- A IA ainda é um domínio dominado por homens, com mulheres representando apenas 26% dos profissionais de dados e IA no mundo. Um relatório da Universidade de Stanford revelou que, em 2021, as mulheres representavam apenas 16% dos professores titulares de IA no mundo.
- Com o poder crescente da IA, existe uma força oculta considerável por parte das mulheres que antes eram consideradas inadequadas para estudar ciências pelo público.
- Daniela Amodei, cofundadora da Anthropic, e Mira Murati, diretora de tecnologia da OpenAI, juntamente com muitas outras mulheres realizadas, estão fazendo contribuições significativas para a indústria de IA.
Embora realizem o mesmo trabalho, as conquistas científicas das mulheres são frequentemente negligenciadas e atribuídas aos seus colegas homens com quem trabalharam – um fenômeno conhecido comoefeito Matilda. Por exemplo, quantas pessoas percebem imediatamente que o primeiro programa de computador da história foi escrito por Ada Lovelace, uma mulher, ou que o primeiro manual de IA foi escrito porElaine Rich, também uma mulher?
Apesar da atenção de longa data ao campo da IA, quantos conseguem nomear facilmente figuras femininas proeminentes da IA? Não tem problema se você não consegue se lembrar de muitas mulheres excepcionais em IA antes de pesquisar sobre o assunto, mas isso não significa que não haja trabalhadoras de tecnologia notáveis contribuindo para a indústria de IA.
Através deste artigo, mergulhando nas histórias de cinco mulheres bem-sucedidas, você aprenderá como as mulheres estão mudando a indústria de IA.
1. Daniela Amodei, cofundadora da Anthropic
Recentemente, o modelo da Anthropic afirmou superar as capacidades do GPT-4 da OpenAI, causando certa agitação. Os relatórios sobre a Anthropic frequentemente mencionam sua formação por sete pesquisadores que deixaram a OpenAI ou a trajetória de seu CEO na OpenAI, minimizando involuntariamenteDaniela Amodei– a presidente da Anthropic e uma de seus dois cofundadores.
Na verdade, a Anthropic, a segunda maior empresa de modelagem do mundo, foi fundada por Daniela Amodei eDario Amodei, que são irmão e irmã. O recente lançamento do novo grande modelo da Anthropic foi liderado principalmente por Daniela em várias entrevistas na televisão. Quando se fala da Anthropic, frequentemente se menciona que ela dá mais importância ao alinhamento com valores humanos do que a OpenAI, algo que Daniela Amodei, ex-vice-presidente de segurança e políticas da OpenAI, personifica.
Daniela, de origem italiana, cresceu em São Francisco. Sua experiência profissional é bastante variada. Durante seus estudos universitários, ela obteve simultaneamente bacharelados em literatura inglesa, política e literatura musical. Seus primeiros trabalhos foram principalmente nos setores político e de organizações não governamentais, demonstrando fortes habilidades de gestão.
Em 2013, ela escolheu se juntar à Stripe, fundada em 2010, quando ainda era uma pequena empresa, mas atualmente avaliada em 50 bilhões de dólares, com uma valorização máxima ultrapassando aSpaceX. Ao começar na Stripe, ela começou a aplicar suas habilidades de gestão e gerenciamento de riscos a empresas de tecnologia. Na Stripe, ela era responsável não apenas pelo recrutamento de equipes, mas também por um dos aspectos mais críticos das empresas de pagamento – o gerenciamento de riscos. Ela colaborou de forma transversal com os departamentos de aprendizado de máquina, ciência de dados, engenharia, jurídico, finanças e gestão de fornecedores, liderando três equipes de 26 pessoas, analisando mais de 7.000 casos potenciais de fraude, crédito e violação de políticas, alcançando uma redução de 72% nas taxas de perda em relação ao pico, atingindo o nível mais baixo da história da empresa.
Em 2018, ela novamente demonstrou sua forte visão estratégica ao se juntar à OpenAI, liderando diretamente duas equipes técnicas: as equipes de processamento de linguagem natural e geração musical da OpenAI, além da gestão da equipe de segurança técnica. Além desses papéis, ela foi vice-presidente de recursos humanos, supervisionando recrutamento, planejamento de pessoal, DEI, aprendizado e desenvolvimento, e incubação de novas equipes de operações comerciais, demonstrando sua versatilidade.
Em 2021, ela cofundou a Anthropic com Dario Amodei.
