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    這五位女性,正在改變 AI 行業

    摘要

    如果你和我一樣,看到 Transformer 八子這種表述,就默認他們都是男性,今天是重新檢查自己的 bias 的時候了。

    很遺憾,這個世界的媒體資源并不總是按照重要性平均分配的。

    同樣在推進科技前沿,在大眾認知中,開發出擊敗人類棋手的 AlphaGo 和或許能讓人類潛在受益無窮的 AlphaFold 的 DeepMind 的領導者 Demis Hassabis,就不如上演了一場宮斗大戲的 OpenAI 領導者 Sam Altman 出名。

    而他們兩個加在一起,可能也沒有嘗試投資他們兩個公司失敗的馬斯克出名。

    馬斯克無疑是杰出的。不過,他得到的媒體資源,要遠遠超過與他同等杰出的人,而與他相關的新聞,即使重要性不高,往往也能獲得新聞頭條——在馬斯克接手推特之前,我真的不記得曾在科技新聞中頻頻看到推特的一次次小更新!只是可能哦!

    馬斯克敢做,也敢說。每有一個像馬斯克這樣的網紅企業家,總會有十個 Demis Hassabis 這樣低調做事的推進者,只在業界享有名望,而在大眾領域不被熟知。

    而如果談到女性,這樣的情形往往更加嚴重。女性科技工作者往往背著雙重 debuff,一方面,女性科技工作者往往個性低調,而另一方面,女性面臨著來自社會的結構性的不利因素。

    在做同樣的事情的時候,女性的科學成就,往往被人們忽視,而被歸功于與她們同時工作的男性同事——這件事早已被人們發現,并被命名為馬蒂爾達效應。

    比如,想到編程與人工智能,有多少人能馬上意識到,人類歷史上最早的計算機程序是由 Ada Lovelace,一位女性撰寫的,而 AI 方向的第一本教科書,來自 Elaine Rich,一位女性呢?長期關注 AI 領域的人,又有多少人能脫口而出幾位 AI 領域的杰出女性呢?

    沒有關系,在做這個選題之前,我也無法馬上講出很多個這樣的杰出女性,但這并不代表沒有杰出的女性科技工作者正在從事 AI 行業。這正是國際婦女節的意義。

    在 3 月 8 日這一天,讓我們花幾分鐘,了解五位杰出的女性 AI 研究者和創業者。

    李飛飛,創建 ImageNet,引發圖像 AI 大爆發

    AI 領域的大爆炸,在學界有著連貫的歷史,而在產業界,幾乎可以追溯到一個時刻:2012 年,深度學習網絡 AlexNet,在圖片識別上達到了極高的成功率。

    人工智能從此逐漸進入深度學習主導的時代,十年內,人工智能也因此變成了我們每個人生活中的熱詞。

    而 AlexNet 的提出,往前推導,歸根結底,要來到李飛飛在 2009 年建立的 ImageNet。

    李飛飛 1976 年出生在北京,在成都長大。12 歲那年,李飛飛搬去了美國生活。當時,她幾乎不會講英語,在兩年內,她迅速達到了極強的英語水平,同時展現出了很強的數學能力。1995 年,她靠獎學金進入普林斯頓大學,當時她幾乎每個周末都要回家,幫助家人打理借錢開張的干洗店。

    2007 年,李飛飛成為普林斯頓大學的助理教授。在那個時候,計算機視覺領域的科研人員,通常需要專門編寫一套算法來辨識狗,再編寫另一套算法來辨識貓。

    李飛飛的直覺是:模型能力可能是足夠的,問題在于數據。

    李飛飛 | 圖片來源:Youtube 頻道 National Geographic Society

    她想要創建一個巨大的數據庫,為每個圖片中的每個可能物體,都加上標簽。當時,這樣的項目,幾乎無人問津。

    她先是讓普林斯頓的學生做兼職來建立 ImageNet,但進展緩慢,后期她使用眾包平臺,讓世界各地的兼職共同來做數據標注。

    「在線工人,他們的目標是用最簡單的方法賺錢,對吧?」她在 Wired 對她的采訪中說。如果你讓他們從 100 張圖片中選擇熊貓,怎樣才能阻止他們亂點一氣呢?因此,她嵌入并跟蹤了一些圖像,例如已經正確識別為狗的金毛獵犬的照片,作為對照組。如果眾包的工人可以正確標記這些圖像,那就可以認為他們在誠實地工作。

    她開啟的 ImageNet 項目,最初收集了 320 萬張圖片,后來增加到 1500 萬張。正是在這樣的數據庫上,科研人員可以有一個比較誰的算法更加厲害的機會。而 2012 年的 AlexNet,也正是在 ImageNet 挑戰賽中,一舉成名。

