“我的职位三年前还不存在，当时全球都没有这个岗位。”AWS 负责初创企业和风险投资的机器学习与业务发展全球负责人米勒表示，“如今，进入人工智能和机器学习领域有无限多的路径。它不是需要踮着脚尖小心行走的狭窄人行道，而是一条拥有14条车道的宽阔高速公路。”
米勒是接受《女性与人工智能》报告采访的几位担任人工智能领导职务的女性之一。该报告由 AWS 合作伙伴德勤及其 AI Institute 发布。报告深入剖析了人工智能行业性别差距的根源——以及如何加以解决——并探讨了这一快速增长领域中女性所面临的机遇。
Allie K. Miller，AWS 负责初创企业和风险投资的机器学习与业务发展全球负责人。
该报告基于对12位高管（均为女性）的深度访谈，以及对200名从事人工智能工作的专家的调查，其中四分之一为男性。AWS 联合赞助了《女性与人工智能》报告。报告包含 AWS 全球包容性、多样性和公平性负责人 LaDavia Drane 以及德勤多样性、公平性和包容性首席官 Kavitha Prabhakar 撰写的序言。
为了构建有效的人工智能系统，人工智能团队必须与其所影响的人群一样具有多样性。鉴于全球人口中有一半是女性，正如米勒所言，在人工智能领域增加性别多样性是“常识”。然而，在全球劳动力中，女性仅占数据和人工智能岗位的26%。原因何在？
报告指出，女性从事人工智能工作面临的主要障碍早在她们进入就业市场之前就已存在。社会和文化刻板印象，例如认为女孩在数学或科学方面不如男孩有天赋，常常劝阻年轻女性追求以 STEM（科学、技术、工程和数学）为重点的学习。
德勤研究人员 interviewed 的许多女性表示，如果没有直接促使她们进入 STEM 领域的影响因素，例如从事科学工作的母亲或初中时期的工程夏令营，她们就不会走上人工智能的职业道路。这些女性还强调了导师的作用。“回顾我的职业生涯，我大多数的成功都可以追溯到某位导师的帮助。”米勒说，“导师与学员之间关系的好处怎么强调都不为过。”
“如果我能给年轻时的自己提供职业发展建议，那就是‘不要害怕寻求帮助’。”AWS 应用科学经理 Nashlie Sephus 博士表示，她也是本报告受访的另一位领导者。
Nashlie Sephus 博士，AWS 应用科学经理。
报告强调，尽管扎实的数学或统计背景在人工智能领域可能很重要，但它并非先决条件。报告还指出，尽管男性在人工智能行业的人数多于女性，但男性的AI职业发展水平并不一定更高。人工智能仍是一个新兴领域，拥有领先专业知识的人相对较少，许多组织和劳动力队伍才刚刚开始他们的AI之旅。
报告的关键建议包括：
塑造并展示在人工智能领域工作的女性典范
研究人员表示，让女性在企业和社科学界或AI领导层中担任可见角色至关重要。这些领导者为其他从事AI工作的女性提供了清晰的职业晋升范例，她们的可见性有助于打破关于女性和女孩不适合STEM领域的刻板印象。
研究人员表示，让女性在企业和社科学界或AI领导层中担任可见角色至关重要。这些领导者为其他从事AI工作的女性提供了清晰的职业晋升范例，她们的可见性有助于打破关于女性和女孩不适合STEM领域的刻板印象。
提供AI教育
组织需要消除人们对从事AI工作的模糊认知，并展示该行业中除工程和科技岗位之外的众多机会。企业还必须促进持续学习的文化，并为对AI感兴趣的女性提供专业发展机会。
组织需要消除人们对从事AI工作的模糊认知，并展示该行业中除工程和科技岗位之外的众多机会。企业还必须促进持续学习的文化，并为对AI感兴趣的女性提供专业发展机会。
指导未来的女性AI从业者
报告采访的许多女性表示，导师制是她们成功的关键推动因素。她们表示，非正式关系对其职业轨迹的影响不亚于甚至超过正式项目。
报告采访的许多女性表示，导师制是她们成功的关键推动因素。她们表示，非正式关系对其职业轨迹的影响不亚于甚至超过正式项目。
在所有层级营造多元与包容的文化
报告发现，仅靠解决性别多样性的组织计划是不够的。营造包容文化意味着不断寻找并消除职场中对女性的偏见和歧视，同时让女性进入那些历史上代表性不足的组织机会。
报告发现，仅靠解决性别多样性的组织计划是不够的。营造包容文化意味着不断寻找并消除职场中对女性的偏见和歧视，同时让女性进入那些历史上代表性不足的组织机会。
负责AWS全球包容、多样性和公平事务的Drane博士表示：“这项研究最令我印象深刻的是，它清楚地表明，增加女性在AI中的代表性远不止于招聘。”
"这始于支持早期的STEM教育，并向年轻女性和女孩展示有哪些AI角色存在。这需要真实、有机的同行导师制，以及持续的培训和开发，以培养AI领导者，然后由组织予以推崇。"
"这一切都与我产生共鸣，因为很明显，AWS在我们的重点工作和承诺方面正走在正确的轨道上，"Drane说。“但也很明显，我们需要做更多。我们都应该如此。而现在我们知道了通往那里的路径。"