奮戰在一線的AI女科學家，和她們塑造的智能世界_風聞

銅靈 編輯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

女性，是程序員羣體中的少數人羣。

在Facebook、谷歌和蘋果等知名科技公司中，男女員工比例3：1，在整個行業中擔任領導角色的女性數量更是少之又少。在AI領域，女性更是一種稀缺資源。

但是，“少數派”的女性在整個AI發展中，一直起着無法替代的作用。美國時尚雜誌Vogue採訪了AI行業幾位女性領軍者，講了講她們眼中的AI行業與未來。

Daphne Koller

在線學習平台Coursera聯合創始人

不公正由來已久。

Koller是一名研究員，也是一名企業家。2012年，她與吳恩達聯手創辦了在線學習平台Cousera，與世界多所大學和機構合作提供在線課程。最近，Koller忙着與斯坦福大學計算機教授一起進行藥物研發工作。

Koller表示，經常能聽到女性被猥褻和性騷擾的恐怖傳聞，即使你把它當成小概率壞事件置之不理，仍然能在日常生活中很多地方感受到女性研究者的不易。

△ Koller在實驗室開發藥物

Koller認為，當下社會環境阻礙了女性研究者的脱穎而出。

她認為，男女之間的不平等由來已久，不少女孩從小被暗示理科水平不如男生，對數學課和科技課開始產生牴觸心理。研究表明，一旦消除這種社會障礙，女孩就會變得出類拔萃。

Koller舉了一個例子。

在PISA（國際學生能力評估計劃）的測試中，有人在50個國家進行了國際數學水平測試，結果顯示，一個國家的性別意識越平等，男女數學水平差距越小。在性別平等的代表國家斯堪的納維亞半島上，女性的數學水平甚至更勝一籌。

消除社會對女性羣體進行科學研究的偏見，也是Koller的心願之一。

李飛飛

斯坦福大學計算機科學副教授，曾任谷歌雲首席AI科學家

AI for all。

説起AI領域的傑出女性，李飛飛是無法被忽視的人物，為整個計算機視覺的發展史上也留下了濃墨重彩的幾筆。

2006年，剛剛出任伊利諾伊大學香檳分校計算機教授的李飛飛發現，整個學術圈和人工智能行業都在苦心研究同一個概念：通過更好的算法來制定決策，但卻並不關心數據。

於是，ImageNet挑戰賽誕生了，2009年以來，數十個新開發的人工智能研究數據集已經引入了計算機視覺、神經語言處理和語音識別等子領域。

作為行業內為數不多的女性科學家，李飛飛認識到女性在AI發展過程中的缺失與教育也有很大關係。AI會影響到每一個人，所以AI應該對所有人開放。

於是，AI4ALL項目也誕生了，李飛飛創辦，梅琳達·蓋茨和黃仁勳資助。

AI4ALL在讓更多原本無法接觸到AI的孩子們，有機會學習計算機科學的知識，讓高中生中被忽視的羣體有機會接觸人工智能領域。

兩年過去，李飛飛已經和斯坦福大學、加州大學伯克利分校、普林斯頓大學、CMU等高校建立和合作關係，每年為低收入家庭、少數種族家庭、鄉村地區家庭的孩子提供夏令營活動。

去年10月，李飛飛還主導了斯坦福大學“以人為本的AI項目”，創建了“以人為本人工智能研究院(Stanford Human-Centered AI Institute )”。

推動AI研究、教育、政策和實踐，李飛飛一直是走在最前列的女性代表。

Carol Reiley

深度學習科學家吳恩達的妻子，曾任無人車公司Drive.ai聯合創始人

德育與知識一樣重要。

2015年，Carol Reiley聯合斯坦福大學人工智能實驗室的科研人員Sameep Tandon等人創立了Drive.ai，研發基於深度學習技術的自動駕駛軟件。

Reiley坦言，進入自動駕駛行業的初衷，是想解決酒駕帶來的事故。因為人類司機的走神、分心和醉酒，每年有130萬人死於交通事故。她認為，94%的交通事故都是可以預防的。

自動駕駛技術可以拯救很多人的生命，它的意義是重大的。

兩年後，Reiley宣佈從Drive.ai離職只擔任董事會成員，不少業內人士驚訝的同時，紛紛猜測Reiley的下一站在哪。是和吳恩達聯手創業，還是加入某一家公司？

但之後很長一段時間，Reiley並沒有現身於公眾面前，直到上個月，丈夫吳恩達宣佈和Reiley誕下一名6斤的寶寶，取名Nova Ng。事業與家庭，Reiley都兼顧了。

△ Reiley和吳恩達一家三口

作為一位媽媽和一名機器人技術專家，Reiley也表示出對AI道德的擔憂。她認為，特別是對有AI編程天賦的人來説説，道德教育不可缺少，與專業知識一樣重要。

否則，當進入第四次工業革命時，人類可能面臨嚴重的問題。

Devi Parikh

Facebook AI研究院科學家、喬治亞理工學院交互計算學院助理教授

與人類的交互是AI發展的重要過程。

Parikh覺得，與人類的交互是AI技術進步的重要一環，人類要在這個過程中發揮起啓蒙老師作用，教機器變得更好。

當一項技術發展得太快，就容易引起人類的恐懼，AI就是這樣一種技術。曾經，象棋程序“深藍”打敗卡斯帕羅夫，圍棋AI AlphaGo打敗李世石，都引起了民眾的恐慌。Parikh認為，今天的技術與人們認為AI可以完成的技術還有很大差距，大可不必惶惶終日。

對於可以執行單項任務的AI，會下圍棋也好，下象棋也罷，這樣的技術現在只是單純地改變了一件事情，而真正成熟的人工智能，應該以補充人類力所不能及的姿態，讓人類的整個生活方式變得更好。

Dawn Song

區塊鏈技術公司Oasis Labs創始人、加州伯克利大學計算機科學教授

我們需要更多女性。

Song認為，AI技術發展中最酷的事情，就是機器自己學習編寫代碼，讓軟件開發更加高效和易於訪問。

作為一名教授，Song已經看到越來越多的女生出現在自己的計算機入門課的課堂上，她希望能看見更多。

現在，越來越多的美國高中生也開始學習人工智能，AI越來越低齡化，也讓Song感到後生可畏。

Timnit Gebru

Google AI道德團隊技術人員

AI的偏見不能怪技術本身。

△ Gebru在哈佛大學

Timnit Gebru在谷歌負責AI道德的研究工作，本人也是技術多樣性的倡導者。 她認為，研究AI道德不一定是最有趣的工作，但整個行業卻缺它不可。

早在2015年，Gebru曾與一位計算機科學研究院Rediet Abebe創立了Black in AI社區，為黑人AI研究者提供分享想法的平台，並且鼓勵黑人女性學寫代碼。

Gebru表達了她對當前AI算法技術的擔憂，她認為，數據是社會產生的，如果你給模型喂的數據帶有偏見，那麼模型總結出的結果就是偏見的。這和人類社會有關，與AI技術本身無關。

技術本身，實屬無罪。

Gebru花費了很多時間去考慮如何減少算法帶來的不必要的傷害，糾正AI對有色人種還是對女性的偏見，這是AI技術提倡者需要去履行的責任。

最後，祝所有奮鬥在AI領域的女性女神節快樂！