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本章介绍了人工智能劳动力和学术界的多样性统计数据。它借鉴了与各种组织的合作——特别是机器学习中的女性 (WiML)、人工智能中的黑人 (BAI) 和人工智能中的酷儿 (QAI)——每个组织都旨在提高该领域某个维度的多样性。数据既不全面也不具有决定性。在准备本章时，由于公开的人口统计数据稀缺，AI Index 团队遇到了重大挑战。缺乏公开的人口统计数据限制了统计分析评估人工智能劳动力缺乏多样性对社会以及更广泛的技术发展的影响的程度。人工智能中的多样性问题众所周知，从学术界和工业界获取更多数据对于衡量问题的规模和解决问题至关重要。
人工智能的多样性 - 人工智能指数
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