11歳で高校を卒業したインテルの20歳のAI倫理学者が将来について語る

リア・チェルブは人生のほとんどにおいて時代の先を行ってきました。アリゾナ州の高校をわずか 11 歳で卒業した後、天才とみなされていたこの学生は、ハーバード大学を史上最年少で卒業した人の一人になりました。彼女の大学時代の成績は多くの人にとって驚異です。

神経生物学の研究期間を経て、最初のコンピューター サイエンスの学位を取得する間に、Cheruvu は次の目的で採用されました。 インテルの倫理チーム —間もなく大衆市場に登場する AI ブームに先立って、このフレーズが一般家庭での発言になる数年前に。雇用されたとき、チェルブさんはまだ 14 歳でした。大手テクノロジー企業に入社し、アイビー リーグを卒業してから数年で、彼女は責任ある AI 開発の有力な発言者となり、複数の AI 特許を取得し、神経科学のインターンシップを経て母校でデータ サイエンスの修士号を取得したという履歴書を裏付けています。イェール大学、および AI 倫理に関するデジタル コースの複数の教育単位を取得しています。彼女は博士号の取得にも取り組んでいます。なぜなら…なぜそうではないのでしょうか?

現在、インテルの AI アーキテクトおよび「エバンジェリスト」の 1 人として、20 歳の彼は、世界で最もホットなトピックの 1 つである、このテクノロジーをどのように進めるか、そしてどのようにできるかという最前線に立っています。現実の人間が中心に留まるような方法で行うべきでしょうか?

現在、資本投資家、商業的利益、そして自称テクノロジーの「破壊者」によって乱立しているこの業界において、彼女の存在は珍しいことだ。しかし、彼女の年齢は障害というよりは利点のほうが多く、AI の未来は間もなく次世代の技術者やユーザー、つまり彼女の同僚たちの手に委ねられ、彼らの多くはすでに生成 AI の複雑な統合を受け入れ始めているからです。彼らの日常生活。

Cheruvu 氏は、世界が加速する変化を考慮してテーブルに着いている数少ない若い声の 1 つである、「AI for Good」の分野で現在確立されている自身のキャリアについて Mashable に語った。

Mashable: あなたの業績は、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、神経科学など、あらゆる科学分野にわたっています。 AI、特にインテルに注目したのはなぜですか?

チェルブ: コンピューター サイエンスの学士号を取得して卒業した後、次のステップを探していました。それはターニングポイントでした。私は神経科学の分野に進むべきでしょうか、それとも純粋なコンピューターとデータサイエンスに関連した分野に進むべきなのでしょうか?私は少しだけ AI に興味を持ちました。

私の両親は両方とも訓練を受けたソフトウェアエンジニアであり、コンピューターアプリケーションとテクノロジーの修士号を取得しています。当時、私の父はインテル社で働いていました。実際、私は高校時代に地元のキャンパスへの修学旅行に何度も参加していました。私は応募し、異なる分野の 3 つの異なるチームと面接しました。 1 つは純粋な数学と AI、もう 1 つは神経科学の側面が少しあり、最後がディープ ラーニングとハードウェアでした。最終的に、私はその 3 番目のチームを選択し、受け入れられました。そこから、インテルでのさまざまな役割を担う 6 年間の旅へと発展しました。

この業界は特にここ数年で非常に多くの人材が入れ替わりましたが、何があなたをそこに留めているのですか？

私はさまざまな分野でさまざまな役割を果たしてきました。それらの中には、純粋なビジネスやテクノロジー側のもの、純粋な研究側のもの、そしてその 2 つの橋渡しをするものもあります。私はチームのリーダーでしたが、今は伝道者であり、講演者であり、建築家でもあります。私は再びテクニカル アーキテクトの役割に戻ります。マップ上をたくさん飛び回ります。しかし、私のネットワークとコミュニティは変わりません。それが私がインテルで働き続け、AI 業界でも働き続ける励みになっています。

あなたほど若い人が、AI の使用だけでなく、AI の倫理的開発にこれほど組み込まれているという話を聞くのは本当に珍しいと思います。別の側面ではなく、なぜこれなのでしょうか?

