Le donne nell'ambito dell'AI che fanno la differenza

Per dare alle accademiche e ad altre donne focalizzate sull'IA il tempo ben meritato - e tardivo - in primo piano, TechCrunch sta lanciando una serie di interviste incentrate sulle donne straordinarie che hanno contribuito alla rivoluzione dell'IA. Pubblicheremo diversi pezzi lungo tutto l'anno mentre il boom dell'IA continua, mettendo in evidenza lavori chiave che spesso passano inosservati. Leggi più profili qui.

Come lettore, se vedi un nome che ci siamo persi e che ritieni debba essere nella lista, per favore mandami un'email e cercherò di aggiungerlo. Ecco alcune persone chiave che dovresti conoscere:

• Irene Solaiman, responsabile della politica globale presso Hugging Face
• Eva Maydell, membro del Parlamento europeo e consulente dell'EU AI Act
• Lee Tiedrich, esperto di IA presso il Global Partnership on AI
• Rashida Richardson, consulente senior presso Mastercard focalizzata su IA e privacy
• Krystal Kauffman, ricercatrice presso il Distributed AI Research Institute
• Amba Kak crea raccomandazioni politiche per affrontare le preoccupazioni legate all'IA
• Miranda Bogen sta creando soluzioni per aiutare a governare l'IA
• Mutale Nkonde con il suo ente no-profit sta lavorando per rendere l'IA meno faziosa
• Karine Perset aiuta i governi a comprendere l'IA
• Francine Bennett usa la scienza dei dati per rendere l'IA più responsabile
• Sarah Kreps, professore di governo presso Cornell
• Sandra Wachter, professore di etica dei dati presso Oxford
• Claire Leibowicz, esperto di IA e integrità dei media presso PAI
• Heidy Khlaaf, direttore ingegneristico della sicurezza presso Trail of Bits
• Tara Chklovski, CEO e fondatrice di Technovation
• Catherine Breslin, fondatrice e direttrice di Kingfisher Labs
• Rachel Coldicutt, fondatrice di Careful Industries
• Rep. Dar'shun Kendrick, membro della Georgia House of Representatives

Il divario di genere nell'IA

In un articolo del New York Times alla fine dell'anno scorso, la Gray Lady ha analizzato come il boom attuale nell'IA sia avvenuto - evidenziando molti dei soliti sospetti come Sam Altman, Elon Musk e Larry Page. Il giornalismo è diventato virale - non per ciò che è stato riportato, ma piuttosto per ciò che è stato omesso: le donne.

Nella lista del Times c'erano 12 uomini - la maggior parte dei quali leader di aziende di IA o tecnologia. Molti di loro non avevano alcuna formazione o istruzione, formale o meno, in IA.

Contrariamente alla suggerimento del Times, il delirio dell'IA non è iniziato con Musk seduto accanto a Page in una villa nella Bay Area. È iniziato molto prima, con accademici, regolatori, eticisti e appassionati che lavoravano instancabilmente in relativa oscurità per costruire le basi per i sistemi di IA e IA generativa che abbiamo oggi.

Elaine Rich, una ex informatica in pensione dell'Università del Texas ad Austin, ha pubblicato uno dei primi libri di testo sull'IA nel 1983, e in seguito è diventata direttore di un laboratorio di IA aziendale nel 1988. La professoressa di Harvard Cynthia Dwork ha fatto scalpore decenni fa nei campi dell'equità dell'IA, della privacy differenziale e del calcolo distribuito. E Cynthia Breazeal, robotica e professore al MIT e co-fondatore di Jibo, la startup di robotica, ha lavorato allo sviluppo di uno dei primi 'robot sociali', Kismet, alla fine degli anni '90 e all'inizio degli anni 2000.

Nonostante i molti modi in cui le donne hanno avanzato la tecnologia dell'IA, costituiscono una piccola fetta della forza lavoro globale dell’IA. Secondo uno studio del 2021 di Stanford, solo il 16% dei professori di ruolo focalizzati sull'IA sono donne. In uno studio separato pubblicato nello stesso anno dal World Economic Forum, gli autori trovano che le donne detengono solo il 26% delle posizioni relative ad analisi e IA.

Nelle peggiori notizie, il divario di genere nell'IA si sta allargando, non restringendo.

Nesta, l'agenzia di innovazione del Regno Unito per il bene sociale, ha condotto un'analisi nel 2019 che ha concluso che la proporzione di articoli accademici sull'IA co-autore almeno da una donna non era migliorata dagli anni '90. Nel 2019, solo il 13,8% degli articoli di ricerca sull'IA su Arxiv.org, un repository per articoli scientifici inediti, erano stati scritti o co-scritti da donne, con un costante calo nel decennio precedente.

Motivi della disparità

I motivi della disparità sono molti. Ma un sondaggio di Deloitte sulle donne nell'IA mette in evidenza alcuni dei più prominenti (e ovvi), tra cui il giudizio dei colleghi maschi e la discriminazione a causa della non corrispondenza ai modelli maschili dominati nell'IA.

Inizia all'università: il 78% delle donne che hanno risposto al sondaggio di Deloitte ha detto che non hanno avuto l'opportunità di fare uno stage in IA o apprendimento automatico durante gli studi universitari. Più della metà (58%) ha detto di essere uscita da almeno un datore di lavoro a causa del trattamento differenziato tra uomini e donne, mentre il 73% ha considerato l'idea di lasciare l'industria tecnologica a causa di retribuzioni disuguali e dell'incapacità di avanzare nella loro carriera.

La mancanza di donne sta danneggiando il campo dell'IA.

L'analisi di Nesta ha scoperto che le donne sono più propense degli uomini a considerare le implicazioni sociali, etiche e politiche nel loro lavoro sull'IA - cosa non sorprendente considerando che le donne vivono in un mondo in cui vengono denigrate sulla base del loro genere, i prodotti sul mercato sono stati progettati per gli uomini e le donne con figli sono spesso tenute a conciliare il lavoro con il loro ruolo di principali caregiver.

Con un po' di fortuna, il modesto contributo di TechCrunch - una serie su donne di successo nell'IA - aiuterà a spostare l'ago nella giusta direzione. Ma è evidente che c'è ancora molto da fare.

Le donne che profiliamo condividono molti suggerimenti per coloro che desiderano far crescere ed evolvere il campo dell'IA per il meglio. Ma un filo comune attraversa tutto: mentorship forte, impegno e dare il buon esempio. Le organizzazioni possono apportare cambiamenti attuando politiche - di assunzione, di istruzione o altro - che elevino le donne già presenti, o desiderose di entrare, nell'industria dell'IA. E i decision maker in posizioni di potere possono esercitare quel potere per spingere per luoghi di lavoro più diversi e solidali per le donne.

Il cambiamento non avverrà da un giorno all'altro. Ma ogni rivoluzione inizia con un piccolo passo.