- ИИ остаётся сферой, где доминируют мужчины: женщины составляют лишь 26 % специалистов по данным и ИИ в мире. Согласно отчёту Stanford University, в 2021 году женщины занимали лишь 16 % должностей штатных профессоров по ИИ в мире.
- По мере роста мощи ИИ проявляется значительная скрытая сила женщин, которых общественность когда-то считала неспособными заниматься наукой.
- Daniela Amodei, соосновательница Anthropic, и Mira Murati, технический директор OpenAI, а также многие другие состоявшиеся женщины вносят значительный вклад в индустрию ИИ.
Хотя женщины выполняют ту же работу, их научные достижения часто игнорируются и приписываются коллегам-мужчинам, с которыми они работали, — это явление известно какэффект Матильды. Например, многие ли сразу вспомнят, что первую в истории компьютерную программу написала женщина — Ada Lovelace, или что первый учебник по ИИ также написала женщина —Elaine Rich?
Несмотря на давнее внимание к сфере ИИ, многие ли могут легко назвать выдающихся женщин в ИИ? Ничего страшного, если до изучения этой темы вы не сможете вспомнить многих выдающихся женщин в ИИ, но это не значит, что в индустрию ИИ не вносят вклад замечательные женщины, работающие в технологиях.
В этой статье, погрузившись в истории пяти успешных женщин, вы узнаете, как женщины меняют индустрию ИИ.
1. Daniela Amodei — соосновательница Anthropic
На днях модель Anthropic заявила, что превосходит возможности GPT-4 от OpenAI, что вызвало некоторый переполох. В материалах об Anthropic часто упоминается, что её основали семь исследователей, ушедших из OpenAI, или путь её генерального директора в OpenAI, что невольно принижает рольDaniela Amodei— президента Anthropic и одного из двух её сооснователей.
На самом деле Anthropic — вторая по величине компания в мире по разработке моделей — основана Daniela Amodei иDario Amodei, которые приходятся друг другу братом и сестрой. Недавний выпуск новой большой модели Anthropic в значительной степени представляла именно Daniela в многочисленных телевизионных интервью. Когда речь заходит об Anthropic, часто отмечают, что компания уделяет больше внимания согласованию с человеческими ценностями, чем OpenAI; этот подход олицетворяет Daniela Amodei, бывший вице-президент OpenAI по безопасности и политике.
Daniela — итальянского происхождения, выросла в Сан-Франциско. У неё довольно разнообразный профессиональный опыт. Во время учёбы в университете она одновременно получила степени бакалавра по английской литературе, политологии и музыкальной литературе. Ранняя карьера в основном была связана с политикой и неправительственными организациями, где она продемонстрировала сильные управленческие навыки.
В 2013 году она решила присоединиться к Stripe, основанной в 2010 году, когда компания была ещё небольшой, а сейчас оценивается в 50 миллиардов долларов, при этом её максимальная капитализация превышалаSpaceX. Придя в Stripe, она начала применять свои управленческие навыки и опыт в управлении рисками в технологическом бизнесе. В Stripe она отвечала не только за подбор команд, но и за один из самых критически важных аспектов платёжных компаний — управление рисками. Она работала на стыке отделов машинного обучения, анализа данных, инженерии, юридического, финансового и управления поставщиками, руководила тремя командами из 26 человек, анализировала более 7 000 потенциальных случаев мошенничества, кредитных рисков и нарушений политик и добилась снижения уровня потерь на 72 % по сравнению с пиковым, до самого низкого уровня в истории компании.
В 2018 году она снова продемонстрировала сильное стратегическое видение, присоединившись к OpenAI, где напрямую руководила двумя техническими командами: командами OpenAI по обработке естественного языка и генерации музыки, а также управляла командой технической безопасности. Помимо этих ролей, она была вице-президентом по персоналу и курировала подбор, кадровое планирование, DEI, обучение и развитие, а также развитие новых команд операционного направления, что говорит о её разносторонности.
В 2021 году она вместе с Dario Amodei основала Anthropic.
Читайте также:Anthropic заявляет, что её новейшая модель ИИ превосходит GPT-4
2. Mira Murati — технический директор OpenAI
Хотя OpenAI известна во всём мире, многие, возможно, не знают, что её нынешний технический директор — женщина,Mira Murati. Она пришла в OpenAI в 2018 году, в 2020-м стала старшим вице-президентом, курирующим исследования, продукты и партнёрства, а в 2022 году — техническим директором, участвуя в таких проектах, какChatGPT, DALL-E и GPT-4. Во время внутренних конфликтов в OpenAI её кратко прочили на пост генерального директора.
