この5人の女性が、AI業界を変えています。

執筆：Li Yuan

編集：鄭玄

出典：極客公園

残念ながら、この世界のメディア資源は常に重要性に応じて均等に分配されているわけではありません。

同様に、テクノロジーの最前線を推進する中で、大衆の認識において、人間の棋士を打ち負かす AlphaGo を開発した DeepMind のリーダー Demis Hassabis は、宮廷劇を演じた OpenAI のリーダー Sam Altman よりも有名ではありません。

そして、彼ら二人を合わせても、彼らの二つの会社への投資に失敗したマスクよりも有名ではないかもしれません。

マスクは間違いなく優れた人物です。しかし、彼が得るメディア資源は、同等に優れた人々をはるかに上回り、彼に関連するニュースは、重要性が低くても、しばしばニュースのヘッドラインを獲得します------マスクがツイッターを引き継ぐ前、私は「ツイッターが小さな機能を追加するかもしれない！」というテクノロジーニュースを頻繁に見た記憶はありません、しかもそれはあくまで「かもしれない」という話です！

マスクは行動し、発言することを恐れません。マスクのようなインフルエンサー企業家が一人いると、必ず十人の Demis Hassabis のような控えめに働く推進者がいて、業界では名声を持ちながら、大衆の領域では知られていません。

女性について話すと、この状況はさらに深刻になることが多いです。女性のテクノロジー専門家は、しばしば二重のデバフを背負っています。一方では、女性のテクノロジー専門家は控えめな性格であり、もう一方では、女性は社会からの構造的な不利な要因に直面しています。

同じことをしているとき、女性の科学的成果はしばしば無視され、彼女たちと一緒に働く男性の同僚に帰属されることが多い------この現象はすでに発見され、「マチルダ効果」と名付けられています。

例えば、プログラミングや人工知能を考えるとき、どれだけの人がすぐに、人類史上最初のコンピュータプログラムが女性の Ada Lovelace によって書かれたことを認識できるでしょうか。また、AI 分野の最初の教科書が女性の Elaine Rich によって書かれたことを知っている人はどれだけいるでしょうか？AI 分野に長く関心を持っている人の中で、どれだけの人が AI 分野の優れた女性をすぐに挙げられるでしょうか？

大丈夫です。このテーマに取り組む前、私もそんなに多くの優れた女性をすぐに挙げることはできませんでしたが、これは AI 業界で活躍する優れた女性のテクノロジー専門家がいないことを意味するわけではありません。これが国際女性デーの意義です。

3 月 8 日、この日を迎え、数分間を使って、5 人の優れた女性 AI 研究者と起業家について知りましょう。

01 李飛飛、ImageNet を創設し、画像 AI の大爆発を引き起こす

AI 分野の大爆発は、学界において一貫した歴史を持ち、産業界ではほぼ 2012 年に遡ることができます。深層学習ネットワーク AlexNet が画像認識において非常に高い成功率を達成しました。

それ以来、人工知能は徐々に深層学習主導の時代に入り、10 年以内に人工知能は私たちの生活の中でのホットワードとなりました。

AlexNet の提案は、遡ると、李飛飛が 2009 年に設立した ImageNet に行き着きます。

李飛飛は 1976 年に北京で生まれ、成都で育ちました。12 歳のとき、李飛飛はアメリカに移住しました。当時、彼女はほとんど英語を話せず、2 年以内に彼女は非常に高い英語レベルに達し、同時に強い数学的能力を示しました。1995 年、彼女は奨学金を得てプリンストン大学に入学し、当時彼女はほぼ毎週末に帰宅し、家族のために借金をして開店したクリーニング店を手伝っていました。

2007 年、李飛飛はプリンストン大学の助教授になりました。その当時、コンピュータビジョン分野の研究者は、通常、犬を識別するためのアルゴリズムを特別に作成し、猫を識別するための別のアルゴリズムを作成する必要がありました。

李飛飛の直感は、モデルの能力は十分であるかもしれないが、問題はデータにあるということでした。

李飛飛 ｜ 画像出典：Youtube チャンネル National Geographic Society

彼女は、各画像の可能なすべての物体にラベルを付けるための巨大なデータベースを作成したいと考えました。当時、このようなプロジェクトはほとんど注目されていませんでした。

