Untuk memberikan para ahli yang berfokus pada AI dan orang lain waktu yang layak – dan sudah terlambat – menjadi sorotan, TechCrunch telah menerbitkan serangkaian wawancara yang berfokus pada wanita luar biasa yang telah berkontribusi pada revolusi AI. Kami menerbitkan karya-karya ini sepanjang tahun seiring dengan berlanjutnya ledakan AI, menyoroti proyek-proyek penting yang sering diabaikan. Baca lebih lanjut sejarahnya di sini.
Ditampilkan hari ini: Allison Cohen, manajer proyek AI terapan senior di Mila, sebuah kelompok beranggotakan lebih dari 1.200 peneliti yang berbasis di Quebec yang bekerja di bidang AI dan pembelajaran mesin. Mereka bekerja dengan para peneliti, ilmuwan sosial, dan mitra eksternal untuk mewujudkan proyek AI yang bermakna. Pekerjaan Cohen mencakup alat yang mendeteksi perdagangan manusia, program untuk mendeteksi aktivitas online dari tersangka pelaku perdagangan manusia, dan program pertanian untuk mempromosikan pertanian berkelanjutan di Rwanda.
Sebelumnya, Cohen adalah direktur penemuan produk AI di Global Partnership on Artificial Intelligence, sebuah organisasi yang memimpin pengembangan dan penggunaan AI. Ia juga pernah bekerja sebagai konsultan teknologi AI di Deloitte dan konsultan proyek di Center for International Digital Policy, sebuah wadah pemikir independen Kanada.
Tanya Jawab
Secara singkat, bagaimana Anda memulai AI? Apa yang membuat Anda tertarik pada bidang ini?
Kesadaran bahwa kita dapat memodelkan segalanya secara matematis mulai dari pengenalan wajah hingga negosiasi bisnis mengubah cara saya memandang dunia, menjadikan AI semakin menarik bagi saya. Kebetulan, setelah saya bekerja di bidang AI, saya melihat bahwa kita tidak bisa – dan sering kali tidak seharusnya – menangkap peristiwa semacam ini dengan algoritme.
Saya menemukan proyek ini ketika saya sedang menyelesaikan gelar master dalam urusan internasional di Universitas Toronto. Program ini dirancang untuk mengajarkan siswa untuk mengkaji sistem yang mempengaruhi tatanan dunia – mulai dari makroekonomi hingga hukum internasional hingga psikologi manusia. Setelah mempelajari lebih lanjut tentang AI, saya menyadari pentingnya politik internasional, dan pentingnya mendidik diri saya sendiri mengenai topik tersebut.
Yang membawa saya ke bidang ini adalah kontes esai. Untuk kompetisi tersebut, saya menulis makalah tentang bagaimana obat-obatan psikedelik dapat membantu orang bersaing di pasar kerja yang penuh dengan AI, yang membuat saya memenuhi syarat untuk pergi ke St. Louis. Gallen Symposium tahun 2018 (itu adalah sesi menulis). Panggilan saya, dan partisipasi saya selanjutnya dalam acara tersebut, memberi saya kepercayaan diri untuk terus menekuni passion saya di bidang tersebut.
Pekerjaan apa yang paling Anda banggakan di bidang AI?
Salah satu hal yang bisa saya lakukan adalah membuat kelompok dengan contoh-contoh bias perempuan.
Untuk proyek ini, bekerja dengan dan mengelola tim beragam yang terdiri dari perancang bahasa alami, ahli bahasa, dan peneliti gender sepanjang siklus hidup proyek sangatlah penting. Itu adalah sesuatu yang saya banggakan. Saya melihat secara langsung mengapa proses ini sangat penting untuk membangun proyek yang andal, dan mengapa hal ini tidak dilakukan dengan cukup – ini adalah kerja keras! Jika Anda dapat membantu masing-masing pemangku kepentingan ini berkomunikasi secara efektif lintas disiplin ilmu, Anda dapat memimpin proyek yang menggabungkan tradisi ilmu sosial selama puluhan tahun dan kemajuan dalam ilmu komputer.