Murati родилась в Албании в 1988 году, училась в школе в Канаде, а затем изучала инженерию в Dartmouth College, где в рамках учебного проекта построила гибридный гоночный автомобиль. После недолгой работы в аэрокосмической отрасли она пришла в Tesla старшим продуктовым менеджером Model X, а благодаря Autopilot углубила интерес к ИИ. Её страсть к исследованиям очевидна: в одном интервью она заметила: «Скука — мощный двигатель, который подталкивает осваивать новые горизонты».
Возглавляя флагманский проект OpenAI ChatGPT, Murati была глубоко вовлечена во многие ключевые инициативы компании. В 2023 году генеральный директор MicrosoftSatya Nadellaинвестировал в OpenAI 13 миллиардов долларов в рамках партнёрства, которое вела Murati; он высоко оценил её умение собирать команды с технической экспертизой, деловой хваткой и глубоким пониманием миссии ИИ. Недавние обновления от 8 марта показали, что она и Ilya Sutskever выражали обеспокоенность по поводу увольнения Sam Altman из OpenAI и существенно повлияли на итоговые решения. В отличие от Sutskever, она, похоже, избегает маргинализации внутри OpenAI.
Хотя публичная информация не отражает всех фактов, пример Murati ставит под сомнение стереотипы о женщинах в технологиях и политике.
Читайте также:OpenAI: инвестиции и влияние Маска были незначительными
3. Timnit Gebru — женщина, которая в одиночку потрясла команду Google по этике ИИ
Недавно Google отозвала свою модель LifeGraph из-за этических опасений, связанных с ИИ, что напомнило драму 2020 года вокруг команды Google по этике ИИ.
В 2020 году исследовательница этики ИИ в GoogleTimnit Gebruпублично рассказала о своём увольнении за критику предвзятости больших языковых моделей. Родившаяся в Эритрее и Эфиопии в 1983 году, Gebru получила докторскую степень по электротехнике в Stanford University в 2014 году, специализируясь на компьютерном зрении и машинном обучении.
На протяжении всей карьеры она отстаивала справедливость, подотчётность, прозрачность и этику в ИИ; в частности, благодаря её революционным исследованиям предвзятости систем распознавания лиц Amazon изменила свою политику.
В 2020 году Gebru стала соавтором статьи с критикой больших языковых моделей и их воздействия на окружающую среду, выразив обеспокоенность по поводу недостатка разнообразия и этических соображений в развитии ИИ. Несмотря на широкую поддержку исследователей, лидеров движения за гражданские права и коллег по Google AI, Gebru в итоге покинула Google после спора о публикации статьи, в ходе которого обнаружила, что её рабочая почта была отключена во время отпуска.
Инцидент вызвал возмущение: петиции собрали поддержку более 1 500 сотрудников Google, более 2 000 учёных, руководителей некоммерческих организаций и отраслевых коллег. После ухода Gebru основала независимый исследовательский институт в области ИИ «Distributed AI Research» (DAIR), чтобы противодействовать всепроникающему влиянию крупных технологических компаний на исследования, разработку и внедрение ИИ.
Будучи настоящей защитницей, она заявила: «Я не могу ждать, пока крупные технологические компании в конце концов решат проблемы, которые несёт ИИ».
Блиц-опрос
Когда была основана Anthropic?
A. 2020
B. 2021
C. 2023
D. Ни один из вышеперечисленных
Правильный ответ — в конце статьи.
4. Li Feifei — создательница ImageNet, стоящая у истоков революции ИИ в области изображений
Взрывной рост ИИ в академической среде имеет долгую историю, но в индустрии его можно проследить до конкретного момента: в 2012 году нейросеть глубокого обучения AlexNet добилась впечатляющих успехов в распознавании изображений.
С этого момента искусственный интеллект постепенно вступил в эпоху доминирования глубокого обучения, и за десятилетие ИИ стал горячей темой в нашей жизни.
Однако истоки AlexNet в конечном счёте восходят к ImageNet, созданному Li Feifei в 2009 году.