彼女は最初にプリンストンの学生にアルバイトをさせて ImageNet を構築しましたが、進展は遅く、後に彼女はクラウドソーシングプラットフォームを使用して、世界中のアルバイトにデータラベリングを共同で行わせました。

「オンラインの労働者は、最も簡単な方法でお金を稼ぐことを目指していますよね？」彼女は Wired のインタビューで語りました。もし彼らに 100 枚の画像からパンダを選ばせるとしたら、どうやって彼らが適当にクリックするのを防ぐことができるでしょうか？そこで、彼女はすでに犬として正しく識別されたゴールデンレトリバーの写真など、いくつかの画像を対照群として埋め込み、追跡しました。もしクラウドソーシングの労働者がこれらの画像を正しくラベル付けできれば、彼らが誠実に働いていると見なすことができました。

彼女が開始した ImageNet プロジェクトは、最初に 320 万枚の画像を収集し、その後 1500 万枚に増加しました。このようなデータベースがあったからこそ、研究者は誰のアルゴリズムがより優れているかを比較する機会を得ることができました。そして、2012 年の AlexNet も ImageNet チャレンジで一躍有名になりました。

言うまでもなく、ImageNet は深層学習の進歩への道を開き、自動運転車、顔認識、物体認識などの分野はすべて ImageNet から始まりました。

今日でも、人々が人工知能の特定の分野でのデータの突破を言及する際には、「これは彼の ImageNet の瞬間ですか？」という表現がよく使われます。

近年、李飛飛は依然として研究活動を推進する傍ら、人工知能の多様性と包摂性を高めることに注力し、人工知能学界の資源を確保し、学界が産業界に遅れを取らないようにしています。

2023 年、彼女の著書『私の目に映る世界：AI 時代の黎明における好奇心、探求、発見』が出版され、書中では彼女が実際に体験した科学の物語や、今世紀の AI の重要な歴史的瞬間に対する彼女の解釈が語られています。

02 Niki Parmar、Transformer アーキテクチャの 8 人の著者の一人

大規模モデルの波が一般の視野に現れたのは、ChatGPT の登場以降かもしれませんが、大規模モデルの波の起源は、間違いなく 2017 年に Google のエンジニア 8 人が執筆した論文「Attention is All You Need」にあります。

この論文は、時代を超えた Transformer アーキテクチャを提案し、現在私たちが見ている先進的な AI 企業、OpenAI の ChatGPT を含むほとんどは、Transformer のアーキテクチャに基づいて構築されています。

読者はどう思うかわかりませんが、私はかつてメディアの「Transformer 八子」に誤解され、著者が全員男性だと思っていました。

実際はそうではなく、Transformer の第 3 著者である Niki Parmar は女性の研究者です。

Niki Parmar インタビュー中 ｜ 画像出典：YouTube チャンネル IIT Bayarea

Niki Parmar はインド出身で、インドのプネにあるコンピュータ技術学院で学び、2013 年にアメリカの南カリフォルニア大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得しました。

Niki は学部時代から機械学習に興味を持ち始めました。「私は Andrew Ng と Peter Norvig が開設した ML と AI に関する MOOC に参加し、その時にデータ、パターンマッチング、最適化の組み合わせの力に興味を持ちました。」と彼女はインタビューで語りました。

2015 年に卒業後、彼女は Google の研究機関に入り、純粋な研究に興味を持ち始めました。そして 2017 年、彼女は Transformer の主要著者の一人となりました。

研究について彼女は「最初は、周囲の大量の情報と研究が私を圧倒しました。特定の問題に焦点を当て、同僚と共に探求することで、正しい問題を提起するのに役立ちます。」と述べています。

Niki Parmar は、同じくインド系の Ashish Vaswani とともに Transformer 論文の第一著者であり、Adept AI と Essential AI の二つの会社を共同設立しました。現在は主に後者の会社を管理しています。

Essential AI は昨年末にテクノロジー大手の AMD、Google、Nvidia から 5650 万ドルの新たな資金調達を受けました。一方、Adept AI は以前に 3.5 億ドルの資金調達を行いました。

