By 超神经2019 新年里，人工智能领域的第一场口水战已经在 Twitter 打响，这次的主题是由媒体网站 Venturebeat 的一个失误所引发的。这场口水战中，包括 Yann LeCun、Andrew Ng、诺贝尔奖得主 James D. Watson 都被点名，而最终又指向了关于 AI 职场中的性别偏见。这次亲自上场撕的主人公是 Anima Anandkumar，虽然不如第一梯队的几位大佬著名，但她也是在机器学习领域里举足轻重的人物。Anima 目前在 NVIDIA 担任机器学习研究总监，同时也是加州理工计算机与数学系的终身教授。在英伟达之前，Anima 还曾就职于 AWS 担任首席科学家，也曾在 MIT 和微软研究院都工作过。她的研究涉及大规模学习、深度学习、概率模型和非凸优化等领域，还是 NeurIPS 的专业评审，这次 NeurIPS 的改名，Anima 也做了很多推动。就在今天，Anima 发表和回复了近 50 条 Twitter ，和其他网友一起疯狂抗议媒体网站 Venturebeat ，在一篇新闻稿中使用了一张处理不恰当的照片。除了这张照片之外，Anima 还激愤地表达了人工智能科研领域里，一直以来存在的性别歧视，和自己曾经遭遇的对待。争吵源头：「无头 」AI 女科学家在 1月 2 日，美国知名的科技媒体 Venturebeat 网站上发布了一篇新闻，是关于四位 AI 领军人物对于 2019 年人工智能发展的预测，其中提到了 Yann Lecun、吴恩达、Hilary Mason 和 Rumman Chowdhury 对于今年人工智能的发展看法。这篇新闻的标题和内容都没啥大问题，可是题图却出了大大的纰漏。在 Venturebeat 的网站中，这篇文章的配图中，两位女性科学家的脑袋刚好被截掉了。这两位只见其身，不见其头的女科学家，分别是云服务巨头 Cloudera 的机器学习负责人 Hilary Mason，还有一位是埃森哲的人工智能责任事业部门的高级监理 Rumman Chowdhury。首先是由网友发现了这个问题，发了个推吐槽：也让很多网友觉得无论是何种原因，一家媒体网站出现这样的配图都是不应该的。不过直到目前，这篇文章在 Venturebeat （https://venturebeat.com/）的官方网站上，依旧没有被修改。女科学家们玻璃心了？关于这件事的讨论从中国时间的昨天下午，一直到现在仍在进行。Anima 就这篇文章在推特上发出自己的声音，她认为 Venturebeat 这一行为很不应该，应该尽快修改。一石激起千层浪，又有一位 AI 大拿跳了出来，说这是 Twitter 应该背锅，这只是抓取图片不全而已。这位跳出来的仁兄就是 Thomas G. Dietterich，他的 Twitter 粉丝里还有吴恩达、李飞飞、Lecun。前段时间由 Lecun 引发关于「AI 伦理」的口水仗里，Thomas 也是积极参与的活跃份子。Anima 站出来表示，她觉得 Venturebeat 的这篇文章的失误也是因为女性在科技圈里一直以来不受重视，他还举了自己遇到的几个职场中的例子，比如：在接受 Nature 采访时，她谈到了 #protestNIPS 话题（ NIPS 改名为 NeurIPS） 和@InclusionInML （一个倡导提高机器学习中的包容性和消除偏见的组织）时，Nature 并没有着重强调女性科学家在这些工作中的贡献，而是花了很大的笔墨去写网红机器人索菲亚。她认为媒体为了蹭热点吸引眼球，也用男权社会的视角去处理新闻内容，这也是让女性在科技节不受重视的原因之一。NeurIPS 的求生欲：增加女性主席相比于 Venturebeat 在编辑上的小失误，NeurIPS 就在去年体现了自己极大的求生欲。在刚刚结束不久的大会中，NeurIPS 不仅紧急更换了沿用多年的名字，还在除主席之外的四位大会项目中，一连加入了两位女性主席。大会项目主席，是仅次于大会主席之下的岗位，其中包括一位负责人和三位联席主席，今年的大会主席由微软研究院的 Hanna Wallach ( 38 岁 )担任。除了作为工程师，Hanna 在 AI 领域有诸多建树外，她还是机器学习女性大会 WiML（women in the machine learing）的会议发起者之一。这个会议就是源于十几年前， Hanna 参加 NIPS 时，发现与会的女性工程师只有 4 位，于是萌生了机器学习女性大会的念头。像 Hanna Wallach 这样三观正、背景出色的项目负责人，正是 NeurIPS 尽快把自己洗白的最好代言人。另一位重要的大会项目联席负责人，是来自于 Facebook AI 的 Kristen Grauman（39岁）。她是 2011 年 Marr 奖得主，曾在著名的 CSAIL（ MIT 的计算机视觉和机器学习实验室）从事研究，有过一年内发表 7 篇 CVPR 和 4 篇 ICCV 文章的好成绩。她主要的研究方向是计算机视觉和机器学习，再说细一点的话，就是视觉搜索和物体识别。她最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，是图像匹配方面的算法，她 2005 年合作的论文《The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features》， 是该领域经典算法之一。她在学术上的高产和高质量，许多男性研究者都望尘莫及。消除 AI 的偏见，更要消除社会的偏见工程师这个行业中，性别比例本来就十分悬殊，能够脱颖而出的女性工程师或者科学家也是不常有。前段时间，亚马逊所使用筛选简历的 AI 工具，被曝出有性别歧视的嫌疑，被官方紧急下线。虽然事后表示这是训练出来的一个错误，但也客观的表明了这个领域内，女性还是少数和被忽视的群体。基于数据学习的 AI 程序，它所学习的数据和模型，来自真实的社会，如果这个领域普遍都是男性视角，就算是无意识的传递，也会让 AI 学习到人群的偏见。不过随着社会的发展，在 AI 领域，也涌现了越来越多的女性科学家。人们的关注程度也让女性在这个领域也占据着更重要的地位。