Li Feifeiродилась в Пекине в 1976 году и выросла в Чэнду; в 12 лет она переехала в США. Поначалу ей было трудно с английским, но за два года она быстро добилась свободного владения языком, проявив при этом сильные математические способности. В 1995 году она получила стипендию для обучения в Princeton University, где по выходным помогала управлять семейной химчисткой.
В 2007 году Li Feifei стала доцентом Princeton University. В то время исследователям компьютерного зрения приходилось писать отдельные алгоритмы для распознавания собак и отдельные — для распознавания кошек.
Интуиция подсказывала Li Feifei, что возможности модели могут быть достаточными, но проблема кроется в данных.
Она хотела создать огромную базу данных с разметкой для каждого возможного объекта на каждом изображении. В то время такой проект вызывал мало интереса.
Сначала Li Feifei привлекла студентов Princeton University к созданиюImageNet, но дело шло медленно. Позже она использовала краудсорсинговые платформы, чтобы нанять работников по всему миру для разметки данных.
«Ведь онлайн-работники хотят зарабатывать деньги самым простым способом, не так ли? — сказала она в интервью Wired. — Как помешать им наугад отмечать 100 изображений панд?» Чтобы решить эту проблему, она включила в разметку контрольные изображения, например фотографии золотистых ретриверов, которые уже были правильно определены как собаки. Если краудсорсеры верно размечали такие изображения, можно было предположить, что они работают добросовестно.
Запущенный ею проект ImageNet изначально собрал 3,2 миллиона изображений, а затем расширился до 15 миллионов. Он дал исследователям возможность сравнивать эффективность различных алгоритмов. Известность AlexNet в 2012 году во многом объясняется успехом в соревновании ImageNet.
Можно сказать, что ImageNet открыла путь развитию глубокого обучения и привела к прорывам в таких областях, как автономное вождение, распознавание лиц и распознавание объектов.
Даже сегодня, когда говорят о прорывах в ИИ, часто спрашивают: «Это его момент ImageNet?»
В последние годы, помимо развития исследований, Li Feifei сосредоточилась на повышении разнообразия и инклюзивности в ИИ, выступая за ресурсы для академической среды, чтобы она не отставала от индустрии.
В 2023 году вышла её книга «The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI», рассказывающая о её научном пути и осмысляющая важные исторические моменты ИИ в этом веке.
5. Niki Parmar — одна из восьми авторов архитектуры Transformer
Бурный рост больших моделей стал заметен широкой публике, возможно, только после появления ChatGPT, но нет сомнений, что начало этой тенденции — статья 2017 года «Attention is All You Need», написанная восемью инженерами Google.
В этой статье была представлена революционная архитектураTransformer, на которой сегодня почти повсеместно строятся крупнейшие компании в сфере ИИ, включая ChatGPT от OpenAI.
Не знаю, как читатели, но я сам поддался заблуждению из-за образа «восьмёрки Transformer» в медиа и думал, что все авторы — мужчины.
Это не так:Niki Parmar, третья соавтор статьи о Transformer, — исследовательница.
Niki Parmar родом из Индии, где она училась на бакалавриате в Indian Institute of Technology Bombay, а затем переехала в США и в 2013 году получила степень магистра информатики в University of Southern California.
Niki заинтересовалась машинным обучением ещё в бакалавриате: «Я прошла массовые открытые онлайн-курсы (MOOC) по машинному обучению и ИИ, которые велиAndrew NgиPeter Norvig, и мне было интересно, какую силу даёт сочетание данных, распознавания образов и оптимизации», — рассказала она в интервью.
После получения диплома в 2015 году она присоединилась к исследовательскому подразделению Google, увлекшись фундаментальными исследованиями. В 2017 году она стала одним из ведущих авторов статьи о Transformer.
О научной работе она сказала: «Поначалу меня постоянно сбивало с толку обилие информации и исследований вокруг. Сосредоточение на конкретной задаче и её изучение вместе с коллегами помогает задавать правильные вопросы».
Вместе с Ashish Vaswani, также выходцем из Индии и первым автором статьи о Transformer, Niki Parmar основала две компании — Adept AI и Essential AI. Сейчас она в основном управляет последней.
Essential AI привлекла в конце прошлого года новый раунд финансирования в размере 56,5 миллиона долларов от технологических гигантовAMD, Google и Nvidia.Adept AIранее привлекла 350 миллионов долларов.
Правильный ответ — B.