03 Daniela Amodei、世界第 2 の大規模モデル会社 Anthropic の共同創設者

数日前、Anthropic のモデルが OpenAI の GPT-4 の能力を超えたと主張し、大きな話題となりました。

Anthropic に関する報道では、通常、Anthropic が OpenAI を辞職した 7 人の研究者によって設立されたことや、Anthropic の CEO が OpenAI 出身であることが言及され、意図的または無意識に Daniela Amodei------Anthropic の社長であり、共同創設者の一人であることが軽視されることが多いです。

実際、Anthropic は Daniela Amodei と Dario Amodei によって共同設立され、彼らは兄妹の関係です。今回 Anthropic が発表した新しい大規模モデルは、多くのテレビメディアのインタビューで Daniela が主に発表しました。

Anthropic の説明の中で、Anthropic は OpenAI よりも人工知能システムと人間の価値観の「整合性」により重点を置いていることがしばしば言及され、Daniela Amodei は前 OpenAI の安全と政策の副社長です。

Daniela インタビュー中 ｜ 画像出典：YouTube Notion チャンネル

Daniela はイタリア系で、サンフランシスコで育ちました。

彼女の職歴は比較的多様です。大学では、英国文学、政治、音楽文学の学士号を同時に取得しました。初期の彼女の仕事は、政治分野や非政府組織の分野で行われ、強力な管理スキルを持っています。

2013 年、彼女は 2010 年に設立されたばかりの Stripe に参加することを選びました------当時 Stripe はまだ小さな会社でしたが、現在は評価額が 500 億ドルに達し、ピーク時には SpaceX を超える評価を得ています。

Stripe での経験を通じて、彼女は管理とリスク管理のスキルをテクノロジー企業に応用し始めました。

Stripe では、彼女はチームの採用を担当するだけでなく、企業の最も重要な部分の一つであるリスク管理も担当しました。彼女は機械学習、データサイエンス、エンジニアリング、法律、財務、サプライヤー管理部門と横断的に協力し、3 つの 26 人のチームを率いて、7000 以上の潜在的な詐欺、信用、ポリシー違反のケースを分析し、損失率をピーク時から 72% 減少させ、会社の歴史的な最低水準を達成しました。

2018 年、彼女は再びその戦略的な視野を示し、OpenAI に参加し、自然言語処理と音楽生成の 2 つの技術チームを直接指導し、技術安全チームも管理しました。

これらの役割に加えて、彼女は人事副社長を務め、採用、人事計画、DEI、学習と発展、新しいビジネス運営チームの孵化などを監督し、真の多才な人物です。

2021 年、彼女は Dario Amodei と共に Anthropic を設立しました。

04 Mira Murati、OpenAI の CTO

OpenAI は世界的に有名ですが、多くの人は現在の OpenAI の CTO が女性の Mira Murati であることを知らないかもしれません。

Mira Murati は 2018 年に OpenAI に参加し、2020 年に研究、製品、パートナーシップを担当する上級副社長に昇進し、2022 年には最高技術責任者に昇進し、ChatGPT、DALL-E、GPT-4 などのプロジェクトに関与しました。

OpenAI の宮廷劇の間、彼女は新世代の OpenAI CEO に一時的に指名されたこともあります。

Mira Murati は 1988 年にアルバニアで生まれ、カナダで高校に通いました。

彼女の専門的な背景は工学にあり、ダートマス大学で工学を学んでいる間に、学校のプロジェクトでハイブリッドカーを直接製作しました。

航空宇宙分野で短期間働いた後、Mira は「テスラ」に参加し、Model X のシニアプロダクトマネージャーを務め、Autopilot を通じて人工知能への興味を深めました。

彼女の研究への興味は明らかで、インタビューの中で「退屈は、何事にも挑戦し、探求する強力な動機です。」と述べています。

Mira Murati インタビュー中 ｜ 画像出典：YouTube チャンネル The Economic Times

OpenAI の最も重要なプロジェクトである ChatGPT は、Mira Murati によって指導されています。彼女は会社の多くの重要な歴史にも深く関与しています。

