人工智能 (AI) 日益影响着我们的社会、政治、经济和文化互动。从改进的医疗应用到自动驾驶汽车和智能城市，人工智能有潜力改变我们的数字、物理和社会环境。然而，同样的技术也可用于大规模监控、计算宣传和有偏见、歧视性的决策。为了降低不公平结果的风险并确保人工智能的好处得到广泛分享，我们需要一支多元化的劳动力队伍来开发这项技术，衡量其社会影响并设计道德框架来监督其应用。
迫切需要实现该行业的多元化，这一问题正受到越来越多的政策关注，政府承诺提供 1350 万英镑的新资金用于转换学位，以解决技能短缺问题，并为来自代表性不足群体的 1000 名人士提供奖学金。但是，为什么尽管数十年来一直有旨在缩小科技领域多样性差距的计划和政策，却没有取得更多进展？正如AI Now Institute 的 2019 年报告所强调的那样，“现有的方法未能应对权力分配不均的问题……人工智能行业需要在应对当前多样性危机的方式上进行深刻转变”。
我们使用 arXiv 的出版物对人工智能研究中的性别多样性进行了大规模分析， arXiv是一个拥有超过 150 万份预印本的存储库，被人工智能社区广泛使用。我们的目标是扩大人工智能研究中性别多样性的证据基础，并创建一个基线，以探究当前和未来政策和干预措施的影响。为了实现这一目标，我们用地理、学科和性别信息丰富了 ArXiv 数据，以研究不同学科、国家和机构的性别多样性演变，并研究有和没有女性合著者的人工智能论文之间的语义差异。
其次，我们旨在聚焦通过分析确定 哥斯达黎加电话号码数据 的杰出女性人物，了解我们的研究结果与她们在该领域的经验如何产生共鸣，并加深对决定该领域性别多样性的文化和制度因素的理解。
主要发现：
人工智能研究领域存在严重的性别多样性危机。我们发现人工智能研究领域存在严重的性别多样性差距，只有 13.83% 的作者是女性。此外，相对而言，自 1990 年代以来，由至少一名女性共同撰写的人工智能论文的比例并没有改善。
地理位置和研究领域是性别多样性的重要驱动因素。荷兰、挪威和丹麦的女性更有可能发表人工智能论文，而日本和新加坡的女性则不太可能发表。在英国，26.62% 的人工智能论文至少有一位女性合著者，使该国在全球排名第 22 位。在研究领域，与从事计算机科学或数学工作的女性相比，从事物理和教育、计算机伦理和其他社会问题以及生物学工作的女性更有可能发表人工智能方面的论文。
大学、大型科技公司和其他研究机构的性别多样性差距很大。除了华盛顿大学，我们数据集中的其他所有学术机构和组织的女性人工智能研究人员比例都不足 25%。对于一些大型科技公司，在 arXiv 上发表人工智能研究的谷歌员工中，只有 11.3% 是女性，而微软的比例也差不多（11.95%），IBM 的比例略高（15.66%）。
有女性合著者和没有女性合著者的人工智能论文之间存在重要的语义差异。在研究 2012 年和 2015 年英国机器学习和社会主题的出版物时，涉及至少一名女性合著者的论文往往比没有女性作者的论文在语义上更相似。此外，至少有一名女性合著者的论文往往更具应用性和社会意识，其中最突出的术语包括公平、人类流动性、心理、健康、性别和个性。
通过数据分析，我们发现在 arXiv 上发表 AI 论文最多的 20 名女性分别是：Aarti Singh、Cordelia Schmid、Cynthia Rudin、Devi Parikh、Karen Livescu、Kate Saenko、Kristina Lerman、Marilyn A. Walker、Mihaela van der Schaar、Petia Radeva、Regina Barzilay、Svetha Venkatesh、Xiaodan Liang、Yonina C. Eldar 和 Zeynep Akata（以及其他 5 位未列明的作者）。