#211國際女性科學日
#科學界還很性別不平等
#推動制度化改革
今天是除夕,也是國際女性科學日!2021年,我們一起 #牛轉歧視 #平權前行!
2015年,諾貝爾生理學/醫學獎得主Tim Hunt公開說:「實驗室僱用女孩有三個麻煩:你會愛上她們,她們會愛上你,以及你批評她們時她們會哭。」他甚至坦承自己是沙文主義者,支持實驗室應該只有單一性別,男性女性分開做研究。
2019年,世界首張黑洞照片功臣女科學家Katie Bouman遭網友圍剿,說另一位男性科學家Andrew Chael才是真正的幕後英雄。後來Chael自己跳出來澄清,表示許多網用挪用他的名字和照片來滿足自己的性別偏見,還說:「身為出櫃的男同志科學家,其實我也是科學、技術、工程及數學(STEM)領域中被統計學忽略的那群人。」他由衷希望Bouman的事蹟能激勵更多女性投身電波天文學領域。
2019年,聯合國教科文組織的報告指出,全世界只有29.3%的科學家為女性;亞太地區更低,只有23.9%。而台灣,總體研發人力只有26.72%為女性,STEM領域的大學專任教師更只有15.5%為女性。
科學界的性別不平等,直到近年,沒有消散。
這從聯合國2015年「還需要」(或是直到2015年「才想到」?)訂定「國際女性科學日(International Day of Women and Girls in Science)」可看出來。211女科日用意在鼓勵更多女性投入STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics)領域、爭取參與科學相關工作的權利。
科學界的性別不平等,早已有專家研究指出,是後天社會、家庭、學校環境的影響下的結果。從學習過程中的性別刻板印象,到社會對女性生產及家庭照顧的期待;科技與工程領域的女性比例,隨著大學、碩士、博士、研究機構或業界這一路走來,比例漸漸下滑,不斷從研究領域流失,這個現象稱為科技女性的 #管漏現象。
根據科技部統計,2018年我國高教部門研發人力中,女性研究人數已佔36%,但同年女性計畫主持人占比只有25%。對此科技部「性別平等推動計畫(108至111年)」設定的績效目標僅為每年成長不到0.2%,需要再50年才能達到目前女性占比的36%。
科技部還有「鼓勵女性從事科學及技術研究專案計畫」,但是2018、2019年審定率偏低,2019年申請件數開始減少;2020年還引發女學者組織反彈,指出計畫執行方式及申請限制,難以實質協助女性科研發展,還會造成貼女性負面標籤的效果。
進到立法院後,我非常關心這個議題,跟科技部、教育部多次質詢與討論。(可參考 https://reurl.cc/R6OzND 、 https://reurl.cc/8y5jkM )
很高興,科技部的 #林敏聰次長 也非常關心這個議題,上個月來我辦公室報告與討論,目前規劃的協助女性科技研究人員的各項方案,以下舉例其中幾項:
-對於因生產或育嬰假之女性計畫主持人,研議友善補助機制,例如生產前6個月到小孩3歲前多核給1位博士級研究助理。(但是我要提醒,男性主持人也可能會請育嬰假,這個補助,不應該只針對女性。)
-遴選學門召集人及複審委員,應考量學術專業及性別衡平。
-科技部及所屬擔位增設公共教保服務場域。
其中,我認為有一個重大的變革,是科技部和所屬的4大學術司,將成立女性工作小組,這個平台,會類似企業端推行已久的「女性導師制度」,能夠協助女性科學研究人才彼此間的輔導、傳承、分享及交流,針對科研生涯共同的生命經驗,發展更適切的需求與協助方案。
科學界的性別不平等,到現在還存在,是我們必須面對的事實。
在 #女性科學日 的這一天,邀請各位女性科學家或是瞭解這個議題的大家,跟我分享妳在從事科學研究這條路上,曾經遭遇過的困境、不平等或歧視經驗(當然,如果有美好的經驗,也很歡迎)。
我會持續和科技部一起推動 #讓女性科研人才留在職場,能夠堵住漏水的水管 #停止女性人才流失 的各項政策方案。
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想問問大家,講到耳熟能詳的女性科學家,你會想到誰?
