“計(jì)算機(jī)領(lǐng)域其實(shí)沒(méi)有歧視，只是存在性別比例的差異罷了……”如果這種事件不放在臺(tái)面上說(shuō)，可能大家就這么想當(dāng)然的認(rèn)為了。

或許當(dāng)你津津有味閱讀某篇論文時(shí)，你可能很少會(huì)關(guān)注論文背后是否潛藏著的種族、女性歧視等話題，甚至?xí)龀觥昂尾皇橙饷印钡囊蓡?wèn)。

近日，當(dāng)美國(guó)多數(shù)商業(yè)公司員工開(kāi)始盡情享受難得的圣誕節(jié)假休息日時(shí)，Twitter 上卻迎來(lái)了人工智能界的“扛把子”Anima Anandkumar 的連篇炮轟。她在其最新的推文中指出 Yann LeCun 存在性別歧視，Moshe Vardi 取關(guān)她并且涉嫌種族主義。

編譯：@Yan LeCun 自從你對(duì)我惡語(yǔ)相向后，它直接致使很多人在Twitter上甚至是發(fā)郵件罵我。對(duì)你鼓勵(lì)性別歧視、性騷擾的做法表示非常失望。

@Moshe Vardi 在 Facebook上表現(xiàn)地對(duì)我很不友好，我在一條帖子上對(duì)他發(fā)表的種族主義言論做出評(píng)論，認(rèn)為非?？蓯u。相反，他非但刪除了我的評(píng)論，還繼續(xù)為其他人進(jìn)行辯護(hù)?！癇lack in AI”組織為此做出了很多努力，她們不為種族主義做辯護(hù)。

要知道，Yann LeCun 不僅是 Facebook 人工智能研究院院長(zhǎng)兼紐約大學(xué)教授，他同樣還被譽(yù)為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”、深度學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)的領(lǐng)軍人物；而作為 Netta 首席科學(xué)家的 Moshe Vardi，同時(shí)還是美國(guó)科學(xué)院院士、美國(guó)工程院、歐洲科學(xué)院等五院院士。

除了怒懟兩位計(jì)算機(jī)領(lǐng)域赫赫有名的教授外，我們?cè)賮?lái)看看Anima Anandkumar之前的一些戰(zhàn)績(jī)：

人工智能領(lǐng)域的年度活動(dòng)——神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議的英文縮寫 NIPS 于今年改名為 NeurlPS，而這次更名的改變恰恰源自于她。資料顯示，多年以來(lái)原先的英文縮寫名稱引發(fā)了許多有關(guān)性別歧視和冒犯的爭(zhēng)議：“NIPS 既是對(duì)日本人的貶低性誹謗，也是對(duì)女性乳頭的性俚語(yǔ)。”

2017 年 NIPS 大會(huì)剛剛閉幕，就有人爆出明尼蘇達(dá)州大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)系主任 Brad Carlin 公然談?wù)撔则}擾話題的不當(dāng)言論。受此影響，一位學(xué)術(shù)圈的女性勇敢地站出來(lái)指出了該大牛對(duì)其進(jìn)行進(jìn)行性騷擾的事件，并呼吁女性科研工作者拒絕沉默。

甚至 Google AI 負(fù)責(zé)人 Jeff Dean 也發(fā)推文說(shuō)，“現(xiàn)在這個(gè)名字讓人感到不舒服?！碑?dāng)他們發(fā)布了一項(xiàng)針對(duì) 2000 多名與會(huì)者（大多數(shù)是男性）的調(diào)查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人都對(duì)此有所了解。

于是當(dāng) Anandkumar 看到該會(huì)議的名稱作為性別歧視笑料的話題愈演愈烈時(shí)，便開(kāi)始了 ProtestNIPS 活動(dòng)希望更改大會(huì)名稱，并起草了一份有超過(guò) 200 個(gè)簽名的請(qǐng)?jiān)笗?。最終，會(huì)議組委會(huì)做出了退步。

盡管從目前來(lái)看只是包容性的小舉措，但足以證明在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)女性在計(jì)算機(jī)尤其是人工智能學(xué)術(shù)圈的地位正逐步得到提升。

也或許正因如此，2018 NeurlPS 會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，不少參會(huì)者特意提到：“機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的女性從業(yè)者開(kāi)始逐漸增多。”

2018 年 9 月，在辭去亞馬遜 AWS 首席科學(xué)家的職位之后，Anandkumar 以 NVIDIA 機(jī)器學(xué)習(xí)主任的身份公開(kāi)亮相，與此同時(shí)她還是加州理工學(xué)院的教授。

性別歧視的物化——算法

人工智能無(wú)疑將成為未來(lái)幾年計(jì)算機(jī)科學(xué)最重要的研究領(lǐng)域之一。但上述挑戰(zhàn)反映出來(lái)的是科技行業(yè)更加缺乏多元化。

