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全球AI顶会研究人员的男女比例是7,中国高影响

2019-11-30 05:50

原标题:视角 | 全球AI顶会研究人员的男女比例是7:1,最高和最低的地方居然是…

Yoshua Bengio 创立的人工智能公司 Element AI 近日发布 2019 全球 AI 人才报告,对人工智能人才库的范围和广度进行了深入分析。

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报告指出,市场对人工智能人才的需求比以往任何时候都要高,世界各地的不同组织都希望从人工智能中获益。

图片来源:www.stadiumdesignsummit.com所有者:Xperiology

强有力的证据表明,较高级人工智能人才仍然供不应求。然而,这种人才究竟有多么稀缺,或者集中在世界各地的什么地方,却缺乏系统的统计。在这次报告中,Element AI 研究了来自三个主要数据源的数据:

AI 科技评论按:本文的作者是来自于 Element AI 实验室的 Yoan Mantha,通过本文 Mantha 探索了当前主流 AI 顶会中研究员的性别比例,并以此引出了研究领域中存在的缺乏多样性的问题。 AI 科技评论根据原文进行了编译。

首先是对人工智能领域 21 个学术会议的出版物进行了回顾,并分析了出版物中的作者简介;与此同时,报告收集了 LinkedIn 上专业人士的个人资料,以评估人工智能专业技能的发展趋势;最后,该报告结合了外部报告和其他辅助来源,以便更好地了解全球人工智能领域快速变化中的人才库。

业内人士或者是那些常去参加知名人工智能会议的人士都已经意识到了性别不平衡的问题,而我们认为当前需要通过更加严谨的研究来推进这种性别对话以及加速该不平衡现象的纠正进程。作为 2 月份在 jfgagne.ai上发布《全球 AI 人才库报告》的后续行动,我们与 WIRED 进行了合作,WIRED 也是一家致力于深入研究 AI 专家人才库多样性状况的机构。这篇文章是我们与来自 WIRED 的 Tom Simonite 的合作产出,本文将通过在原始报告数据的基础上添加性别和国家的维度来进行更深入的探究。

研究结果显示,2018 年,有 22400 位作者在人工智能领域的一个或多个较高级会议上发表论文,比 2015 年增长 36%,比 2017 年增长 19%。同行评议出版物的数量也同步增长,比 2015 年增长 25%,比 2017 年增长 16%。

在该研究中,我们将研究范围集中于已经在顶会上(诸如 NIPS、ICML 或 ICLR)发表过研究工作的 4000 名学者们(如果想了解我们的策略,请继续阅读本文的第二部分)。下图展示了我们的对性别比例的研究结果:

对过去两年这些作者论文被引次数的研究发现,18% 的作者(大约 4000 人)所做研究对整个领域产生了显著的影响。这些研究人员总数最多的 5 个国家依次是美国 、中国 、英国 、澳大利亚 和加拿大 。也就是说,美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大在高影响力研究方面处于领先地位。

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AI 科技评论注:图中列出的国家与地区中,自上向下女性研究人员比例依次降低。全球的平均值为男性比例 88%,女性比例 12%,男女比例大约 7:1。 中国台湾、荷兰、法国、丹麦、奥地利、日本、中国大陆、美国、新加坡、韩国的女性比例高于或等于平均值,也就是说它们是性别平衡方面相对乐观的区域。但仍然,即便是女性研究人员比例最高的中国台湾,女性比例也仅有 26.0%,男女比例 3:1**。我们印象中去性别化推行得最广的北欧国家芬兰、瑞典,女性比例甚至还不如印度。**

(来源:jfgagne.ai)

尽管已经有类似的针对技术领域或创业公司的研究,但是目前还没有人在这个广泛的范围来度量机器学习研究社区的多样性。我们希望通过了解这些数据的偏差情况,进而了解整个行业的不平衡程度,从而帮助行业更好地解决这些问题。从本质上讲,我们希望这种清晰明确的量化结果可以促进整个人工智能领域的更大变革。

在所有国家中,最有影响力的研究更有可能来自学术界,而不是工业界。对一些国家来说,情况更是如此。中国是高影响力研究来自学术界比例较高的国家 ,其次是意大利 、美国 、德国 。法国是高影响力研究来自工业界比例较高的国家 ,其次是印度和以色列 ,西班牙 和英国 。

此外我们认为如果只公布各个国家(或地区)的性别比率而不分享我们自己的数字是不公平的。在 Element AI 的员工当中,我们的女性代表占了 32%,而领导职位中女性则占了 30%。而在技术和科学团队中,女性平均占了 21%,领导职位中的女性占了 20%。当然,多样性的重要性要大于性别,我们也会继续开展内部多样性的研究,并将结果在公司内进行分享。

不过在这些会议上发表论文的研究人员中,女性比例仅占 18%。

Element AI 的性别比例大约是平均值的两倍,并且我们也对这种领先于平均水准的领导能力感到特别自豪。但是,我们并不会幻想自己已经克服了构建多元化工作场所这一挑战。我们一直认为更为重要的是,要继续评估自身,并用以支持能够提升实际进展的内部倡议和多样性活动。

这种人工智能领域的性别失衡在学术界和工业界都存在:在学术会议的作者中,有 19% 是女性,而在工业界中这一比例为 16%。

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