AI에 초점을 맞춘 여성 학자 및 기타 사람들에게 마땅하고 기한이 지난 시간을 집중 조명하기 위해 TechCrunch가 출시되었습니다. 일련의 인터뷰 인공지능 혁명에 기여한 저명한 여성들을 중심으로. 우리는 AI가 계속 발전함에 따라 종종 인식되지 않는 주요 작품을 강조하는 많은 기사를 일년 내내 출판할 것입니다. 더 많은 프로필 읽기 여기.
브랜디 Nonike는 혁신 촉진에 있어서 규제의 역할에 대한 질문을 해결하기 위해 학제간 연구를 지원하는 UC Berkeley에 기반을 둔 CITRIS 정책 연구소의 창립 이사입니다. Nonike는 또한 AI, 플랫폼 및 사회에 관한 프로젝트를 이끄는 버클리 법률 및 기술 센터와 효과적인 AI 거버넌스 및 정책 프레임워크를 개발하기 위해 연구원을 교육하는 이니셔티브인 UC Berkeley AI 정책 센터를 공동 지휘하고 있습니다.
여가 시간에 Nonnecke는 최신 기술 정책, 규정 및 법률을 분석하고 이점과 위험에 대한 통찰력을 제공하며 기술을 선의로 활용하기 위한 전략을 설명하는 비디오 및 팟캐스트 시리즈인 TecHype를 진행합니다.
질문과 답변
한마디로 어떻게 인공지능 분야에 입문하게 됐나요? 당신이 이 분야에 끌린 이유는 무엇입니까?
저는 거의 10년 동안 책임 있는 AI 거버넌스 분야에서 일해 왔습니다. 기술, 공공 정책 및 사회적 영향과의 교차점에 대한 교육을 통해 이 분야에 관심을 갖게 되었습니다. 인공 지능은 이미 널리 보급되어 우리 삶에 좋든 나쁘든 깊은 영향을 미치고 있습니다. 방관하기보다는 이 기술을 선의로 활용할 수 있는 사회의 능력에 의미 있게 기여하는 것이 나에게는 중요합니다.
(인공지능 분야에서) 어떤 일을 가장 자랑스럽게 생각하시나요?
저는 우리가 성취한 두 가지 일이 정말 자랑스럽습니다. 첫째, UCLA는 책임 있는 조달과 AI의 더 나은 사용을 보장하기 위해 책임 있는 AI 원칙과 거버넌스 구조를 확립한 최초의 대학이었습니다. 우리는 책임감 있는 방식으로 대중에게 봉사하겠다는 우리의 약속을 진지하게 받아들입니다. 저는 UC 총장 산하 인공지능 태스크포스팀과 상설 AI 위원회 공동 의장직을 맡는 영광을 누렸습니다. 이러한 역할을 수행하면서 저는 교수진, 직원, 학생 및 우리가 봉사하는 더 넓은 커뮤니티를 보호하기 위해 책임 있는 AI 원칙을 가장 잘 운영할 수 있는 방법을 생각하는 직접적인 경험을 얻을 수 있었습니다. 둘째, 대중이 새로운 기술과 그 기술의 실제 이점 및 위험을 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다. 우리는 새로운 기술을 쉽게 설명하고 효과적인 기술 및 정책 개입에 대한 지침을 제공하는 일련의 비디오 및 팟캐스트인 TecHype를 출시했습니다.
남성이 지배하는 기술 산업, 더 나아가 남성이 지배하는 AI 산업의 과제를 어떻게 극복합니까?
호기심을 갖고 끈기있게 행동하며 사기꾼 증후군으로 인해 단념하지 마십시오. 저는 다양성과 포용성을 지지하고 이 분야에 참여하는 다른 사람들에게도 동일한 지원을 제공하는 멘토를 찾는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 기술 분야에서 포용적인 커뮤니티를 구축하는 것은 경험, 조언, 격려를 공유하는 강력한 방법이었습니다.
