714 人參加，連兩年下滑
2023 年的工作坊有 714 人參加 — 幾乎是 2010 年 89 人的八倍，但比前兩年都低。
十年過去，計算領域的每一層仍有約四分之三是男性
第 8 章是整份報告裡唯一以「人」而不是「模型」為主體的一章：誰在念資訊科學、誰在教它、誰出現在 NeurIPS、誰去考 AP。報告自己的說法是，打造 AI 的人和使用 AI 的人長得不一樣，而這個落差會把偏誤帶進系統裡。把 2022 年的資料橫著看：族裔組成在動，性別沒有。
22.2% 2022 年美加新科資訊科學學士中的女性比例
22.1% 新科資訊科學博士中的女性比例(碩士為 26.3%)
24.3% 資訊科學、電腦工程與資訊學系教職員中的女性(新聘為 28.0%)
41.1% 2022 年本國資訊科學博士畢業生中非白人的比例
30.5% 2022 年由女學生應考的 AP 資訊科學考卷(2007 年為 16.8%)
7142023 年 NeurIPS WiML 工作坊的參加人數(2010 年為 89 人)
8.1 — 十年下來，性別那條線幾乎沒動
電腦研究協會(CRA)每年的 Taulbee 調查追蹤美國與加拿大新科資訊科學畢業生與教職員。四個不同的指標，隔了十年，全部落在同一個很窄的區間裡。
2022 年，女性佔新科資訊科學學士的 22.2%，是十年攀升的高點；另有 0.1% 認同為非二元或其他。碩士班是三個學位裡最不失衡的，女性佔 26.3% — 但這是從 2011 年的 24.6% 一路走上來的，十一年只增加 1.7 個百分點。博士層級在 2022 年反而略降到 22.1%，報告直說長期趨勢並沒有改變。換句話說，這條管道並不是往上走才變窄，它在最底層就已經很窄了。
教職是唯一在往上走的地方
截至 2022 年，資訊科學、電腦工程與資訊學系的教職員有 75.6% 是男性、24.3% 是女性、0.1% 是非二元 — 比 2011 年高，但幅度很小。真正值得盯的例外是新聘：2022 年新聘教職員有 28.0% 是女性、71.7% 是男性，報告特別點出這個比例明顯高於新科女性博士的佔比。招聘端發生的事，跑在博士班產出的前面。
一個與性別、族裔都無關的數字
CRA 連續第二年請各系所回報有多少學生取得身心障礙的學習調整。答案既低且平：2022 年學士 4.1%、碩士 1.5%、博士 1.1%，前一年分別是 4.1%、0.8% 與 1.0%。這一章只說這個比例逐年維持穩定 — 並沒有主張這個數字等於身心障礙學生的實際比例。
教室裡的白人比例在下降 — 但愈往上走，這個效果愈小
這是本章真正有變化的部分。自 2011 年以來，亞裔在資訊科學學士畢業生中的比例增加 19.8 個百分點、西語裔增加 5.2 個百分點；以絕對人數看，十年間西語裔畢業生成長 4.7 倍，黑人或非裔美國人畢業生成長 2.5 倍。
2022 年的本國資訊科學學士畢業生中，白人佔 44.6%、亞裔佔 35.7% — 兩者現在只差九個百分點，十年前的差距遠比這個大。任何種族的西語裔佔 11.0%、多種族佔 4.4%、黑人或非裔美國人佔 4.1%。這些比例背後的人數是：白人 10,970 人、亞裔 8,795 人、西語裔 2,708 人、多種族 1,072 人、黑人或非裔美國人 1,004 人、美洲原住民或阿拉斯加原住民 33 人、夏威夷原住民或太平洋島民 28 人。
愈往上，人數就愈少
- 2022 年的碩士畢業生中，白人佔 47.9%、亞裔 35.8%、西語裔 8.2%、黑人或非裔美國人 4.2%、多種族 3.5% — 人數分別是 3,050、2,278、522、269 與 222 人。
- 博士畢業生中白人佔 58.9%、亞裔 29.6%，黑人或非裔美國人 5.1%、西語裔 4.7%。合計起來，2022 年有 41.1% 的本國資訊科學博士畢業生不是白人，比 2011 年大幅上升。
- 但博士層級的人數少到可以一個一個數：白人 327 人、亞裔 164 人、黑人或非裔美國人 28 人、西語裔 26 人、多種族 7 人、美洲原住民或阿拉斯加原住民 2 人、夏威夷原住民或太平洋島民 1 人。
- 教職員是最年長的一層，看起來也就是那樣：白人 57.3%、亞裔 30.1%，接著是西語裔 3.0% 與黑人或非裔美國人 2.5%。白人教職員與次大族群的差距在 2011 年是 46.1 個百分點，到 2021 年縮小到 27.2 個百分點 — 有在收斂，但起點很遠。
這份調查看不到的東西
上面每一個族裔數字都只涵蓋本國或具居留身分的學生與教職員。CRA 會回報各層級有多少非本國籍人士，卻不包含他們的族裔，所以這些教室裡有相當一部分人根本不在圖表上。這份調查本身也是不完整的：在 297 個被調查的博士授予系所中，有 182 個回覆，回覆率 61%。而 AI 指數也提醒，不要把這份北美資料和接下來的歐洲數字拿去做人均比較，因為歐洲的數字來自各國統計機關，涵蓋範圍大得多。
