当第一台自动收款机安装在梅西百货公司的时候，我在大学时期的团队成员都已经学习了这项技术。一位职业的女售货员被新机器完全吓傻了。我怀疑她的职位是否能够保得住。
快进到现在。我最近向一位女作家解释了自然语言生成（Natural Language Generation ，NLG）。她大声表示，“我希望这不会发生。”她不知道主要出版物编辑的内容现在已经是机器生成的了。NLG也被用于市场营销，向潜在客户发送有针对性的销售信息。
发展相关技能和知识让自己不要落伍，这一点在现在比以往任何时候都更重要。我相信女性在第四次工业革命中会扮演三种角色：
- 领导者：这些女性成功地攀爬了工程领域的阶梯，同时拥有业务技能和技术实力，受到同行的尊重。
- 战略家：她们包括战略品牌专家、高层沟通人才和人才招聘专家。她们也坐在C字打头的高管套间，她们将帮助公司取得财务成功。
- 专业教育者和看护：许多女性没有进入以技术为基础的职业，但她们仍然需要学习如何使用某种程度的人工智能、机器学习和机器人支持以完成她们的工作。
然后我们还有第四组：鸵鸟。这些女性拒绝（出于对技术或改变的恐惧或不适）接受正在发生的人工智能进化。对这些人来说，寻找工作将变得越来越困难——如果不是不可能的话。
6.7％的问题
否认第四次工业革命当然不限于女性，但如果只有6.7％的女性追求STEM职业，只有25％的女性从事STEM工作，那么这对于女性作为人工智能领导者（第一组）意味着什么呢？
IBM的Ginni Rometty这样的女性很少见。Google Cloud的李飞飞最近和梅琳达.盖茨（Melinda Gates）坐在一起，讨论人工智能领导职位中缺乏女性的问题，以及如何“将人工智能从‘穿帽衫的家伙’手中解放出来”。 Women in Machine Learning （发布了这个领域内合格女性的名单）之类的组织以及人工智能领域的女性已经携起手来帮助解决这个问题，并激励年轻的女性追求领导职位。
薪酬分析师Paysa表示，企业正在为人工智能工作投资6.5亿美元，需要填补10,000个职位。随着人工智能行业的发展，管理层缺乏女性只会扩大男女之间已经非常令人吃惊的薪酬差距。
人工智能战略和执行咨询公司TopBots的首席营销官Adelyn Zhou认为，技术领域缺乏女性将意味着女性不会直接参与塑造人工智能的行动。她指出：“人工智能并非完全由工程师推动，营销、运营和其他女性高管可以在实现公司人工智能计划方面发挥重要作用……她们可以帮助创建人工智能策略并将其应用到商业组织中的各个部分。”
Amy Inlow大部分的职业生涯都花在了技术营销上。现在，作为企业人工智能营销平台Albert的首席营销官，她认为，“在年轻的时候，很多女性需要鼓励并意识到追求‘第一组’的职业将使她们成为未来的一部分——如果不是未来的缔造者。我也认为其他组的成员（例如像我这样的第二组的成员）绝对有可能进入第一组角色。有时只是有信心这么简单，即使需要花上二十多年才能到达那里。”
虽然这些“战略支持”角色也是至关重要的，但它们可能不像高级工程或管理职位那样有利可图。与所有职业一样，女性需要在银行账户和真实的情感与能力之间进行选择。
女人的工作是……
Zhou认为，“‘男性工作’会比女性工作更快实现自动化。妇女往往是托儿看护者、护士和秘书，其角色涉及较高程度的社会共情、人际交往能力和创造力。这些技能很难用目前的技术实现自动化。随着自动化不断接手更为死板的和常见的工作部分，创造力和情商这样的‘人类特质’变得更为重要，而这是女性通常擅长的领域。”
这种观点看起来似乎是退回到了更早的时代——女性负责照料而男性担任重要的决策职位。然而，那些选择不追求纯技术路线的女性可能会在“帮助”的世界里找到有利可图的就业机会——只要她们承认在未来技术将会成为所有工作事实上的一部分。
各级教育工作者需要了解人工智能的含义，以便他们能够开始教授和激励下一代职业女性，鼓励那些有资格追求STEM职业的人，并将她们接触到广泛的职业选择。
有些女性缺乏教育或从事关爱职业的欲望。基本的食品行业的岗位和售货员职位已经受到自动化的影响，这一趋势将持续下去。即使是咖啡师也是有风险的。
鸵鸟将成为输家
那些没有看到变化来临并从现在就开始做好准备的人（无论是男人还是女人）会发现寻找工作变得越来越困难。“推开机器人”可能最终会导致被它们取代。雇主们将会寻找那些愿意和机器人合作（和机器人并肩工作）的人才（无论是男人还是女人），这些人才愿意随着行业的发展学习新的技能。
人工智能为什么应该要性别平衡？
当我们开发替代人类行为的技术时，决策者应该代表我们的人口状况。机器人已经从它们处理的人类观点和数据中学习到了偏见。
想成为护士、老师和社会工作者的女性可以愉快地追求这些事业。但是我们其他人如果不想像梅西百货公司的那位女售货员那样被更为合格的男性（以及机器人）关在会议室的门外，就需要提高我们的人工智能洞察力并拥抱机器。
