AI 中的妇女形象

AI 中的妇女形象

Deloitte 人工智能(AI)学院

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妇女在 AI 领域中的现状

如今,各行各业的企业都面临实现其 AI 目标的一个共同障碍 — 人才。由于缺乏必要的 AI 技能,许多组织正在加大 AI 人才的招聘力度,同时寻求多元化人才资源。对 AI 的需求似乎只增不减 — LinkedIn 2020 年的一份报告发现,人工智能专家在美国是一个最热门的新兴职业,在过去四年中,该职位的招聘人数以每年 74% 的速度增长。

尽管对 AI 的需求激增,但至少有一个人才库在很大程度上仍未得到开发,即妇女,而她们可以帮助企业实现在 AI 领域的雄心。2020 年,女性占美国劳动力的比例约 47%。此外,2019 年,美国院校毕业证书、硕士学位和博士学位的大部分获得者是妇女。

但 2020 年世界经济论坛的一份报告发现,妇女劳动力仅占数据和 AI 职位的 26%,而斯坦福大学人类中心人工智能研究所的 2021 年人工智能指数报告发现,妇女仅占全球 AI 终身教职岗位的 16%。

关注差距

一段时间以来,AI 领域的性别多样性一直没有变化。2019 年,妇女占北美所有 AI 和计算机科学博士项目的 22%,仅比 2010 年同一统计类别的数据增长 4%。

是什么促成了 AI 领域中这种持续的性别差距,该如何解决这个问题呢?

在这份“AI 中的妇女形象”白皮书中,Deloitte 采访了在其组织内担任 AI 领导职位的女性,并针对 AI 从业人员开展了调查,发现了 AI 领域中性别差距的根源,为组织提供了解决这个问题的潜在途径, 并说明了企业不采取措施将如何妨碍自身发展。

美国劳动力中妇女所占百分比

总劳动力:44%
美国劳动力

总劳动力

数据和 AI:22%
数据和 AI

数据和 AI

妇女在 AI 中的价值:

为什么性别多样性很重要

今天,有证据表明,性别多样性,尤其是领导职位的性别多样性,有助于提高各行业组织的生产力、盈利能力和市场价值:

  • Goldman Sachs 的研究发现,拥有“多元化”董事会的公司(Goldman 没有定义“多元化”,但指出重点是妇女)在公开市场上表现更强劲。拥有至少一名多元化董事会成员的组织在上市后第一年的平均股价上涨了 44%,这一数据明显高于没有多元化董事会成员的公司 (13%)。
  • MSCI Women’s Leadership Index 的研究表明,自 2016 年以来,在美国加拿大欧洲,相比未考虑到性别多样性的公司,在组建高管层和董事时优先考虑性别多样性的上市大、中、小盘股公司在各自股市中的净收益更高。
  • HBR 一项分析生产力与性别多样性之间联系的研究发现,在西欧公司中,市场价值增加了 7% 与劳动力中女性与男性比例增加 10% 有关联。

业务案例

Deloitte 对从事 AI 和机器学习的女性和男性进行的调查进一步表明,一个组织拥有更多女性员工只会使企业受益。

受访者强烈赞同:

在组织内促进和提升多元化群体的公司当中,有 71% 的公司将因此受益

在组织内促进和提升多元化群体的公司将因此受益。

66% 的受访者表示,担任管理层、领导职位和典范角色的女性越多,组织员工将直接受益。

让更多女性担任管理层、领导职位和典范角色将使组织员工直接受益。

数据显示,拥有多样性和包容性文化的公司正投资于提高员工队伍的生产力和创新能力,将其转化为更好的产品、在同行中的竞争优势以及更多销售额和利润。在 AI 领域,多样性的重要性也得到充分证明:为构建一个有效的 AI 系统 — 包括定义需要 AI 解决的问题、设计解决方案、选择和准备数据输入以及构建和训练算法 — 一支 AI 团队应像其 AI 产品将影响的群体一样多元化。

多样性的杠杆包括性别、种族、社会经济背景、工作经验、年龄、能力、特权和在歧视方面的经历等。符合多个标准的多样性有助于确保将广泛的观点和生活经验纳入 AI 系统的设计和实施中。AI 团队需要反映他们计划面向的人群,而且鉴于全球一半人口是女性,正如 AWS 的 Allie Miller(机器学习业务开发、初创企业和风险投资全球主管)所说,提高 AI 领域中的性别多样性是一个“常识”问题。

符合多个标准的多样性有助于确保将广泛的观点和生活经验纳入 AI 系统的设计和实施中。

AI 案例

Deloitte 对从事 AI 和机器学习的女性和男性进行的调查进一步表明,有更多女性从事该领域可改善 AI 系统的设计和功能。

受访者强烈赞同:

71% 的受访者强烈赞同,让女性加入 AI 和机器学习领域将为行业所需的高科技带来独特的视角。

让女性加入 AI 和机器学习领域将为行业所需的高科技带来独特的视角。

66% 的受访者强烈赞同,增加设计师和开发人员的多样性将使 AI 和机器学习解决方案受益。

增加设计师和开发人员的多样性将使 AI 和机器学习解决方案受益。

63% 的受访者强烈赞同,如果 AI 领域继续由男性主导,AI 和机器学习模型只会带来有偏见的结果。

如果 AI 领域继续由男性主导,AI 和机器学习模型只会带来有偏见的结果。

AI 团队多样性的重要性与当今 AI 面临的最大挑战之一有关:AI 系统内的偏见。虽然大多数 AI 偏见是无意的且未被注意到,但如果 AI 系统使现有的性别偏见持续下去,它们将无法发挥最大能力,最终可能会阻碍组织有效地实施 AI。在最好的情况下,算法应该在评估后进行重组。在最坏的情况下,组织可能面临监管或声誉风险。

更多样性的劳动力可以更好地解释数据、测试解决方案和做出决策,从而识别和消除 AI 偏见。尤其是在性别方面,女性可能会注意到男性所忽视的东西(反之亦然)。就这一点而言,性别多样性有利于 AI 的发展。

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更多样性的劳动力可以更好地解释数据、测试解决方案和做出决策,从而识别和消除 AI 偏见。

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