人工智能研究中的性别多样性-研究论文

人工智能 (AI) 劳动力缺乏性别多样性正引起越来越多的担忧，但迄今为止，关于这个问题的证据基础一直基于大型科技公司的劳动力统计数据或向少数著名会议提交的资料。 我们在这些文献的基础上，使用来自广泛使用的预印本存储库 arXiv 的出版物对 AI 研究中的性别多样性进行了大规模分析，我们通过扩展的关键字分析确定了 AI 论文，并使用姓名到-性别推断服务。 我们研究了不同学科、国家和机构中性别多样性的演变，发现虽然女性合著者在人工智能论文中的比例正在增加，但在与计算机科学相关的学科中却停滞不前。 我们还发现，地理在决定 AI 论文中女性作者的比例方面起着重要作用，并且在顶级研究机构中存在严重的性别差距。 我们还研究了论文中的女性作者身份与其收到的引用之间的联系，在与信息技术对社会的影响相关的研究领域中发现了强烈的正相关关系。 完成此操作后，我们检查了有和没有女性共同作者的 AI 论文之间的语义差异。 我们的研究结果表明，美国和英国在机器学习和计算机伦理方面存在显着差异，以及女性共同作者论文的研究重点存在差异。 最后，我们报告了对女性 AI 研究人员和其他重要利益相关者的采访结果，旨在解释我们的发现并确定政策以提高 AI 研究人员的多样性和包容性。