人工智能研究人员的性别多样性

人工智能（AI）劳动力缺乏性别多样性，这引起了越来越多的关注。我们的分析表明，与以前用于研究此重要问题的研究相比，在更大更全面的研究集中，人工智能研究中存在性别多样性差异。

人工智能（AI）越来越多地介导我们的社会，政治，经济和文化互动。从改进的医疗应用到自动驾驶汽车和智慧城市，人工智能具有改变我们的数字，物理和社交环境的潜力。但是，可以将相同的技术用于大规模监视，计算宣传以及有偏见的歧视性决策。为了降低产生不公平结果的风险并确保AI的利益得到广泛分享，我们需要一支多元化的员工队伍来开发该技术，衡量其社会影响并设计道德框架以监督其应用。

迫切需要使该部门多样化，这已引起越来越多的政策关注，政府的有前途的举措承诺为转换学位提供1350万英镑的新资金，以解决技能短缺的问题，并为代表性不足人群的人们提供1000个奖学金。但是，为什么尽管有数十项旨在缩小技术多样性差距的计划和政策，却没有取得更多进展？正如AI Now Institute的2019年报告所强调的那样，“现有方法未能与权力分配不均相抗衡……AI部门在应对当前多样性危机方面需要进行深刻的转变”。

我们使用来自arXiv的出版物对AI研究中的性别多样性进行了大规模分析，arXiv是AI社区广泛使用的具有150万预印本的资料库。我们旨在扩展AI研究中基于性别多样性的证据，并创建一个基准来审视当前和未来政策和干预措施的影响。为了实现这一目标，我们用地理，学科和性别信息丰富了ArXiv数据，以研究各个学科，国家和机构中性别多样性的演变，并研究有无女性共同作者的AI论文之间的语义差异。

其次，我们的目标是将通过分析确定的杰出女性人物放到聚光灯下，聆听我们的发现如何与其在该领域的经验产生共鸣，并加深对决定该领域性别多样性的文化和体制因素的了解。

主要发现：

• 人工智能研究存在严重的性别多样性危机。我们在人工智能研究中发现了严重的性别多样性差异，只有13.83％的作者是女性。此外，相对而言，自1990年代以来，至少有一名妇女合着的AI论文的比例没有改善。
• 地点和研究领域是性别多样性的重要驱动力。荷兰，挪威和丹麦的女性更有可能发表AI论文，而日本和新加坡的女性则不太可能发表。在英国，有26.62％的AI论文至少有一位女性合著者，使该国在全球排名第22位。在研究领域，与从事计算机科学或数学工作的女性相比，从事物理和教育，计算机伦理和其他社会问题以及生物学领域的女性更有可能发表有关人工智能的工作。
• 大学，大型科技公司和其他研究机构之间存在巨大的性别差异。除华盛顿大学外，我们数据集中的所有其他学术机构和组织都只有不到25％的女性AI研究人员。就某些大型科技公司而言，在arXiv上发布了人工智能研究的Google员工中，只有11.3％是女性，而微软的这一比例相似（11.95％），而IBM的比例则稍高一些（15.66％）。
• 在有女性合著者和没有女性合著者的情况下，AI论文之间存在重要的语义差异。在研究2012年和2015年英国机器学习和社会主题的出版物时，涉及至少一位女性合著者的论文在语义上往往比没有女性合著者的论文彼此更相似。此外，与至少一位女性合著者的论文趋于被更广泛地应用和社会关注，诸如公平，人类流动性，心理，健康，性别和个性等术语最为突出。
• 通过我们的数据分析，在arXiv上AI出版物最多的前20名女性是：Aarti Singh，Cordelia Schmid，Cynthia Rudin，Devi Parikh，Karen Livescu，Kate Saenko，Kristina Lerman，Marilyn A. Walker，Mihaela van der Schaar，Petia Radeva，Regina Barzilay，Svetha Venkatesh，Xiaodan Liang，Yonina C.Eldar和Zeynep Akata（以及此处未标识的其他5个）。

