为了让专注于人工智能的女性学者及其他人士获得她们应得且姗姗来迟的关注，TechCrunch 正在推出一系列访谈，聚焦于为人工智能革命做出杰出贡献的女性。
Sarah Bitamazire 是精品咨询公司 Lumiera 的首席政策官，她还协助撰写名为 Lumiera Loop 的时事通讯，该通讯专注于人工智能素养和负责任的人工智能应用。在此之前，她在瑞典担任政策顾问，专注于性别平等、外交事务立法以及安全与国防政策。
简要谈谈你是如何涉足人工智能领域的？是什么吸引了你进入这个领域？
是人工智能找到了我！人工智能在我深度参与的各个领域中产生了越来越大的影响。为了能够向高层决策者提供明智的建议，理解人工智能的价值及其挑战对我来说变得至关重要。
首先是国防与安全领域，人工智能被用于研发和实战；其次是艺术与文化领域，创作者是首批看到人工智能附加价值与挑战的群体之一，他们帮助揭示了浮现出的版权问题，例如目前多家日报起诉 OpenAI 的案件仍在进行中。
当背景各异、痛点不同的领导者越来越多地向他们的顾问询问“你能给我做个简报吗？大家都在谈论它”时，你就知道某件事正在产生巨大的影响。
你在人工智能领域最引以为傲的工作是什么？
我们最近与一家客户合作，该客户曾尝试但未能将人工智能整合到其研发工作流中。Lumiera 为其量身定制了人工智能整合战略路线图，以应对他们特定的需求和挑战。精心策划的人工智能项目组合、结构化的变革管理流程，以及认可跨学科思维价值的领导力，共同促成了这一项目的巨大成功。
你如何应对男性主导的科技行业，进而也是男性主导的人工智能行业的挑战？
关键在于明确“为什么”。我积极参与人工智能行业，是因为这里有更深层次的目标和问题需要解决。Lumiera 的使命是为领导者提供全面的指导，使他们在技术时代能够自信地做出负责任的决策。无论我们在哪个领域活动，这种使命感始终不变。
无论是男性主导还是其他情况，人工智能行业规模庞大且日益复杂。没有人能看到全貌，我们需要更多的视角以便相互学习。存在的挑战巨大，我们需要共同努力协作。
对于希望进入人工智能领域的女性，你有什么建议？
进入人工智能领域就像学习一门新语言或掌握一套新技能。它在解决各个领域的挑战方面具有巨大潜力。你想解决什么问题？找出人工智能如何成为解决方案，然后专注于解决那个问题。持续学习，并联系那些激励你的人。
随着人工智能的发展，面临的最紧迫问题有哪些？
人工智能快速演变的速度本身就是一个问题。我认为经常且定期提出这个问题，是能够以诚信驾驭人工智能空间的重要组成部分。我们在 Lumiera 的每周通讯中都会这样做。
以下是目前让我尤为关注的一些问题：
- 人工智能硬件与地缘政治：随着全球各国政府加深对其人工智能知识的了解并开始采取战略性和地缘政治举措，公共部门对人工智能硬件（GPU）的投资可能会增加。迄今为止，英国、日本、阿联酋和沙特阿拉伯等国家已有所行动。这是一个值得关注的领域。
- 人工智能基准测试：随着我们越来越依赖人工智能，理解如何衡量和比较其性能至关重要。为特定用例选择合适的模型需要仔细考虑。最适合你需求的模型不一定是排行榜榜首的那个。由于模型变化迅速，基准测试的准确性也会随之波动。
- 在自动化与人工监督之间取得平衡：信不信由你，过度自动化确实存在。决策需要人类的判断力、直觉和情境理解能力，这是无法通过自动化复制的。
- 数据质量与治理：优质数据在哪里？数据每秒都在组织内部、之间以及外部流动。如果这些数据缺乏良好的治理，你的组织将无法从人工智能中受益，直言不讳地说就是如此。而且从长远来看，这可能会带来不利影响。你的数据战略就是你的 AI 战略。数据系统架构、管理和所有权必须纳入讨论范围。
AI 用户应关注哪些问题？
- 算法和数据并非完美无缺：作为用户，保持批判性思维而不盲目信任输出结果非常重要，尤其是当你直接使用现成技术时。上层的技术和工具是新兴且不断发展的，因此请记住这一点并加入常识判断。
- 能源消耗：训练大型人工智能模型的计算需求，加上运行和维护所需硬件基础设施的能源需求，导致了高电力消耗。Gartner 预测，到 2030 年，人工智能可能消耗全球高达 3.5% 的电力。
- 提升自身素养，并参考多种信息来源：AI素养至关重要！为了能在生活和工作中有效利用AI，你需要能够就其使用做出明智的决策。AI应辅助你进行决策，而非替你做出决定。
- 视角密度：你需要让那些对其问题领域非常了解的人参与进来，以便理解可以创建何种类型的AI解决方案，并在整个AI开发生命周期中持续这样做。
- 伦理方面亦然：它不是可以在AI产品构建完成后“附加”上去的东西——伦理考量必须在研究阶段开始时就尽早注入，并贯穿整个构建过程。这通过进行社会与伦理影响评估、减轻偏见以及促进问责制和透明度来实现。
在构建 AI 时，认识到组织内部技能的局限性至关重要。差距即是成长机会：它们使您能够优先寻求外部专业知识，并建立稳健的问责机制。应评估当前技能水平、团队能力以及可用资金资源等因素。这些因素及其他相关因素将影响您的 AI 路线图。
投资者如何更好地推动负责任的 AI？
首先，作为投资者，您需要确保投资稳固且持久。投资负责任的 AI 不仅能保障财务回报，还能降低与信任、监管及隐私等相关风险。
投资者可以通过考察负责任 AI 的领导力和应用指标来推动其发展。清晰的 AI 战略、专门的负责任 AI 资源、已发布的负责任 AI 政策、强大的治理实践以及人类反馈强化学习的整合，都是需要考虑的因素。这些指标应纳入健全的投资尽职调查流程中。倡导更多科学依据，减少主观决策。撤资退出不道德的 AI 实践，也是鼓励负责任 AI 解决方案的另一种方式。