人工智能领域的女性：Sarah Bitamazire 帮助公司实施负责任的人工智能

为了让以人工智能为重点的女性学者和其他人得到她们应得的关注，TechCrunch将推出一系列采访，重点关注那些为人工智能革命做出贡献的杰出女性。

Sarah Bitamazire是精品咨询公司Lumiera的首席政策官，她还协助撰写《Lumiera Loop》通讯，该通讯专注于人工智能素养和负责任的人工智能采用。

她之前在瑞典担任政策顾问，专注于性别平等、外交立法以及安全与国防政策。

简单说，你是如何开始涉足人工智能领域的？是什么吸引了你进入这个领域？

AI找到我了！在我深度参与的领域中，人工智能的影响日益加大。理解人工智能的价值及其挑战，对我来说变得至关重要，这样我才能向高层决策者提供合理的建议。

首先，在国防和安全领域，人工智能被用于研究开发和实际战争中。其次，在艺术和文化领域，创作者们是最早意识到人工智能带来附加价值及挑战的群体之一。他们帮助揭示了一些浮出水面的版权问题，比如正在进行中的一起案件，几家日报正在起诉OpenAI。

当领导者们不断向他们的顾问询问：“你能简要介绍一下这件事吗？每个人都在谈论它。”时，你就知道某事正在产生巨大影响，而这些领导者背景和困扰各不相同。

你在人工智能领域最为骄傲的工作是什么？

我们最近与一位客户合作，他们尝试过但未能成功将人工智能整合到其研发工作流程中。Lumiera为他们制定了一项AI整合战略，根据他们的具体需求和挑战制定了详细的路线图。精心策划的AI项目组合、结构化的变革管理流程，以及重视跨学科思维价值的领导团队，共同促成了这个项目的巨大成功。

你如何在男性主导的科技行业以及男性主导的人工智能行业中应对挑战？

通过非常清晰地了解原因。我积极参与人工智能行业，因为有更深层的目的和需要解决的问题。Lumiera的使命是为领导者提供全面的指导，使他们能够在技术时代自信地做出负责任的决策。这种目的感始终不变，无论我们在哪个领域。男性主导与否，人工智能行业都很庞大且日益复杂。没有人能看清全貌，我们需要更多的视角，这样我们就能互相学习。存在的挑战巨大，我们都需要合作。

你会给那些希望进入人工智能领域的女性什么建议？

进入人工智能就像学习一门新语言或者掌握新的技能集一样。它有巨大的潜力来解决各个行业的挑战。你想要解决哪个问题？了解人工智能如何成为解决方案，然后专注于解决这个问题。继续学习，并与那些激励你的人保持联系。 【图片显示内容】

人工智能在发展过程中面临的一些最紧迫的问题是什么？

这里是翻译成简体中文的文本： 人工智能迅猛发展本身就是一个问题。我认为经常并定期提出这个问题是能够诚信地探索人工智能领域的重要组成部分。在我们的每周新闻简报中，Lumiera 就会定期进行这样的探讨。 （图片无法显示，请提供其他描述或说明。）

以下是一些目前我头脑中想到的：

• 人工智能硬件与地缘政治：随着全球政府加深人工智能领域的知识并开始制定战略和地缘政治动作，公共部门对人工智能硬件（GPU）的投资很可能会增加。到目前为止，英国、日本、阿联酋和沙特阿拉伯等国家已经开始行动。这是一个值得关注的领域。

• AI基准测试：随着我们对人工智能的依赖越来越深，理解如何衡量和比较其性能变得至关重要。在选择适合特定用例的正确模型时，需要仔细考虑。最适合你需求的模型未必是排行榜上的第一名。由于模型变化迅速，基准测试的准确性也会有所波动。

• 平衡自动化与人工监督：信不信由你，过度自动化是存在的。决策需要人类的判断、直觉和情境理解，这些无法通过自动化复制。

• 数据质量和治理：优质数据在哪里？！数据每秒钟都在组织内部、外部流动。如果这些数据受到糟糕的治理，你的组织将无法从人工智能中受益。从长远来看，这可能会产生不利影响。你的数据战略就是你的人工智能战略。数据系统架构、管理和所有权必须成为讨论的一部分。

这张图片我无法查看，但关于您提到的问题，“AI用户应该注意哪些问题？”

• 算法和数据并不完美：作为用户，重要的是要有批判思维，不要盲目信任输出，特别是当你使用刚出厂的技术时。顶层的技术和工具都是新的并且在不断发展，所以要牢记这一点，加入一些常识。

• 能源消耗：训练大型人工智能模型的计算需求，以及操作和冷却必要的硬件基础设施所需的能量，导致电力消耗较高。Gartner预测到2030年，人工智能可能会消耗全球电力的高达3.5%。

• 学习，利用不同的信息来源： AI素养至关重要！要能够在生活和工作中充分利用人工智能，您需要能够就其使用做出明智的决定。人工智能应该帮助您做出决策，而不是替您做出决定。

• **视角密度：你需要在整个人工智能开发周期中，参与那些真正了解问题领域的人，以便理解可以通过AI创造出什么样的解决方案。**

• 同样道理适用于道德伦理：这不是可以在AI产品已经构建完成后“添加”的东西 — 道德考量必须从早期开始并贯穿整个建造过程，从研究阶段开始注入。这通过进行社会和伦理影响评估、减少偏见、以及促进问责和透明度来实现。

在构建人工智能时，认识到组织内技能的局限性是至关重要的。技能的差距是增长的机会：它们使您能够优先考虑需要寻求外部专业知识并制定健全的责任机制的领域。应该评估包括当前技能组合、团队能力和可用的货币资源在内的因素。这些因素以及其他因素将影响您的人工智能路线图。

投资者如何更好地推动负责任的人工智能？

首先，作为投资者，您希望确保您的投资是稳健的，能够持续一段时间。投资负责任的人工智能可以简单地保障财务回报，并减轻与信任、监管和隐私相关的风险。

以下是给出的英文内容的简体中文翻译： 投资者可以通过关注负责任人工智能领导力和应用的指标来推动负责任人工智能。明确的人工智能战略、专门的负责任人工智能资源、公开的负责任人工智能政策、强大的治理实践以及人类强化反馈的整合是需要考虑的因素。这些指标应该成为一种健全的尽职调查过程的一部分。更多科学，减少主观决策。摒弃不道德的人工智能实践是鼓励负责任人工智能解决方案的另一种途径。 （图片未显示，若有需要请提供更多的上下文或者问题描述。）