该报告为更广泛的科技行业研究中的现有发现提供了详细信息，这些研究表明劳动力多样性已停滞不前，相对而言，现在AI在1990年代相对应。我们与Mihaela Van Der Schaar讨论了发现，这是来自该数据集的英国引用次数最多的女性AI研究员。令人鼓舞的是，范德沙尔（Van Der Schaar）教授确实感到自己在该领域的存在已得到认可，她的许多早期工作直到2003年才开始她的职业生涯，现在才引起更多关注，“我认为这部分原因是因为我是一名女性，同一时期其他少数女性在AI中的经历也相似。'' 她将自己和许多女同事描述为“不露面”，她认为，表彰该领域的领导女性的工作可能会对女性的代表权产生积极影响，也可能对这些女性的认可产生差异。这表明不仅在早期的教育发明中，而且在实地为这些妇女提供支持时，还需要在整个过程中开展工作。

在机构层面，国际上不同大学和公司之间的差异表明，重要的文化因素和区域政策是性别平等的驱动力，华盛顿大学是唯一一所大学，其出版物的25％以上由妇女，在前35名中最低的是苏黎世联邦理工学院，仅占10.15％。我们与华盛顿大学工程学院多样性与获取副院长Eve Riskin进行了讨论。Riskin描述了她的许多女教师经历的“毒性环境”和普遍的冒名顶替综合症。她强调说：“研究表明，女性本科生在女性教职员工中的成就更大”，这意味着，正如范德·沙尔（Van Der Schaar）所建议的那样，旨在创建支持和保留文化的女教师专业发展政策，在缩小性别差距以及对学生和教育制度变革的干预措施方面，将发挥关键作用。需要开展更多研究来确定对女性和男性研究人员的职业发展轨迹（包括招聘和留用）有影响的环境和地方因素。

该报告还提供了新的证据来证明女性研究人员对正在进行的研究类型的影响。妇女在技术主题方面的贡献至少与男性一样，而在具有社会或道德输出的出版物中，妇女往往比男性贡献更多。这证明了Nesta的信念，即扩大对创新行业（如AI）的参与不仅会使先前被排斥的行业受益，而且表明通过使投入多样化（通过妇女的参与），我们使产出多样化（更多领域的出版物）。

人工智能领域的一些领先研究人员对此表示了赞同：巴塞罗那大学数学和计算机科学系教授Petia Radeva坚信，人工智能的应用领域越来越广泛，并且潜在的影响是技术将吸引更多的女性进入该行业。同样，范德沙尔（Van Der Schaar）表示：“宣传跨学科的可能性和学习AI可能会导致的职业道路，将有助于激发更多的人追求它。同时，该行业将受益于通过融合各种想法并将其应用于各个领域而受到激励的人才管道。” 但是，我们必须考虑这种趋势的驱动因素，这种趋势与应用角色和更多“基本”角色之间的已知层次结构息息相关，统计角色，通常被认为是高级职位。通过与实地妇女进行调查进行的定性研究将有助于我们了解妇女如何独立进入这些领域。

下一步

我们的报告扩展了AI研究中有关性别多样性的证据，并提供了可追踪进展的基准。未来，我们将探索AI论文的时间共同作者网络，以研究男性和女性研究人员的职业轨迹可能有何不同，可能在arXiv上对AI研究人员进行调查，并通过以下方式更详细地调查多样性差距的驱动因素：我们的创新测绘方法。我们还计划扩展此分析，以识别其他代表性不足的群体的代表。

但是，我们知道，仅流水线研究无法解决这个问题，多样性问题与教育系统，交叉不平等，工作场所实践以及对身份的持续刻板印象密切相关。我们希望通过扩大分析范围并与教育，技能和创新政策方面的领先人物进行接触，我们可以开始更详细地了解AI中性别多样性的社会和制度决定因素，并找到有效的干预措施以改善这一状况。