    可以說,ImageNet 為深度學習的進步鋪平了道路,自動駕駛汽車、面部識別、物體識別等等領域,都是從 ImageNet 開始的。

    直到今天,當人們提到人工智能某領域的數據突破,還常常會用,「這是它的 ImageNet 時刻嗎?」來形容。

    近年來,除了仍在推進科研工作外,李飛飛還在關注增加人工智能的多樣性和包容性,為人工智能學界爭取資源,而不使學界落后于工業界。

    2023 年,她的著作《我眼中的世界:AI 時代黎明時刻的好奇心、探索和發現》出版,書里講述了她親身經歷的科學故事,以及她對本世紀的 AI 重大歷史時刻的解讀。

    Niki Parmar,Transformer 架構的八位作者之一

    大模型浪潮出現在公眾視野里,或許是 ChatGPT 出現之后,但是大模型浪潮的源起,毫無疑問,來自于 2017 年八位來自谷歌的工程師,撰寫的論文「Attention is All You Need」。

    這篇論文提出了跨時代的 Transformer 架構,目前我們看到的領先 AI 公司,包括 OpenAI 的 ChatGPT,幾乎都是建立在 Transformer 的架構基礎上。

    不知道讀者如何,但我確實曾經一度被媒體中的「Transformer 八子」誤導過,認為其中的作者都是男性。

    并不是這樣的,Transformer 的第三作者,Niki Parmar,就是一位女性研究員。

    Niki Parmar 接受采訪 |圖片來源:YouTube 頻道 IIT Bayarea

    Niki Parmar 來自印度,本科在印度的浦那計算機技術學院就讀,2013 年才到美國南加州大學攻讀計算機科學方向的碩士學位。

    Niki 在本科時代就開始對機器學習感興趣:「我參加了 Andrew Ng 和 Peter Norvig 開設的關于 ML 和 AI 的慕課(MOOC),當時就對數據、模式匹配和優化的組合力量感到好奇?!挂淮尾稍L中她講到。

    2015 年畢業后,她進入谷歌的研究機構,開始對純粹的研究感興趣。而 2017 年,她就成為了 Transformer 的核心作者之一。

    對于研究,她表示「一開始,周圍的大量信息和研究不斷讓我不知所措。關注一個特定的問題,和同行一起探索,能夠幫助你提出正確的問題?!?/p>

    Niki Parmar 與同為印度裔的 Ashish Vaswani,也是 Transformer 論文的一作,共同成立過兩家公司,Adept AI 和 Essential AI。目前主要管理后一家公司。

    Essential AI 去年年底獲得了科技巨頭 AMD、谷歌和 Nvidia 的 5650 萬美元新一輪融資。而 Adept AI 此前拿到了 3.5 億美元的融資。

    Daniela Amodei,世界第二的大模型公司 Anthropic 的聯合創始人

    前兩天,Anthropic 的模型,宣稱超越了 OpenAI 的 GPT-4 能力,著實火了一把。

    關于 Anthropic 的報道,通常會提到 Anthropic 由七名從 OpenAI 辭職的研究人員組建,或者提到 Anthropic 的 CEO 來自 OpenAI,而有意無意地淡化了 Daniela Amodei——Anthropic 的總裁,也是 Anthropic 的兩位聯合創始人之一。

    事實上,Anthropic 是由 Daniela Amodei 和 Dario Amodei 聯合創立的,他們之間是兄妹的關系。此次 Anthropic 發布的新的大模型,在許多電視媒體采訪中,是由 Daniela 主外發布的。

    在宣講 Anthropic 的不同時,Anthropic 通常會提到它比 OpenAI 更加關注人工智能系統與人類價值觀「保持一致」,而 Daniela Amodei 正是前 OpenAI 安全與政策副總裁。

    Daniela 接受采訪 | 圖片來源:YouTube Notion 頻道

    Daniela 是意大利裔,成長于舊金山。

    她的工作經歷相對多元。大學時,她同時獲得了英國文學、政治和音樂文學學士學位。而前期她的工作,更多在政治領域和非政府組織領域,擁有很強的管理技能。

    2013 年,她選擇加入了 2010 年剛剛成立的 Stripe——當時 Stripe 仍然是一家小公司,而目前,估值已達到 500 億美金,巔峰時估值超過 SpaceX。

    從 Stripe 開始,她開始將她的管理和風控技能應用到科技企業中。

    在 Stripe,她不但負責團隊招聘,也負責支付企業中最重要的一環之一——風險管理。她與機器學習、數據科學、工程、法律、財務和供應商管理部門進行跨職能合作,帶領三個 26 人的團隊,分析了 7,000 多個潛在欺詐、信用和政策違規案例,實現了損失率較峰值下降 72%,達到公司歷史最低水平。

    2018 年,她又一次展現了自己極強的戰略眼光,加入了 OpenAI,直接帶領兩個技術團隊:OpenAI 的自然語言處理和音樂生成團隊,還管理了技術安全團隊。

    除了這些角色之外,她擔任人事副總裁,負責監督招聘、人事計劃、DEI、學習和發展、孵化新的業務運營團隊等,是一個真正的多面手。

    2021 年,她和 Dario Amodei 共同創建了 Anthropic。

    Mira Murati,OpenAI CTO

    雖然 OpenAI 舉世聞名,但許多人可能不知道,目前 OpenAI 的 CTO,正是一位女性,Mira Murati。

    Mira Murati 在 2018 年加入 OpenAI,2020 年晉升為負責研究、產品和合作伙伴關系的高級副總裁,并于 2022 年晉升為首席技術官,參與構筑了包括 ChatGPT、DALL-E 和 GPT-4 在內的多個項目。

