英特爾20歲AI倫理奇才談人工智慧未來

Ria Cheruvu 在她一生的大部分時間裡一直處於領先地位。這位被視為神童的學生年僅 11 歲就從亞利桑那州高中畢業，成為哈佛有史以來最年輕的畢業生之一。她的大學成績令許多人驚嘆。

經過一段時間的神經生物學學習並完成第一個電腦科學學位後，Cheruvu 被聘用為英特爾道德團隊— 之前這場熱潮很快就席捲了大眾市場，而早在這句話成為家喻戶曉的話語之前好幾年。受聘時，Cheruvu 年僅 14 歲。自從加入這家科技巨頭並從常春藤盟校畢業後的幾年裡，她已成為負責任的人工智能開發的首選代言人，她憑藉多項人工智能專利充實了自己的簡歷，在她的母校神經科學實習後獲得了數據科學碩士學位。她也在攻讀博士學位，因為……為什麼不呢？

如今，作為英特爾的人工智慧架構師和「佈道者」之一（是的，這是真實的詞），這位20 歲的年輕人正站在世界上最熱門話題之一的最前沿：我們如何推進這項技術，以及如何才能其方式是否能確保以真人為核心？

在這個如今被資本投資者、商業利益和自稱為科技「顛覆者」的行業中，她的出現實屬罕見。但她的年齡更多的是一種優勢而不是一種障礙，因為人工智慧的未來很快就會交到下一代技術人員和使用者（她的同齡人）手中，而他們中的許多人已經開始接受生成式人工智慧在人工智慧中的複雜整合。

Cheruvu 向 Mashable 講述了她在「AI for Good」領域現已確立的職業生涯，在世界面臨加速變革之際，她是為數不多的擁有一席之地的年輕聲音之一。

Mashable：您的成就涉及各個科學領域：電腦科學、資料科學、神經科學。您為什麼將注意力轉向人工智慧，特別是英特爾？

切魯武：在獲得電腦科學學士學位後，我一直在尋找下一步。這是一個轉捩點：我要進入神經科學領域，還是要進入純粹的電腦和資料科學相關領域？我對人工智慧有短暫的興趣。

我的父母都是經過培訓的軟體工程師，並擁有電腦應用和技術碩士學位。當時，我父親在英特爾公司工作。事實上，我在高中時曾多次到我們當地的校園進行實地考察。我申請了，並面試了三個不同領域的不同團隊。一個是純數學和人工智慧，另一個是神經科學方面的，最後一個是深度學習和硬體。最終，我選擇了第三支球隊並被錄取。從那時起，它演變成了在英特爾擔任不同角色的六年旅程。

這個行業的人員流動量如此之大，尤其是在過去的幾年裡，是什麼讓您一直留在那裡？

我在不同的領域擔任過很多不同的角色。其中一些是純粹的商業或技術方面，另一些是純粹的研究方面，還有一些將兩者聯繫起來。我曾是團隊領導，現在我是一名傳道者、公共演講者和建築師。我正在更多地回歸技術架構師的角色。所以在地圖上跳了很多次。但我的人脈和社群一直保持真實，這鼓勵我繼續在英特爾工作，並繼續在人工智慧產業工作。

我發現像您這樣年輕的人如此融入人工智慧的道德發展，而不僅僅是其使用，真的很少見。為什麼是這個而不是另一個面向？

我從專業和個人角度來看道德人工智慧已經研究了大約兩到三年。從技術角度來看，有很多事情要做：技術工具、分析、指標、品質保證，所有這些有趣的事情。在社會方面，在隱私、同意、偏見和演算法歧視方面需要做大量的工作。這是一場旋風，學習所有這些主題，然後試圖了解哪些是實用的，哪些是似乎被談論了很多，並進行誠實的重新評估。

我媽媽獲得了形而上學和哲學博士學位，所以我們圍繞著人工智慧和人類進行了非常深入的對話。我們的意識到底是什麼？人工智慧在模仿人類方面能走多遠？我們互相幫助的框架是什麼？

這些反思是否有生產力？那麼，「AI for Good」到底是什麼樣的呢？現在，「以人為本」這個詞很流行，但這對未來意味著什麼？

接觸科技和數位科技的人們接觸人工智慧的速度越來越快。我之所以傾向「以人為中心」的框架，是為了專注於這樣一個事實：基礎設施、科技應該能夠賦予使用者權力。

根據法規以及我們圍繞這些法規建立的社區，您應該有權控制您產生的資料。在技​​術方面，我們應該讓開發人員和創建者能夠測試偏差，並從模型中刪除資料。我們不會使用未經我們同意的資料來訓練資料模型。當你是人工智慧領域的人時，人們會認為你在倡導人工智慧的發展。但就我個人而言，在許多領域，我認為更多的人工智慧開發是沒有意義的。也許它需要更加簡化或由創作者和藝術家掌握。

