The Women Behind the Machines: Unsung Heroes of the AI Revolution

"We cannot fight bias in AI with biased teams." - Joy Buolamwini

"We cannot fight bias in AI with biased teams."ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Joy Buolamwini

ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫານີ້, ຄວາມອາດສາມາດແມ່ນວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາ ChatGPT ຄໍາຖາມ, ການນໍາໃຊ້ລະບົບການແນະນໍາເພື່ອ binge ສະບັບທີ່ favorite ຂອງທ່ານຕໍ່ໄປນີ້, ຫຼືເບິ່ງ filter AI ການປ່ຽນແປງ selfie ຂອງທ່ານໃນຮູບເງົາ Renaissance.

But while we marvel at the power of artificial intelligence, there is a question we don’t ask enough:

ຜູ້ທີ່ໄດ້ຊ່ວຍສ້າງຄວາມຮູ້ນີ້?

ຫຼັງຈາກການເຄືອຂ່າຍໄຮໂດຼລິກແລະລາຄາສິໂນຂອງອຸປະກອນ, ມີພະລັງງານທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກແລະບໍ່ມີປະສິດທິພາບ:womenຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຜູ້ວິສະວະກອນ, ethicists, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການສ້າງພື້ນຖານແລະປະເພດຂອງ AI ທີ່ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ໃນມື້ນີ້.

Ada Lovelace: The Original Architect of Algorithms

ໃນຂະນະທີ່ AI ສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນມາດຕະຖານມືອາຊີບ, ສົນທະນາຂອງຕົນສາມາດຖືກຂັບລົດໄປຫາ 1800s-yes, ໃນຂະນະທີ່.world’s first computer programmerຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈຂອງພວກເຮົາໂດຍການຝຶກອົບຮົມລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ

ດາວນ໌ໂຫລດ

Lovelace ບໍ່ກໍ່ສ້າງ AI, ແຕ່ພວກເຂົາໄດ້ປັບປຸງຄວາມຄິດສ້າງສັນຄອມພິວເຕີ.

ການເດີນທາງຜ່ານມັນ

Fei-Fei Li: Teaching AI to See

ວິທີການສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມບໍ່ມີຢ່າງເຕັມທີ່Dr. Fei-Fei Li, co-director of Stanford’s Human-Centered AI Institute ແລະຜູ້ສ້າງຂອງ ImageNet, ລະບົບຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ໄດ້ຊ່ວຍເຫຼືອການຟື້ນຟູການຄອມພິວເຕີມືອາຊີບ.

ໃນມື້ນີ້, ໂທລະສັບມືຖືຂອງທ່ານສາມາດແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງ cat ແລະ cappuccino, thanks to deep learning trained on the very data her team curated.ethical, inclusive, and human-centered AI,ການເຊື່ອມຕໍ່ໂລກກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກວ່າຄວາມຮູ້ສຶກບໍ່ມີສິ່ງທຸກຢ່າງໂດຍບໍ່ມີ empathy.

Timnit Gebru: The Voice of Conscience

AI ແມ່ນພະລັງງານ, ແຕ່ພະລັງງານບໍ່ມີການຮັບຜິດຊອບແມ່ນປະສິດທິພາບ.Timnit Gebruວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຜ່ານມາຂອງທີມງານ Ethical AI ຂອງ Google, ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Gebru ກ່ຽວກັບ bias algorithmic ແລະການຢັ້ງຢືນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນແຜ່ນ.

ການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ກວດສອບຄວາມຜິດພາດ, ມັນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການສອບເສັງທົ່ວໂລກກ່ຽວກັບethics, corporate responsibility, and diversity in AI teams.ການເດີນທາງຂອງ Timnit ຈາກ Google ເຮັດໃຫ້ headlines, ແຕ່ມັນຍັງເລີ່ມຕົ້ນການປ່ຽນແປງ, ການຝຶກອົບຮົມບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຮູ້ສຶກບໍ່ເສຍຄ່າ.

Joy Buolamwini: Fighting Bias with the Coded Gaze

ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາສໍາລັບການຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢືນຢJoy Buolamwini, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຂອງ Algorithmic Justice League, brought this to light through her research at MIT Media Lab.

ຄາສິໂນລະຫັດ QR peeled back the shiny facade of AI to reveal something alarming: unintentional biases baked into code, stemming from a lack of representation in training data and development teams.ການປະທັບໃຈຂອງ Joy ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປ່ຽນແປງຄຸນນະພາບໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແລະການຄວບຄຸມເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ AI ໃນອຸປະກອນການປະທັບໃຈແລະການຄຸ້ມຄອງ.

Other Women Changing the Game

• Rana el Kaliouby, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄອມພິວເຕີ affective, ໄດ້ສ້າງຄວາມສົນໃຈ AI ທີ່ສາມາດກວດສອບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດໂດຍຜ່ານການສອບເສັງທາງເພດ.
• Cynthia Breazeal, ເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ທໍາອິດທີ່ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການ robotics social, ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງເພີ່ມເຕີມ interactively ແລະ human-like.
• Kate Crawford, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ກວດສອບຂະຫນາດທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີແລະຄອມພິວເຕີຂອງ AI, ໄດ້ສ້າງຕົວແທນຂອງ Institute AI Now ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີເປັນທີ່ເຫມາະສົມຫຼາຍ.

These aren’t token names. These are women rewriting the rules of what machines can learn, feel, and decide.

Why This Matters?

ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ AI ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນໄລຍະຫຼາຍປີໂດຍການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ. ໃນຂະນະທີ່ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບໂດຍບໍ່ມີປະເພດໃນຜູ້ສ້າງຂອງຕົນ, ມັນຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ AI ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນໄລຍະຫຼາຍປີ, ມັນຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນໄລຍະຫຼາຍປີ.a social responsibilityເພື່ອຮັບປະກັນວ່າສະຖານະການຂອງຕົນຈະກວດສອບໂລກທີ່ພວກເຮົາມີການບໍລິການ.

ຂໍຂອບໃຈຫຼາຍດັ່ງນັ້ນສໍາລັບຜູ້ຊາຍແລະແມ່ຍິງ22% of AI professionalsໃນທົ່ວໂລກ, ໃນຖານະເປັນ World Economic Forum. ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການສະຫນັບສະຫນູນ - ມັນເປັນຜູ້ນໍາໃນຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ສິດຈະກໍາ, ແລະ empathy.

A Call to Action

ຖ້າຫາກວ່າທ່ານຢູ່ໃນເຕັກໂນໂລຊີ: mentor a woman. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາ: diversify your team. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງສ້າງຜະລິດຕະພັນ: ຄໍາຖາມຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຄວາມປອດໄພຂອງ AI: ດໍາ ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກໃນຂະນະທີ່ມື້ນີ້, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ມີ mic.

ວິທະຍາໄລແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຊີwho gets to shape that future.

Let’s make sure it’s a future built by everyone, for everyone.