    在 OpenAI 宮斗期間,她還曾經短暫地被提名為新一代的 OpenAI CEO。

    Mira Murati 在 1988 年出生在阿爾巴尼亞,在加拿大就讀高中。

    她的專業背景在工程學方面,在達特茅斯大學攻讀工程學期間,她就曾直接在學校項目中造了一輛混合動力賽車。

    在航空航天領域短暫工作后,Mira 加入「特斯拉」擔任 Model X 高級產品經理,通過 Autopilot,她對人工智能方向的興趣加深了。

    她對研究的興趣一望而明,在采訪中,她曾經提到過「無聊是追求和探索任何事物前沿的強大動力?!?/p>

    Mira Murati 接受采訪 | 圖片來源:YouTube 頻道 The Economic Times

    OpenAI 最重要的項目,ChatGPT 正是由 Mira Murati 領導的。她也深度參與了公司的許多重要歷程。

    2023 年,微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella) 通過穆拉蒂 (Murati) 管理的一項重要合作伙伴關系向 OpenAI 注資 130 億美元,并公開表示,Murati「展現了組建兼具技術專長、商業頭腦和深度認知人工智能使命重要性的團隊的能力」。

    3 月 8 日最新的消息顯示,在 Sam Altman 被驅逐出 OpenAI 事件中,她和 Ilya Sutskever 都表現出了對 Sam Altman 的顧慮,而這對最后的決策有著重大影響。而不同于 Ilya Sutskever,目前在 OpenAI,似乎她并沒有被邊緣化的趨勢。

    這些公開信息當然代表不了所有的事實,但看了她,誰能說女性不會搞技術,女性不會搞政治呢?

    Timnit Gebru,一人掀翻谷歌 AI 倫理團隊

    近期,谷歌模型又因為 AI 倫理的事情,撤回了其文生圖的模型。

    這不禁讓我想起了 2020 年谷歌 AI 倫理團隊的一場大戲。

    2020 年,谷歌的一位 AI 倫理研究員,Timnit Gebru,曾公開表示被解雇。而她被解雇的原因?——正是她批評了大語言模型中存在偏見。

    Timnit Gebru | 圖片來源:YouTube 頻道 Vice News

    Timnit Gebru 1983 年出生在厄立特里亞和埃塞俄比亞,2014 年,她在斯坦福大學獲得電氣工程博士學位,學習計算機視覺和機器學習。

    畢業后,她一直致力于研究人工智能公平、問責、透明和道德相關的問題。她以一篇與人合作的開創性的論文而聞名,該論文表明面部識別在識別女性和有色人種方面不太準確,這意味著使用這樣的人工智能技術,最終可能會導致歧視,她的研究最終使亞馬遜改變了政策。

    2020 年,Gebru 與另一位研究者合著論文,批評大型語言模型以及訓練它們對環境的影響。該論文還對人工智能技術開發中缺乏多樣性和倫理考量提出了擔憂。

    該文章本應在第二年發表,但谷歌人工智能負責人杰夫·迪恩(Jeff Dean)在一封內部電子郵件(他后來將其放在網上)中告訴同事,這篇論文「不符合我們的發表標準」,在與公司據理力爭時,Gebru 發現自己在度假期間,公司郵件被切斷了。

    這在當時引起了轟動。許多著名的研究人員、民權領袖和 Gebru 在谷歌 AI 的同事在 Twitter 上公開為她辯護。支持她的請愿書收到了超過 1500 名谷歌員工、2000 多名學者、非營利組織領導人和行業同行的簽名。

    然而最后,Timnit Gebru 還是離開了谷歌。離職后,她宣布成立了一家獨立的人工智能研究所——「Distributed AI Research」,DAIR 旨在對抗大型科技公司在人工智能研究、開發和部署方面的普遍影響。

    作為一個真正的戰士,她曾表示:「我不能等待大科技公司最后去解決 AI 帶來的問題?!?/p>

     

    結語

    一個基本事實是這樣的:即使有這么多杰出的女性,科技圈、人工智能圈,還是一個男性主導的圈子。

    要改變它,中間涉及的有太多:女性在學術界獲得的壓力,投資界得到的不平等待遇,甚至是對于女性從小的數理教育和職場的配套措施的保障。

    一篇文章無法解決這些問題。

    這也是國際婦女節,和許多針對女性的激勵項目仍然存在的原因。事實上,文章的最后一位女性 Timnit Gebru,正是文章的第一位女性研究者李飛飛的弟子。Sometimes it can be a beautiful cycle.

    同時,我們也仍然可以在這個特殊的日子,從這些激動人心的女士們身上,獲取力量。同時在這個媒體資源向她們傾斜太少的年代,在這個日子,花一點時間,記住她們。

    Give credit when it‘s due。

     

    頭圖來源:GPT-4 生成

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