Siekdama, kad į dirbtinį intelektą orientuotos moterys akademikės ir kitos galėtų dėmesio centre, „TechCrunch“ pradeda interviu seriją, skirtą nuostabioms moterims, prisidėjusioms prie AI revoliucijos.
Sarah Bitamazire yra parduotuvių patarėjų įmonės „Lumiera“ vyriausioji politikos pareigūnė, kur ji taip pat padeda rašyti informacinį biuletenį „Lumiera Loop“, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas dirbtinio intelekto raštingumui ir atsakingam AI pritaikymui.
Prieš tai ji dirbo patarėja politikos klausimais Švedijoje, daugiausia dėmesio skirdama lyčių lygybei, užsienio reikalų teisės aktams ir saugumo bei gynybos politikai.
Trumpai, kaip pradėjote dirbti dirbtinio intelekto srityje? Kas tave patraukė šioje srityje?
AI surado mane! Dirbtinis intelektas daro vis didesnį poveikį sektoriams, kuriuose esu labai įsitraukęs. Man tapo būtina suprasti AI vertę ir su ja susijusius iššūkius, kad galėčiau teikti patikimus patarimus aukšto lygio sprendimus priimantiems asmenims.
Pirma, gynybos ir saugumo srityse, kur AI naudojamas moksliniams tyrimams ir plėtrai bei aktyviam karui. Antra, meno ir kultūros srityse kūrėjai buvo tarp grupių, kurios pirmiausia pamatė AI pridėtinę vertę ir iššūkius. Jie padėjo atskleisti iškilusias autorių teisių problemas, pavyzdžiui, vykstančią bylą, kai keli dienraščiai paduoda į teismą OpenAI.
Jūs žinote, kad kažkas daro didžiulį poveikį, kai lyderiai, turintys labai skirtingą išsilavinimą ir skausmo taškus, vis dažniau klausia savo patarėjų: „Ar galite mane informuoti apie tai? Visi apie tai kalba“.
Kokiu darbu AI srityje labiausiai didžiuojatės?
Neseniai dirbome su klientu, kuris bandė integruoti dirbtinį intelektą į savo tyrimų ir plėtros darbo srautus, tačiau jam nepavyko. „Lumiera“ sukūrė dirbtinio intelekto integravimo strategiją su planu, pritaikytu jų konkretiems poreikiams ir iššūkiams. Kuruojamo dirbtinio intelekto projektų portfelio, struktūrinio pokyčių valdymo proceso ir lyderystės, pripažinusios daugiadisciplininio mąstymo vertę, derinys padarė šį projektą didžiulės sėkmės.
Kaip sprendžiate vyrų dominuojamos technologijų pramonės ir, tuo labiau, vyrų dominuojamos AI pramonės iššūkius?
Labai aiškiai paaiškindamas, kodėl. Aš aktyviai dalyvauju AI pramonėje, nes yra gilesnis tikslas ir problema, kurią reikia išspręsti. „Lumiera“ misija – teikti išsamias gaires lyderiams, kad jie galėtų priimti atsakingus sprendimus su pasitikėjimu technologijų eroje. Šis tikslo jausmas išlieka toks pat, nepaisant to, kurioje erdvėje judame. Dominuoja vyrai ar ne, dirbtinio intelekto pramonė yra didžiulė ir vis sudėtingesnė. Niekas negali matyti viso vaizdo, todėl mums reikia daugiau perspektyvų, kad galėtume mokytis vieni iš kitų. Egzistuojantys iššūkiai yra didžiuliai, ir mes visi turime bendradarbiauti.
Ką patartumėte moterims, norinčioms patekti į AI sritį?
Įėjimas į AI yra tarsi išmokti naują kalbą arba išmokti naujų įgūdžių. Ji turi didžiulį potencialą spręsti įvairių sektorių iššūkius. Kokią problemą norite išspręsti? Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas gali būti sprendimas, tada susitelkite į šios problemos sprendimą. Mokykitės toliau ir susisiekite su žmonėmis, kurie jus įkvepia.
Kokios yra pačios aktualiausios problemos, su kuriomis susiduria dirbtinis intelektas vystantis?
Spartus dirbtinio intelekto vystymosi greitis yra savaime problema. Manau, kad šio klausimo dažnai ir reguliarus uždavimas yra svarbi norint sąžiningai naršyti dirbtinio intelekto erdvėje. Tai darome kiekvieną savaitę Lumieroje mūsų naujienlaiškyje.
Štai keletas, kurie šiuo metu yra svarbiausi:
- AI aparatinė įranga ir geopolitika: Viešojo sektoriaus investicijos į dirbtinio intelekto aparatinę įrangą (GPU) greičiausiai padidės, nes vyriausybės visame pasaulyje gilins savo dirbtinio intelekto žinias ir imsis strateginių ir geopolitinių veiksmų. Kol kas judėjimas vyksta iš tokių šalių kaip JK, Japonija, JAE ir Saudo Arabija. Tai erdvė stebėti.
