Девушка из STEM: как Энн-Мари Имафидон стала самой известной британкой в технологиях
В 10 лет она успешно сдала два экзамена на получение аттестата о среднем образовании (GCSE) — по математике и информационным технологиям. В 11 лет стала самой юной девушкой, когда-либо сдавшей экзамен A-level по компьютерным наукам (A-level — серия продвинутых экзаменов в Великобритании и странах Британского Содружества). В 13 лет получила британскую стипендию для изучения математики в Университете Джона Хопкинса. В 15 поступила в Оксфордский университет, а к 19 годам стала самой молодой его выпускницей, получившей степень магистра математики и компьютерных наук. Это неполный список достижений и рекордов Энн-Мари Имафидон — писательницы, ученой и общественной деятельницы, которая отстаивает интересы женщин в науке и технологиях.
Молодой IT-специалист года по версии Британской IT-индустрии и Британского компьютерного общества в 2013 году. В 2014-м — обладательница британской награды для волонтеров Points of Light и одна из 30 самых влиятельных женщин в сфере информационных технологий. В 2017-м удостоена ордена Британской империи третьей степени за заслуги перед молодыми женщинами и сектором STEM (science, technology, engineering and mathematics — естественные науки, технология, инженерия и математика). Тогда же она была включена в список 100 женщин года по версии Би-би-си. В 2018-м вошла в список 50 самых влиятельных женщин в сфере технологий по версии Forbes. В 2022-м избрана президентом Британской научной ассоциации (The British Science Association, BSA) — старейшего общества популяризаторов науки. Такое признание связано с главным делом Энн-Мари Имафидон — в 2013 году она стала соучредительницей Stemettes, социальной инициативы, призванной вдохновлять молодых женщин в науке.
Придумать что-то для людей
Энн-Мари Имафидон родилась в 1990 году в Лондоне. Ее родители, Крис и Энн Имадифон, эмигрировали в Великобританию из Нигерии. Будущая вундеркинд Энн-Мари впервые заметила свою любовь к числам в восемь лет. Она вспоминала: «У меня был учитель математики, который меня очень поддерживал. И было совершенно очевидно, что мне нравилась математика, а математике нравилась я».
Ее стремление поддержали и родители. Крис и Энн поощряли любопытство Энн-Мари, ограждали ее от гендерных предубеждений и проявляли терпение, когда дочь разбирала видеомагнитофон, чтобы понять принцип его работы. О том, как важна роль родителей и педагогов в профессиональном успехе девушек в STEM, говорят и многочисленные исследования.
Энн-Мари сдала выпускные экзамены по математике и информационным технологиям еще в начальной школе, а к 20 годам окончила Оксфордский университет со степенью магистра компьютерных наук. К 32 годам ее резюме насчитывало престижные должности в инвестиционном банке Goldman Sachs, IT-гиганте Hewlett-Packard и Deutsche Bank.
Работа в сфере IT очаровала Имадифон возможностью искать нестандартные решения любых задач. «Ты можешь выдумать что-то, создать это и подарить людям. Что угодно! Создать программу с напоминалками для мамы, помочь маленькой сельской организации создать систему для отслеживания посещаемости в школе или что-то еще», — говорит в интервью Энн-Мари. Сейчас она работает над тем, чтобы технологии будущего были построены самыми разными людьми, а бигтех стал более сбалансированным и репрезентативным сообществом.
«Девушки из STEM»
«Я всегда была женщиной с техническим складом ума. Всегда в технологиях. Сколько себя помню, это было мое», — говорит Энн-Мари в интервью журналу The Gentlewoman. Ей понадобилось время, чтобы понять, что ее случай — исключение. Во время учебы в магистратуре Энн-Мари заметила, что кроме нее в группе из 70 человек только две девушки. Она увидела, что многие женщины отказываются от возможности построить карьеру в сфере технологий, поскольку чувствуют, что не являются частью этого «клуба». В 2012 году британский Институт физики опубликовал отчет, из которого следовало, что хотя девочки так же хорошо сдают экзамены по стандарту GCSE, как и мальчики, до A-level доходят только 20%.
«Женщина может столкнуться с самыми разными действиями коллег, преподавателей или менеджеров, которые заставят ее почувствовать, что IT — это не то пространство, в котором она должна находиться. Мешать может и то, как устроена кадровая политика, как осуществляется продвижение по службе, как осуществляется набор персонала и как составляются должностные инструкции. Множество вещей, указывающих: «Тебе здесь не место». Это в конечном итоге влияет на жизни многих женщин», — рассказывает Имафидон.
Нарратив «тебе здесь не место» привел к серьезному гендерному дисбалансу в секторах STEM. В Великобритании в технологической отрасли только 16% работников — женщины. Эта диспропорция справедлива для России, Европы и США: мужчин в три-четыре раза больше, чем женщин. Сфера точных наук, технологий и инженерии остается преимущественно мужской. Причем неравенство имеет сквозной характер: оно зарождается в средней школе, усиливается к старшей, наследуется в университете и, наконец, закрепляется на рынке труда. К девятому классу девочки уже не интересуются математикой. Исследование Microsoft показало, что возрасте 11–12 лет у девочек возникает интерес к точным наукам и инженерии, но в 15–16 лет он резко снижается. Высшее образование по физико-математическому профилю получают почти вдвое меньше женщин, чем мужчин, на направлении «информационная безопасность» цифры различаются уже почти в четыре раза. Но даже получив образование в STEM, женщины реже остаются работать в этой сфере, лишь четверть выпускниц устраиваются на работу по специальности. Причина этого неравенства — не когнитивные различия, а низкая оценка девочками своих способностей и преуменьшение значимости женщин в науке и технологиях.
