東方網·縱相新聞記者 程靖
2020年一場突如其來的新冠疫情顛覆了不計其數的工作崗位，甚至徹底改變了許多行業的生態。
但也正是在疫情中，人工智慧技術被廣泛地應用——幫助醫生診斷新冠患者；幫助政府追蹤感染病例；幫助公司在無法集中辦公時進行歷史上規模最大的居家工作實驗……國際數據公司（International DataCorporation）的調查認為，2020年全球人工智慧領域的工作機會將有16%的增長。
（圖源：Getty Images）
但人類能夠平等地參與人工智慧行業的發展嗎？答案是未知的：清華大學AMiner團隊2020年1月發布的「AI 2000人工智慧全球最具影響力學者榜單」，旨在未來10年內遴選出2000名頂級學者。
而目前的學者名單中，男性佔了1654位，女性179位。榜單指出，人工智慧領域裡存在男女比例失衡問題——人工智慧是人類社會的一面鏡子。
過去的兩年裡，上海已經成功舉辦兩屆世界人工智慧大會，但參與大會演講的女性科學家、企業領袖人數在全部演講嘉賓人數的佔比不到10%。
上海市婦聯發展聯絡部部長鄭曄說，「都說婦女是社會的半邊天，然而我們發現在人工智慧領域內，女性從業者和女性高管的佔比卻相對較少。」
2020年世界人工智慧大會中，「AI女性菁英論壇」也於7月9日下午拉開帷幕。「希望能引起行業的重視，鼓勵女性的參與。」鄭曄說，「我們想呼籲讓科技的發展更多惠及大多數人，更多注重到弱勢邊緣群體、注重到社會整體的發展。」
放眼全球，這些女性領袖早已在人工智慧領域裡「乘風破浪」——
李飛飛
谷歌雲首席人工智慧和機器學習科學家
華裔科學家李飛飛（Feifei Li）是美國史丹福大學計算機科學系的紅杉資本教授，是史丹福大學人類中心人工智慧研究所的聯合主任，也是斯坦福視覺與機器學習實驗室的聯合主任。
2017年，李飛飛加入谷歌雲擔任首席人工智慧和機器學習科學家，兼任副總裁。在谷歌，她負責推動「人工智慧民主化」的使命，旨在降低進入企業人士和開發者的門檻。
自從獲得普林斯頓大學物理學學士和加州理工學院電子工程博士後，李飛飛已經在頂尖期刊和會議上發表了150多篇科研論文。
她還開發了ImageNet——一個擁有1500萬張圖片的數據集，對人工智慧和深度學習近年來的發展做出了貢獻。
她和她的博士生奧爾加·盧薩科夫斯基一起創立了非營利組織AI4ALL，旨在為女性、少數族裔和低收入學生等群體更多地參與人工智慧領域的發展。
在成立AI4ALL前，李飛飛和盧薩科夫斯基創立了SAILORS（斯坦福人工智慧實驗室夏令營），為9年級中學女生開展AI教育和研究。該項目2015年成立，2017年更名為AI4ALL。
2018年，AI4ALL成功進入其他5所大學，包括普林斯頓大學、卡內基·梅隆大學、波士頓大學、加州大學伯克利分校、加拿大的西蒙·弗雷澤大學。
李飛飛曾說：「科技應該造福人類，而不是傷害人類，所以使用科技時應該向全人類負責，而不僅僅是為發現者造福。我們首先是人，其次才是人工智慧技術人員。」
2020年，李飛飛當選美國國家工程院院士。
奧爾加·盧薩科夫斯基
奧爾加·盧薩科夫斯基是美國普林斯頓大學計算機科學系的助理教授，致力於計算機視覺和機器學習，是ImageNet大規模視覺識別挑戰的領頭研究者之一，被《麻省理工科技評論》（MIT TechnologyReview）評為「世界上最傑出的年輕創新者」之一。