是不是瑪里‧居禮?(就是「居禮夫人」,看,連這名字都充滿性別刻板印象,台灣在2018年國教院才將她的譯名正名。)
她已經是一世紀以前的人物,之所以還是今日大部分人唯一記得的女科學家名字,原因無他,就是因為在學術研究頂峰的女科學家太過稀有,以至於諾貝爾物理獎長達120年只出過4位女性得獎者。
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今天也是除夕,是闔家團聚的歡樂時刻,在關心晚輩求學方向時,請記得別用性別刻板印象,限制了他們的選擇哦!
#牛轉歧視
#台灣更好
「科技部補助單一 計 畫主持人 計 畫 件 數 核給基準」的推薦目錄:
科技部補助單一 計 畫主持人 計 畫 件 數 核給基準 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
從AI三大趨勢看台灣廠商的發展策略
2019-03-28 11:03北美智權報
【吳碧娥╱北美智權報 編輯部】
台灣科技產業過去藉由半導體及製造業奠定硬體基礎,在人工智慧(AI)時代下,台灣光靠市場規模難以與其他國家競爭,創新應用是AI時代的發展關鍵。台灣在AI晶片具備獨特優勢,伴隨著邊緣運算(Edge Computing)正在興起,短期可集中發展邊緣運算+AI晶片,搭配台灣軟體與硬體系統業者,形成完整供應鏈關係;長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態,適時尋找切入的機會!
全台四大AI創新研究中心成形
為加速台灣人工智慧人才培育與技術發展、吸引尖端技術優質人才,科技部以五年為期,推動AI創新研究中心專案,第一期計畫自2018年1月開始執行,分別在台灣大學成立「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」、清華大學「人工智慧製造系統研究中心」、交通大學「人工智慧普適研究中心」與成功大學「AI生技醫療創新研究中心」,研究主題包括AI 核心技術、智慧製造、智慧服務及生技醫療,開發AI核心關鍵技術及深耕智慧應用領域,並建置相關大數據資料庫,今年已邁入第二年,並新增「AI人社計畫」,探討AI與人文社會的交互影響。
日前科技部工程科技推展中心與數位經濟前瞻技術研發與應用專案計畫辦公室共同主辦「AI人工智慧創新與應用研討會」,安排跨界討論產業AI化的機會與挑戰。台灣大學人工智慧中心主任陳信希指出,2018年1月1日在台大設立的AI創新研究中心,全名為「人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心」(簡稱「台灣大學人工智慧中心」),包括智慧技術和生技醫療兩個主題,總共涵蓋12大研究領域,分屬「人工智慧技術」及「全幅健康照護」兩個子中心,目標除了要打造國際級的研究中心,還要扮演產業界的橋樑、培育AI人才。今年以來,科技部補助全台四大AI創新研究中心共80項計畫,其中有21項智慧技術計畫及12項生技醫療計畫隸屬台灣大學人工智慧中心,佔比超過全部計畫的四成(41.25%),但其中只有三分之一屬於台大,其他計畫主持人來自清大、交大、中央研究院、台師大與元智大學等單位。
陳信希表示,因為智慧技術的產生,為人類帶來很多意想不到的問題,台灣大學人工智慧中心最大宗的計畫領域為機器學習與深度學習(43%),處理海量多媒體資料、資料安全、資料隱私與標記資料不足等問題,其他重要主題包括資料探勘與巨量資料分析、人工智慧知覺、自然語音語言處理、人工智慧與法律人文等議題。
AI發展三大重點趨勢
根據工研院發布的《亞洲十國2030前瞻科技調查》,未來十年亞洲最看重的Top 10技術發展項目,首選是人工智慧技術╱機械學習技術,將是台灣未來發展的重要關鍵。工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗指出,AI未來發展有三大趨勢值得注意,首先是邊緣運算正在興起。全球AI運算發展重點從雲端轉往邊緣,邊緣運算將解決頻寬有限、通訊延遲、資料隱私和網路覆蓋的四大問題。2018年已有近四成企業規劃在終端處理資料,2020年則有高達75%資料都會在終端完成處理。由於邊緣運算是在終端感測器或周邊零組件先行運算的特性,台灣產業鏈具備電子零組件及晶片優勢,預料邊緣運算加上AI晶片將是台灣下一波新機會。
