为让专注于人工智能的女性学者获得应有关注，TechCrunch推出聚焦AI革命中卓越女性人物的访谈系列。随着AI热潮持续，我们将全年陆续刊发此类文章，突出常被忽视的重要贡献。
Emilia Gómez现任欧盟委员会联合研究中心首席研究员及AI Watch科学协调员，该倡议旨在监测AI在欧洲的发展、应用及影响。其团队为欧盟AI政策（包括《人工智能法案》）提供科学与技术支撑。
Gómez的研究始于计算音乐领域，致力于理解人类对音乐的描述及数字建模方法。在此基础上，她进一步研究AI对人类行为的影响，涵盖就业、决策以及儿童认知和社会情感发展等方面。
问答
简要谈谈您是如何涉足人工智能领域的？是什么吸引了您进入这一领域？
我最初在AI机器学习领域的研究，是开发用于自动描述音乐音频信号（如旋律、调性、相似性、风格或情感）的算法，并应用于音乐平台及教育等场景。我开始探索针对音乐计算任务的新型机器学习方法，并重视数据流水线（含数据集创建与标注）。当时吸引我的是机器学习的建模能力，以及从基于知识向基于数据的算法设计转变——即利用专业知识设计数据集、网络架构及训练评估流程，而非仅依赖声学知识设计特征描述符。
凭借机器学习研究经验，目睹算法在音乐平台至交响乐音乐会等多领域的实际应用后，我意识到其对听众、音乐家等群体的巨大影响。因此，我将研究方向从算法开发转向AI评估，重点研究AI对人类行为的影响，以及如何从公平性、人类监督或透明度等维度评估系统。这也是我在联合研究中心团队目前的核心课题。
您在人工智能领域最引以为傲的工作是什么？
学术与技术层面，我为在巴塞罗那音乐技术小组（Music Technology Group）对特定音乐ML架构的贡献感到自豪，这些工作推动了领域前沿发展。例如博士期间提出的基于数据的调性提取算法已成为关键参考文献；此后共同设计的涵盖旋律搜索、节奏及情感建模的自动描述方法，大多已集成到开源库Essentia中，广泛应用于推荐系统。
我特别自豪于获红十字人道主义技术奖的Banda Sonora Vital项目，该系统为老年阿尔茨海默病患者提供个性化音乐推荐。此外，我还协调了欧盟资助的PHENICX等大型项目，研究音乐应用及利用AI创造更丰富的交响乐体验。
作为国际音乐信息检索学会（ISMIR）首位女性主席，我热爱音乐计算社区并终身致力于提升该领域多样性。
自2018年加入欧盟委员会担任首席科学家以来，我为欧盟AI政策（尤其是《人工智能法案》）提供科技支持。虽相关出版物较少，但我对其中“谦逊”的技术贡献深感自豪：这涉及众多合作者，包括在法律与技术术语间的协调翻译（如基于文献提出定义），以及对高风险AI系统、通用AI模型和生成式AI的透明度或技术文档要求等法律实施情况的评估。
我也为团队支持欧盟《人工智能责任指令》的工作感到自豪。我们研究了导致AI系统内在风险的特定特征（如缺乏因果性、不透明性、不可预测性或自我/持续学习能力），并评估了证明因果关系时的相关困难。
你如何应对男性主导的科技行业所带来的挑战？进而，如何应对男性主导的人工智能行业？
这不仅是科技领域的问题，AI研究和政策领域同样由男性主导。我没有特定策略，因为这是我唯一熟悉的环境。“那该多好啊？”正如海滩男孩歌曲所唱。我真诚努力避免沮丧，在这个充满自信且强势男性主导的世界中寻找乐趣，并享受与优秀女性同行的合作。
你会给希望进入人工智能领域的女性什么建议？
我会告诉她们两点：
你们非常被需要——请加入我们，因为领域迫切需要愿景、方法和思想的多样性。据divinAI项目（旨在监测AI领域多样性）数据显示，2023年ICML和IJCAI会议上，无论性别认同如何，女性作者姓名占比分别为23%和29%。
你并不孤单——尽管可能不够显眼，但领域内有许多女性、非二元性别同事及男性盟友。请寻找他们获取指导和支持！研究领域存在许多亲和群体，例如当我担任ISMIR主席时积极参与的“音乐信息检索中的女性”倡议，这是音乐计算领域多元化努力的先驱，拥有成功的导师计划。
随着人工智能的发展，面临的最紧迫问题有哪些？
研究人员应将同等精力投入AI开发和AI评估，目前两者严重失衡。研究社区忙于推进AI能力前沿并对现实应用感到兴奋，却忽视了适当评估、影响评估和外部审计。AI系统越智能，评估也应越智能。AI评估研究不足是导致数据集中或算法中存在性别/种族偏见等损害AI声誉事件的原因。
AI用户应注意哪些问题？
使用聊天机器人等AI工具的公民应知：AI并非魔法，而是人类智慧的产物。了解AI算法的工作原理和局限性，才能质疑并以负责任方式使用它们。此外，公民还应了解AI产品的质量、评估或认证方式，以辨别值得信赖的产品。
负责任地构建AI的最佳方式是什么？
开发具有良好社会和环境效益的负责任AI产品，最佳方式是在推向市场前投入必要资源进行评估、社会影响评估和风险缓解（如基本权利潜在风险）。这既有利于企业和产品信任，也有利于整个社会。
负责任或可信赖的AI要求在設計初期就解决透明度、公平性、人类监督及社会环境福祉等问题。《人工智能法案》不仅为全球AI监管设立标杆，也反映了欧洲对可信度和透明度的重视——在保护公民权利的同时促进创新，这将增强公众对产品技术的信任。