Saya juga bangga bahwa proyek ini diterima dengan baik oleh masyarakat. Salah satu makalah kami diterima dengan baik dalam konferensi promosi bahasa di konferensi AI utama, NeurIPS. Selain itu, proyek ini menginspirasi proses serupa yang dijalankan oleh AI Sweden, yang mengadaptasi proyek tersebut agar sesuai dengan sikap dan stereotip gender orang Swedia.
Bagaimana Anda mengatasi tantangan yang dihadapi perusahaan teknologi yang didominasi laki-laki dan, lebih jauh lagi, perusahaan AI yang didominasi laki-laki?
Sangat menyedihkan bahwa di perusahaan-perusahaan terkemuka, kita masih melihat isu gender. Ini bukan hanya tentang perempuan – kita semua kalah. Saya sangat terinspirasi oleh konsep yang disebut “teori sudut pandang feminis” yang saya pelajari dalam buku Sasha Costanza-Chock, “Design Justice”. \
Teori tersebut menyatakan bahwa komunitas tertindas, yang pengetahuan dan pengalamannya tidak mendapatkan manfaat dari peluang yang sama seperti komunitas lainnya, memiliki pengetahuan tentang dunia yang dapat membawa perubahan yang adil dan inklusif. Tentu saja, tidak semua komunitas yang tertindas itu sama, begitu pula pengalaman kemanusiaan di komunitas tersebut.
Meskipun demikian, perspektif yang berbeda dari kelompok-kelompok ini sangat penting untuk membantu kita menavigasi, menantang, dan menyelesaikan segala jenis masalah dan ketidakseimbangan. Inilah sebabnya mengapa kegagalan untuk melibatkan perempuan dapat membuat bidang AI kurang terintegrasi dengan masyarakat umum, sehingga semakin memperkuat kekuatan di luar profesi tersebut.
Dalam kaitannya dengan cara saya bekerja di pekerjaan yang didominasi laki-laki, menurut saya mitra kerja sangat berharga. Agen-agen ini adalah obat dari hubungan yang kuat dan dapat diandalkan. Misalnya, saya cukup beruntung memiliki teman seperti Peter Kurzwelly, yang berbagi keterampilan merekam musiknya untuk membantu saya membuat podcast yang dipimpin oleh wanita berjudul “Dunia yang Kita Bangun”. Podcast ini memungkinkan kami untuk mempromosikan karya lebih banyak perempuan dan orang non-biner di bidang AI.
Nasihat apa yang akan Anda berikan kepada para wanita yang ingin terjun di bidang AI?
Temukan pintu yang terbuka. Tidak harus dibayar, tidak harus pekerjaan, dan bahkan tidak ada hubungannya dengan latar belakang atau pengalaman Anda. Jika Anda dapat menemukan celah, Anda dapat menggunakannya untuk memperluas suara Anda dan membangun dari sana. Jika Anda menjadi sukarelawan, berikan segalanya – ini akan membuat Anda terlihat baik dan mudah-mudahan mendapatkan bayaran untuk pekerjaan Anda lebih cepat.
Tentu saja ada peluang untuk bisa menjadi sukarelawan, dan saya juga ingin mengakuinya.
Ketika saya diberhentikan selama pandemi dan angka pengangguran tinggi di Kanada, sangat sedikit perusahaan yang ingin merekrut talenta AI, dan mereka yang merekrut tidak mencari pelajar internasional yang sudah memiliki pengalaman delapan bulan dalam melamar pekerjaan mereka. . Saat melamar pekerjaan, saya mulai menjadi sukarelawan di organisasi etika AI.
Salah satu proyek yang saya kerjakan sebagai sukarelawan adalah tentang apakah harus ada perlindungan hak cipta untuk karya seni yang dihasilkan oleh AI. Saya menghubungi seorang pengacara di firma hukum AI Kanada untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang area tersebut. Dia menghubungkan saya dengan seseorang di CIFAR, yang menghubungkan saya dengan Benjamin Prud’homme, kepala Tim AI untuk Kemanusiaan Mila. Sungguh menakjubkan membayangkan bahwa melalui beberapa pertukaran teknologi AI, saya belajar tentang peluang karier yang telah mengubah hidup saya.
