩在接受教育的过程中会逐渐停止学习,但有数据表明,产生该现象的因素主要包括对性别的普遍刻板印象,以及降低女孩信心的教学环境。但仍旧有小部分女性榜样坚持了学习并推动了人工智能的变革。

政府在解决这些问题中的一个切实可行的干预措施是颁发经度探索者奖(Longitude Explorer Prize)。该奖项鼓励中学生使用人工智能解决社会挑战,并与人工智能领域的榜样合作。希望年轻人,尤其是女孩,能够认识到人工智能的潜力以及它们在推动变革方面的作用。通过培养年轻女性的技能和信心,定然可以改变在人工智能领域学习和工作的人数比例,并帮助解决人工智能的潜在缺陷。

(参考来源:echxplore.com)

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