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06-17
第8章：AI的多样性 AI开发者的构成通常与其用户群体的构成不同。
许多知名的人工智能公司及其用于训练模型的数据集大多源自西方国家，这种现象反映了西方的观点。
多样性不足会维持甚至加剧社会的不平等和偏见。
在本章中，我们将对人工智能领域的多样性趋势进行深入分析。
首先，本章使用计算研究协会的数据来分析美国和加拿大计算机科学系的多样性现状。
此外，今年的分析还添加了来自Informatics Europe的新数据，以阐明欧洲计算机科学教育的多元化趋势。
本章随后探讨了在年度 NeurIPS 会议上举办的女性机器学习研讨会的参与情况。
在本章的最后，我们通过分析 Code.org 的数据探讨了美国中学教育中计算机科学多样性的现状。
AI Index项目致力于扩大本章提到的数据范围。
与人工智能趋势相关的人口统计数据，尤其是性取向等领域的数据非常有限。
我们敦促人工智能领域的其他利益相关者加大力度追踪人工智能相关的多样性趋势，并期待在未来的报告中对这些趋势进行更全面的报道。
1.在北美，学士、硕士和计算机科学博士生的种族多样性持续增加。
虽然白人学生仍然是所有三个学位级别中最大的族裔群体，但来自其他族裔群体（例如亚洲人、拉丁美洲人以及黑人或非裔美国人）的学生比例也不断增加。
例如，自2008年以来，获得计算机科学学士学位的亚洲学生比例增加了19.8个百分点，拉丁裔学士学位毕业生的比例也增加了5.2个百分点。
2.欧洲信息学、计算机科学、计算机工程和信息技术等各级教育的热门学位课程仍然存在性别差距。
在每个接受调查的欧洲国家中，这些领域的本科生、博士生和博士生项目的男性毕业生数量都比女性多。
尽管过去十年来大多数国家的性别差距有所缩小，但这一进程进展缓慢。
3. 美国的 K-12 计算机科学教育变得更加多样化，反映了性别和种族代表性的变化。
参加 AP 计算机科学考试的女生比例从 2017 年的 16.8% 增加到 2018 年的 30.5%。
同样，参加 AP 计算机科学考试的亚裔、拉丁裔和非裔美国学生的数量每年都在持续增加。
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