Usted preguntó (A2A’ed):
Como cuerpo técnico, ¿cómo se concilia el hecho de estar basado en datos, abrazar la diversidad de la fuerza laboral y contratar a los mejores?
¿Cómo mantenerse impulsado por los datos si los resultados que obtiene no son políticamente correctos?
- ¿Qué tan buena es la Universidad de Edimburgo, en comparación con la CMU para estudios de posgrado e investigación en aprendizaje automático y neurociencia computacional?
- ¿Qué debo hacer para poder contribuir al campo de la visión por computadora y trabajar en Google en el futuro?
- ¿La pérdida de softmax es igual a la pérdida de entropía cruzada?
- ¿Necesitamos aplicar una prueba de significación estadística en el aprendizaje automático?
- ¿Tiene alguna implementación de clasificación de una clase utilizando la red neuronal?
¿Cuáles deberían ser los objetivos de diversidad? Proporcional a la población nacional? ¿Solo aquellos dispuestos a trabajar? ¿Poblacion mundial? ¿Industria?
¿En qué punto no vale la pena sacrificar una mayor diversidad de otros valores?
Tendemos a ignorarlo.
Supongo que será mejor que explique, para que valgas tus preguntas.
En algún momento, activa el “Campo de problemas de alguien más”.
Este es un dispositivo ficticio utilizado en la novela de Douglas Adams, The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy . Hace que las personas ignoren un problema obvio, porque les convence de que alguien más se responsabilizará de ello, por lo que no tienen que hacerlo.
También podría haber hecho referencia a la novela de John Brunner Stand on Zanzibar ; en él, tenían una computadora artificialmente inteligente llamada Shalmaneser (no es coincidencia, el nombre de varios reyes asirios).
La computadora se encontró con un punto muerto y no pudo avanzar en otros problemas porque se quedó atascada tratando de responder a un problema anterior. Como punto de la trama, el hecho observado de que la computadora se atasca no tiene evidencia, pero es posible convencer a una IA de que algo es cierto al tener acceso administrativo y decirle algo tres veces.
Nuestro protagonista “despega” la computadora diciéndole “Este hecho es cierto. Te lo digo tres veces. ”, Después de lo cual alegremente se adelanta con los otros problemas en su cola (uno de los cuales es salvar la Tierra).
El equivalente a esto en la industria tecnológica es ” El grupo de candidatos disponibles no es diverso “.
Esto generalmente se atribuye a la tubería, y es bastante obvio que, estadísticamente hablando, la tubería exhibe este sesgo.
Está justo allí en los números (y no somos nada, si no se manejan los datos).
Entonces, ¿de quién es la culpa, si debemos culpar a alguien más que a las personas que solicitan los trabajos , es así?
Bueno, podemos culpar a las universidades .
Y luego las universidades pueden admitir que, sí, los números parecen malos , y luego pueden culpar a las escuelas secundarias , ya que los estudiantes tienden a elegir su especialidad antes de llegar a la universidad.
Y las escuelas secundarias culpan a las escuelas primarias , porque, en realidad, la multitud que se inscribe en, por ejemplo, las clases AP Math, AP Physics o AP CS no es muy diversa, por lo que, obviamente, las escuelas primarias están haciendo un mal trabajo al proporcionar Estudiantes STEM a escuelas secundarias.
Si hay escuelas secundarias o secundarias involucradas, también pueden tener parte de la culpa, pero son realmente blandas, porque no pueden ponerse de acuerdo sobre si están manejando los grados 7, 8 y 9, o si ‘ solo maneja los grados 7 y 8.
Para cuando eso suceda, sin embargo …
En lo que respecta a la industria de la tecnología, “Te he dicho tres veces que hay problemas de canalización: ahora es el problema de alguien más”.
Después de lo cual, ignoramos a las personas que traen el tema, a menos que seamos sociólogos aficionados o profesionales, y tendemos a encontrar la pregunta intrínsecamente interesante, o somos un empleado de RR.HH. a quien se nos ha dicho que recopilemos las estadísticas, y tiene un CEO respirando por el cuello.
Pero para responder a la pregunta de cómo una empresa de tecnología reacciona a esa información …
Si es una opción entre contratar a los mejores y hacer el trabajo, o contratar de manera diversa y no hacer el trabajo, sacrifica la diversidad.
Aquí está mi versión favorita personal de Occam’s Razor: cualquier cosa que funcione es mejor que cualquier cosa que no funcione .
Aquí está el corolario del ingeniero para esa versión: ¿Puedo hacerlo más rápido? Sí, puedo hacerlo tan rápido como quieras, siempre que no tenga que funcionar .
La forma en que la industria de la tecnología generalmente ha funcionado es que, debido a que el grupo disponible ha restringido la diversidad, y las empresas con más dinero pueden pagar lo que sea necesario para obtener “personas diversas” (y estoy de acuerdo: la diversidad está bastante mal definida nuestra cultura de todos modos): cuanto más rica sea una empresa, más “diversa” puede permitirse ser.
Y sí, eso se produce a expensas de que todas las otras compañías también sean criticadas por las brasas por ser “insuficientemente diversas”.
Para ponerlo en términos de Wikipedia: Noogies difíciles .
PD: Hablando hipotéticamente sobre la pregunta que evitaste hacer …
Hay algunos números duros de los CDC y el NIMH que hablan sobre la prevalencia de Asperger por género (los hombres tienen 4.3 veces más probabilidades de tenerlo que las mujeres). Existen discrepancias similares por raza, pero debe volver al archivo de Internet para encontrarlas, ya que son lo suficientemente inconvenientes para la narrativa social prevaleciente que se mueven con frecuencia.
Pero ese es solo el sociólogo aficionado que hace una observación porque tiendo a encontrar la pregunta intrínsecamente interesante.