盧薩科夫斯基在2015年完成了史丹福大學的計算機視覺博士學位，與導師李飛飛合作圖像分類研究。盧薩科夫斯基開發了一種算法，可以將選定的對象與背景分開，這項開發工作讓她敏銳地捕捉到了圖像分類中人類的偏見。
目前，她的研究關注到了圖像識別中的歷史和社會偏見，以及通過發展計算機解決方案來促進算法公平。
盧薩科夫斯基與導師李飛飛一起成立了非營利組織AI4ALL，致力於幫助更多女性接受人工智慧技術培訓。2018年，AI4ALL組織獲得了梅琳達·蓋茨基金會的資助。
盧薩科夫斯基作為主要作者的《ImageNet大規模圖像識別挑戰》一文被引用5000次以上，她還發表了其他20餘篇學術文章，其中有6篇每篇被引用超過100次。
泰拉·裡昂
泰拉·裡昂是「AI夥伴關係」（AI Partnership）的創始人和執行董事。
泰拉·裡昂畢業於哈佛大學。2015年，裡昂加入了歐巴馬政府的科學技術政策辦公室，該辦公室由總統科學顧問約翰·霍爾德恩領頭。
2016年，裡昂開始為美國首席技術官梅根·史密斯工作，擔任史密斯的政策顧問，共同主導了「白宮未來人工智慧倡議」項目。
在進入白宮前，她還在南非開普敦的哈佛大學分校進行了博士研究。完成這一切時，她還不到30歲。
在為美國政府工作期間，她的工作重點是機器智能，包括AI、機器人技術和智能運輸系統。
2016年，裡昂幫助起草了當年12月發布的報告《人工智慧、自動化和經濟》，詳細介紹了未來幾年和幾十年內人工智慧改變美國經濟的方式。報告概述了決策者應為就業市場所需技能的變化做好準備，以及隨著一些工作機會的消失，應同時創造新的機會。
2017年，裡昂被任命為「AI Partnership」（人工智慧合作夥伴關係）的創始執行董事，這是由蘋果、亞馬遜、谷歌、Facebook、微軟和IBM等對世界影響深遠的科技公司聯合發起的非營利組織，旨在確保人類和社會從人工智慧應用中受益。
裡昂曾在採訪中說，人工智慧這樣的技術應當被用來解決重大挑戰，而不是被特權和狹隘的特殊利益集團所操縱，「這是很棘手的問題。」她希望在工作中「建立一個能夠反映技術服務對象而不是技術行業本身的組織」。
拉塔尼亞·斯威尼
拉塔尼亞·斯威尼是哈佛大學政府和科技學教授，兼任哈佛大學數據隱私實驗室主任。2001年，斯威尼畢業於麻省理工學院，獲得了計算機科學博士學位，彼時她時第一位從該校獲得計算機科學博士的非洲裔美國婦女。
斯威尼的研究領域包括安全、隱私以及個人數據和機器學習算法偏見等等。斯威尼曾在採訪中談到了個人隱私信息被售賣的問題：「有一些技術是希望世界去擁有的，但沒有人考慮過它無法預見的後果。」
2001年，斯威尼在卡內基·梅隆大學創立了數據隱私實驗室，彼時她也是人工智慧模型決策項目委員會（MDAI）的成員。
2004年，她創立了《隱私技術期刊》，隨後在2006年成為了該期刊的主編。2011年起，她的數據隱私實驗室開始在哈佛大學開展研究。
2017年，《福布斯》雜誌將斯威尼評為科技和人工智慧領域最具影響力的女性之一，意在表彰斯威尼揭露網絡廣告中針對黑人的種族歧視的研究。
吳華
百度技術委員會主席、百度自然語言處理部首席科學家
（圖源：中國網）
吳華博士畢業於中國科學院自動化研究所，是百度翻譯技術負責人和團隊的創始人之一。2011年，吳華博士領銜的百度翻譯項目上線，依託百度作為最大中文搜尋引擎所擁有的海量的雙語資源，從開發基本翻譯系統到攻克技術難題，從上線單一的web自動翻譯到布局多語言、多形式、多入口的產品形態，逐步成長為一款廣受喜愛的網際網路產品。