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2. Mira Murati, diretora de tecnologia da OpenAI
Embora a OpenAI seja mundialmente conhecida, muitos podem não saber que sua atual diretora de tecnologia é uma mulher,Mira Murati. Ela entrou na OpenAI em 2018 e foi promovida a vice-presidente sênior supervisionando pesquisa, produtos e parcerias em 2020, e depois diretora de tecnologia em 2022, contribuindo para projetos comoChatGPT, DALL-E e GPT-4. Durante os conflitos internos na OpenAI, ela foi brevemente cotada para o cargo de CEO.
Nascida na Albânia em 1988, Murati frequentou o ensino médio no Canadá, com especialização em engenharia no Dartmouth College, onde construiu um carro de corrida híbrido para um projeto escolar. Após uma breve passagem pela indústria aeroespacial, ela se juntou à Tesla como gerente de produto sênior para o Model X, aprofundando seu interesse em IA através do Autopilot. Sua paixão pela pesquisa é evidente; ela mencionou uma vez em uma entrevista: "O tédio é um poderoso motor para perseguir e explorar as fronteiras de tudo."
Liderando o projeto principal da OpenAI, o ChatGPT, Murati esteve profundamente envolvida em várias iniciativas-chave da empresa. Em 2023, o CEO da Microsoft,Satya Nadella, investiu 13 bilhões de dólares na OpenAI por meio de uma parceria gerenciada por Murati, elogiando sua capacidade de montar equipes com expertise técnica, visão de negócios e compreensão profunda da missão da IA. Atualizações recentes de 8 de março revelaram que ela e Ilya Sutskever expressaram preocupações sobre a demissão de Sam Altman da OpenAI, influenciando significativamente as decisões finais. Ao contrário de Sutskever, ela parece evitar as tendências de marginalização dentro da OpenAI.
Embora as informações públicas não representem todos os fatos, o exemplo de Murati desafia os estereótipos sobre as mulheres na tecnologia e na política.
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3. Timnit Gebru, uma mulher que sozinha abalou a equipe de ética de IA do Google
Recentemente, o Google retirou seu modelo LifeGraph devido a preocupações éticas relacionadas à IA, lembrando o drama de 2020 envolvendo a equipe de ética de IA do Google.
Em 2020, a pesquisadora de ética em IA do Google,Timnit Gebru, divulgou publicamente sua demissão por criticar os vieses em grandes modelos de linguagem. Nascida na Eritreia e na Etiópia em 1983, Gebru obteve seu doutorado em engenharia elétrica pela Universidade de Stanford em 2014, com foco em visão computacional e aprendizado de máquina.
Ao longo de sua carreira, ela defendeu justiça, responsabilidade, transparência e ética na IA, provocando mudanças de políticas na Amazon por meio de pesquisas inovadoras sobre vieses no reconhecimento facial.
Em 2020, Gebru coescreveu um artigo criticando os grandes modelos de linguagem e seu impacto ambiental, levantando preocupações sobre a falta de diversidade e considerações éticas no desenvolvimento da IA. Apesar do amplo apoio de pesquisadores, líderes de direitos civis e seus colegas do Google AI, Gebru acabou deixando o Google após uma disputa sobre a publicação de seu artigo, durante a qual descobriu que seu e-mail corporativo havia sido desconectado durante suas férias.
O incidente causou indignação, com petições recebendo apoio de mais de 1.500 funcionários do Google, mais de 2.000 acadêmicos, líderes de organizações sem fins lucrativos e pares da indústria. Após sua saída, Gebru fundou o instituto de pesquisa independente em IA "Distributed AI Research" (DAIR), com o objetivo de neutralizar a influência generalizada das grandes empresas de tecnologia na pesquisa, desenvolvimento e implantação da IA.
Como uma verdadeira defensora, ela declarou: "Não posso esperar que as grandes empresas de tecnologia eventualmente resolvam os problemas que a IA traz."
Quiz
Quando a Anthropic foi fundada?
A. 2020
B. 2021
C. 2023
D. Nenhuma das respostas acima
A resposta correta está no final do artigo.
4. Li Feifei, criadora do ImageNet, na origem da revolução da imagem pela IA
A explosão da IA no mundo acadêmico tem uma história consistente, mas na indústria, ela pode ser rastreada até um momento específico: em 2012, a rede de aprendizado profundo AlexNet obteve um sucesso notável no reconhecimento de imagens.
A partir daí, a inteligência artificial entrou gradualmente na era dominada pelo aprendizado profundo e, em uma década, a IA se tornou um tópico quente em nossas vidas.
No entanto, a origem do AlexNet remonta, em última análise, ao ImageNet, criado por Li Feifei em 2009.
Li Feifei, nascida em Pequim em 1976 e criada em Chengdu, mudou-se para os Estados Unidos aos 12 anos. Embora tenha tido dificuldades inicialmente com o inglês, tornou-se proficiente em dois anos, demonstrando fortes habilidades matemáticas. Em 1995, ela ganhou uma bolsa para estudar na Universidade de Princeton, onde ajudou a administrar o negócio de lavanderia de sua família nos fins de semana.
