撰稿 |记者 程靖
2020年一场突如其来的新冠疫情颠覆了不计其数的工作岗位，甚至彻底改变了许多行业的生态。
但也正是在疫情中，人工智能技术被广泛地应用——帮助医生诊断新冠患者；帮助政府追踪感染病例；帮助公司在无法集中办公时进行历史上规模最大的居家工作实验……国际数据公司（International DataCorporation）的调查认为，2020年全球人工智能领域的工作机会将有16%的增长。
图源：Getty Images
但人类能够平等地参与人工智能行业的发展吗？答案是未知的：清华大学AMiner团队2020年1月发布的“AI 2000人工智能全球最具影响力学者榜单”，旨在未来10年内遴选出2000名顶级学者。
而目前的学者名单中，男性占了1654位，女性179位。榜单指出，人工智能领域里存在男女比例失衡问题——人工智能是人类社会的一面镜子。
过去的两年里，上海已经成功举办两届世界人工智能大会，但参与大会演讲的女性科学家、企业领袖人数在全部演讲嘉宾人数的占比不到10%。
上海市妇联发展联络部部长郑晔说，“都说妇女是社会的半边天，然而我们发现在人工智能领域内，女性从业者和女性高管的占比却相对较少。”
2020年世界人工智能大会中，“AI女性菁英论坛”也于7月9日下午拉开帷幕。“希望能引起行业的重视，鼓励女性的参与。”郑晔说，“我们想呼吁让科技的发展更多惠及大多数人，更多注重到弱势边缘群体、注重到社会整体的发展。”
放眼全球，这些女性领袖早已在人工智能领域里“乘风破浪”——
1
李飞飞
谷歌云首席人工智能和机器学习科学家
华裔科学家李飞飞（Feifei Li）是美国斯坦福大学计算机科学系的红杉资本教授，是斯坦福大学人类中心人工智能研究所的联合主任，也是斯坦福视觉与机器学习实验室的联合主任。
2017年，李飞飞加入谷歌云担任首席人工智能和机器学习科学家，兼任副总裁。在谷歌，她负责推动“人工智能民主化”的使命，旨在降低进入企业人士和开发者的门槛。
自从获得普林斯顿大学物理学学士和加州理工学院电子工程博士后，李飞飞已经在顶尖期刊和会议上发表了150多篇科研论文。
她还开发了ImageNet——一个拥有1500万张图片的数据集，对人工智能和深度学习近年来的发展做出了贡献。
她和她的博士生奥尔加·卢萨科夫斯基一起创立了非营利组织AI4ALL，旨在为女性、少数族裔和低收入学生等群体更多地参与人工智能领域的发展。
在成立AI4ALL前，李飞飞和卢萨科夫斯基创立了SAILORS（斯坦福人工智能实验室夏令营），为9年级中学女生开展AI教育和研究。该项目2015年成立，2017年更名为AI4ALL。
2018年，AI4ALL成功进入其他5所大学，包括普林斯顿大学、卡内基·梅隆大学、波士顿大学、加州大学伯克利分校、加拿大的西蒙·弗雷泽大学。
李飞飞曾说：“科技应该造福人类，而不是伤害人类，所以使用科技时应该向全人类负责，而不仅仅是为发现者造福。我们首先是人，其次才是人工智能技术人员。”
2020年，李飞飞当选美国国家工程院院士。
2
奥尔加·卢萨科夫斯基
奥尔加·卢萨科夫斯基是美国普林斯顿大学计算机科学系的助理教授，致力于计算机视觉和机器学习，是ImageNet大规模视觉识别挑战的领头研究者之一，被《麻省理工科技评论》（MIT TechnologyReview）评为“世界上最杰出的年轻创新者”之一。
卢萨科夫斯基在2015年完成了斯坦福大学的计算机视觉博士学位，与导师李飞飞合作图像分类研究。卢萨科夫斯基开发了一种算法，可以将选定的对象与背景分开，这项开发工作让她敏锐地捕捉到了图像分类中人类的偏见。
目前，她的研究关注到了图像识别中的历史和社会偏见，以及通过发展计算机解决方案来促进算法公平。
卢萨科夫斯基与导师李飞飞一起成立了非营利组织AI4ALL，致力于帮助更多女性接受人工智能技术培训。2018年，AI4ALL组织获得了梅琳达·盖茨基金会的资助。
卢萨科夫斯基作为主要作者的《ImageNet大规模图像识别挑战》一文被引用5000次以上，她还发表了其他20余篇学术文章，其中有6篇每篇被引用超过100次。
3
泰拉·里昂
泰拉·里昂是“AI伙伴关系”（AI Partnership）的创始人和执行董事。
泰拉·里昂毕业于哈佛大学。2015年，里昂加入了奥巴马政府的科学技术政策办公室，该办公室由总统科学顾问约翰·霍尔德恩领头。
2016年，里昂开始为美国首席技术官梅根·史密斯工作，担任史密斯的政策顾问，共同主导了“白宫未来人工智能倡议”项目。
在进入白宫前，她还在南非开普敦的哈佛大学分校进行了博士研究。完成这一切时，她还不到30岁。
在为美国政府工作期间，她的工作重点是机器智能，包括AI、机器人技术和智能运输系统。
2016年，里昂帮助起草了当年12月发布的报告《人工智能、自动化和经济》，详细介绍了未来几年和几十年内人工智能改变美国经济的方式。报告概述了决策者应为就业市场所需技能的变化做好准备，以及随着一些工作机会的消失，应同时创造新的机会。
2017年，里昂被任命为“AI Partnership”（人工智能合作伙伴关系）的创始执行董事，这是由苹果、亚马逊、谷歌、Facebook、微软和IBM等对世界影响深远的科技公司联合发起的非营利组织，旨在确保人类和社会从人工智能应用中受益。