在主要的科技公司，女性占工程和計(jì)算機(jī)崗位的 20% 甚至不到。而這種性別失衡的現(xiàn)象放在人工智能領(lǐng)域則更為嚴(yán)重，據(jù)創(chuàng)業(yè)孵化器 Element AI 的一項(xiàng)估計(jì)顯示，在美國(guó)的人工智能領(lǐng)域，僅有 13％為女性研究人員，而且該領(lǐng)域的黑人和拉丁裔的高管數(shù)量正在逐漸減少。

當(dāng)然，這種問(wèn)題可能不只是在人類本身，算法作為智能學(xué)習(xí)的一種“物化”，將性別歧視的問(wèn)題以技術(shù)的方式進(jìn)行了放大。

今年 10 月，亞馬遜 AI 招聘工具被曝出性別歧視，檢測(cè)到女性就打低分的問(wèn)題。盡管后來(lái)工程師發(fā)現(xiàn)了算法在數(shù)據(jù)源上存在的漏洞問(wèn)題并修改了算法，不再通過(guò)檢索關(guān)鍵詞來(lái)推斷應(yīng)聘者的性別。但這還是沒(méi)能解決實(shí)際問(wèn)題，AI 算法已經(jīng)形成了這樣的認(rèn)知，而且更確切的來(lái)講，男多女少，是目前整個(gè)科技行業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況。

據(jù)了解，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究員 Joy Buolamwini，同樣也是 Algorithmic Justice League 的發(fā)起人，該組織致力于抗?fàn)幘邆渌惴ㄆ?jiàn)的“編碼注釋”（coded gaze）。她和谷歌研究員、Black in AI 組織聯(lián)合發(fā)起人 Timnit Gebru，共同發(fā)布了一項(xiàng)研究，該研究顯示：三種領(lǐng)先的面部識(shí)別算法在識(shí)別較暗的面部時(shí)要比較亮的面部準(zhǔn)確率要差得多，同時(shí)，在識(shí)別女性與男性面部特征時(shí)，前者的準(zhǔn)確率也更差些。

該項(xiàng)研究敲響了試圖構(gòu)建算法模型的頂尖科技公司的警鐘，這也被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域需要具備多樣化元素的證據(jù)。

為 AI 與責(zé)任作出貢獻(xiàn)的百位女性

“盲目相信算法的一個(gè)主要問(wèn)題是，我們可以在不承認(rèn)具備任何意圖的情況下傳播這種帶有歧視性的模型?！?/p>

在這樣一個(gè)充滿挑戰(zhàn)性的人工智能時(shí)代，AI 算法和殺手機(jī)器人的偏見(jiàn)普遍存在，所有這些問(wèn)題都需要公開(kāi)討論并立即采取行動(dòng)進(jìn)行解決。這也同時(shí)誕生了一門叫做“AI 倫理與責(zé)任”的學(xué)科，涉及了當(dāng)今人類面臨的從種族/性別不平等的算法到機(jī)器人是否應(yīng)該擁有權(quán)利的關(guān)鍵問(wèn)題。學(xué)術(shù)研究人員、倫理學(xué)家、政策制定者、法律專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、隱私倡導(dǎo)者、遺傳學(xué)家以及非技術(shù)學(xué)科人員都為此提供了有意義的見(jiàn)解。

人工智能領(lǐng)域的女性研究員本來(lái)就稀缺，專門推出“AI 倫理與責(zé)任”的女性更是寥寥無(wú)幾。因此，我們也專門找到了 Lighthouse 創(chuàng)始人 Mia Dand 為這個(gè)領(lǐng)域做出過(guò)杰出貢獻(xiàn)的 100 位女性。

標(biāo)準(zhǔn)：

A）自我認(rèn)同為女性。

B）主要關(guān)注人工智能的倫理學(xué)，特別是涉及機(jī)器人和其他人工生物/系統(tǒng)。

C）作為個(gè)人或大型組織的一部分，以個(gè)人或?qū)I(yè)身份積極推動(dòng)道德/責(zé)任人工智能事業(yè)。

查看完整榜單請(qǐng)移步：https://becominghuman.ai/100-brilliant-women-in-ai-ethics-to-follow-in-2019-and-beyond-92f467aa6232

寫在最后

研究人工智能只需要了解算法模型嗎？是的這很重要，但并不代表你僅需要關(guān)注這一點(diǎn)。正如上學(xué)時(shí)老師會(huì)灌輸給你知識(shí)，但你畢業(yè)后才發(fā)現(xiàn)原來(lái)你更需要的是課堂之外的人文教育。不然，你不會(huì)懂得研發(fā)的這套算法是否傷害到了別人。

再需要提一句的是，目前在科技行業(yè)男多女少的現(xiàn)象或許根本無(wú)法避免，為什么理工科的女性就偏少，而從事傳媒、教育、藝術(shù)等領(lǐng)域的女性工作者會(huì)更多？這是值得我們思考的問(wèn)題。