«У нас есть возможность информировать целое поколение. Большинство взрослых даже не осознают, что каждый раз, когда они пользуются Wi-Fi, подключаются к Bluetooth или используют систему GPS, они используют инновацию, созданную женщиной. Об этом можно рассказать молодым людям. Это станет частью их мировоззрения и, следовательно, их понимания самих себя», — говорит Энн-Мари.
Чтобы бороться с гендерными стереотипами, Энн-Мари в 2013 году основала Stemettes (название можно перевести как «Девушки из STEM», «STEMессы») — организацию, которая поддерживает женщин, небинарных персон и представителей этнических меньшинств в сфере точных наук и технологий. Stemettes предоставляет полезные ресурсы для обучения и поиска работы, а также образовательные и менторские программы. Кроме того, организация проводит встречи, на которых перед школьницами выступают женщины, уже построившие успешную карьеру в науке и технологиях.
Существуют похожие проекты. FabFems собирает международную базу данных о женщинах, работающих в области STEM, «которые могут послужить молодым девушкам вдохновляющим примером для подражания». Система помогает найти начинающим айтишницам наставниц и менторов. В России сайт и сообщество экспертов She is an expert насчитывает более 500 женщин-экспертов, «которые производят знание и готовы делиться своим опытом».
Сама Энн-Мари Имафидон в 2019–2020 годах вела подкаст Women Tech Charge, где брала интервью у известных в техноиндустрии женщин. Среди ее гостий — основательницы фемтехстартапов, создательницы культовых игр, ученые, астронавты, венчурные капиталистки и представительницы международных организаций.
Наконец, Энн-Мари написала книгу She is in CNTRL — исследование того, почему женщины мало представлены в сфере технологий, почему это важно и что мы можем с этим поделать.
За филантропическую иницитиву в секторе STEM Энн-Мари в 2017 году была удостоена ордена Британской империи (MBE, The Most Excellent Order of the British Empire) за вклад в искусство и науку.
Разнообразие в IT
Энн-Мари отмечает: устранение гендерного разрыва и создание разнообразия в сфере технологий подразумевает не только равноправие на рынке труда, но и совершенствование алгоритмов и продуктов. «Когда мы думаем о влиянии отрасли на конечных пользователей, оказывается, что технологии обладают огромной властью над нашим обществом, — говорит она. — Если у нас в IT нет женской точки зрения, мы не ценим женский опыт и не учитываем его в технологиях, мы создаем больше проблем, чем решаем. Мы причиняем вред».
Это следствие закона, который сформулировал в прошлом веке американский историк и один из основателей Общества истории техники Мэлвин Кранцберг. Первый из законов технологий гласит: «Технология сама по себе не хороша и не плоха, но и нейтральной ее не назовешь».
Мы должны помнить, что технологии необъективны и предвзяты, они ретранслируют предубеждения своих разработчиков. Предвзятость алгоритмов, как и человеческая предвзятость, ведет к несправедливости. При этом алгоритмы, подобно вирусам, могут быстро распространять предвзятость в массовом масштабе. Кэтрин Хелен О’Нил — американский математик, исследовательница данных и писатель — в книге «Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения» рассказывает, как алгоритмы все чаще используются для принятия решений, влияющих на большее количество аспектов нашей жизни. Кого нанимают или увольняют? Кто получит кредит? Правоохранительные органы также начинают использовать машинное обучение: некоторые судьи используют сгенерированные машиной оценки риска, чтобы определить срок тюремного заключения. Так что вопрос о том, справедливы ли технологии в своих решениях, актуален. И увы, сейчас технологии предвзяты.
Нагляднее всего это показала Джой Буоламвини, аспирантка Массачусетского технологического института афроамериканского происхождения, которая описывает себя как «поэт кода, дочь искусства и науки» и занимается исследованием предвзятости алгоритмов в системах компьютерного зрения. Она работала над проектом Aspire Mirror, зеркалом с компьютерным зрением, которое могло добавлять изображение поверх отражения человека. Например, гриву льва, когда хочется почувствовать себя сильнее, или вдохновляющую цитату. Но саму Джой алгоритм не узнавал до тех пор, пока она не надевала белую маску.
«Так что же происходит? Почему мое лицо не распознано? — задавалась вопросом Джой в выступлении на Ted. — Что ж, взглянем на то, как мы делаем машинное зрение. Вы создаете обучающий набор с примерами лиц. Со временем вы сможете научить компьютер распознавать другие лица. Однако если тренировочные наборы лиц не очень разнообразны, то любое лицо, которое слишком отклоняется от установленной нормы, будет труднее обнаружить. Это происходило со мной. Но не волнуйтесь — есть и хорошие новости. Тренировочные наборы не просто появляются из ниоткуда. Мы можем их создавать, создавать тренировочные наборы полного спектра, отражающие более богатый портрет человечества. Что мы можем поделать с предвзятыми технологиями? Все начинается с людей. Важно, кто создает код, кто создает технологию. Создаем ли мы IT-индустрию, в которой представлены самые разные люди, которые могут поверить слепые зоны друг друга? Достаточно ли в STEM женщин?»
«Если мы не думаем о более широком спектре общества и рассматриваем только людей, которые похожи на нас; если мы не допускаем разных людей в процесс и в команды, — мы ограничиваем технологии, которые можем создать», — считает Энн-Мари Имафидон.
После избрания президентом Британской Научной Ассоциации Энн-Мари поделилась амбициозными планами: «Я рада видеть, что организация предпринимает шаги по признанию людей из самых разных слоев общества, чего не хватало в ее истории. Я создала Stemettes, чтобы помочь устранить барьеры на пути к технологиям для молодых женщин и небинарных людей, и с нетерпением жду возможности поделиться этим опытом, чтобы поддержать BSA в его работе по вовлечению сообществ, недостаточно представленных в STEM».