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Ria Cheruvu 在她一生的大部分时间里一直处于领先地位。这位被视为神童的学生年仅 11 岁就从亚利桑那州高中毕业，成为哈佛有史以来最年轻的毕业生之一。她的大学成绩令许多人惊叹。

经过一段时间的神经生物学学习并完成第一个计算机科学学位后，Cheruvu 被聘用为英特尔道德团队— 之前这场热潮很快就席卷了大众市场，而早在这句话成为家喻户晓的话语之前好几年。受聘时，Cheruvu 年仅 14 岁。自从加入这家科技巨头并从常春藤盟校毕业后的几年里，她已成为负责任的人工智能开发的首选代言人，她凭借多项人工智能专利充实了自己的简历，在她的母校神经科学实习后获得了数据科学硕士学位。耶鲁大学，以及人工智能伦理数字课程的多个教学学分。她也在攻读博士学位，因为……为什么不呢？

如今，作为英特尔的人工智能架构师和“布道者”之一（是的，这是真实的词），这位 20 岁的年轻人正站在世界上最热门话题之一的最前沿：我们如何推进这项技术，以及如何才能其方式是否能确保以真人为核心？

在这个如今被资本投资者、商业利益和自称为科技“颠覆者”的行业中，她的出现实属罕见。但她的年龄更多的是一种优势而不是一种障碍，因为人工智能的未来很快就会交到下一代技术人员和用户（她的同龄人）手中，而他们中的许多人已经开始接受生成式人工智能在人工智能中的复杂集成。他们的日常生活。

Cheruvu 向 Mashable 讲述了她在“AI for Good”领域现已确立的职业生涯，在世界面临加速变革之际，她是为数不多的拥有一席之地的年轻声音之一。

Mashable：您的成就涉及各个科学领域：计算机科学、数据科学、神经科学。您为什么将注意力转向人工智能，特别是英特尔？

切鲁武：获得计算机科学学士学位后，我一直在寻找下一步。这是一个转折点：我是要进入神经科学领域，还是要进入纯粹的计算机和数据科学相关领域？我对人工智能有短暂的兴趣。

我的父母都是经过培训的软件工程师，并拥有计算机应用和技术硕士学位。当时，我父亲在英特尔公司工作。事实上，我在高中时曾多次到我们当地的校园进行实地考察。我申请了，并面试了不同领域的三个不同团队。一个是纯数学和人工智能，另一个是神经科学方面的，最后一个是深度学习和硬件。最终，我选择了第三支球队并被录取。从那时起，它演变成了在英特尔担任不同角色的六年旅程。

这个行业的人员流动量如此之大，尤其是在过去的几年里，是什么让您一直留在那里？

我在不同的领域担任过很多不同的角色。其中一些是纯粹的商业或技术方面，另一些是纯粹的研究方面，还有一些将两者联系起来。我曾是一名团队领导，现在我是一名布道者、公共演讲者和建筑师。我正在更多地回归技术架构师的角色。所以在地图上跳跃了很多次。但我的网络和社区一直保持真实，这鼓励我继续在英特尔工作，并继续在人工智能行业工作。

我发现像您这样年轻的人如此融入人工智能的道德发展，而不仅仅是其使用，真的很少见。为什么是这个而不是另一个方面？

我从专业和个人角度来看道德人工智能已经研究了大约两到三年。从技术角度来看，有很多事情要做：技术工具、分析、指标、质量保证，所有这些有趣的事情。在社会方面，在隐私、同意、偏见和算法歧视方面需要做大量的工作。这是一场旋风，学习所有这些主题，然后试图了解哪些是实用的，哪些是似乎被谈论了很多，并进行诚实的重新评估。

我妈妈获得了形而上学和哲学博士学位，所以我们围绕人工智能和人类进行了非常深入的对话。我们的意识到底是什么？人工智能在模仿人类方面能走多远？我们互相帮助的框架是什么？

这些反思是否富有成效？那么，“AI for Good”到底是什么样的呢？现在，“以人为本”这个词很流行，但这对未来意味着什么？

接触技术和数字技术的人们接触人工智能的速度越来越快。我之所以倾向于“以人为中心”的框架，是为了关注这样一个事实：基础设施、技术应该能够赋予用户权力。

根据法规以及我们围绕这些法规建立的社区，您应该有权控制您生成的数据。在技​​术方面，我们应该让开发人员和创建者能够测试偏差，并从模型中删除数据。我们不会使用未经我们同意的数据来训练数据模型。当你是人工智能领域的人时，人们会认为你是在倡导人工智能的发展。但就我个人而言，在很多领域，我认为更多的人工智能开发是没有意义的。也许它需要更加简化或由创作者和艺术家掌握。