2023 年、マイクロソフトの CEO サティア・ナデラがムラティが管理する重要なパートナーシップを通じて OpenAI に 130 億ドルを投資し、ムラティが「技術的専門知識、ビジネスセンス、人工知能の使命に対する深い認識を兼ね備えたチームを構築する能力を示した」と公に述べました。

3 月 8 日の最新情報によると、Sam Altman が OpenAI から追放された事件において、彼女と Ilya Sutskever は Sam Altman に対する懸念を示し、これが最終的な決定に大きな影響を与えました。Ilya Sutskever とは異なり、現在の OpenAI では、彼女は周縁化される傾向がないようです。

これらの公にされた情報はすべての事実を代表するわけではありませんが、彼女を見て、誰が女性が技術を扱えない、女性が政治を扱えないと言えるでしょうか？

05 Timnit Gebru、Google AI 倫理チームを一人でひっくり返す

最近、Google のモデルは AI 倫理の問題により、生成画像モデルを撤回しました。

これを見て、2020 年の Google AI 倫理チームの大騒動を思い出しました。

2020 年、Google の AI 倫理研究者 Timnit Gebru は、解雇されたことを公に発表しました。彼女が解雇された理由は？------それは彼女が大規模言語モデルに存在する偏見を批判したからです。

Timnit Gebru ｜ 画像出典：YouTube チャンネル Vice News

Timnit Gebru は 1983 年にエリトリアとエチオピアで生まれ、2014 年にスタンフォード大学で電気工学の博士号を取得し、コンピュータビジョンと機械学習を学びました。

卒業後、彼女は人工知能の公平性、説明責任、透明性、倫理に関連する問題の研究に取り組んできました。彼女は、顔認識が女性や有色人種を識別する際にあまり正確でないことを示す共同執筆の画期的な論文で知られており、これはこのような人工知能技術を使用することで最終的に差別を引き起こす可能性があることを意味します。彼女の研究は最終的にアマゾンの方針を変更させました。

2020 年、Gebru は別の研究者と共同で論文を執筆し、大規模言語モデルとそれらを訓練することが環境に与える影響を批判しました。この論文は、人工知能技術の開発における多様性と倫理的考慮の欠如についても懸念を示しました。

この論文は翌年に発表される予定でしたが、Google の人工知能責任者であるジェフ・ディーン（Jeff Dean）は、内部メール（後に彼はそれをオンラインに公開しました）で同僚に対し、この論文は「私たちの発表基準に合致しない」と伝えました。会社と理論的に争っている間、Gebru は休暇中に会社のメールが切断されていることに気付きました。

この出来事は当時大きな騒動を引き起こしました。多くの著名な研究者、民権リーダー、そして Gebru の Google AI の同僚が Twitter で彼女を擁護しました。彼女を支持する請願書には、1500 人以上の Google 従業員、2000 人以上の学者、非営利団体のリーダー、業界の同僚の署名が集まりました。

しかし最終的に、Timnit Gebru は Google を去ることになりました。退職後、彼女は独立した人工知能研究所「Distributed AI Research」を設立することを発表しました。DAIR は、大規模テクノロジー企業が人工知能の研究、開発、展開において持つ一般的な影響に対抗することを目的としています。

真の戦士として、彼女は「私は大手テクノロジー企業が最終的に AI がもたらす問題を解決するのを待つことができません。」と述べています。

06 結論

基本的な事実はこうです：これほど多くの優れた女性がいるにもかかわらず、テクノロジー界、人工知能界は依然として男性主導の世界です。

これを変えるためには、多くの要素が関与しています：女性が学界で受けるプレッシャー、投資界での不平等な待遇、さらには女性が幼少期から受ける数学や理科教育、職場でのサポート体制の保障などです。

一つの文章ではこれらの問題を解決することはできません。

これが国際女性デーや、多くの女性を対象としたインセンティブプログラムが存在する理由でもあります。実際、記事の最後の女性 Timnit Gebru は、記事の最初の女性研究者である李飛飛の弟子です。時には美しいサイクルになることもあります。

同時に、私たちはこの特別な日にも、これらの刺激的な女性たちから力を得ることができます。そして、このメディア資源が彼女たちに対してあまりにも少ない時代において、この日には少しの時間を使って、彼女たちを思い出しましょう。

功績があるときには、評価を与えましょう。