vendredi, novembre 29, 2024

Les femmes dans l’IA : Krystal Kauffman, chercheuse au Distributed AI Research Institute

Pour donner aux universitaires spécialisées dans l’IA et à d’autres leur temps bien mérité – et attendu – sous les projecteurs, TechCrunch lance une série d’entretiens axés sur des femmes remarquables qui ont contribué à la révolution de l’IA. Nous publierons plusieurs articles tout au long de l’année, à mesure que le boom de l’IA se poursuit, mettant en lumière des travaux clés qui restent souvent méconnus. Lisez plus de profils ici.

Krystal Kauffman a travaillé comme organisatrice de campagnes politiques et thématiques pendant une décennie avant de poursuivre des études en géologie. Elle s’est ensuite tournée vers le travail à la demande, ce qui l’a conduite à Turkopticon, une organisation à but non lucratif dédiée à la lutte pour les droits des travailleurs à la demande, en particulier ceux qui utilisent la plateforme Mechanical Turk (AMT) d’Amazon.

Aujourd’hui organisatrice principale de Turkopticon, Kauffman a récemment commencé comme chercheuse au Distributed AI Research Institute (DAIR), travaillant aux côtés d’autres pour construire – selon ses mots – « une communauté de travailleurs unis pour réparer les torts des grandes technologies ». plateformes de marché.

Questions et réponses

En bref, comment avez-vous débuté dans IA? Qu’est-ce qui vous a attiré dans le domaine ?

Dans En 2015, je suis tombé malade et je ne pouvais pas travailler en dehors de chez moi. Pendant que les médecins essayaient de mettre les choses au clair, j’ai découvert la plateforme AMT. Au cours des deux années suivantes, j’ai pu subvenir à mes besoins en travaillant sur les données dans lequel j’ai accompli des tâches qui ont aidé à programmer IA, créez des LLM, etc. Au cours de mon travail sur AMT, je suis devenu très passionné par la résolution des problèmes liés à la plateforme et par l’adoption de l’éthique du travail sur les données. dans général.

De quel travail êtes-vous le plus fier (dans le IA champ)?

Lorsque j’ai commencé à travailler sur les données il y a neuf ans, très peu de gens savaient qu’il existait une main-d’œuvre mondiale qui programmeait tranquillement des appareils intelligents, développait IA et créer des ensembles de données depuis leur domicile. Au cours des dernières années, j’ai parlé de cette main-d’œuvre et des défis éthiques liés au travail sur les données à travers des entretiens, des panels de conférences, des articles, des forums, en aidant les législateurs, des allocutions, des ateliers et sur les réseaux sociaux. C’est un honneur d’être dans une position dans que je peux aider à éduquer le grand public, les dirigeants du Congrès et les défenseurs des droits du travail sur cette main-d’œuvre et tout ce qui l’accompagne.

Comment relever les défis du secteur technologique à prédominance masculine et, par extension, du secteur à prédominance masculine ? IA industrie?

Je me considère très chanceux car je bénéficie d’un excellent système de soutien qui comprend mes collègues et mentors. Je choisis de m’entourer de personnes qui souhaitent voir réussir les femmes et les personnes non binaires. Mes mentors sont femmes et je demande également conseil à des hommes qui me soutiennent. Il faut cependant continuer à dénoncer les inégalités et à faire avancer le débat pour y remédier.

Quels conseils donneriez-vous à femmes cherchant à entrer dans le IA champ?

Je dirais à toute femme souhaitant entrer dans le IA terrain pour y aller ! Trouver un ou plusieurs bons mentors est très important. Regardez les nombreux forts femmes et les gens non binaires dans le terrain pour obtenir des conseils en cas de besoin. Forgez des relations avec des hommes qui vous soutiennent. Enfin, n’ayez pas peur de prendre la parole. Les bonnes idées naissent en affrontant certaines des questions les plus difficiles !

Quels sont les problèmes les plus urgents auxquels sont confrontés IA au fur et à mesure de son évolution ?

L’un des problèmes les plus urgents auxquels est confrontée l’évolution de IA est l’accessibilité. Qui a accès aux outils ? Qui fournit les données et assure la maintenance du système ? À qui profite IA? Quelles populations sont laissées pour compte et comment pouvons-nous changer cela ? Comment sont traités les travailleurs derrière le système ?

L’autre problème que je soulèverais ici serait celui de la partialité. Comment créer des systèmes totalement exempts de préjugés ?

Quels sont les problèmes IA les utilisateurs devraient-ils en être conscients ?

Je dirais toujours aux utilisateurs de regarder comment les travailleurs se forment IA sont traités. C’est un indicateur de tant de choses.

Quelle est la meilleure façon de construire de manière responsable L’IA ?

Il est impératif d’impliquer les populations sous-représentées dans la création de IA. Les personnes qui seront touchées par la technologie devraient toujours avoir une place à la table. De même, la création de IA la législation doit impliquer les travailleurs des données. Ils constituent le fondement de ces systèmes et avoir un débat sans eux serait irresponsable.

Comment les investisseurs peuvent-ils mieux promouvoir une IA?

Je dirai simplement ce que j’ai dit : rien n’est réglé dans pierre. Nous ne sommes pas obligés d’accepter ce qui nous est présenté. La seule façon d’améliorer les choses est de s’exprimer et d’agir. Recherchez d’autres organisations qui œuvrent en faveur d’une IA. Remettez en question les conditions de travail, la mise en œuvre, l’utilisation, etc. Remettez en question tout ce qui semble injuste ou irresponsable.

Source-146

- Advertisement -

Latest