TechCrunch, AI odaklı kadın akademisyenlere ve diğerlerine hak ettikleri ve gecikmiş zamanlarını ilgi odağı haline getirmek için, AI devrimine katkıda bulunan olağanüstü kadınlara odaklanan bir dizi röportaj başlatıyor. Yapay zeka patlaması devam ettikçe, yıl boyunca çoğu zaman fark edilmeyen önemli çalışmaları vurgulayan birkaç makale yayınlayacağız. Daha fazla profili buradan okuyun.
Bir okuyucu olarak gözden kaçırdığımız bir isim görürseniz ve listede olması gerektiğini düşünüyorsanız lütfen bana e-posta gönderin, ben de onları eklemeye çalışacağım. İşte bilmeniz gereken bazı önemli kişiler:
- Irene Solaiman, Hugging Face’in küresel politika başkanı
- Eva Maydell, Avrupa Parlamentosu üyesi ve AB Yapay Zeka Yasası danışmanı
- Lee Tiedrich, Yapay Zeka Küresel Ortaklığı’nda yapay zeka uzmanı
- Mastercard’ın kıdemli danışmanı Rashida Richardson yapay zeka ve gizliliğe odaklanıyor
- Krystal Kauffman, Dağıtılmış Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü’nde araştırma görevlisi
- Amba Kak, yapay zeka endişelerini gidermek için politika önerileri oluşturuyor
- Miranda Bogen yapay zekayı yönetmeye yardımcı olacak çözümler üretiyor
- Mutale Nkonde’nin kâr amacı gütmeyen kuruluşu yapay zekayı daha az önyargılı hale getirmek için çalışıyor
- Karine Perset hükümetlerin yapay zekayı anlamasına yardımcı oluyor
- Francine Bennett yapay zekayı daha sorumlu hale getirmek için veri bilimini kullanıyor
- Sarah Kreps, Cornell’de hükümet profesörü
- Sandra Wachter, Oxford’da veri etiği profesörü
- Claire Leibowicz, PAI’da yapay zeka ve medya bütünlüğü uzmanı
- Heidy Khlaaf, Trail of Bits’in güvenlik mühendisliği direktörü
- Tara Chklovski, Technovation’un CEO’su ve kurucusu
- Catherine Breslin, Kingfisher Labs’ın kurucusu ve yöneticisi
- Rachel Coldicutt, Careful Industries’in kurucusu
- Temsilci Dar’shun Kendrick, Georgia Temsilciler Meclisi üyesi
- Chinasa T. Okolo, Brookings Enstitüsü üyesi
- AI Now Enstitüsü’nün genel müdürü Sarah Myers West
- Miriam Vogel, EqualAI’nin CEO’su
- Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi Direktörü Arati Prabhakar
Yapay zekada cinsiyet farkı
New York Times’ta parça Geçen yılın sonlarında Gri Leydi, yapay zekadaki mevcut patlamanın nasıl ortaya çıktığını anlattı ve Sam Altman, Elon Musk ve Larry Page gibi olağan şüphelilerin çoğunun altını çizdi. Gazetecilik viral hale geldi; haber yapılanlar yüzünden değil, bahsetmediği şeyler yüzünden: kadınlar.
Times’ın listesinde çoğu yapay zekâ veya teknoloji şirketlerinin liderleri olan 12 kişi yer alıyordu. Birçoğunun yapay zeka konusunda resmi veya başka bir eğitimi veya eğitimi yoktu.
Times’ın önerisinin aksine yapay zeka çılgınlığı, Musk’ın Körfez’deki bir malikanede Page’in yanında oturmasıyla başlamadı. Her şey bundan çok önce, bugün sahip olduğumuz yapay zeka ve üretken yapay zeka sistemlerinin temellerini oluşturmak için akademisyenlerin, düzenleyicilerin, etik uzmanlarının ve amatörlerin göreceli belirsizlik içinde yorulmadan çalışmasıyla başladı.
Eskiden Austin’deki Texas Üniversitesi’nden emekli bir bilgisayar bilimcisi olan Elaine Rich, 1983’te yapay zeka üzerine ilk ders kitaplarından birini yayınladı ve daha sonra 1988’de kurumsal bir yapay zeka laboratuvarının yöneticisi oldu. Harvard profesörü Cynthia Dwork onlarca yıl boyunca büyük ses getirdi. Daha önce AI adaleti, diferansiyel gizlilik ve dağıtılmış bilgi işlem alanlarında. Robot bilimcisi ve MIT profesörü ve robot bilimi girişimi Jibo’nun kurucu ortağı Cynthia Breazeal, 90’ların sonu ve 2000’lerin başında ilk “sosyal robotlardan biri” olan Kismet’i geliştirmek için çalıştı.
