Искусственный интеллект

Сплетение предрассудков белых мужчин с мифом о гениях в области точных наук еще более губительно. Даже сегодня женщин и небелых реже признают математическими или технологическими гениями. В 2015 г. профессор Принстона С.-Дж. Лесли вместе с коллегами изучил стереотипы о способностях, то есть что предпочитает академическое сообщество – гениальность и ум либо эмпатию и работоспособность. Они пишут: «В пространстве академической культуры женщины представлены гораздо меньше там, где голый талант является залогом успеха, поскольку считается, что женщины априори менее одарены. Эта гипотеза распространяется и на слабую представленность афроамериканцев, поскольку эта группа является жертвой того же стереотипа»[69].

Гендерные стереотипы повсеместны для точных наук. Сама культура в этих науках устроена так, чтобы «навязывать маскулинизированные нормы и ожидания, ограничивающие исследовательские практики», пишут Шейн Бен, Хизер Ленч вместе с коллегами в статье 2015 г. «Дисциплинарные нормы точных наук предписывают ученым быть решительными, методичными, объективными, безэмоциональными, конкурентоспособными и настойчивыми – все эти характеристики ассоциируются с мужчинами и мужественностью, и женщины их считают прямо противоположными себе и убеждены, что точные науки не для них… чем больше женщины воспринимают среду (например, класс информатики) маскулинной, тем меньший, по их словам, интерес вызывает конкретное профессиональное пространство»[70].

Ситуация, описанная Бенч с коллегами, кажется актуальной и для кафедры математики Гарварда, альма-матер Минского. «Нынешние и бывшие студенты и члены кафедры – мужчины и женщины – говорят, что недостаток женщин среди преподавателей и студентов обескураживает абитуриентов, – пишет Ханна Натансон в статье Harvard Crimson в 2017 г. – На кафедре женщинам нередко советуют выбирать более легкие предметы; кроме того, взаимодействие кафедры со студентами и простое общение заставляют женщин чувствовать себя некомфортно, ощущать себя центром притяжения излишнего внимания»[71]. На кафедре математики Гарварда также нет ни одной женщины на руководящей должности. Впервые кафедра присвоила женщине звание профессора – высшее в академической системе – лишь в 2009 г. Затем сотрудница перешла в Принстон. После этого только трем женщинам предложили бессрочный контракт профессора, все три отказались.

Бенч с коллегами также описывают, как «позитивная дискриминация» способствует расширению гендерной пропасти в точных науках. В рамках своего исследования они предложили испытуемым – мужчинам и женщинам – пройти математический тест и затем спросили, как те, по собственному мнению, справились. Когда исследователи проверили тест и сверились с тем, как испытуемые оценили свои работы, оказалось, что мужчины уверенно полагали, что справились лучше, чем на самом деле. «Подобная переоценка результатов объясняется их бо́льшим, чем у женщин, стремлением заниматься математикой, – пишут Бенч с коллегами. – Результаты исследования показывают, что гендерная пропасть в точных науках, вероятно, обусловлена не тем, что женщины трезво оценивают свои возможности, но тем, что мужчины переоценивают свои».

В итоге мы имеем небольшую группу мужчин, переоценивающих свои математические способности, которые систематически не допускали и игнорировали женщин и людей с небелым цветом кожи, веками занимаясь разработкой машин. Группу мужчин, желающих превратить научную фантастику в реальность, которые не слишком заботятся о социальных нормах и не верят, что общественные нормы и правила применимы к ним. Тех, кто, прохлаждаясь, не успевает тратить выделяемые государством средства. Тех, кто также с радостью принял идеологическую риторику крайне правых либертарианских анархо-капиталистов.

Что же пошло не так?

7 Машинное обучение: DL на ML

Чтобы сделать мир технологий справедливее, необходимо привлечь больше разнообразных мнений при создании технологий. Добиться этого можно посредством банального сокращения количества преград, а также решения проблем а-ля «протекающий трубопровод», заставляющих профессионалов средней руки отказываться от дальнейшего карьерного роста. Мне также кажется, что поможет нестандартное решение: разобраться с нюансами обсуждения цифрового мира. Иллюстрирует сложность обсуждения информатики веб-комикс xkcd Рэнделла Манро. На одной из картинок женщина сидит за компьютером, мужчина стоит позади нее:

– Приложение должно проверять, действительно ли пользователь находится в национальном парке, когда делает фотографию, – говорит мужчина.

– Разумеется, простой запрос в ГИС, – отвечает женщина. – Дай мне несколько часов.

– И проверь, есть ли на фотографии птица, – продолжает мужчина.

– Для этого мне понадобится команда исследователей и пять лет.

«В компьютерном мире бывает непросто объяснить разницу между простым и невозможным в виртуальном мире» – гласит подпись к комиксу[72].