Para dar às mulheres acadêmicas e outras pessoas focadas em IA o merecido – e devido – tempo de destaque, o TechCrunch está lançando uma série de entrevistas com foco em mulheres notáveis que contribuíram para a revolução da IA. Publicaremos vários artigos ao longo do ano à medida que o boom da IA continua, destacando trabalhos importantes que muitas vezes passam despercebidos. Leia mais perfis aqui.
Como leitor, se você encontrar um nome que perdemos e acha que deveria estar na lista, envie-me um e-mail e tentarei adicioná-lo. Aqui estão algumas pessoas importantes que você deve conhecer:
- Irene Solaiman, chefe de política global da Hugging Face
- Eva Maydell, membro do Parlamento Europeu e conselheira da EU AI Act
- Lee Tiedrich, especialista em IA da Global Partnership on AI
- Rashida Richardson, consultora sênior da Mastercard com foco em IA e privacidade
- Krystal Kauffman, pesquisadora do Distributed AI Research Institute
- Amba Kak cria recomendações políticas para abordar preocupações de IA
- Miranda Bogen está criando soluções para ajudar a governar a IA
- A organização sem fins lucrativos de Mutale Nkonde está a trabalhar para tornar a IA menos tendenciosa
- Karine Perset ajuda governos a compreender a IA
- Francine Bennett usa ciência de dados para tornar a IA mais responsável
- Sarah Kreps, professora de governo em Cornell
- Sandra Wachter, professora de ética de dados em Oxford
- Claire Leibowicz, especialista em IA e integridade de mídia da PAI
- Heidy Khlaaf, diretora de engenharia de segurança da Trail of Bits
- Tara Chklovski, CEO e fundadora da Technovation
- Catherine Breslin, fundadora e diretora do Kingfisher Labs
- Rachel Coldicutt, fundadora da Careful Industries
- Deputado Dar’shun Kendrick, membro da Câmara dos Representantes da Geórgia
- Chinasa T. Okolo, pesquisadora da Brookings Institution
- Sarah Myers West, diretora administrativa do AI Now Institute
- Miriam Vogel, CEO da EqualAI
- Arati Prabhakar, diretor do Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca
A disparidade de género na IA
Em um New York Times pedaço no final do ano passado, a Dama Cinzenta detalhou como surgiu o atual boom da IA – destacando muitos dos suspeitos do costume, como Sam Altman, Elon Musk e Larry Page. O jornalismo se tornou viral – não pelo que foi noticiado, mas sim pelo que deixou de mencionar: as mulheres.
A lista do Times apresentava 12 homens – a maioria deles líderes de IA ou empresas de tecnologia. Muitos não tinham formação ou educação, formal ou não, em IA.
Ao contrário da sugestão do Times, a mania da IA não começou com Musk sentado ao lado de Page numa mansão na baía. Tudo começou muito antes disso, com académicos, reguladores, especialistas em ética e hobbyistas a trabalhar incansavelmente em relativa obscuridade para construir as bases para a IA e os sistemas de IA generativos que temos hoje.
Elaine Rich, uma cientista da computação aposentada que trabalhou anteriormente na Universidade do Texas em Austin, publicou um dos primeiros livros sobre IA em 1983 e mais tarde se tornou diretora de um laboratório corporativo de IA em 1988. A professora de Harvard, Cynthia Dwork, causou sensação durante décadas. atrás nas áreas de justiça em IA, privacidade diferencial e computação distribuída. E Cynthia Breazeal, roboticista e professora do MIT e cofundadora da Jibo, a startup de robótica, trabalhou para desenvolver um dos primeiros “robôs sociais”, Kismet, no final dos anos 90 e início dos anos 2000.
Apesar das muitas maneiras pelas quais as mulheres avançaram na tecnologia de IA, elas constituem uma pequena parcela da força de trabalho global de IA. De acordo com um estudo de Stanford de 2021 estudarapenas 16% dos professores efetivos focados em IA são mulheres. Em um estudo separado publicado no mesmo ano pelo Fórum Económico Mundial, os coautores concluem que as mulheres ocupam apenas 26% dos cargos relacionados com análise e IA.
Pior ainda, a disparidade de género na IA está a aumentar – e não a diminuir.
Nesta, a agência de inovação do Reino Unido para o bem social, conduziu uma análise de 2019 que concluiu que a proporção de artigos acadêmicos sobre IA em coautoria de pelo menos uma mulher não melhorou desde a década de 1990. Em 2019, apenas 13,8% dos artigos de pesquisa sobre IA no Arxiv.org, um repositório de artigos científicos pré-impressos, eram de autoria ou coautoria de mulheres, com os números diminuindo constantemente ao longo da década anterior.
Razões para disparidade
As razões para a disparidade são muitas. Mas um Pesquisa da Deloitte sobre mulheres na IA destaca alguns dos mais proeminentes (e óbvios), incluindo o julgamento de pares do sexo masculino e a discriminação como resultado de não se enquadrar nos moldes estabelecidos dominados pelos homens na IA.
Tudo começa na faculdade: 78% das mulheres que responderam à pesquisa da Deloitte disseram que não tiveram a oportunidade de estagiar em IA ou aprendizado de máquina enquanto eram estudantes de graduação. Mais de metade (58%) afirmou que acabou por abandonar pelo menos um empregador devido à forma como homens e mulheres eram tratados de forma diferente, enquanto 73% consideraram abandonar completamente a indústria tecnológica devido à desigualdade salarial e à incapacidade de progredir nas suas carreiras.
A falta de mulheres está prejudicando o campo da IA.
A análise de Nesta descobriu que as mulheres são mais propensas do que os homens a considerar as implicações sociais, éticas e políticas no seu trabalho em IA – o que não é surpreendente, considerando que as mulheres vivem num mundo onde são menosprezadas com base no seu género, produtos no mercado foram concebidos para homens e mulheres com filhos, muitas vezes espera-se que equilibrem o trabalho com o seu papel como cuidadores principais.
Com alguma sorte, a humilde contribuição do TechCrunch – uma série sobre mulheres talentosas em IA – ajudará a mover o ponteiro na direção certa. Mas há claramente muito trabalho a ser feito.
As mulheres que traçamos compartilham muitas sugestões para aquelas que desejam crescer e evoluir para melhor no campo da IA. Mas há um fio condutor em comum: orientação forte, comprometimento e liderança pelo exemplo. As organizações podem efetuar mudanças através da adoção de políticas – contratação, educação ou outras – que elevem as mulheres que já estão ou pretendem entrar na indústria da IA. E os decisores em posições de poder podem exercer esse poder para promover locais de trabalho mais diversificados e de apoio às mulheres.
A mudança não acontecerá da noite para o dia. Mas toda revolução começa com um pequeno passo.
