AI에 초점을 맞춘 여성 학자들과 다른 사람들에게 그들이 받을 자격이 있는 멋진 여성들에게 더 많은 시간을 드리기 위해 TechCrunch는 AI 혁명에 기여한 탁월한 여성들을 초점을 맞춘 인터뷰 시리즈를 시작합니다. AI 붐이 지속되는 동안 몇 개의 기사를 연중 게시 할 것이며 종종 간과되는 중요한 작품을 강조합니다. 여기에서 더 많은 프로필을 참조하십시오.
독자로서 우리가 놓친 이름을 보고 추가 해아한다고 생각하는 경우, 이메일을 보내주십시오. 여기 알아야 할 중요한 인물 몇 명이 있습니다.
- Irene Solaiman, Hugging Face의 글로벌 정책 책임자
- Eva Maydell, 유럽의회 의원 및 EU AI법안 고문
- Lee Tiedrich, 글로벌 AI 파트너십의 AI 전문가
- Rashida Richardson, 마스터카드의 AI 및 개인 정보 보호에 중점을 둔 고문
- Krystal Kauffman, Distributed AI Research Institute의 연구원
- Amba Kak는 AI 문제에 대한 정책 권고서를 작성합니다
- Miranda Bogen은 AI를 지배하기 위한 솔루션을 만들고 있습니다
- Mutale Nkonde의 비영리 단체는 AI를 덜 편향적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다
- Karine Perset은 정부가 AI를 이해하는 데 도와줍니다
- Francine Bennett는 데이터 과학을 사용하여 AI를 더 책임적으로 만드는 데 기여합니다
- Sarah Kreps, 콘넬대 정부학 교수
- Sandra Wachter, 옥스퍼드대 데이터 윤리 교수
- Claire Leibowicz, PAI의 AI 및 미디어 무결성 전문가
- Heidy Khlaaf, Trail of Bits의 안전 공학 디렉터
- Tara Chklovski, Technovation의 CEO이자 창립자
- Catherine Breslin, Kingfisher Labs의 창립자이자 이사
- Rachel Coldicutt, Careful Industries의 창립자
- Dar'shun Kendrick 의원, 조지아 주 의회 의원
AI 분야의 성차
작년 말 뉴욕 타임스 기사에서는 현재 AI 붐이 어떻게 시작되었는지를 설명하며 Sam Altman, Elon Musk, Larry Page와 같은 많은 유명 인사를 강조했습니다. 그 기사가 바이럴로 퍼졌는데 그 이유는 보고된 내용이 아니라 여성들이 빠져 있었기 때문입니다.
타임스 기사에는 대부분 AI 또는 기술 회사 리더들인 12명의 남성이 포함되어 있었습니다. 그들 중 많은 사람들은 AI에 대한 공식적이거나 비공식적인 교육이나 훈련을 받은 적이 없습니다.
타임스가 시사한 바와는 달리, AI 열풍은 베이에서 맨션에서 페이지와 인접한 곳에 앉아있는 머스크로 시작된 것이 아니라, 상대적으로 조용히 학술가, 규제 당국자, 윤리학자, 아마추어들이 AI 및 생성적 AI 시스템의 기초를 만들기 위해 오랜 시간 끈질긴 노력을 기울인 곳에서 시작되었습니다.
텍사스 대학 오스틴 졸업 한 컴퓨터 과학자인 엘레인 리치는 1983년에 AI에 관한 최초의 교과서 중 하나를 출판하고 1988년에는 기업 AI 연구소의 소장이 되었습니다. 하버드 대학교 교수 시시댜 드워크는 수십 년 전 AI 공정성, 민감한 정보 보호 및 분산 컴퓨팅 분야에서 파도를 일으켰습니다. MIT의 로봇 과학자이자 Jibo의 공동 창업자 인 시시댜 브리클은 미드 90년대와 2000년대 초에 일찍 발췌 한 개미같은 '소셜 로봇'중 하나, 키스메트를 개발하는 데 노력했습니다.
여러모로 여성들이 AI 기술을 발전시켰지만, 전체적인 글로벌 AI 노동력에서도 아주 작은 부분을 차지하고 있습니다. 2021년 스탠포드의 한 연구에 따르면 AI에 초점을 맞춘 정근위 역할을 하는 교수의 16%만 여성입니다. 같은해에 세계 경제 포럼에 의해 발표된 다른 연구에서 편입되는 여성은 분석 및 AI의 위치에서 약 26%에 불과합니다.
더 나쁜 소식은 AI 분야의 성차가 확대되고 있다는 것입니다.
영국의 사회적 혜택을 위한 혁신 기구 인 Nesta가 2019년 분석을 실시 한 결과, 적어도 한 명의 여성이 공동 저자로 실린 AI 학술 논문의 비율은 1990년대 이후 개선되지 않았다. 2019년현재 Arxiv.org에 게시된 AI 연구 논문 중 13.8%만 여성이 저자 또는 공동 저자로 실렸으며, 이 수치는 지난 10년간 꾸준히 감소하고 있습니다.
불평등의 이유
이 차별의 이유는 여러 가지입니다. 그러나 AI 여성들에 대한 델로이트 조사는 남성 동료들로부터의 판단과 AI에서 기존의 남성 중심 틀에 맞지 않은 결과로 인한 차별 등 일부 더 중요한 (그리고 명백한) 사례를 강조합니다.
대학에서 시작됩니다. 델로이트 조사에 참여한 여성 중 78%는 대학생 시절 AI 또는 기계 학습에서 인턴십 기회가 없었다고 말합니다. 과반수 이상 (58%)는 남성과 여성이 다르게 대우 받아 한 번은 최소한 한 곳의 고용주를 떠나야 했다고 하고, 73%는 불평등한 급여와 진로에 대한 부진으로 기술 산업에서 나가기도 고려했습니다.
여성의 부재는 AI 분야에 해를 끼치고 있습니다.
Nesta의 분석에 따르면 여성은 AI 작업의 사회적, 윤리적 및 정치적 요점을 고려하기보다는 남성들과는 다른 세계에서 살고 있기 때문에, 시장에 출시된 제품들은 남성을 위해 디자인되었으며, 아이를 돌보는 여성들은 종종 일을 할 때 주요 양육자 역할과의 균형을 유지할 것으로 예상됩니다.
행운을 빕니다, TechCrunch의 조금된 공헌 - AI 분야에서 성취한 여성들에 대한 시리즈 -가 옳은 방향으로 바늘을 움직이도록 도울 것입니다. 하지만 분명히 해야 할 일이 많이 남아 있습니다.
우리가 소개하는 여성들은 AI 분야를 더 나아지게 하고자 하는 사람들에게 많은 제안을 합니다. 그러나 공통적인 주제가 있습니다: 강력한 멘토십, 헌신 및 본보기. 기관은 이미 AI 업계에 있는 여성을 승진시키거나 AI 산업에 진출하고자 하는 여성을 격려하기 위한 채용, 교육 또는 기타 정책을 시행하여 변화를 이끌 수 있습니다. 권력 있는 결정자는 권력을 행사하여 여성을 위한 다양하고 지원적인 직장을 더 많이 추진할 수 있습니다.
변화는 단번에 일어나지 않을 것입니다. 그러나 모든 혁명은 작은 걸음으로 시작됩니다.
