为了让专注于人工智能的女性学者和其他人士获得应得的、也是迟来的关注，LvSky一直在发布一系列采访 ，重点关注为人工智能革命做出贡献的杰出女性。随着人工智能热潮的持续，我们会全年发布这些文章，突出那些经常被忽视的关键工作。
Chinasa T. Okolo是布鲁金斯学会技术创新中心治理研究中心的研究员。在此之前，她曾在道德和社会影响委员会任职，帮助制定了尼日利亚的国家人工智能战略，并担任过非洲联盟发展署和魁北克人工智能研究所等多个组织的人工智能政策和道德顾问。她最近获得了康奈尔大学的计算机科学博士学位，研究人工智能如何影响全球南方国家。
简单说一下，您是如何进入人工智能领域的？是什么吸引您进入这个领域？
我最初转向人工智能是因为我看到了计算技术如何推动生物医学研究，并使边缘化社区能够获得医疗保健。在我本科的最后一年（在波莫纳学院），我开始与一位人机交互教授一起进行研究，这让我了解到人工智能内部的偏见挑战。在攻读博士学位期间，我开始对了解这些问题将如何影响全球南方国家的人感兴趣，他们占世界人口的大多数，在人工智能发展中往往被排除在外，代表性不足。
(在人工智能领域) 您最自豪的工作是什么？
我为与非洲联盟 (AU) 合作制定非洲联盟-人工智能非洲大陆战略而感到无比自豪，该战略旨在帮助非盟成员国为负责任地采用、开发和管理人工智能做好准备。该战略的起草历时一年半，于 2024 年 2 月底发布。目前该战略处于公开反馈期，目标是在 2025 年初由非盟成员国正式采用。
作为第一代尼日利亚裔美国人，我在密苏里州堪萨斯城长大，直到本科期间出国留学才离开美国，我一直致力于将自己的职业生涯集中在非洲。在职业生涯的早期就从事如此有影响力的工作，让我感到很兴奋，希望能寻求类似的机会，帮助塑造包容性的全球人工智能治理。
您如何应对男性主导的科技行业以及男性主导的人工智能行业的挑战？
在男性主导的科技和人工智能行业中，找到与我有共同价值观的人一起共事至关重要。
我很幸运地看到了负责任的人工智能取得了许多进步，以及由黑人女学者领导的揭露人工智能危害的杰出研究，例如 Timnit Gebru、Safiya Noble、Abeba Birhane、Ruha Benjamin、Joy Buolamwini 和 Deb Raji，过去几年中我与她们中的许多人都有过联系。
看到他们的领导能力激励了我继续在这个领域工作，并让我看到了“逆势而行”以产生有意义影响的价值。
您对想要进入人工智能领域的女性有什么建议？
不要因为缺乏技术背景而感到害怕。人工智能领域是多维的，需要来自各个领域的专业知识。我的研究深受社会学家、人类学家、认知科学家、哲学家以及人文和社会科学领域其他人的影响。
人工智能在发展过程中面临的最紧迫的问题是什么？
最突出的问题之一将是提高非西方文化在主要语言和多模态模型中的公平代表性。绝大多数人工智能模型都是用英语和主要代表西方背景的数据进行训练的，这忽略了世界上大多数人的宝贵观点。
此外，竞相建造更大的模型将导致更严重的自然资源枯竭和更大的气候变化影响，而这已经对全球南方国家产生了不成比例的影响。
人工智能用户应该注意哪些问题？
大量已投入公共部署的人工智能工具和系统夸大了它们的能力，根本不起作用。人们希望使用人工智能完成的许多任务很可能通过更简单的算法或基本自动化来解决。
此外，生成式人工智能还可能加剧早期人工智能工具所造成的危害。多年来，我们已经看到这些工具如何表现出偏见并导致针对弱势群体的有害决策，随着生成式人工智能的规模和影响力不断扩大，这种情况可能会加剧。
然而，让有知识的人了解人工智能的局限性可能有助于提高对这些工具的负责任的采用和使用。随着人工智能工具迅速融入社会，提高公众对人工智能和数据的素养将成为根本。
负责任地构建人工智能的最佳方式是什么？
负责任地构建人工智能的最佳方式是对这些工具的预期和非预期用例持批判态度。构建人工智能系统的人们有责任反对将人工智能用于战争和警务等有害场景，并且如果人工智能适合他们可能针对的其他用例，则应寻求外部指导。鉴于人工智能通常会放大现有的社会不平等，开发人员和研究人员在构建和管理用于训练人工智能模型的数据集时也必须谨慎。
投资者如何才能更好地推动负责任的人工智能？
许多人认为，风险投资对在当前人工智能浪潮中“套现”的兴趣日益浓厚，加速了“人工智能蛇油”的兴起，这种说法由阿尔文德·纳拉亚南和萨亚什·卡普尔提出。我同意这种观点，并认为投资者必须与学者、民间社会利益相关者和行业成员一起发挥领导作用，倡导负责任的人工智能发展。作为一名天使投资人，我看到市场上有许多可疑的人工智能工具。投资者还应该投资人工智能专业知识来审查公司，并要求对演示文稿中演示的工具进行外部审计。
还有什么要补充的吗？
持续的“人工智能之夏”导致“人工智能专家”数量激增，他们经常转移对当前人工智能风险和危害的重要讨论，并提供有关人工智能工具功能的误导性信息。我鼓励那些有兴趣学习人工智能的人批判这些声音，并寻求可靠的来源来学习。
本站全部资讯来源于实验室原创、合作机构投稿及网友汇集投稿，仅代表个人观点，不作为任何依据，转载联系作者并注明出处：https://www.lvsky.net/162.html
评论