私はここ 2 ～ 3 年ほど、専門的にも個人的にも倫理的 AI に注目してきました。技術的な観点から見ると、技術的なツール、分析、メトリクス、品質保証など、やるべきことはたくさんあります。社会的な側面では、プライバシー、同意、偏見、アルゴリズムによる差別に対して膨大な量の取り組みを行う必要があります。これらすべてのトピックについて学び、どれが実際的なもので、どれがよく話題になっているだけなのかを理解しようとし、正直に再評価するのはめまぐるしい時間でした。

若い世代がステップアップしてこれらのテクノロジーに貢献し始めるための、若い声と機会の必要性が高まっています。

私の母は形而上学と哲学の博士号を取得しているので、私たちは AI と人類について非常に深い会話をしています。私たちの意識とは一体何なのでしょうか？ AIは人間を模倣するという点でどこまでできるのでしょうか？お互いに助け合うための枠組みとは何でしょうか？

そして、こうした反省は実を結んだのでしょうか？では、「AI for Good」とは実際どのようなものなのでしょうか?今、「人間中心」という言葉がとても賑わっていますが、それは未来にとって何を意味するのでしょうか？

テクノロジーやデジタル テクノロジーにさらされている人々は、ますます速いスピードで AI にさらされるようになっています。私が「人間中心」のフレームワークに惹かれる理由は、インフラストラクチャやテクノロジーがユーザーに力を与えることができるべきであるという事実に焦点を当てるためです。

規制と、それに基づいて私たちが構築しているコミュニティに従って、あなたは自分が生成するデータを制御する権利を持っている必要があります。技術的な側面では、開発者や作成者がバイアスをテストし、モデルからデータを削除できるようにする必要があります。同意のないデータを使用してデータ モデルをトレーニングすることはありません。あなたが AI の関係者である場合、AI の開発を提唱していると思われます。しかし、個人的には、これ以上のAI開発には意味がないと感じる分野がたくさんあります。おそらくそれは、より合理化するか、クリエイターやアーティストの手に委ねる必要があるものかもしれません。

ロボットや自動運転車などのテクノロジーが数多く登場し始めていますが、それらはユーザー エクスペリエンスにどのような影響を与えているのでしょうか?こうした関係に信頼を築くにはどうすればよいでしょうか?

一流の研究者が何人かいます。 の この分野の主題専門家。私は考えています フェイフェイ・リー そして チェ・イェジン。彼らの研究と、彼らの研究室やチームから得られた研究が、AI のより大きな進歩や飛躍にどのように結びついているのかを見るのは、本当に興味深いものでした。私はその研究を、（AI 業界で）次に何が起こるかを解明するための指標として使用してきました。

あなたの肩書きは「伝道者」で、科学の発展に使うには興味深い用語ですが、本質的にはあなたは公共のコミュニケーターです。 AI 報道の猛攻撃の中で、その役割をどのようにナビゲートしますか?

特定のトピックに関しては、大きなプレッシャーがかかり、誇大宣伝が行われます。それを押し切って、今、私にとって、私のコミュニティにとって、業界にとって何が重要かを伝えるには、かなり強い意志と決意が必要です。実際に何が原因であるかに焦点を当てるには、 実用的 インパクト 私は人々に楽観的になれるようなことを伝え、共有したいと考えています。リスクや課題についても正直でありたいと思っています。真実をごまかさず、率直に伝えましょう。エバンジェリストとして、コーディングと同じくらい人前で話すことに情熱を注ぐ人として、そのバランスはどのようになっているのでしょうか?

この分野では、AI の専門家や伝道者の出現、またはブームが起きています。資格などについて直接何かを言うわけではありませんが、AI については誰もが意見を持っています。私は個人的に、この業界に長く携わっている人々の意見に耳を傾けてきました。受け継がれている知恵は、おそらく、すぐに思い込みを立てている新しい人たちとは対照的に、私は活用したいものです。

同僚がこうした会話にどのように参加することを想像していますか?