第二趨勢是AI晶片未來五年市場將高度成長,2017~2020年年均復合增長率為63.5%,預計2020年商機將達到158億美元。從AI晶片市場的國際布局觀察,台灣短期機會在專用晶片,長期仍須開發新興架構晶片。建議台灣AI晶片產業可快速使用國際大型雲端平台廠商(如Google、Amazon或Microsoft)提供的AI服務,雲端平台廠商目前已將部分雲端工作下放至邊緣端或裝置端,邊緣端晶片效能提升加上耗電降低,將可大幅減少大系統的建置成本。
第三個趨勢是隱私與資安的法制化,意味著寬鬆的AI資料規範時代即將結束。由於FaceBook先曾爆發因委外造成資安漏洞的爭議,各國陸續成立專責的AI道德規範管理單位,歐盟在2018年5月已實施「歐盟通用資料保護規則」(GDPR),嚴格規範可能阻礙AI的應用發展,資安議題漸成AI產業所共同面臨的產業趨勢,也為台灣AI產業帶來新的機會。蘇孟宗強調,以法規保護資安與隱私已是各國常態,而法令保護的焦點,已從個資保護(GDPR)、關鍵基礎設施保護(NIS Directive)轉移到物聯網設備安全,2019年各國政府關注與業者競爭的重點將是物聯網設備的安全防護,台灣業者要採取更主動防護的思維,加強隱私與數據保護的設計。
創新應用是AI時代的發展關鍵
蘇孟宗分析,台灣電子產業供應鏈在邊緣運算與AI晶片的優勢高於雲端運算,短期可集中發展邊緣運算+AI晶片,搭配台灣軟體與硬體系統業者,形成完整供應鏈關係;長期則可觀察類腦神經晶片的發展動態,適時尋找切入的機會,但光靠單一廠商的力量,很難長期投入大量研發資源,建議政府、法人可輔以資金和相關技術共同投入推動AI發展,才能產生長遠的效益。台灣應用端廠商目前普遍不了解AI,必須優先讓有意願和有能力的業者發展示範應用,可考慮透過產業聯盟的形式,由政府和大型企業共同投資AI研發。AI新創業者部分,可發展人工智慧的應用服務,法人則投入利基型應用,耕耘人工智慧的基礎技術,帶頭投入前瞻應用,推動學研單位的開放協作平台,整合學界的技術加速商品化腳步。蘇孟宗也提醒,政府除了推動AI產業發展,還要注意AI可能為社會安全、道德、法律層面帶來的負面影響,在國際制訂隱私與資安的法治趨勢下,台灣必須即時制訂相關法規,並輔導產業了解國際法規,才能避免廠商不慎踩雷。
附圖:表一、科技部 107 年補助人工智慧創新研究中心專案計畫 (資料來源:科技部)
圖一、台灣大學人工智慧中心主任陳信希分享台大AI中心的定位與功能。 (吳碧娥/攝影)
圖二、台灣大學人工智慧中心12大研究領域 (圖片來源:台灣大學人工智慧中心)
圖三、工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗分享AI趨勢與產業發展策略。 (吳碧娥/攝影)
資料來源:https://udn.com/news/story/6871/3723443
科技部補助單一 計 畫主持人 計 畫 件 數 核給基準 在 國家科學及技術委員會補助單一計畫主持人計畫件數核給基準 的相關結果
三、單一計畫主持人主持計畫件數核給基準如下: (一)計畫主持人同一執行期間合計總件數不得超過四件(即四個計畫編號)。 (二)總件數中規劃推動案、產學案及研究案,任 ... ... <看更多>
科技部補助單一 計 畫主持人 計 畫 件 數 核給基準 在 附件1-國科會補助單一計畫主持人計畫件數核給基準 的相關結果
科技部補助單一計畫主持人計畫件數核給基準. 103年4月9日科部綜字第1030025494B號函. 為使資源合理分配,並顧及單一計畫主持人從事研究工作之負. ... <看更多>
科技部補助單一 計 畫主持人 計 畫 件 數 核給基準 在 修正「科技部補助單一計畫主持人計畫件數核給基準」, ... 的相關結果
(一)計畫主持人同一執行期間合計總件數不得超過四件(即四個計畫編號)。 (二)總件數中規劃推動案、產學案及研究案,任一類均 ... ... <看更多>