Kadınların yapay zeka teknolojisini pek çok açıdan geliştirmelerine rağmen, küresel yapay zeka iş gücünün çok küçük bir kısmını oluşturuyorlar. 2021 Stanford’a göre çalışmakYapay zekaya odaklanan kadrolu öğretim üyelerinin yalnızca %16’sı kadındır. Ayrı bir çalışmada Aynı yıl Dünya Ekonomik Forumu tarafından yayınlanan raporun ortak yazarları, kadınların analitikle ilgili ve yapay zeka pozisyonlarının yalnızca %26’sına sahip olduğunu buldu.
Daha da kötüsü, yapay zekadaki cinsiyet farkı daralmak yerine genişliyor.
Birleşik Krallık’ın sosyal faydaya yönelik inovasyon ajansı Nesta, 2019 analizi Bu, en az bir kadının ortak yazdığı AI akademik makalelerinin oranının 1990’lardan bu yana iyileşmediği sonucuna vardı. 2019 itibarıyla, ön baskı bilimsel makaleler deposu olan Arxiv.org’daki yapay zeka araştırma makalelerinin yalnızca %13,8’i kadınlar tarafından yazılmış veya ortak yazılmıştır; bu sayılar önceki on yılda istikrarlı bir şekilde azalmıştır.
Eşitsizliğin nedenleri
Eşitsizliğin nedenleri çoktur. Ancak Yapay Zeka alanında kadınlara yönelik Deloitte araştırması Yapay zekada yerleşik erkek egemen kalıplara uymamanın bir sonucu olarak erkek akranların yargılaması ve ayrımcılık da dahil olmak üzere daha öne çıkan (ve bariz) olanlardan birkaçını vurguluyor.
Üniversitede başlıyor: Deloitte anketine yanıt veren kadınların %78’i, lisans yıllarında yapay zeka veya makine öğrenimi alanında staj yapma şanslarının olmadığını söyledi. Yarısından fazlası (%58), erkeklere ve kadınlara farklı davranılması nedeniyle en az bir işverenden ayrıldığını belirtirken, %73’ü eşit olmayan ücret ve kariyerlerinde ilerleyememeleri nedeniyle teknoloji endüstrisinden tamamen ayrılmayı düşündüğünü söyledi.
Kadınların eksikliği yapay zeka alanına zarar veriyor.
Nesta’nın analizi, kadınların yapay zeka ile ilgili çalışmalarında toplumsal, etik ve politik sonuçları dikkate alma olasılıklarının erkeklerden daha yüksek olduğunu ortaya çıkardı; kadınların cinsiyetleri ve dünyadaki ürünler temelinde küçümsendikleri bir dünyada yaşadıkları göz önüne alındığında bu şaşırtıcı değil. Pazar, çocuklu erkek ve kadınlar için tasarlanmıştır ve genellikle iş ile birincil bakıcı rolleri arasında denge kurmaları beklenir.
Şansınız varsa, TechCrunch’ın yapay zeka alanında başarılı kadınlarla ilgili mütevazi katkısı, ibrenin doğru yönde ilerlemesine yardımcı olacaktır. Ancak yapılması gereken çok iş olduğu açıktır.
Profilimizde yer alan kadınlar, yapay zeka alanını daha iyiye doğru büyütmek ve geliştirmek isteyenler için birçok öneri paylaşıyor. Ancak hepsinde ortak bir konu var: güçlü mentorluk, bağlılık ve örnek olarak liderlik. Kuruluşlar, halihazırda yapay zeka sektöründe yer alan veya bu sektöre girmeyi amaçlayan kadınları yükselten politikaları (işe alma, eğitim veya başka türlü) yürürlüğe koyarak değişimi etkileyebilir. İktidar konumundaki karar vericiler de bu gücü kadınlar için daha çeşitli ve destekleyici işyerleri oluşturmak için kullanabilirler.
Değişim bir gecede gerçekleşmeyecek. Ancak her devrim küçük bir adımla başlar.