歐洲：每一個受調查國家、每一個層級，男性都多於女性
今年這一章新增了 Informatics Europe 的資料，涵蓋資訊學、資訊科學、電腦工程與資訊科技的畢業生。結論是一面倒的，也是本章三個頭條發現之一。
學士層級在多數受調查國家由男性主導，而且自 2011 年以來差距只稍微縮小。法國(14.8%)、英國(17.8%)與德國(21.5%)是名單上女性比例最低的幾個 — 歐洲三個最大的計算經濟體，位置就在底部或接近底部。女性畢業生比例最高的是保加利亞，35.2%。
碩士學位是同一個形狀，但落差更大。愛沙尼亞(42.0%)、羅馬尼亞(41.9%)與保加利亞(40.4%)最接近平衡；比利時(13.7%)、義大利(14.1%)與瑞士(15.8%)離平衡最遠。這個排序值得多看一眼：最接近平衡的三個國家都在歐陸東側，離平衡最遠的三個都在西側，而兩端之間大約差三倍。
博士畢業生在每一個受調查國家都是男性居多，沒有例外。英國、德國與瑞士的差距在過去十年縮小，女性佔比逐漸提高；芬蘭與西班牙則略為擴大。不過這些變動要小心讀 — 群體一小，一年就能把百分比甩來甩去。2022 年保加利亞總共產出 24 位博士、愛沙尼亞 26 位、拉脫維亞 12 位。還有一個標示上的細節：這裡的年份指的是學年結束的那一年，所以 2022 年對應的是 2021/2022 學年。
8.2 — 2023 年 NeurIPS 的 WiML 工作坊長什麼樣
Women in Machine Learning 成立於 2006 年，每年在 NeurIPS 舉辦技術工作坊。這是本章唯一一扇看向研討會端的窗 — 四個指標，每一個都附帶它自己的但書。
佔整場會議的 4.4%
以 NeurIPS 總參加人數計，2023 年的 WiML 工作坊佔 4.4%。
超過一半住在北美
在填答的參加者中，56.4% 住在北美、21.8% 在歐洲、11.4% 在亞洲、8.9% 在非洲。
84.2% 認同為女性
在填答調查的參加者中，84.2% 認同為女性、10.0% 為男性、3.2% 為非二元。
8.3 — AP 資訊科學考卷中女生的比例幾乎翻倍。但仍不到三分之一。
Code.org 關於 AP 資訊科學的資料，是本章看向學齡端管道的視角。兩種考試 — Computer Science A 與 Computer Science Principles — 是合併計算的。
2022 年，男學生應考 68.9% 的 AP 資訊科學考卷，女學生 30.5%，認同為兩者皆非的學生 0.7%。女性比例在 2007 年是 16.8%，十五年來幾乎翻倍 — 這是本章裡跑得最快的性別數字，而它仍然以超過二比一的差距處在少數。
各州地圖不照你想的那樣跑
2022 年 AP 資訊科學考生中女性比例最高的州是密西西比(41%)、阿拉巴馬(37%)與華盛頓特區(37%)。加州、德州與華盛頓州 — 通常被拿來當資訊科學與 AI 重鎮的那幾個 — 各自落在約 31%，不差，但差得遠。另一端則是堪薩斯(16%)、北達科他(18%)與愛荷華(18%)。不管是什麼造就了一個性別平衡的考生群體，那都不是離產業近。
族裔在這裡也在動
白人學生仍是 AP 資訊科學考生中最大的一群，佔 38.2%，其次是亞裔 27.8% 與西語裔 17.6%；黑人或非裔美國人學生 6.7%，兩種以上族裔的學生 4.6%。美洲原住民與阿拉斯加原住民學生 0.6%，夏威夷原住民與太平洋島民學生 0.15%。換成考卷數是：白人 77,070 份、亞裔 56,098 份、西語裔 35,528 份、黑人或非裔美國人 13,577 份、兩種以上族裔 9,293 份、美洲原住民與阿拉斯加原住民 1,285 份、夏威夷原住民與太平洋島民 295 份。亞裔、西語裔與黑人或非裔美國人學生的參與逐年上升 — 方向和高等教育的數字一致，這也是本章第三個頭條發現。
用四句話看這一章
三個章節重點，加上概述最後承認的那件事。
美加的資訊科學學士、碩士與博士學生持續變得更具族裔多元性。自 2011 年以來，亞裔資訊科學學士畢業生的比例增加 19.8 個百分點，西語裔則增加 5.2 個百分點。
每一個受調查的歐洲國家，在資訊學、資訊科學、電腦工程與資訊科技的學士、碩士與博士學程中，男性畢業生都多於女性。雖然多數國家的性別差距在過去十年有縮小，但縮小的速度很慢。
由女學生應考的 AP 資訊科學考卷比例，從 2007 年的 16.8% 上升到 2022 年的 30.5%。
關於 AI 趨勢的人口統計資料，尤其在性傾向這類面向上，仍然稀少。AI 指數呼籲 AI 領域的其他利害關係人加大力度，追蹤與 AI 相關的多元性趨勢。