當我們看到許多此類技術（例如機器人和自動駕駛汽車）開始出現時，它們如何增強用戶體驗？我們如何在這些關係中建立信任？

有幾位領先的研究人員這該領域的主題專家。我在想Fei Fei Li和崔藝珍。看到他們的研究以及實驗室和團隊的研究如何與人工智慧的更大進步或飛躍聯繫起來，真的很有趣。我一直用這項研究作為標記來揭開[人工智慧產業]接下來會發生什麼的神秘面紗。

你的頭銜是“福音傳道者”，這是一個用於科學發展的有趣術語，但本質上你是一名公共傳播者。在人工智慧報道的衝擊下，您如何駕馭這一角色？

在某些話題上有很大的壓力，有很多的炒作。現在需要非常堅強的意志和決心來推動這一進程，並說出對我、我的社區、整個產業來說重要的事情。專注於真正推動發展的因素實際的我想與人們溝通和分享我可以激發他們樂觀的事情。我也想誠實地看待風險和挑戰。不要去奉承事實，而要直截了當。作為一個佈道者，一個對公開演講和編碼同樣充滿熱情的人，這種平衡是什麼樣的？

這個領域的人工智慧專家和佈道者已經出現或蓬勃發展。並不是直接說任何關於證書或任何事情，但每個人對人工智慧都有自己的看法。我個人一直在傾聽產業內長期存在的觀點。我喜歡利用這種被傳承下來的智慧，而不是一些快速形成假設的新人。

您如何看待您的同事參與這些對話？

我認為，越來越需要年輕的聲音和年輕一代能夠挺身而出並開始為這些技術做出貢獻的機會。透過使用它，[這些技術]很快就被掌握了。

為[人工智慧設計]帶來新的視角非常重要。不僅消耗技術，而且還為其發展做出貢獻，能夠以不同的方式塑造它。我們不應該將其視為一種需要探索並推向極限的“顛覆者”或“泡沫”，而是可以將其帶回最有用的應用程式。

有很多貢獻的機會。在優先事項、媒體報導或公共利益方面，其中許多應用程式不像其他應用程式那樣得到認可，但它們肯定會帶來更有意義的影響。總是有更大的專案和更大的主題——例如大型語言模型——但較小的應用程式也確實會產生影響。

抱歉用了陳腔濫調，但感覺人工智慧是我們將傳給年輕一代的另一項“全球遺產”，就像我們應對當前的氣候危機一樣。

我最近讀到這句話，說的是能夠讓世界比你最初發現的更好。在一代人的背景下，我們需要繼續就此進行對話，特別是與我們身邊的人工智慧演算法，無論是社群媒體還是為你編寫內容的應用程式。您每天都會接觸到它們。

在我看來，當我們不完全了解其中的利害關係時，許多人對在日常生活中使用人工智慧的廣泛壓力感到不安。他們希望事情慢下來。

我覺得從事人工智慧和機器學習工作的人都非常清楚這一點，但由於某種原因，它並沒有在泡沫之外擴散。從事人工智慧工作的人知道，當他們看到一個工具時要非常非常謹慎。謹慎是指“我不會採用它，或者我不會使用它，除非我認為它有用。”但當談到外部的[人工智慧利害關係人]時，我認為這只是一種炒作。諷刺的是，這並不是你在內圈看到的情況。它只是被推到我們身上。

目前的利害關係人或開發人員對下一代技術人員和使用者（包括您自己）有什麼義務？

人類勞動力的顛覆是一個非常大的議題，我正在考慮想要進入人工智慧領域的人才和人們。當我們談論人工智慧和這些技術時，它總是：快速、快速創新、不斷前進。這類詞語和其他術語不斷增加，使得人們更加難以理解和真正掌握[人工智慧]。 「人工智慧」本身就是其中之一。這個領域始於“深度學習”和“機器學習”，這是一個漸進的過渡。我看到我的職位從深度學習工程師變成了人工智慧架構師。我也是其中的一部分。我認為可能有機會將人工智慧作為一個流行詞並對其進行分解——而且我們仍然可以保留這個詞以及圍繞它的整體感覺。

但使用者可以承擔的責任是有限的。基礎設施的提供者、開發商和創建者也需要能夠承擔這項責任。當然，法規的推出在一定程度上有助於保護相關個人的權利。

許多人可能沒有時間坐下來閱讀他們需要了解的完整內容。我重視內容以及那些花時間分解內容並說：“你已經做到了。這很簡單。這就是你做出貢獻的方式。”它不需要是一個可怕的話題。您可以對此表達您的擔憂。

在過去的幾年裡，我與一些才華橫溢的人就包容性人工智慧、人工智慧民主化和人工智慧素養進行了許多對話。有很多不同的方法可以實現這種授權。例如，我很榮幸能夠參與數位化準備計劃，並為此做出了許多巨大的努力，例如去社區大學學習或免費創建人工智慧課程。大約有五百萬人接受了英特爾數位準備計畫的訓練。我們需要更多的可訪問性、更多的教程、更多的內容、更多的一對一互動，我們說，「你知道，這比你想像的要容易。你可以成為這個領域的專業人士。