人工智能领域女性力量正在崛起盘点15位国表里女性AI从业者_美国_起源

2024-12-14 11:47:16 智能助手

在许多人看来，大措辞模型的深入发展，很可能助力 AI 走向通用人工智能的道路。

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在这个过程中，不仅会给万万千万个行业带来深远影响，还会给人们的生产和生活办法带来颠覆性的塑造和转变。

但显而易见的是，这项技能之以是拥有如此广阔的发展前景，离不开背后从业者们的推动。
而这之中，女性的力量不可小觑。

她们或是引领和创新 AI 的发展，或是推动办理 AI 的幻觉、算法偏见等问题，或是加强干系立法，以让 AI 能够缓解社会不平等征象，并真正地为"大众年夜众供应做事……

基于此，适逢今年的国际妇女节来临，DeepTech 特地盘点了以下 15 位在 AI 领域做出主要贡献的女性人物。

（来源：AI 天生）

李飞飞（Fei-Fei Li）——美国斯坦福大学

图丨李飞飞（来源：资料图）

1976 年，她在中国北京出生，后在四川成都终年夜。
15 岁时，她移居美国。
1995 年至 1999 年期间，她在美国普林斯顿大学主修物理专业，同时也学习打算机科学和工程。

随后，李飞飞在于 2005 年得到美国加州理工学院博士学位。
2009 年，她在美国斯坦福大学担当助理教授，并于 2018 年晋升为正教授。

事实上，在 AI 领域，她的紧张贡献在于创建了 ImageNet，后者是一个图像数据库，于 2010 年代推动了打算机视觉的快速发展。

早在 2006 年，李飞飞便开始研究该数据库；2009 年，她在团队和众包事情职员的帮助下，为 320 万张图像添加了标签。

此外，2017 年，她还联合创立非盈利组织 AI4ALL，致力于增加 AI 领域的多样性和原谅性。

据悉，她于 2020 年当选为美国国家工程院院士和美国国家医学院院士，2021 年当选为美国艺术与科学院院士。

史宗玮（Clara Shih）——Salesforce

图丨史宗玮（Clara Shih）（来源：资料图）

她于 1982 年在中国喷鼻香港出生，父亲起初是一名数学教授，后来成为美国阿贡国家实验室的一名电气工程师，母亲则是一名艺术和分外教诲老师。

2005 年，她从美国斯坦福大学毕业，得到打算机科学学士学位和硕士学位。
2006 年，她首次加入总部位于美国旧金山的 Salesforce 公司，领导团队构建运用程序平台。

2009 年，史宗玮离开该公司成立了 Hearsay Systems 公司，帮助金融做事和保险公司以合规的办法利用社交媒体。

2020 年她重返 Salesforce，担当 Salesforce AI 的 CEO，帮助公司在利用新的 AI 技能的同时，最大限度地降落干系风险，让用户能够安全地利用天生式 AI。

这些风险并非微不足道，毕竟就连 ChatGPT 有时都会造成问题，而且除非用户选择退出，否则 OpenAI 可以利用它们输入 ChatGPT 的数据来演习自己的 AI 模型。