인공지능 분야에 진출하고 싶은 여성들에게 조언을 해준다면?
AI 분야에 입문하는 여성들에게 제 조언은: AI는 빠르게 발전하는 분야이기 때문에 끊임없이 지식을 추구하라는 것입니다. 네트워킹을 수용하세요. 연결은 기회의 문을 열어주고 귀중한 지원을 제공하기 때문입니다. 그리고 여러분 자신과 다른 사람들을 옹호하십시오. 여러분의 목소리는 포용적이고 공정한 AI 미래를 형성하는 데 필수적이기 때문입니다. 귀하의 독특한 관점과 경험이 해당 분야를 풍요롭게 하고 혁신을 촉진한다는 점을 기억하십시오.
AI가 발전하면서 직면한 가장 시급한 문제는 무엇입니까?
AI가 진화하면서 직면한 가장 시급한 문제 중 하나는 최신 과대광고 주기에 얽매이지 않는 것이라고 생각합니다. 우리는 지금 이것을 생성 인공지능(Generative Artificial Intelligence)을 통해 보고 있습니다. 생성적 AI는 확실히 큰 발전을 이루고 있으며 좋든 나쁘든 엄청난 영향을 미칠 것입니다. 그러나 오늘날 각 개인의 권리 행사 능력에 직접적인 영향을 미치는 결정을 은밀하게 내리는 다른 형태의 기계 학습이 사용되고 있습니다. 최신 머신러닝 걸작에 집중하기보다는, 머신러닝의 기술력과 상관없이 머신러닝이 어떻게, 어디에 적용되는지에 집중하는 것이 더 중요합니다.
AI 사용자가 알아야 할 문제는 무엇입니까?
AI 사용자는 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제, AI 의사 결정의 편견 가능성, AI 시스템 작동 및 의사 결정 방식에 대한 투명성의 중요성을 인식해야 합니다. 이러한 문제를 이해하면 사용자는 더욱 책임감 있고 공정한 AI 시스템을 요구할 수 있습니다.
책임감 있게 AI를 구축하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
책임감 있게 AI를 구축하려면 개발 및 배포의 모든 단계에 윤리적 고려 사항을 통합해야 합니다. 여기에는 다양한 이해관계자 참여, 투명한 방법론, 편견 관리 전략 및 지속적인 영향 평가가 포함됩니다. 공익을 우선시하고 인권, 정의, 포용성을 염두에 두고 AI 기술을 개발하는 것이 핵심입니다.
투자자들이 책임감 있는 AI를 더 잘 추진할 수 있는 방법은 무엇입니까?
이것은 중요한 질문입니다! 오랫동안 우리는 투자자의 역할에 대해 명시적으로 논의하지 않았습니다. 투자자들이 얼마나 영향력이 있는지는 충분히 표현할 수 없습니다! 나는 “규제가 혁신을 억제한다”는 비유가 과장되었으며 종종 사실이 아니라고 생각합니다. 대신 저는 소규모 기업이 후발주자의 이점을 경험하고 책임 있는 AI 관행과 학계, 시민 사회, 정부의 지침을 개발하는 대규모 AI 기업으로부터 배울 수 있다고 굳게 믿습니다. 투자자는 책임 있는 AI 관행을 투자 결정의 중요한 요소로 삼아 업계의 방향을 형성할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 여기에는 AI를 통해 사회적 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 이니셔티브 지원, AI 인력 내 다양성과 포용성 촉진, AI 기술이 사회 전체에 이익이 되도록 돕는 강력한 거버넌스 및 기술 전략 옹호가 포함됩니다.
“트위터를 통해 다양한 주제에 대한 생각을 나누는 아 동율은 정신적으로 깊이 있습니다. 그는 맥주를 사랑하지만, 때로는 그의 무관심함이 돋보입니다. 그러나 그의 음악에 대한 열정은 누구보다도 진실합니다.”