吳華在百度的十餘年間，她領導的團隊在自然語言處理（NLP）、對話系統和神經網絡機器翻譯（NMT）等方面做出了很大突破。
她提出的NMT多任務學習框架被《紐約時報》譽為「開創性」的進展，並通過百度翻譯成功向億萬用戶部署了這項突破。
2011年吳華受邀擔任NLP領域重要國際會議IJCNLP的機器翻譯領域主席(AreaChair)，2012年擔任NLP領域最好的國際學術會議ACL的機器翻譯領域主席；同年，她又被遴選為ACL 2014年的程序主席（Program Chair）。
吳華還創建了百度的AI對話程序Duer，為智能家庭助手和智能物聯網設備提供幫助。
吳華博士2017年獲評福布斯「AI傑出女性」。
蘇奇·薩利亞
約翰·霍普金斯大學機器學習和醫療健康教授
出生於印度大吉嶺邦的蘇奇·薩利亞在美國接受了高等教育。在讀本科時，薩利亞就獲得了微軟公司的獎學金。
她的博士畢業於史丹福大學，在那裡，她開發了一種可以預測新生兒早產與先天性疾病的數學模型，準確率高達90%。該模型的程序PhyiScore可以幫助美國衛生部門在診斷和治療新生兒早產和相關疾病上每年節約260億美元的投入。
薩利亞最初認為，自己並不喜歡生物學或醫學，但在利用持續收集的數據研究新生兒疾病預防問題之後，她開始對這個領域感興趣。
憑藉跨專業能力，Saria在疾病軌跡建模、醫療瞄準的預測方法、臨床決策支持（CDS）系統，以及個性化治療方法等領域發表了多篇高水平論文。
2017年，薩利亞被《麻省理工科技評論》評為35名35歲以下的科技創新者之一；2018年，她被選為世界經濟論壇（WEF）的「青年全球領袖」之一。
後記
當大數據驅動的人工智慧技術正在引領著轟轟烈烈的第四次工業革命的浪潮時，女性在科技領域尤其是高精尖技術領域仍是被邊緣化的「他者」。
科睿唯安（Clarivate Analytics）公布的全球2017年「高被引科學家（Highly-Cited Researchers 2017）」名單顯示，3538名科研人員中，女性科學家僅有242名。
另有數據顯示，人工智慧開發人員中僅12%是女性；軟體開發人員中女性比例低至6%；信息通信技術專利申請人中男女性別比例為13:1。
（圖說：泰拉·裡昂，圖源：Flickr）
曾被稱為「人工智慧領域的超級英雄」的泰拉·裡昂指出，目前美國計算機科學專業畢業生中只有18％是女性；目前接受風險投資的女性創辦的初創企業所佔的百分比只有個位數。
AI系統被人認為「客觀、理性、有邏輯」，但它是人類製造的，當女性從業者比例較小的情況下，人工智慧領域便會相應地「失衡」——在自然語言處理、面部識別、數據分析等技術開發場景中，同性別、同質化的開發者群體可能會繼承來自人類社會的性別偏見和歧視，甚至加劇對「半邊天」需求的忽視。
「科技行業是同質的，是白人或是男性主導的，而AI領域都反映了這一點。如果我們不積極幹預，這個世界可能會變成我們都不想要的世界。」裡昂說。
IBM負責數據和人工智慧的副總裁麗基塔·岡納爾今年5月接受採訪時說，在人工智慧領域裡實現性別平衡，意味著要讓更多女性從小就對人工智慧感興趣，並讓她們明白——人工智慧技術是一條可以走的職業道路。
跟隨著這些在AI領域乘風破浪浪的「姐姐」們，我們相信，會有越來越多的女性加入到人工智慧創造的未來中來。