南希·徐（Nancy Xu）——Moonhub

图丨南希·徐（Nancy Xu）（来源：资料图）

现年 26 岁的南希·徐，目前是 Moonhub 公司的创始人兼 CEO。
该公司成立于 2022 年 6 月，总部位于美国旧金山湾区。

她希望利用 AI 将公司与顶尖人才联系起来，同时创建一个更公正的招聘流程。

据先容，她在美国斯坦福大学 AI 实验室读博士时就开始了有关该项目的事情，旨在构建为人们供应事情机会的 AI。

据理解，招聘方能够哀求 Moonhub 的 AI 代理来筛选某个职位的候选人，并在几分钟内查看选项列表。

然后，还可以根据特定需求提出问题，以进一步缩小搜索范围，比如针对具有不同履历水平或者特定技能闇练程度的候选人。

可以看出，该工具有利于帮助招聘团队探求更加多样化的候选人，并标记出潜在的、有偏见的搜索。
目前，该工具已经被环球 100 多家公司利用。

钟苏文（Sougwen Chung）——Scilicet

图丨钟苏文（Sougwen Chung）（来源：资料图）

她是一位华裔加拿大艺术家和研究员，也是 Scilicet 事情室的创始人兼艺术总监。

在探索 AI 艺术之前，她创作了许多线条流畅的抽象艺术作品。
后来，她基于数十年的画作演习了一个神经网络，并开拓了能够实时绘画的机器人。

详细来说，当她画一条线时，机器人会在模拟的根本上，用新的想法和图案将其向外延伸。

这些前辈的机器人不仅可以从她过去的艺术作品中吸取履历，还能感知到她目前的精神状态。

也便是说，机器人可以与她的脑电图数据和阿尔法脑电波相连接，当后者进入冥想流动状态时，前者能够更加积极地作画。

据理解，最近她和团队紧张在利用 3D 动作捕捉系统来创作雕塑，并研究如何利用微生物电池等替代能源为他们的系统供电。

林咏华——北京智源人工智能研究院

图丨林咏华（来源：资料图）

她出生于 1971 年，在西安交通大学先后得到学士和硕士学位，曾担当 IBM 中国研究院首位女性院长，同时也是 IBM 环球精彩工程师。

目前，她担当北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师，IEEE 女工程师协会北京分会主席，IEEE 女工程师亚太区领导组成员。

作为引领环球 AI 系统的创新者之一，她已经在系统架构、云打算、打算机视觉等领域拥有 18 年的研究履历，不仅得到超过 50 个环球专利，还获评 2019 年福布斯中国 50 位科技领导女性。

据理解，她不但鼓励那些致力于从事打算机领域的年轻人，积极探索 AI 和多个行业领域的结合，还提倡更多女性加入对 AI 的研究中，用她们特有的视角共同推动将 AI 技能发展得更加完善。

阿隆德拉·纳尔逊（Alondra Nelson）——白宫科技政策办公室

图丨阿隆德拉·纳尔逊（Alondra Nelson）（来源：资料图）

1968 年出生的她，是一位美国学者、政策顾问、非营利组织管理者和作家。

2021 年至 2023 年，她担当拜登总统的副助理和白宫科技政策办公室卖力科学与社会事务的首席副主任。
2022 年 2 月至 10 月，她履行主任职责。

作为第一位领导白宫科技政策办公室的非裔美国人和第一位黑人女性，她于 2022 年 10 月监督发布了《人工智能权利法案蓝图》。

该文件虽然不具有法律约束力或可实行性，但提出了一个框架。
而她希望 AI 培植者和政策制订者都能遵守该框架，以确保 AI 真正为"大众年夜众做事，而不仅仅给科技行业带来福音。

不仅如此，她还希望这份文件能够匆匆使美国国会尽快起草并通过 AI 立法。

据悉，她于 2023 年 2 月离开白宫，但仍担当多个有影响力的职位，比如美国普林斯顿大学高档研究院社会科学学院哈罗德·F·林德（Harold F. Linder）主席。

丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）——Anthropic

图丨丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）（来源：资料图）

她和哥哥达里奥·阿马代（Dario Amadei）曾供职于 OpenAI，2021 年联合创办环球顶尖 AI 实验室 Anthropic，希望能够在根本研究方面取得进展，并构建更强大、更通用和更可靠的 AI 系统。

详细来说，Anthropic 开展了“机制可阐明性”研究，旨在帮助开拓者深入理解 AI 系统内部的实际运作情形。
毕竟，仅凭 AI 模型的文本输出，无法真正反响出系统的内在事情事理。

其余，该公司还开拓了一种能够实现 AI 系统对齐的新方法，并将其融入进谈天机器人 Claude2 中，后者是 GPT-4 最有力的竞争对手。

须要解释的是，该方法许可开拓者向 AI 贯注灌注一套成文的代价不雅观，而不是让其通过人类反馈强化学习来进行不完美的设定。

安娜·马坎朱（Anna Makanju）——OpenAI

图丨安娜·马坎朱（Anna Makanju）（来源：资料图）

在她成为 OpenAI 环球事务副总裁之前，曾在 Facebook 从事技能监视事情，也在美国普林斯顿大学任教。
并且，她还在奥巴马政府事情了八年，担当副总统拜登的政策顾问。

2021 年 9 月，安娜·马坎朱加入 OpenAI，并在 ChatGPT 问世之后的一年里，和 CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）一同与天下各国的领导人会面，并就如何应对这一迅速崛起的技能向他们供应建议。