当我们看到许多此类技术（例如机器人和自动驾驶汽车）开始出现时，它们如何增强用户体验？我们如何在这些关系中建立信任？

有几位领先的研究人员这该领域的主题专家。我在想Fei Fei Li和崔艺珍。看到他们的研究以及实验室和团队的研究如何与人工智能的更大进步或飞跃联系起来，真的很有趣。我一直用这项研究作为标记来揭开[人工智能行业]接下来会发生什么的神秘面纱。

你的头衔是“福音传道者”，这是一个用于科学发展的有趣术语，但本质上你是一名公共传播者。在人工智能报道的冲击下，您如何驾驭这一角色？

在某些话题上有很大的压力，有很多的炒作。现在需要非常坚强的意志和决心来推动这一进程，并说出对我、我的社区、整个行业来说重要的事情。专注于真正推动发展的因素实际的我想与人们沟通和分享我可以激发他们乐观的事情。我也想诚实地对待风险和挑战。不要去奉承事实，而要直截了当。作为一名布道者，一个对公开演讲和编码同样充满热情的人，这种平衡是什么样的？

这个领域的人工智能专家和布道者已经出现或蓬勃发展。并不是直接说任何关于证书或任何事情，但每个人对人工智能都有自己的看法。我个人一直在倾听行业内长期存在的观点。我喜欢利用这种被传承下来的智慧，而不是一些快速形成假设的新人。

您如何看待您的同事参与这些对话？

我认为，越来越需要年轻的声音和年轻一代能够挺身而出并开始为这些技术做出贡献的机会。通过使用它，[这些技术]很快就被掌握了。

为[人工智能设计]带来新的视角非常重要。不仅消耗技术，而且还为其发展做出贡献，能够以不同的方式塑造它。我们不应该将其视为一种需要探索并推向极限的“颠覆者”或“泡沫”，而是可以将其带回到最有用的应用程序中。

有很多贡献的机会。在优先级、媒体报道或公共利益方面，其中很多应用程序不像其他应用程序那样得到认可，但它们肯定会带来更有意义的影响。总是有更大的项目和更大的主题——比如大型语言模型——但较小的应用程序也确实会产生影响。

抱歉用了陈词滥调，但感觉人工智能是我们将传给年轻一代的另一项“全球遗产”，就像我们应对当前的气候危机一样。

我最近读到这句话，说的是能够让世界比你最初发现的更好一些。在一代人的背景下，我们需要继续就此进行对话，特别是与我们身边的人工智能算法，无论是社交媒体还是为你编写内容的应用程序。您每天都会接触到它们。

在我看来，当我们不完全了解其中的利害关系时，许多人对在日常生活中使用人工智能的广泛压力感到不安。他们希望事情慢下来。

我觉得从事人工智能和机器学习工作的人们都非常清楚这一点，但由于某种原因，它并没有在泡沫之外扩散。从事人工智能工作的人知道，当他们看到一个工具时要非常非常谨慎。谨慎是指“我不会采用它，或者我不会使用它，除非我认为它有用。”但当谈到外部的[人工智能利益相关者]时，我认为这只是一种炒作。讽刺的是，这并不是你在内圈看到的情况。它只是被推到我们身上。

当前的利益相关者或开发人员对下一代技术人员和用户（包括您自己）有什么义务？

人类劳动力的颠覆是一个非常大的话题，我正在考虑想要进入人工智能领域的人才和人们。当我们谈论人工智能和这些技术时，它总是：快速、快速创新、不断前进。这类词语和其他术语不断增加，使得人们更加难以理解和真正掌握[人工智能]。 “人工智能”本身就是其中之一。该领域始于“深度学习”和“机器学习”，这是一个渐进的过渡。我看到我的职位从深度学习工程师变成了人工智能架构师。我也是其中的一部分。我认为可能有机会将人工智能作为一个流行词并对其进行分解——而且我们仍然可以保留这个词以及围绕它的总体感觉。

但用户可以承担的责任是有限的。基础设施的提供商、开发商和创建者也需要能够承担这一责任。当然，法规的出台在一定程度上有助于保护相关个人的权利。

许多人可能没有时间坐下来阅读他们需要了解的完整内容。我重视内容以及那些花时间分解内容并说：“你已经做到了。这很简单。这就是你做出贡献的方式。”它不需要是一个可怕的话题。您可以对此表达您的担忧。

在过去的几年里，我与一些才华横溢的人就包容性人工智能、人工智能民主化和人工智能素养进行了很多对话。有很多不同的方法可以实现这种授权。例如，我很荣幸能够参与数字化准备计划，并为此做出了很多巨大的努力，比如去社区大学学习或免费创建人工智能课程。大约有五百万人接受了英特尔数字准备计划的培训。我们需要更多的可访问性、更多的教程、更多的内容、更多的一对一互动，我们说，“你知道，这比你想象的要容易。你可以成为这个领域的专业人士。入门并不难。” ”