人工智能领域的性别平等引发了紧迫而必要的问题。 女性的代表性不足 在这个 *快速发展的* 行业中不仅是一个社会挑战，还影响了技术创新。全球只有 22%的人工智能专业人士 是女性，这对于一个迅速变革的领域来说，是一个令人担忧的现象。女性使用数字工具的机会也显得有限， *加剧了现有的不平等*。这一有害现象突显了集体动员以确保人工智能领域的公平与包容代表性的迫切性。
女性在人工智能生态系统中的地位
人工智能行业正在经历飞速发展，但女性的代表性不足依然令人担忧。目前，仅有 22%的全球人工智能从业人员 是女性。这个令人震惊的事实伴随着人工智能工具使用的不平等，女性往往处于滞后状态。
运动JFD (Join Forces & Dare) 质疑该行业的本质。它提出了一个问题：人工智能是进步的因素还是加剧现有不平等的工具？
教育和社会挑战
JFD运动进行的研究显示， 82%的女性 受访者在培训过程中遭遇了性别刻板印象。这些女性中的一部分被引导去学习人文学科，而在欧洲仅有 35.8%的STEM毕业生 是女性。
女性的教育路径像漏斗一样，每个关键阶段朝向科学学科的比例都在减少。这一现象因2021年的高中毕业考试改革进一步加剧，导致科学学习领域的女学生减少超过 28%。
女性使用人工智能工具
性别差距在人工智能技术的使用中也显而易见。全球范围内，仅有 33%的ChatGPT用户 是女性。在法国， 53%的男性 至少每周使用一次，而只有 40%的女性。
女性在这一领域的边缘化引发了重大关注。对她们视而不见可能意味着放弃人工智能所能提供的机遇，从而加剧职场的不平等。
工具设计与性别偏见
人工智能工具并非没有偏见。图像生成器如 Stable Diffusion 仅包含 3%的女性法官图像，尽管她们在美国法官中的比例在35%到40%之间。这种偏见的表现恰恰反映了从小灌输的刻板印象。
2014年推出的苹果公司首款健康应用是排除的一大典型。缺乏月经跟踪功能引发了激烈的批评，迫使公司在稍后重新引入这一功能。
促进人工智能的包容性
为了实现更具包容性的人工智能，在所有教育层面采取行动至关重要。打破幼年时期的刻板印象是当务之急。此外，在学习过程中引入 可见的女性榜样，以鼓励年轻女孩追求这一领域的职业，也是非常重要的。
在公司内部制定性别平等目标和多样化招聘档案也显得尤为关键。人工智能项目的治理必须纳入措施，以限制偏见并优先考虑更具代表性的数据库。
作为一种赋权的机制，人工智能需要从各个层面重新思考女性的参与。教育机构、企业和立法者之间的社区动员能够有效地推动变革。
专家的声音
如 Laurence Devillers 一样的专家，任教于索邦大学的人工智能与伦理，呼吁在早期教育中提高意识。培养儿童的想象力，尤其是小女孩，关于人工智能和机器人技术的重要性不可低估，必须从小学开始。
这种方法的社会影响可能会对女性在这一行业的未来产生重大影响。这不仅有助于缩小性别差距，还能促进更具伦理和包容性的人工智能生态系统的形成。
关于人工智能行业性别平等的常见问题
在法国人工智能行业中女性的比例是多少？
在法国，仅有22%的人工智能专业人士为女性，这突显了这个快速发展的行业中 代表性不足 的令人担忧的现象。
女性在人工智能领域面临的主要挑战是什么？
女性在教育阶段就面临 性别刻板印象，缺乏支持和科学学科中的女性榜样，这对她们在人工智能领域的职业选择产生影响。
教育如何影响女性在人工智能领域的代表性？
在教育过程中传播的 性别刻板印象 阻止女孩继续学习STEM领域。约82%的受访女性表示遭遇过这些刻板印象，摒弃了她们在技术行业的参与。
多样性在人工智能开发中的重要性是什么？
多样性在人工智能开发中至关重要，因为它可以避免算法中的 偏见，确保不同的视角被纳入技术工具，这将为所有人提供更加公正的解决方案。
女性在人工智能领域的代表性不足有什么影响？
女性在人工智能行业的代表性不足可能会加剧 性别不平等，减少女性的经济机会，使她们置身于一个越来越多形塑我们数字未来的行业之外。
为了改善人工智能领域的性别平等，可以采取哪些具体行动？
为了在人工智能领域促进 性别平等，从教育阶段开始打破刻板印象至关重要，设定公司内部的性别平衡目标，确保适当的培训以融入技术领域的女性。
性别差距在哪些方面在人工智能的使用上最为明显？
该差距在人工智能工具的使用中最为明显，全球范围内女性仅占ChatGPT等服务的用户的33%，而 男性 则更频繁地使用人工智能。
企业如何支持人工智能中的多样性？
企业可以通过实施 辅导项目、提供有针对性的培训机会并确保人工智能项目在设计时纳入 多元化视角 来支持多样性。