“每个人都在努力取得这种平衡，既确保创新仍旧可行，又拥有确保创新顺利进行所需的‘护栏’。
”她对媒体说。

担保 AI 技能能够真正地得到每个人的监管，正是她事情的主要组成部分。
对此，她一贯尽可能地采纳协作的方法。

可以预见的是，在不远的未来，无论天下各地涌现什么 AI 法规，她都可能在个中做出自己的贡献。

莱拉·易卜拉欣（Lila Ibrahim）——谷歌 DeepMind

图丨莱拉·易卜拉欣（Lila Ibrahim）（来源：资料图）

她目前担当谷歌 DeepMind 的首席运营官，后者是一家 AI 企业，于 2014 年被谷歌收购。

由于她曾经在英特尔、Kleiner Perkins 和 Coursera 等公司供职，因此这些履历有利于她管理 DeepMind 的日常运营，并领导公司的任务和管理事情。

自 DeepMind 成立以来，业界就开始关注如何开拓安全的 AI 系统。
虽然该公司也曾开拓过类似于 ChatGPT 的技能，但却由于担心它可能给出与事实不符的答案，而不打算发布它。

2023 年 5 月，她与该公司创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和谢恩·莱格（Shane Legg）签署了一份声明，宣告 AI 带来的风险该当像盛行病和核战役的风险一样受到重视。
目前，她卖力减少这些风险。

阿贝巴·伯汉（Abeba Birhane）——Mozilla 基金会

图丨阿贝巴·伯汉（Abeba Birhane）（来源：资料图）

她出生于非洲埃塞俄比亚，专注于繁芜自适应系统、机器学习、算法偏差和批驳种族研究的交叉领域。
目前，她是 Mozilla 基金会可信人工智能高等研究员。

显而易见，AI 模型正在基于越来越大的数据集演习而成，而这些数据集是从互联网中网络的。

但她意识到，在这些数据集从数百万条增长至数十亿条的过程中，很少有人系统地检讨它们之中是否存在有害材料，而这可能导致 AI 在构造上变得种族主义、性别歧视和其他偏见。

基于此，她和团队首创了一门新学科，即审核可以公开访问的 AI 演习数据集。

她和团队创造，在更大的数据集上演习的 AI 模型，更有可能表现出有害的偏见和刻板印象。
并且，随着数据集规模的扩大，这些问题也会变得更加严重。

玛格丽特·米切尔（Margaret Mitchell）——Hugging Face

图丨玛格丽特·米切尔（Margaret Mitchell）（来源：资料图）

她是致力于研究机器学习中的算法偏差和公正性。
2005 年，她得到美国里德学院学士学位；2009 年得到美国华盛顿大学硕士学位；2013 年得到英国阿伯丁大学博士学位。

2016 年，她开始供职于谷歌，在此期间与蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）共同创立并联合领导谷歌 AI 道德团队。

两人在 2020 年揭橥了一篇论文，提出大措辞模型加剧了社会不平等，部分缘故原由是企业决定将规模置于安全之上。

后来，她离开谷歌，加入 AI 初创公司 Hugging Face，现任首席 AI 伦理科学家。
在该公司，她专注于确保开源 AI 可以带来尽可能多的好处，并尽可能地减少危害。

值得一提的是，她还是 Widening NLP 的创始人，该组织旨在增加从事自然措辞处理事情的女性和少数族裔的比例。

凯特·卡洛特（Kate Kallot）——Amini

图丨凯特·卡洛特（Kate Kallot）（来源：资料图）

她是 Amini的创始人兼 CEO，这是一家 AI 初创公司，致力于办理非洲环境数据稀缺的问题。

而在创立这家公司之前，她曾在英伟达、英特尔和 Arm 等科技公司领导 AI 创新方面拥有十多年履历，提出了一些能够推动社会影响和社会变革的尖端技能办理方案。

据理解，Amini 紧张利用卫星成像和 AI 来网络和处理环境数据，以理解精确到平方米的地面上发生的详细情形。

这些数据不但可以帮助解锁能够养活环球居民的发展办法，由于景象变革正在对当今的粮食生产和供应造成毁坏，还能让保险公司更有信心地为小庄家们供应保单，保护后者在发生最严重的景象干系事宜时免受财务丢失。

