Stanford University ‘ s campus in Silicon Valley.Foto: Justin Sullivan (Getty)
Der gender gap in der informatik-Forschung nicht erreichen der Geschlechter seit mehr als einem Jahrhundert, entsprechend der neuen Forschung veröffentlicht Freitag zeigte, dass informatik nicht nur im Rückstand, ist es auch in die falsche Richtung.
Eine Analyse von 2.87 Millionen computer science research papers zwischen 1970 und 2018 zeigt, dass “unter unseren optimistischen Projektion-Modelle, der Gleichstellung der Geschlechter wird es voraussichtlich erreicht werden, bis 2100, und deutlich später unter realistischeren Annahmen,” die Forscher schrieb. “Im Gegensatz dazu wird die Parität voraussichtlich erreicht werden, innerhalb von zwei bis drei Jahrzehnten in der biomedizinischen Literatur. Schließlich wird unsere Analyse von collaboration-trends in Computer Science ” zeigt eine Verringerung der raten der Zusammenarbeit zwischen den Autoren der verschiedenen Geschlechter.”
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Die Forscher legten Sie genau heraus, wie lange ein timeline-wir suchen:
Bild: Die Forscher Lucy Lu Wang, Gabriel Stanovsky, Luca Weihs, und Oren Etzioni (Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle)
Die Studie, berichtete zunächst von der New York Times, kristallisiert sich eine grundlegende gender-problem in tech. Anderen Bereichen wie der Biomedizin, sind in deutlich besserer Form.
Die tech-Branche hat ein diversity-problem, das sich in zu viele Möglichkeiten zu zählen. Für ein -, Gruppen unverhältnismäßig weißen und männlichen Informatikern schlechter zu verstehen, was wie Wissenschaft, Produkte, apps und Dienstleistungen, die möglicherweise Auswirkungen auf das Leben von Menschen, die nicht genau wie Sie: Frauen, in diesem Fall, und die Menschen der Farbe als auch. Das ist zu sagen, dass nichts von dem, was es bedeutet, eine Frau zu sein, in dieser manchmal feindseligen Arbeitsplätze.
Das problem hat perlten an die Oberfläche riesigen tech-Unternehmen wie Facebook, Microsoft und Google, die den gemeinsamen Aufbau einer tech-Zukunft, die definieren das kommende Jahrhundert. Keine große Sache.
Vielleicht das offensichtlichste Beispiel ist der Anstieg der Gesichtserkennung überwachung, Technologie angetrieben von künstlicher Intelligenz und machine learning. Im Einsatz auf der ganzen Welt, hier ist, was die Technik bedeutet, dass in der realen Welt:
Früher in diesem Jahr, MIT-Forscher Freude Buolamwini und Timnit Gebru markiert eine der Möglichkeiten der Gesichtserkennung ist voreingenommen gegenüber schwarzen Menschen: dunklere Hautfarbe Gesichter sind unterrepräsentiert in den Datensätzen verwendet, Sie zu trainieren, verlassen die Gesichts-Erkennung ungenau, wenn man auf dunkle Flächen. Die Forscher fanden, dass, wenn verschiedene Gesicht Anerkennung algorithmen wurden beauftragt, mit der Identifizierung Geschlecht, Sie miscategorized dunkelhäutige Frauen als Männer bis zu einer 34.7 Prozent der Zeit. Die maximale Fehlerquote für hellhäutige Männer, auf der anderen Seite, war weniger als 1 Prozent.
San Francisco wurde vor kurzem die erste Stadt, die ein Verbot der Verwendung von Gesichtserkennung überwachung. Andere Städte und Staaten in den Vereinigten Staaten sind jetzt auf der Suche auf das Problem.
“Langsame Wachstumsraten der Anteil von weiblichen Wissenschaftlern in der informatik weiterhin fordern Frauen das Feld zu betreten,” die Forscher schrieb. “Wissenschaftlerinnen begegnen könnten weitere Herausforderungen, Mitarbeiter zu finden als Ihre männlichen Kollegen aufgrund der bestehenden Geschlechter-Verteilung von Autoren und beobachteten co-Autorenschaft Verhalten. Wir hoffen, dass diese Erkenntnisse motivieren, mit anderen im Feld zu evaluieren, Ihre Beziehung zu diesen gender biases und überlegen Möglichkeiten zur Verbesserung des status quo.”
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