若い世代がステップアップしてこれらのテクノロジーに貢献し始めるための、若い声と機会の必要性が高まっていると思います。それを使用することで、（テクノロジーは）かなり早く習得されます。

そして、（AI デザインに）新たな視点を持ち込むことが重要です。テクノロジーを消費するだけでなく、その開発に貢献し、これまでとは異なる方法でテクノロジーを形作ることができます。これを、探求して限界まで押し上げる必要がある一種の「破壊者」または「バブル」とみなすのではなく、最も役立つ可能性があるアプリケーションに戻すことができます。

貢献する機会はたくさんあります。それらの多くは、優先順位、メディアでの報道、公共の利益の点で、他のアプリケーションほど認識されていませんが、より有意義な影響をもたらすことは間違いありません。大規模な言語モデルなど、より大きなプロジェクトやより大きなテーマが常に存在しますが、より小さなアプリケーションも実際には違いを生み出します。

決まり文句を使って申し訳ありませんが、現在の気候危機で私たちがそうしたのと同じように、AI もまた私たちが若い世代に手放すことになる「地球遺産」のような気がします。

最近、最初に見つけたときよりも少しだけ良い形で世界を後にできるという名言を読んでいました。世代的な文脈において、私たちはこれについて、特にソーシャルメディアやコンテンツを作成するアプリなど、私たちに近いAIアルゴリズムとの間で対話を続ける必要があります。あなたは日々それらにさらされています。

私の意見では、何が問題になっているのかを十分に理解していないにもかかわらず、日常生活で AI を使用するよう求める圧力が蔓延していることに、多くの人が不快感を抱いています。彼らは物事のスピードが落ち着くことを望んでいます。

AI や機械学習に取り組んでいる人はそのことをよく知っているような気がしますが、どういうわけか、そのバブルの外では普及しません。 AI に取り組んでいる人は、ツールを見るときは非常に慎重になる必要があることを知っています。 「役に立つと思わない限り、採用しない、または使用しない」という意味での慎重です。しかし、外部（AI利害関係者）に関して言えば、それは一種の誇大宣伝に過ぎないと思います。皮肉なことに、それは内輪の人たちには見られないことだ。それは私たちに押し付けられるだけです。

現在の利害関係者や開発者は、あなた自身を含め、次世代の技術者やユーザーに対して何を負っていますか?

人間の労働力の破壊は非常に大きなテーマであり、私は人材や AI 分野への参入を希望する人々について考えています。 AI やこれらのテクノロジーについて話すとき、それは常に、迅速かつ迅速なイノベーション、前進です。このような種類の単語やその他の専門用語は山に追加され続けており、人々が (AI) を理解し、真に把握することはさらに困難になっています。 「AI」自体もその言葉の一つです。この分野は「ディープラーニング」と「機械学習」から始まり、徐々に移行してきました。私の役職がディープラーニングエンジニアからAIアーキテクトに変わったのを見てきました。私もその一員です。 AI をバズワードとして取り上げ、それを打ち破る機会があるかもしれないと私は考えています。そして、私たちは AI という言葉やそれにまつわる一般的な感覚をまだ保持することができます。

しかし、ユーザーが負える責任には限界があります。インフラストラクチャのプロバイダー、開発者、作成者も、その責任を負える必要があります。もちろん、規制は、関係する個人の権利をある程度保護するために導入されます。

多くの人は、知るべきことをまとめた全文を座って読む時間がないかもしれません。私はコンテンツと、時間をかけてそれを分析して「これはわかりました。これは簡単なことです。これがあなたの貢献方法です。」と言ってくれる人々を大切にしています。怖い話題である必要はありません。それは自分の懸念を声に出すことができるものです。

私はここ数年、包括的な AI、AI の民主化、AI リテラシーについて、優秀な人々と非常に多くの会話をしてきました。そのエンパワーメントを可能にするさまざまな方法があります。たとえば、コミュニティ カレッジに通ったり、AI カリキュラムを無料で作成したりするなど、デジタル レディネス プログラムに参加できたことを光栄に思います。インテルのデジタル対応プログラムの一環としてトレーニングを受けた 500 万人ほどの人々。私たちは、より多くのアクセシビリティ、より多くのチュートリアル、より多くのコンテンツ、より多くの 1 対 1 の対話を必要としています。「これはあなたが思っているよりも簡単です。あなたはこの分野のプロフェッショナルになれます。始めるのは難しくありません。」 」