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但是，“少数派”的女性在整个AI发展中，一直起着无法替代的作用。美国时尚杂志Vogue采访了AI行业几位女性领军者，讲了讲她们眼中的AI行业与未来。
Daphne Koller
在线学习平台Coursera联合创始人
不公正由来已久。
Koller是一名研究员，也是一名企业家。2012年，她与吴恩达联手创办了在线学习平台Cousera，与世界多所大学和机构合作提供在线课程。最近，Koller忙着与斯坦福大学计算机教授一起进行药物研发工作。
Koller表示，经常能听到女性被猥亵和性骚扰的恐怖传闻，即使你把它当成小概率坏事件置之不理，仍然能在日常生活中很多地方感受到女性研究者的不易。
Koller认为，当下社会环境阻碍了女性研究者的脱颖而出。
她认为，男女之间的不平等由来已久，不少女孩从小被暗示理科水平不如男生，对数学课和科技课开始产生抵触心理。研究表明，一旦消除这种社会障碍，女孩就会变得出类拔萃。
Koller举了一个例子。在PISA（国际学生能力评估计划）的测试中，有人在50个国家进行了国际数学水平测试，结果显示，一个国家的性别意识越平等，男女数学水平差距越小。在性别平等的代表国家斯堪的纳维亚半岛上，女性的数学水平甚至更胜一筹。
消除社会对女性群体进行科学研究的偏见，也是Koller的心愿之一。
李飞飞
斯坦福大学计算机科学副教授，曾任谷歌云首席AI科学家
AI for all。
说起AI领域的杰出女性，李飞飞是无法被忽视的人物，为整个计算机视觉的发展史上也留下了浓墨重彩的几笔。
2006年，刚刚出任伊利诺伊大学香槟分校计算机教授的李飞飞发现，整个学术圈和人工智能行业都在苦心研究同一个概念：通过更好的算法来制定决策，但却并不关心数据。
于是，ImageNet挑战赛诞生了，2009年以来，数十个新开发的人工智能研究数据集已经引入了计算机视觉、神经语言处理和语音识别等子领域。
作为行业内为数不多的女性科学家，李飞飞认识到女性在AI发展过程中的缺失与教育也有很大关系。AI会影响到每一个人，所以AI应该对所有人开放。
于是，AI4ALL项目也诞生了，李飞飞创办，梅琳达?盖茨和黄仁勋资助。
AI4ALL在让更多原本无法接触到AI的孩子们，有机会学习计算机科学的知识，让高中生中被忽视的群体有机会接触人工智能领域。
两年过去，李飞飞已经和斯坦福大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、CMU等高校建立和合作关系，每年为低收入家庭、少数种族家庭、乡村地区家庭的孩子提供夏令营活动。
去年10月，李飞飞还主导了斯坦福大学“以人为本的AI项目”，创建了“以人为本人工智能研究院(Stanford Human-Centered AI Institute )”。
推动AI研究、教育、政策和实践，李飞飞一直是走在最前列的女性代表。
Carol Reiley
深度学习科学家吴恩达的妻子，曾任无人车公司Drive.ai联合创始人
德育与知识一样重要。
2015年，Carol Reiley联合斯坦福大学人工智能实验室的科研人员Sameep Tandon等人创立了Drive.ai，研发基于深度学习技术的自动驾驶软件。
Reiley坦言，进入自动驾驶行业的初衷，是想解决酒驾带来的事故。因为人类司机的走神、分心和醉酒，每年有130万人死于交通事故。她认为，94%的交通事故都是可以预防的。
自动驾驶技术可以拯救很多人的生命，它的意义是重大的。
两年后，Reiley宣布从Drive.ai离职只担任董事会成员，不少业内人士惊讶的同时，纷纷猜测Reiley的下一站在哪。是和吴恩达联手创业，还是加入某一家公司？
但之后很长一段时间，Reiley并没有现身于公众面前，直到上个月，丈夫吴恩达宣布和Reiley诞下一名6斤的宝宝，取名Nova Ng。事业与家庭，Reiley都兼顾了。
作为一位妈妈和一名机器人技术专家，Reiley也表示出对AI道德的担忧。她认为，特别是对有AI编程天赋的人来说说，道德教育不可缺少，与专业知识一样重要。
否则，当进入第四次工业革命时，人类可能面临严重的问题。
Devi Parikh
Facebook AI研究院科学家、乔治亚理工学院交互计算学院助理教授
与人类的交互是AI发展的重要过程。
Parikh觉得，与人类的交互是AI技术进步的重要一环，人类要在这个过程中发挥起启蒙老师作用，教机器变得更好。
当一项技术发展得太快，就容易引起人类的恐惧，AI就是这样一种技术。曾经，象棋程序“深蓝”打败卡斯帕罗夫，围棋AI AlphaGo打败李世石，都引起了民众的恐慌。Parikh认为，今天的技术与人们认为AI可以完成的技术还有很大差距，大可不必惶惶终日。
对于可以执行单项任务的AI，会下围棋也好，下象棋也罢，这样的技术现在只是单纯地改变了一件事情，而真正成熟的人工智能，应该以补充人类力所不能及的姿态，让人类的整个生活方式变得更好。
Dawn Song
区块链技术公司Oasis Labs创始人、加州伯克利大学计算机科学教授
我们需要更多女性。
Song认为，AI技术发展中最酷的事情，就是机器自己学习编写代码，让软件开发更加高效和易于访问。
作为一名教授，Song已经看到越来越多的女生出现在自己的计算机入门课的课堂上，她希望能看见更多。
现在，越来越多的美国高中生也开始学习人工智能，AI越来越低龄化，也让Song感到后生可畏。
Timnit Gebru
Google AI道德团队技术人员
AI的偏见不能怪技术本身。
Gebru在哈佛大学
Timnit Gebru在谷歌负责AI道德的研究工作，本人也是技术多样性的倡导者。 她认为，研究AI道德不一定是最有趣的工作，但整个行业却缺它不可。
早在2015年，Gebru曾与一位计算机科学研究院Rediet Abebe创立了Black in AI社区，为黑人AI研究者提供分享想法的平台，并且鼓励黑人女性学写代码。
Gebru表达了她对当前AI算法技术的担忧，她认为，数据是社会产生的，如果你给模型喂的数据带有偏见，那么模型总结出的结果就是偏见的。这和人类社会有关，与AI技术本身无关。
技术本身，实属无罪。
Gebru花费了很多时间去考虑如何减少算法带来的不必要的伤害，纠正AI对有色人种还是对女性的偏见，这是AI技术提倡者需要去履行的责任。
最后，祝所有奋斗在AI领域的女性女神节快乐！