“如果我们达到了目标水平，几年后你就会看到一个截然不同的非洲。
”她对媒体说。

凯特·克劳福德（Kate Crawford）——微软研究院

图丨凯特·克劳福德（Kate Crawford）（来源：资料图）

现年 51 岁的她，目前是美国南加州大学安纳伯格分校教授兼微软研究院首席研究员。

在过去二十年里，她紧张研究大规模数据系统对环境的影响，以及它们是如何影响我们的社会和政治体系。

她曾经撰写了一本关于 AI 对环境影响的书本《人工智能舆图集》，提出 AI 是 21 世纪的采掘业，它事情的唯一办法便是提取大量数据、人力和社会资源，包括能源、水和矿物，而在天生式 AI 出身之后，它的浸染乃至会更加放大。

其余，她也联合创立了美国研究机构 AI Now Institute，以研究 AI 的社会影响和解决科技行业权力集中问题的政策研究。

目前，她从社会学、历史、法律和技能等角度出发，研究天生式 AI 将如何产生巨大的影响。

伊尼奥鲁瓦·黛博拉·拉吉（Inioluwa Deborah Raji）——Mozilla 基金会

图丨伊尼奥鲁瓦·黛博拉·拉吉（Inioluwa Deborah Raji）（来源：资料图）

她是一位加拿大打算机科学家和活动家，目前担当 Mozilla 基金会研究员，致力于算法偏差、算法审计等领域。

她的事情重点是开拓方法，来审计创建 AI 公司内部和外部的 AI 系统，以避免 AI 技能中存在的性别和种族偏见。

例如，她曾和谷歌的道德人工智能团队互助，为 AI 系统引入更加全面的内部评估流程。

她也联合算法正义同盟，为后者的“性别阴影”审计项目制订了“外部审计”策略。

据理解，该项目评价了 AI 性别分类工具的准确性，这些工具由 IBM、微软等公司开拓，可用于图像分类、人脸识别等诸多领域。

艾米丽·M·本德（Emily M. Bender）——美国华盛顿大学

图丨艾米丽·M·本德（Emily M. Bender）（来源：资料图）

自 2003 年起，她就一贯在美国华盛顿大学任教，目前担当措辞学系教授、打算措辞学实验室主任等职务。

而早在 ChatGPT 涌现之前，她就已经成为机器学习神话的冲破者，不仅肃清了该领域对 AI 功能的过分承诺，还反对这些系统会变得完备智能的想法。

“你不能指望机器学习系统能够学习演习数据中没有的东西，否则便是在期待邪术。
”她对媒体说。

她一贯在研究大措辞模型会带来的直接风险，比如加剧偏见，污染信息生态系统；在解析英语以外的措辞方面，常日没有太精良的表现。

因此，当这些模型被构建到关键根本举动步伐中时，会给非英语利用者带来风险。

据理解，她的事情帮助塑造了立法者对 AI 偏见和监管必要性的意见。

正是以这些 AI 领域女性人物为代表的从业者，为 AI 的发展和完善做出了显著的贡献。
以是，在这个专属于妇女的分外日子里，她们值得被更好地纪念。
借此机会也祝福所有女性读者节日快乐！

参考资料：

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https://www.linkedin.com/in/sougwenchung?challengeId=AQHYiDrZ9lBM1AAAAY4CEAwpLIeZGxVcawLyJngqPkBB41hDStNcbuuM89xgpaL7C5IGJQiXbRCV0WHl17tyKmTZJOQOE2Qwww&submissionId=acfc7045-f91e-b917-bf2b-e53456f8c751&challengeSource=AgFgo5UzEYG0FQAAAY4CECX1b4_YAgx2_qCgTmIOzX1cJI-5gB8qPNDo6BAHX7g&challegeType=AgGGbWcnS7Ae0gAAAY4CECX4ZplUAh8IM7-suZIp8BNGPSaI0Kv6bZk&memberId=AgG6ry02WJZe0gAAAY4CECX6P7-hCHmWogm0E3MKMftHvnI&recognizeDevice=AgEf_DMy5X-nZwAAAY4CECX9xtDNyzUC9CiYBlwMTPMzfcUMcf-F

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