里昂曾在采访中说，人工智能这样的技术应当被用来解决重大挑战，而不是被特权和狭隘的特殊利益集团所操纵，“这是很棘手的问题。”她希望在工作中“建立一个能够反映技术服务对象而不是技术行业本身的组织”。
4
拉塔尼亚·斯威尼
拉塔尼亚·斯威尼是哈佛大学政府和科技学教授，兼任哈佛大学数据隐私实验室主任。2001年，斯威尼毕业于麻省理工学院，获得了计算机科学博士学位，彼时她时第一位从该校获得计算机科学博士的非洲裔美国妇女。
斯威尼的研究领域包括安全、隐私以及个人数据和机器学习算法偏见等等。斯威尼曾在采访中谈到了个人隐私信息被售卖的问题：“有一些技术是希望世界去拥有的，但没有人考虑过它无法预见的后果。”
2001年，斯威尼在卡内基·梅隆大学创立了数据隐私实验室，彼时她也是人工智能模型决策项目委员会（MDAI）的成员。
2004年，她创立了《隐私技术期刊》，随后在2006年成为了该期刊的主编。2011年起，她的数据隐私实验室开始在哈佛大学开展研究。
2017年，《福布斯》杂志将斯威尼评为科技和人工智能领域最具影响力的女性之一，意在表彰斯威尼揭露网络广告中针对黑人的种族歧视的研究。
5
吴华
百度技术委员会主席、百度自然语言处理部首席科学家
图源：中国网
吴华博士毕业于中国科学院自动化研究所，是百度翻译技术负责人和团队的创始人之一。2011年，吴华博士领衔的百度翻译项目上线，依托百度作为最大中文搜索引擎所拥有的海量的双语资源，从开发基本翻译系统到攻克技术难题，从上线单一的web自动翻译到布局多语言、多形式、多入口的产品形态，逐步成长为一款广受喜爱的互联网产品。
吴华在百度的十余年间，她领导的团队在自然语言处理（NLP）、对话系统和神经网络机器翻译（NMT）等方面做出了很大突破。
她提出的NMT多任务学习框架被《纽约时报》誉为“开创性”的进展，并通过百度翻译成功向亿万用户部署了这项突破。
2011年吴华受邀担任NLP领域重要国际会议IJCNLP的机器翻译领域主席(AreaChair)，2012年担任NLP领域最好的国际学术会议ACL的机器翻译领域主席；同年，她又被遴选为ACL 2014年的程序主席（Program Chair）。
吴华还创建了百度的AI对话程序Duer，为智能家庭助手和智能物联网设备提供帮助。
吴华博士2017年获评福布斯“AI杰出女性”。
6
苏奇·萨利亚
约翰·霍普金斯大学机器学习和医疗健康教授
出生于印度大吉岭邦的苏奇·萨利亚在美国接受了高等教育。在读本科时，萨利亚就获得了微软公司的奖学金。
她的博士毕业于斯坦福大学，在那里，她开发了一种可以预测新生儿早产与先天性疾病的数学模型，准确率高达90%。该模型的程序PhyiScore可以帮助美国卫生部门在诊断和治疗新生儿早产和相关疾病上每年节约260亿美元的投入。
萨利亚最初认为，自己并不喜欢生物学或医学，但在利用持续收集的数据研究新生儿疾病预防问题之后，她开始对这个领域感兴趣。
凭借跨专业能力，Saria在疾病轨迹建模、医疗瞄准的预测方法、临床决策支持（CDS）系统，以及个性化治疗方法等领域发表了多篇高水平论文。
2017年，萨利亚被《麻省理工科技评论》评为35名35岁以下的科技创新者之一；2018年，她被选为世界经济论坛（WEF）的“青年全球领袖”之一。
后记
当大数据驱动的人工智能技术正在引领着轰轰烈烈的第四次工业革命的浪潮时，女性在科技领域尤其是高精尖技术领域仍是被边缘化的“他者”。
科睿唯安（Clarivate Analytics）公布的全球2017年“高被引科学家（Highly-Cited Researchers 2017）”名单显示，3538名科研人员中，女性科学家仅有242名。
另有数据显示，人工智能开发人员中仅12%是女性；软件开发人员中女性比例低至6%；信息通信技术专利申请人中男女性别比例为13:1。
图说：泰拉·里昂，图源：Flickr
曾被称为“人工智能领域的超级英雄”的泰拉·里昂指出，目前美国计算机科学专业毕业生中只有18％是女性；目前接受风险投资的女性创办的初创企业所占的百分比只有个位数。
AI系统被人认为“客观、理性、有逻辑”，但它是人类制造的，当女性从业者比例较小的情况下，人工智能领域便会相应地“失衡”——在自然语言处理、面部识别、数据分析等技术开发场景中，同性别、同质化的开发者群体可能会继承来自人类社会的性别偏见和歧视，甚至加剧对“半边天”需求的忽视。
“科技行业是同质的，是白人或是男性主导的，而AI领域都反映了这一点。如果我们不积极干预，这个世界可能会变成我们都不想要的世界。”里昂说。
IBM负责数据和人工智能的副总裁丽基塔·冈纳尔今年5月接受采访时说，在人工智能领域里实现性别平衡，意味着要让更多女性从小就对人工智能感兴趣，并让她们明白——人工智能技术是一条可以走的职业道路。
跟随着这些在AI领域乘风破浪浪的“姐姐”们，我们相信，会有越来越多的女性加入到人工智能创造的未来中来。
来源：东方网·纵相新闻
编辑：严嘉豪
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