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对工作场所的多样性和包容性的承诺比以往任何时候都更加重要。但是原因比政治更实际。人工智能正在慢慢进入主流文化，对什么产品做出决定，从什么产品进入饲料，到您是否获得贷款批准或通过初次工作筛选。

“当您考虑偏见和道德等问题时，拥有男女代表平等的多样性绝对是必不可少的，这样您就可以创建公平的AI，即公正的AI，”该公司副总裁Ritika Gunnar说。数据和AI专家服务以及IBM Corp.的学习

Gunnar 在佛罗里达州迈阿密举行的IBM数据和AI论坛上与SiliconANGLE Media的移动实时流媒体工作室CUBE的主持人Dave Vellante进行了交谈。他们讨论了Gunnar在IBM的职业生涯，以及为什么在数字时代，工作场所的多样性如此重要。

人工智能仅与为其提供动力的数据一样好。如果人工智能基于有缺陷的数据和党派模型来学习，那么它将得出错误的结论。IBM的研究发现，有180多种人类偏见可以渗入AI模型。

Gunnar表示，创建非卑视性和公正性AI的唯一方法是使工作场所人口统计信息与全世界相匹配。

她说：“不仅能够检测到这些东西，而且具有多样性以及构建此AI的人员和正在部署此AI的人员的背景绝对至关重要。”

Gunnar向来热衷于将业务和技术学科融合在一起。她的父母都是工程师，她从小就热爱数学和科学。她是德州人，从德克萨斯大学奥斯汀分校获得计算机科学应用科学学士学位，随后又从该大学享有盛誉的Red McCombs商学院获得了工商治理硕士学位。

她说：“我向来坚定地需要将业务和技术方面结合起来，并弄清晰如何制造可能的艺术。” “所以对我而言，这是制造力的一部分，您可以从无到有的真正制造任何东西驱使我进入计算机科学。”

Gunnar仅用了四年的时间就将IBM从软件工程师提升到了平台分析小组的信息集成和管理副总裁。现在，在加入IBM不到八年的时间里，她领导了数据和AI专家服务与学习团队。

当被问到为什么计算机科学和编码领域中有那么多女性不坚持这一点时，冈纳尔说：“我不确定为什么大多数女性不坚持这一点。我向来从事编码工作。能够制造并与客户合作以了解他们如何驱动价值并不断实现价值，这是一个非常令人愉快的部分，也是驱动我的事情。”