Em 2007, Li Feifei tornou-se professora assistente na Universidade de Princeton. Naquela época, os pesquisadores de visão computacional geralmente precisavam escrever algoritmos especificamente para identificar cães e outro conjunto para identificar gatos.
A intuição de Li Feifei era que a capacidade do modelo poderia ser suficiente, mas o problema estava nos dados.
Ela queria criar um enorme banco de dados com rótulos para cada objeto possível em cada imagem. Na época, tal projeto despertava pouco interesse.
Inicialmente, Li Feifei recrutou estudantes de Princeton para construirImageNet, mas o progresso foi lento. Mais tarde, ela usou plataformas de crowdsourcing para contratar trabalhadores de meio período em todo o mundo para a rotulagem de dados.
"Os trabalhadores online, seu objetivo é ganhar dinheiro da maneira mais simples, não é?", ela disse em uma entrevista à Wired. "Como impedi-los de clicar aleatoriamente em 100 imagens de pandas?" Para resolver esse problema, ela incorporou e rastreou algumas imagens, como fotos de Golden Retrievers já identificados corretamente como cães, como grupo de controle. Se os trabalhadores da multidão conseguissem rotular essas imagens corretamente, poderia-se presumir que estavam trabalhando honestamente.
O projeto ImageNet que ela lançou inicialmente coletou 3,2 milhões de imagens, depois se expandiu para 15 milhões. Ele ofereceu aos pesquisadores a oportunidade de comparar a eficácia de vários algoritmos. A fama do AlexNet em 2012 foi em grande parte devido ao seu sucesso no desafio ImageNet.
Pode-se dizer que o ImageNet abriu caminho para o avanço do aprendizado profundo, levando a avanços em áreas como direção autônoma, reconhecimento facial e reconhecimento de objetos.
Ainda hoje, quando as pessoas mencionam avanços na IA, frequentemente perguntam: "Este é o seu momento ImageNet?"
Nos últimos anos, além de avançar na pesquisa, Li Feifei tem se concentrado em aumentar a diversidade e a inclusão na IA, defendendo recursos para a academia evitar que ela fique atrasada em relação à indústria.
Em 2023, seu livro "The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI" foi publicado, contando sua jornada científica e interpretando os importantes momentos históricos da IA neste século.
5. Niki Parmar, uma dos oito autores do Transformer
A ascensão dos grandes modelos surgiu para o público talvez após o surgimento do ChatGPT, mas não há dúvida de que a origem dessa tendência vem do artigo de 2017 "Attention is All You Need", escrito por oito engenheiros do Google.
Este artigo apresentou a arquitetura revolucionáriaTransformer, na qual quase universalmente se baseiam as principais empresas de IA que vemos hoje, incluindo o ChatGPT da OpenAI.
Não sei quanto aos leitores, mas eu mesmo fui induzido ao erro pela representação da mídia do "octeto Transformer", pensando que todos os autores eram homens.
Não é o caso;Niki Parmar, a terceira autora do Transformer, é uma pesquisadora.
Niki Parmar é originária da Índia, onde cursou a graduação no Indian Institute of Technology de Bombay, antes de vir para os Estados Unidos para obter um mestrado em ciência da computação na Universidade do Sul da Califórnia em 2013.
Niki se interessou por aprendizado de máquina durante seus anos de graduação: "Fiz MOOCs (cursos online abertos e massivos) sobre ML e IA oferecidos porAndrew NgePeter Norvig, e estava curiosa sobre o poder combinado dos dados, correspondência de padrões e otimização", ela mencionou em uma entrevista.
Após se formar em 2015, ela se juntou à organização de pesquisa do Google, interessando-se por pesquisa pura. Em 2017, ela se tornou uma das autoras principais do Transformer.
Em relação à pesquisa, ela disse: "No início, a abundância de informações e pesquisas ao meu redor me desconcertava constantemente. Focar em um problema específico e explorá-lo com colegas pode ajudar a fazer as perguntas certas."
Niki Parmar, juntamente com Ashish Vaswani, também de origem indiana e primeiro autor do artigo sobre o Transformer, cofundou duas empresas, Adept AI e Essential AI. Atualmente, ela gerencia principalmente esta última.
A Essential AI obteve uma nova rodada de financiamento no valor de 56,5 milhões de dólares dos gigantes da tecnologiaAMD, Google e Nvidia no final do ano passado. AAdept AIhavia anteriormente levantado 350 milhões de dólares em financiamento.
A resposta correta é B.