马沙·列文（Masha Levin）是创始人、投资者和企业家（EIR），隶属于One Way Ventures，一家为杰出的移民创始人提供资金的风险投资公司。
女性商业领袖在人工智能的开发、安全和社会影响方面发挥着至关重要的作用。然而，她们仍然是人工智能领域中少数群体，仅占分析和人工智能职位的26％，并撰写了14％的人工智能研究论文。讽刺的是，我们即将看到人工智能改变许多传统上与女性相关的生活方面。从教育我们的孩子（疫情期间女性的休学率是一个残酷的提醒）到照顾弱势群体和管理家庭。人工智能很快将大幅改变我们50％的人口如何度过他们的时间，人工智能行业应该反映这一现实。然而，性别偏见可能会在人工智能开发的所有阶段发生，从编码到训练数据到用户输入。我将探讨为什么女性参与人工智能开发至关重要，以及随着这一新技术进步而出现的子行业。女性为女性领域建设最近，我在伦敦遇到了人工智能家庭助手Aurora First的女性创始人，该助手帮助管理家庭和家庭责任。随着人工智能部署的大部分讨论集中在工作中的生产力上，很少有人关注它如何破坏女性的大部分日常生活。Aurora的工作让我印象深刻，因为它是为许多女性的生活方式和责任量身定做的。它是以只有亲身经历才能获得的知识为基础构建的。它的AI伴侣可以帮助人们管理家庭活动、沟通、约会等。 我相信我们很快就会看到类似的应用程序，它们使用人工智能来管理我们的医生预约、安排与老师的会议、组织我们的每周购物，并帮助我们预筛选、聘用和管理保姆。女性通常承担照顾者和工作者或企业家的角色，简单地说，她们没有足够的时间来管理所有事情。2022年的一项研究发现，美国女性在无偿照顾任务上花费的时间是男性的两倍，相当于每年四个工作周。如果我们的孩子去度假，我们需要确保他们的行李中有药物和其他用品。我们需要确保我们已经为他们购买了这些东西。我们需要组织旅行后勤。确保他们有旅行保险。新的多功能应用程序可以接管我们需要做的一半工作，可能会接管我们作为家庭生活组织者需要做的一半工作。但是，这只会在我们有合适的人在掌舵的情况下才会奏效——那些了解女性日常责任并能够预见这些人工智能解决方案可能带来的潜在风险的人。如果一个产品仅由男性设计，它可能无法解决女性特有的问题。女性仅占20家最大全球科技公司的领导职位中的1/4，因此，新兴技术的负面影响往往对女性影响最大。如果我们以社交媒体行业为例，Facebook 、Twitter、Reddit、Instagram和Snapchat都是由全男性团队创立的，女性更有可能报告在线性骚扰。女性健康可能会得到应有的关注女性和少数群体被排除在“科学”研究之外的故事是古老的。FDA在1977年明确排除了生育年龄的女性从临床研究试验中——这项政策直到1993年才被逆转。即使在今天，即使是对主要影响女性的疾病的研究，也往往无法专门关注女性及其对男性不同的反应方式。时间有助于减少女性的边缘化，现在，人工智能可能会使我们在探索和理解女性健康方面取得巨大的飞跃。FemTech Analytics的一项新研究绘制了170家利用人工智能在女性健康、怀孕、长寿等方面的女性科技公司。它提到了帮助跟踪和预测生育能力、检测乳腺癌、预防怀孕并发症和进行妇科成像的AI工具。这一新兴领域不仅可以改善女性的健康，还可以带来更多针对女性的测试和科学研究。我们需要女性来概念化这些解决方案，这意味着要给予她们平等的机会来获得资金、研究和资源。颠覆刻板印象仅仅因为一些领域，如儿童保育和家庭，历史上一直由女性主导，并不意味着它们必须保持这种状态。人工智能可以开启一扇通往社会思维转变的大门……或者，如果做得不对，它可能会使某些刻板印象更加根深蒂固。让我们看看过去几十年个人技术的出现。像Alexa和Siri这样的家庭虚拟助手在很大程度上被女性化——并且被用户侮辱，开发人员后来试图纠正这一问题。人形机器人经常被过度性化。最近，OpenAI的争议性女性聊天机器人Sky被描述为调情和故意“富有同情心和顺从性”。观察者们谈论了生成式人工智能不仅重现刻板印象，而且实际上加剧和放大了它们。联合国教科文组织的一份报告也警告了性别刻板印象可能被编码到人工智能技术中，甚至被人工智能技术塑造的风险。创始人必须思考他们的人工智能产品对世界和对性别角色的看法的长期影响——不能暗示某些角色只适合女性，或者女性不适合某些任务。女性更有可能对这一需求敏感，并且至关重要的是，如果她们从领导地位而不是从属地位来解决这个问题，她们就能做些什么。一个老问题女性和其他少数群体被排除在科技行业之外，这是一个需要学术机构和立法者关注的系统性问题。科技行业传统上是为男性所选择的。当互联网正在形成时，所谓的“科学”研究将男性特征与科技人格联系起来——这是一个至今仍然存在的虚假刻板印象。我们长期以来内部的偏见不仅阻止女性被考虑某些工作或资金，而且可能会阻止女性进入该领域。仅在1990年，女性在计算机和数学职业中的比例为35％，而到2013年，这个比例已经下降到26％。我们不能让这种情况在新兴的人工智能学科中发生。每家公司都可以采取措施来破坏分裂我们的不平等——例如，选择具有中性或主要女性特征的工作候选人——并确保在这项改变世界的技术中有更广泛的参与。人工智能的所有利益相关者都有责任不允许今天的不平等渗透到明天的技术中，特别是当下一代公司开始重新定义我们的日常生活时。我们不应该为在这个至关重要的行业中获得平等代表而赞扬女性，我们只是作为领导者、研究人员、开发人员和用户，出于必要——为了创造真正可供社会使用的产品。