- AI etalonai: Kadangi ir toliau labiau pasitikime dirbtiniu intelektu, labai svarbu suprasti, kaip vertiname ir palyginame jo našumą. Norint pasirinkti tinkamą modelį konkrečiam naudojimo atvejui, reikia atidžiai apsvarstyti. Geriausias jūsų poreikius atitinkantis modelis nebūtinai yra lyderių lentelės viršuje. Kadangi modeliai taip greitai keičiasi, svyruos ir etalonų tikslumas.
- Subalansuokite automatizavimą su žmogaus priežiūra: Tikėkite ar ne, per daug automatizuoti yra dalykas. Sprendimams priimti reikia žmogaus sprendimo, intuicijos ir konteksto supratimo. To negalima pakartoti naudojant automatizavimą.
- Duomenų kokybė ir valdymas: Kur geri duomenys?! Duomenų srautai į organizacijas, visoje ir iš jos kas sekundę. Jei tie duomenys yra prastai valdomi, jūsų organizacija neturės naudos iš AI. Ir ilgainiui tai gali būti žalinga. Jūsų duomenų strategija yra jūsų AI strategija. Duomenų sistemos architektūra, valdymas ir nuosavybė turi būti pokalbio dalis.
Kokias problemas AI naudotojai turėtų žinoti?
- Algoritmai ir duomenys nėra tobuli: Kaip vartotojui, svarbu būti kritiškam ir aklai nepasitikėti rezultatais, ypač jei naudojate technologiją tiesiai iš lentynos. Viršuje esančios technologijos ir įrankiai yra nauji ir tobulinami, todėl turėkite tai omenyje ir pridėkite sveiko proto.
- Energijos suvartojimas: didelių AI modelių mokymo skaičiavimo reikalavimai kartu su energijos poreikiais, reikalingais eksploatuoti ir aušinti reikiamą aparatūros infrastruktūrą, lemia didelį elektros energijos suvartojimą. „Gartner“ prognozavo, kad iki 2030 m. dirbtinis intelektas gali sunaudoti iki 3,5 % pasaulio elektros energijos.
- Mokykite save ir naudokitės įvairiais šaltiniais: AI raštingumas yra svarbiausias dalykas! Kad galėtumėte tinkamai panaudoti AI savo gyvenime ir darbe, turite turėti galimybę priimti pagrįstus sprendimus dėl jo naudojimo. AI turėtų padėti jums priimti sprendimus, o ne priimti sprendimą už jus.
- Perspektyvinis tankis: Turite įtraukti žmones, kurie tikrai gerai išmano savo problemų erdvę, kad suprastumėte, kokius sprendimus galima sukurti naudojant AI, ir tai daryti per visą AI kūrimo gyvavimo ciklą.
- Tas pats pasakytina ir apie etiką: Tai nėra kažkas, ko galima pridėti „ant“ AI produkto, kai jis jau buvo sukurtas – etiniai sumetimai turi būti įtraukti anksti ir viso kūrimo proceso metu, pradedant nuo tyrimo etapo. Tai daroma atliekant socialinio ir etinio poveikio vertinimus, mažinant šališkumą ir skatinant atskaitomybę bei skaidrumą.
Kuriant dirbtinį intelektą, labai svarbu pripažinti organizacijos įgūdžių ribotumą. Spragos yra augimo galimybės: jos leidžia nustatyti prioritetus sritims, kuriose reikia ieškoti išorės ekspertų ir sukurti patikimus atskaitomybės mechanizmus. Reikėtų įvertinti visus veiksnius, įskaitant esamus įgūdžius, komandos pajėgumus ir turimus piniginius išteklius. Šie veiksniai, be kita ko, turės įtakos jūsų AI planui.
Kaip investuotojai galėtų geriau siekti atsakingo AI?
Visų pirma, kaip investuotojas, jūs norite įsitikinti, kad jūsų investicija yra tvirta ir tęsiasi laikui bėgant. Investavimas į atsakingą AI tiesiog apsaugo finansinę grąžą ir sumažina riziką, susijusią, pvz., su pasitikėjimu, reguliavimu ir su privatumu susijusiomis problemomis.
Investuotojai gali siekti atsakingo DI, žiūrėdami į atsakingo AI vadovavimo ir naudojimo rodiklius. Aiški AI strategija, atsakingi dirbtinio intelekto ištekliai, paskelbta atsakinga AI politika, tvirta valdymo praktika ir grįžtamojo ryšio su žmonėmis integravimas yra veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti. Šie rodikliai turėtų būti patikimo deramo patikrinimo proceso dalis. Daugiau mokslo, mažiau subjektyvaus sprendimų priėmimo. Atsisakyti neetiškos AI praktikos yra dar vienas būdas skatinti atsakingus dirbtinio intelekto sprendimus.