O roli kobiet w IT oraz dyskryminacji w sztucznej inteligencji rozmawiałem z Karoliną Drobotowicz.
Karolina bada temat etycznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji na niedalekiej północy, na uniwersytecie Aalto w Espoo, Finlandii. Ukończyła stopień inzynierski z Automatyki i Robotyki w Gdańsku oraz magisterski z interakcji między człowiekiem a komputerem w Szwecji i Finlandii. Poza tym, jest aktywna zarówno w temacie wsparcia kobiet w branży technologicznej oraz wśród natury na nartach,
łyżwach czy rowerze 😁
01:46 Finlandia, studia, scena startupowa
14:45 Czy kobiety się nadają do IT?
19:04 3 problemy kobiet w IT
27:06 Kobiety nie czują się dyskryminowane
31:55 Jak sztuczna inteligencja może dyskryminować?
51:16 Co robić gdy pojawia się bias?
54:38 Dlaczego ma mnie to obchodzić?
01:00:02 Podsumowanie w 3 punktach
Blog i portfolio, wersja beta 😉 https://karolinadrobotowicz.comLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/karolina-drobotowiczArtykuł naukowy "Trustworthy AI Services in the Public Sector: What Are Citizens Saying About It?": https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-73128-1_7
13 minut o życiu w Finlandii: https://youtu.be/igOsOJa9oaIInicjatywa #IamRemarkable: https://iamremarkable.withgoogle.comArtykuły wspomniane w filmiku:
Apple HealthKit "z wszystkim" ale bez możliwości śledzenia miesiączki https://www.theverge.com/2014/9/25/6844021/apple-promised-an-expansive-health-app-so-why-cant-i-track (zmienili w 2015)Zarządy, których członkiniami też są kobiety radzą sobie lepiej: Christianne Corbett, and Catherine Hill. Graduating to a Pay Gap The Earnings of Women and Men One Year after College Graduation. Rep. Washington, DC: AAUW, 2012Stereotypy płciowe w pracy i stanowiska stworzone "przez mężczyzn dla mężczyzn":
Heilman (2012): Gender stereotypes and workplace bias. https://icos.umich.edu/sites/default/files/lecturereadinglists/Heilman%20Gender%20Stereotypes%20and%20Workplace%20Bias%20,%202012%20ROB.PDFHertz, R.: Work & leadership: tests of manhood. Regional Review, Federal Reserve Bank of Boston, 2005."Leaky pipeline":
Grogan, K.: How the entire scientific community can confront gender bias in the workplace. Nature Ecology & Evolution 3, 2018.Makarova, E. et al.: The Gender gap in STEM fields: The impact of the gender stereotype of math and science on secondary students’ career aspirations. Front. Educ. 10, 2019.Miller, D.I. et al.: Women’s representation in science predicts national gender-science stereotypes: evidence from 66 nations. J. Educ. Psychol. 107, 2015.Baza danych wszystkich incydentów dookoła AI: https://incidentdatabase.ai/cite/37📘 Kup „TypeScript na poważnie”: https://sklep.typeofweb.com
🔔 Subskrybuj mój kanał: https://www.youtube.com/typeofweb?sub_confirmation=1
Blog – https://typeofweb.com
Facebook – https://facebook.com/typeofweb
Instagram – https://instagram.com/michal_typeofweb
Podcast – https://anchor.fm/typeofweb
✋ Dołącz do społeczności na Discordzie! https://discord.typeofweb.com