Donne nell'AI: Anna Korhonen studia l'intersezione tra linguistica e intelligenza artificiale

Per dare alle donne accademiche focalizzate sull'AI e ad altri il tempo meritato - e in ritardo - sotto i riflettori, TechCrunch ha pubblicato una serie di interviste incentrate sulle donne straordinarie che hanno contribuito alla rivoluzione dell'AI. Pubblicheremo questi pezzi durante l'anno mentre il boom dell'AI continua, mettendo in evidenza lavori chiave spesso non riconosciuti. Leggi altri profili qui.

Oggi sotto i riflettori: Anna Korhonen è una professoressa di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) presso l'Università di Cambridge. È anche un ricercatore senior presso il Churchill College, un membro dell'Associazione per la linguistica computazionale e un membro del Laboratorio Europeo per l'apprendimento e i sistemi intelligenti.

Korhonen in precedenza ha lavorato come membro del Alan Turing Institute e ha un dottorato in informatica e una laurea magistrale sia in informatica che in linguistica. Studia NLP e come sviluppare, adattare e applicare tecniche computazionali per soddisfare le esigenze dell'AI. Ha un interesse particolare nell'NLP responsabile e "centrato sull'essere umano" che - con le sue parole - "si basa sulla comprensione dell'intelligenza cognitiva, sociale e creativa umana."

Q&A

Brevemente, come hai iniziato nel campo dell'AI? Cosa ti ha attratto in questo campo?

Ero sempre affascinata dalla bellezza e dalla complessità dell'intelligenza umana, in particolare in relazione al linguaggio umano. Tuttavia, il mio interesse per le materie STEM e le applicazioni pratiche mi ha portato a studiare ingegneria e informatica. Ho scelto di specializzarmi in AI perché è un campo che mi consente di combinare tutti questi interessi.

Di che lavoro sei più orgogliosa nel campo dell'AI?

Mentre la scienza della costruzione di macchine intelligenti è affascinante, e si può facilmente perdersi nel mondo della modellazione linguistica, la ragione ultima per cui stiamo costruendo l'AI è il suo potenziale pratico. Sono più orgogliosa del lavoro dove le mie ricerche fondamentali sull'elaborazione del linguaggio naturale hanno portato allo sviluppo di strumenti che possono supportare il bene sociale e globale. Ad esempio, strumenti che possono aiutarci a comprendere meglio come si sviluppano e possono essere trattate malattie come il cancro o la demenza, o app che possono supportare l'istruzione.

Gran parte della mia ricerca attuale è guidata dalla missione di sviluppare AI che possa migliorare la vita umana per il meglio. L'AI ha un enorme potenziale positivo per il bene sociale e globale. Una parte importante del mio lavoro come educatrice è incoraggiare la prossima generazione di scienziati e leader dell'AI a concentrarsi su realizzare quel potenziale.

Come affronti le sfide dell'industria tecnologica a prevalenza maschile e, per estensione, dell'industria dell'AI a prevalenza maschile?

Sono fortunata a lavorare in un'area dell'AI in cui abbiamo una consistente presenza femminile e reti di supporto consolidate. Ho trovato queste estremamente utili nel navigare tra le sfide di carriera e personali.

Per me, il problema più grande è come l'industria a prevalenza maschile detti l'agenda per l'AI. La attuale corsa agli armamenti per sviluppare modelli AI sempre più grandi a ogni costo ne è un grande esempio. Questo ha un enorme impatto sulle priorità sia dell'accademia che dell'industria, e implicazioni socioeconomiche e ambientali di vasta portata. Abbiamo bisogno di modelli più grandi, e quali sono i costi e i benefici globali? Sento che avremmo fatto queste domande molto prima nel gioco se avessimo una migliore equilibrio di genere nel settore.

Quali consigli daresti alle donne che vogliono entrare nel campo dell'AI?

L'AI ha disperatamente bisogno di più donne a tutti i livelli, ma soprattutto a livello di leadership. La cultura attuale della leadership non è necessariamente attraente per le donne, ma l'coinvolgimento attivo può cambiare quella cultura - e alla fine la cultura dell'AI. Le donne non sono famigeratamente sempre brave a supportarsi a vicenda. Mi piacerebbe davvero vedere un cambiamento di atteggiamento in questo senso: dobbiamo attivamente fare rete e aiutarci a vicenda se vogliamo ottenere un migliore equilibrio di genere in questo settore.

Quali sono alcune delle questioni più urgenti che l'AI dovrà affrontare man mano che evolve?

L'AI si è sviluppata incredibilmente velocemente: è passata da un campo accademico a un fenomeno globale in meno di un decennio. Durante questo periodo, la maggior parte degli sforzi è stata dedicata alla scalabilità attraverso dati massicci e calcolo. Poco sforzo è stato dedicato a pensare a come questa tecnologia dovrebbe essere sviluppata in modo che possa servire al meglio l'umanità. Le persone hanno buone ragioni per preoccuparsi della sicurezza e della affidabilità dell'AI e del suo impatto su lavoro, democrazia, ambiente e altre aree. Dobbiamo urgentemente mettere le esigenze umane e la sicurezza al centro dello sviluppo dell'AI.

Quali sono alcune delle questioni di cui gli utenti di AI dovrebbero essere consapevoli?

L'AI attuale, anche se sembra altamente fluente, manca alla fine della conoscenza del mondo degli esseri umani e della capacità di comprendere i complessi contesti e norme sociali con cui operiamo. Anche le migliori tecnologie di oggi commettono errori, e la nostra capacità di prevenire o prevedere quegli errori è limitata. L'AI può essere uno strumento molto utile per molte attività, ma non mi fiderei di essa educare i miei figli o prendere decisioni importanti al mio posto. Noi esseri umani dovremmo rimanere al comando.

Qual è il modo migliore per costruire in modo responsabile l'AI?

Gli sviluppatori di AI tendono a pensare all'etica come un'aggiunta tardiva - dopo che la tecnologia è stata già costruita. Il modo migliore per pensarci è prima che inizi qualsiasi sviluppo. Domande come: "Ho un team sufficientemente diversificato per sviluppare un sistema equo?" o "I miei dati sono davvero liberi da usare e rappresentativi per tutte le popolazioni degli utenti?" o "Le mie tecniche sono robuste?" dovrebbero essere poste all'inizio.

Sebbene possiamo affrontare alcuni di questi problemi tramite l'educazione, possiamo solo farla rispettare attraverso la regolamentazione. Lo sviluppo recente di normative nazionali e globali sull'AI è importante e deve continuare per garantire che le future tecnologie saranno più sicure e affidabili.

Come gli investitori possono spingere meglio per un'AI responsabile?

Le normative sull'AI stanno emergendo e le aziende dovranno alla fine attenersi ad esse. Possiamo pensare all'AI responsabile come a un AI sostenibile veramente degno di investimento.