Data var damenes arena før den ble tatt over av gutta.
Ada Lovelace skrev om Charles Babbages Analytical Engine i midten av 1800-tallet. Hennes mest kjente arbeid, «Notes on the Analytical Engine», ble publisert i 1843. Disse notatene inneholdt det som anses for å være det første dataprogrammet, nemlig en algoritme designet for å bli utført av en maskin.
Lenge var det flere damer enn menn som gjorde «computing», komplekse beregninger og dataanalyse før elektroniske datamaskiner ble vanlige. Også etter at datamaskiner tok over arbeidet til «computere», fortsatte kvinner å bidra vesentlig til datavitenskapen. Men de ble så få.
Bare 3 av 76
Turing-prisen er anerkjent som den høyeste æren innen datavitenskap og ofte referert til som «nobelprisen i databehandling». Den har vært delt ut årlig siden 1987, og det er hittil bare tre kvinner som har mottatt denne prestisjetunge prisen:
- Frances E. Allen i 2006 – for sitt arbeid med å optimalisere kompilatorer som gjør det mulig å oversette programmeringsspråk til maskinspråk.
- Barbara Liskov i 2008 – for sitt bidrag til design av programmeringsspråk og programvaresystemer som støtter abstraksjon og modulering.
- Shafi Goldwasser i 2012 – tildelt sammen med Silvio Micali, for deres arbeid innen kryptografi.
Disse kvinnene representerer viktige pionerer på datavitenskapens felt, deres arbeid er viktig for både teori og praksis innen informatikk, og det er med på å forme grunnlaget for moderne datateknologi og KI.
Men tallenes tale er klar: 3 ut av 76 Turing-prisvinnere er mindre enn 4 prosent.
Flyttet seg til andre vitenskapelige felt
Hvorfor ble de så få? Ingen vet sikkert, men en sterk hypotese er at PC-en og dataspill tok motivasjonen vekk fra damene og at de overga territoriet til menn mens de selv flyttet seg over til andre vitenskapelige felt. Det er spesielt fra midten av 1980-tallet at andelen kvinner blir liten, og det er flere faktorer som har bidratt til den relative nedgangen i antall kvinner på datafeltet:
- Endring i rekrutteringspraksis: På 1980-tallet begynte datamaskinindustrien å markedsføre personlige datamaskiner mer mot menn og gutter, noe som bidro til å forme en kulturell oppfatning av datavitenskap og relaterte felt som mannsdominerte områder.
- Stereotypier og kjønnsroller: Datavitenskap ofte ble sett på som et «mannlig» felt. Dette kan ha avskrekket kvinner fra å forfølge karrierer innen IT og teknologi.
- Mangel på kvinnelige rollemodeller: Ettersom antall kvinner på feltet minket, ble det færre kvinnelige rollemodeller for potensielle nye kvinner og en negativ spiral.
- Arbeidsmiljø og inkludering: Teknologisektoren har vært kritisert for å være lite inkluderende overfor kvinner, med mangel på fleksibilitet mellom arbeid og privatliv.
Kommer tilbake til data
Men nå ser det ut til at damene kommer tilbake til data med inntog av praktisk anvendelig KI, hvis vi ser på boken «Architects of intelligence» av Martin Ford fra 2018, med intervjuer av de flinkeste 23 personene i verden på KI, ledende forskere og gründere innen kunstig intelligens. Dette er også en merittbasert liste, og her velges også bare de flinkeste i feltet.
Fem av disse KI-ledere er kvinner, som er nesten 22 prosent.
De er:
- Fei-Fei Li – professor ved Stanford og kjent for sitt arbeid med datasyntese og for å ha ledet utviklingen av ImageNet, en stor bilddatabase avgjørende for dyp læring.
- Daphne Koller – professor i datavitenskap ved Stanford University, medgrunnlegger av Coursera og kjent for sitt arbeid innen bioinformatikk, maskinlæring og KI i utdanning.
- Barbara Grosz - Higgins Professor of Natural Sciences ved Harvard University, kjent for sitt arbeid innen naturalspråkprosessering og multiagent-systemer.
- Rana el Kaliouby – medgrunnlegger og administrerende direktør i Affectiva, en bedrift som fokuserer på emosjonsgjenkjenningsteknologi og kunstig emosjonell intelligens.
- Cynthia Breazeal – professor ved MIT Media Lab og grunnlegger av Personal Robots Group, kjent for sitt arbeid innen sosial robotikk og interaktive roboter.
Disse kvinnene forsker på ulike aspekter ved KI, inkludert etikk, teknologiens fremtid, maskinlæring, sosial robotikk og KIs rolle i utdanning og samfunn. De griper KI-mulighetene minst like ambisiøst som sine mannlige kollegaer.
Det finnes andre løsninger enn bare å finne ny grønn energi til KI-datasentre
Rollemodeller og synlighet
Hvordan kommer kvinnene til KI? Interessen blant kvinner for KI sammenlignet med andre informatikkfelt kan skyldes flere faktorer:
- Tverrfaglig natur: KI er et svært tverrfaglig felt som kombinerer elementer fra informatikk, psykologi, filosofi, nevrovitenskap, matematikk og mer. Denne bredden gjør det tiltrekkende også for dem som er mer tiltrukket av den humanistiske eller sosiale siden av teknologi.
- Samfunnsmessig påvirkning: KI har potensial til å påvirke nesten alle aspekter av samfunnet vårt, fra helsevesen og utdanning til miljø og sosial rettferdighet. Kvinner, som historisk sett har vært underrepresentert på teknologifelt, kan se KI som en mulighet til å bidra til positiv samfunnsendring.
- Samarbeidskultur: KI-forskning og -utvikling er ofte karakterisert ved en høy grad av samarbeid på tvers av disipliner og institusjoner. Dette kan appellere til dem som verdsetter teamarbeid og samarbeid.
- Rollemodeller og synlighet: Fremtredende kvinnelige ledere og forskere innen KI fungerer som rollemodeller som kan inspirere flere kvinner til å utforske feltet.
Også i Norge ser vi sterke kvinnelige KI-forskere, som Inga Strumke (KI og etikk), Ieva Martinkenaite (KI og telekom) og Ishita Barua (KI og helse), blant andre. Stadig flere kvinner blir engasjerte i KI-feltet. Vi gleder oss! Gratulerer med kvinnedagen 🌹🌹🌹
Vi kan ende opp med å påføre kvinnene en revolusjon de aldri ba om
