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本报告详细补充了更广泛的科技行业研究中现有的研究结果，即劳动力多样性停滞不前，目前在人工智能领域的相对水平与 20 世纪 90 年代相当。我们与Mihaela Van Der Schaar讨论了这些发现，她是该数据集中被引用次数最多的英国女性人工智能研究员。令人鼓舞的是，Van Der Schaar 教授确实感到她在该领域的存在开始得到认可，她的许多早期工作直到现在才获得更多关注，她的职业生涯始于 2003 年，“我认为部分原因是因为我是一名女性，而且同一时期人工智能领域（为数不多的）其他女性的经历也类似。”她将自己和许多女同事形容为“无名之辈”，并表示，庆祝该领域的领军女性的工作可能会对女性的代表性以及这些女性获得的认可差异产生积极影响。这表明，不仅需要教育领域的早期发明，还需要为该领域的女性提供支持。她还强调了公开讨论女性在人工智能领域面临的挑战的重要性，并强调需要进行诸如灵活工作时间等工作场所变革，以使研究人员能够参与快节奏的行业，而无需牺牲家庭生活。

在机构层面，国际上不同大学和公司之间的差异表明文化因素和区域政策在推动性别平等方面发挥着重要作用，华盛顿大学是唯一一所女性合著出版物比例超过 25% 的大学，前 35 名中女性合著出版物比例最低的是苏黎世联邦理工学院，仅为 10.15%。我们与华盛顿大学工程学院多样性与准入副院长 Eve Riskin 讨论了这个问题。Riskin 描述了她的许多女教师所经历的“有毒环境”和普遍存在的冒名顶替综合症。她强调说，“研究表明，女本科生在女教师的指导下取得了更大的成就”，这意味着，正如 Van Der Schaar 所建议的那样，旨在创造支持和留任文化的女性教师专业发展政策将在缩小性别差距方面发挥关键作用，同时还要对学生进行干预和教育系 哥斯达黎加电话号码数据 统变革。需要进行更多研究来确定影响女性和男性研究人员职业轨迹的环境和当地因素，包括招聘和留任。
以证明女性研究人员对正在进行的研究类型的影响。女性在技术主题方面的贡献至少与男性一样多，而她们在社会或道德成果方面的贡献往往比男性多。这证实了 Nesta 的信念，即扩大人工智能等创新行业的参与度，不仅使以前被排除在外的人受益，还表明通过多样化投入（通过女性的存在），我们可以多样化产出（在不同领域发表更多出版物）。

一些该领域的顶尖人工智能研究人员就此发表了自己的看法：巴塞罗那大学数学与计算机科学系教授 Petia Radeva 认为，人工智能的应用领域越来越广泛，这项技术的潜在影响将吸引更多女性进入该领域。同样，Van Der Schaar 建议，“宣传研究人工智能可能带来的跨学科可能性和职业道路将有助于激励更多不同的人去追求它。与此同时，该行业将受益于一批积极将各种想法结合起来并将其应用于各个领域的人才。”然而，我们必须考虑这一趋势的驱动因素，它与该领域已知的应用角色和更“基础”的统计角色之间的等级制度存在矛盾，后者传统上被认为是更高级的。通过对该领域女性进行调查的定性研究将有助于我们了解女性如何独立进入这些领域。

后续步骤Next steps
我们的报告扩展了人工智能研究中性别多样性的证据，并提供了可以跟踪进展的基准。未来，我们将探索人工智能论文的时间合著网络，以研究男性和女性研究人员的职业轨迹可能有何不同，可能在 arXiv 上调查人工智能研究人员，并通过我们的创新映射方法更详细地调查多样性差距的驱动因素。我们还计划扩展这一分析，以确定其他代表性不足的群体的代表性。

然而，我们知道，仅靠渠道研究无法解决这个问题，多样性问题与教育系统问题、交叉不平等、工作场所实践和身份认同方面的刻板印象息息相关。我们希望通过扩展我们的分析并与教育、技能和创新政策领域的领军人物进行交流，我们可以开始更详细地了解人工智能中性别多样性的社会和制度决定因素，并找到有效的干预措施来改善它。