Tantangan apa yang dihadapi AI seiring perkembangannya?
Saya punya tiga jawaban untuk pertanyaan ini yang agak terkait. Saya pikir kita harus memperhatikan:
- Bagaimana menyelaraskan fakta bahwa AI dirancang untuk meningkatkan skala dan memastikan bahwa alat yang kami buat disesuaikan dengan pengetahuan, situasi, dan kebutuhan lokal.
- Jika kita ingin menciptakan alat yang relevan dengan konteks lokal, kita perlu melibatkan sosiolog dan antropolog dalam perancangan AI. Namun ada banyak jenis insentif dan hambatan lain yang menghambat kerja sama lintas sektor. Bagaimana kita bisa mengatasinya?
- Bagaimana kita dapat mempengaruhi desain lebih dalam daripada sekedar menggabungkan keahlian yang berbeda? Secara khusus, bagaimana kita dapat mengubah insentif sehingga kita dapat menciptakan alat bagi mereka yang paling membutuhkan, dan bukan bagi mereka yang data atau bisnisnya paling menguntungkan?
Hal apa saja yang harus diketahui pengguna AI?
Kegunaan layanan adalah salah satu hal yang menurut saya belum cukup tercakup. Ada banyak jenis AI yang belajar dari materi tertulis dengan menggunakan teknik pembelajaran terawasi. Ketika model bergantung pada data tertulis, ada orang yang harus memasukkannya (misalnya ada yang menambahkan “kucing” pada gambar kucing). Orang-orang ini (narator) seringkali adalah orang-orang yang tertindas. Untuk model yang tidak memerlukan pencatatan data selama pelatihan (seperti halnya dengan beberapa kecerdasan buatan dan jenis kecerdasan buatan lainnya), kumpulan data masih dapat dibuat secara sewenang-wenang karena pengembang sering kali tidak menerima izin atau memberikan kompensasi. atau kredit kepada produsen data.
Saya akan merekomendasikan untuk melihat karya Krystal Kauffman, yang saya senang melihatnya ditampilkan dalam seri TechCrunch. Ia bergerak maju untuk mempromosikan hak-hak pekerja, termasuk upah layak, diakhirinya praktik “penolakan massa”, dan praktik-praktik yang sesuai dengan hak asasi manusia (mengikuti situasi saat ini seperti pemantauan).
Apa cara terbaik untuk merancang AI secara efektif?
Orang sering kali mengacu pada prinsip etika AI untuk membenarkan teknologi mereka. Sayangnya, penilaian yang baik baru dimulai setelah beberapa keputusan diambil, termasuk namun tidak terbatas pada:
- Apa yang sedang kamu bangun?
- Bagaimana kabarmu?
- Bagaimana cara pengirimannya?
Jika Anda menunggu sampai keputusan ini dibuat, Anda akan kehilangan banyak peluang untuk melakukan inovasi kreatif.
Menurut pengalaman saya, cara terbaik untuk menciptakan AI yang andal adalah dengan mengidentifikasi – dari awal proses Anda – bagaimana masalah Anda didefinisikan dan apa yang memenuhi persyaratannya; bagaimana peraturan mendukung atau menantang kekuasaan yang ada; dan area yang akan diberdayakan atau dihilangkan dengan menggunakan AI.
Jika Anda ingin menciptakan solusi yang berarti, Anda perlu mempertimbangkan sistem canggih ini dengan cermat.
Bagaimana cara terbaik bagi investor untuk mendorong AI yang andal?
Tanyakan tentang nilai-nilai tim. Jika nilai-nilai tersebut mungkin sebagian ditentukan oleh masyarakat dan terdapat akuntabilitas kepada masyarakat, maka masyarakat dapat menerapkan praktik-praktik yang bertanggung jawab.
