AIに焦点を当てた女性の学者や他の人々に、彼らが当然かつ遅れている注目を浴びる機会を与えるために、TechCrunchはAI革命に貢献した素晴らしい女性に焦点を当てた一連のインタビューを掲載しています。 AIブームが続く中で、よく認識されないキーの仕事をハイライトし、これらの記事を年間通して公開しています。他のプロファイルはこちらで読むことができます。

Catherine Breslinは、Kingfisher Labsの創設者兼ディレクターであり、企業がAI戦略を開発するのを支援しています。彼女は20年以上にわたってAIの科学者として活動しており、ケンブリッジ大学、東芝研究所、さらにはAmazon Alexaで働いてきました。以前は、VCファンドDeeptech Labsのアドバイザーをしており、Cobalt Speech＆Languageのソリューションアーキテクトディレクターでもありました。

彼女は大学での学士課程をオックスフォード大学で修了し、修士号と博士号をケンブリッジ大学で取得しました。

AIの分野において、どのようにしてスタートを切りましたか？この分野に魅かれたのは何ですか？

私は学校で数学と物理学が大好きで、大学での専攻をエンジニアリングにしました。そこでAIについて初めて知りましたが、当時はAIとは呼ばれていませんでした。私は、私たち人間が容易に行う音声および言語処理をコンピューターを使って行うという考えに興味を持ちました。その後、私は音声技術の博士号を取得し、研究者としての仕事をしてきました。 AIのために最近大きな進展があった時期に私たちがいる今、私は人々の生活を向上させる技術を構築するための巨大な機会があると感じています。

AI分野で特に自慢の仕事は何ですか？

2020年、パンデミック初期に私は自分のコンサルティング会社を設立しました。そのサイトには、企業に実務のAI専門知識とリーダーシップを提供するという使命が掲げられています。私が異なる興味深いプロジェクトでクライアントと共に行った仕事に誇りを持っており、また、私が家族の周りで柔軟な方法でこれを行っていることにも誇りを感じています。

男性優位のテクノロジーやAI分野に広がる課題をどのように克服していますか？

正確な数値は難しいですが、AI分野の約20％が女性であるといったところです。また、私の認識によれば、割合は上級職になるにつれて低くなります。私にとって、最も効果的な方法の1つは、支援ネットワークを構築することです。もちろん、サポートはどんな性別の人からでも得ることができます。しかし、時には同じような状況に直面している女性と話したり、同じ問題を見てきた女性と話をすることが安心でき、孤独でなくなるのは素晴らしいことです。

もう1つは、私がエネルギーをどこに使うかを慎重に考えることです。私は、より多くの女性が上級およびリーダーシップのポジションに就くと、持続的な変化が見られると信じていますが、女性が自身のキャリアを前進させるためにシステムの修復にエネルギーをすべて費やしてしまうと、そのようなことは起こらないと思います。変化を後押しすることと日々の仕事に焦点を合わせることとの間には実用的なバランスが取れると考えています。

AI分野に進みたい女性に何かアドバイスはありますか？

AIは非常に大きく興奮する分野で、多くのことが起こっています。1つの問題に見える無数の論文、製品、モデルが続々とリリースされる騒音も多くあります。すべてを追いかけることは不可能です。さらに、すべての論文や研究結果が長期的に重要であるとは限りません。どんなに派手なプレスリリースでも、長期的に重要でないことがあります。私のアドバイスは、興味を持ち進歩させたい特定の分野を見つけ、その分野についてできるだけ多くのことを学び、解決しようとする問題に取り組むことです。それが必要な堅固な基盤を提供します。

AIが進化するにあたり、最も深刻な課題は何ですか？

過去15年間の進歩は速かったですが、AIは正しく評価し、影響を予測するために立ち止まることなく、実験室から製品へと進出してきました。浮かび上がってくる例として、我々の音声および言語技術の多くが他の言語よりも英語でより良い結果を出すということが挙げられます。これは、研究者が他言語技術を無視してきたということではありません。英語以外の言語技術には多くの努力が注がれてきました。しかし、より優れた英語技術の unintended consequenceが、すべての人々に均等にサービスを提供しないような技術を構築し、リリースしているということです。

利用者はAIに関するいくつかの問題を意識すべきですか？

AIが数年以内にすべての問題を解決する銀の弾丸ではないことを人々は認識すべきだと思います。素晴らしいデモを簡単に作成できるかもしれませんが、AIシステムを一貫してうまく動作するように構築するには、専念した努力が必要です。私たちはAIが人間によって設計および構築されていることを意識を失うべきではありません。

責任あるAIをどのように構築すればよいですか？

責任あるAIを構築するとは、最初から顧客や製品に影響を与える人物を含む異なる視点を取り入れることが重要です。システムを徹底的にテストすることは、さまざまなシナリオでどのように機能するかを正確に確認するために重要です。新しいアルゴリズムを考える興奮と比較してテストは退屈な作業であるという評判があります。しかし、製品が本当に動作するかどうかを知ることは重要です。さらに、自分自身や顧客に対して、構築しているものの能力と限界について正直である必要があり、システムが誤用されないようにする必要があります。

投資家は、責任あるAIを推進するためにどうすればよいですか？

スタートアップはAIの新しいアプリケーションを多数構築しており、投資家は資金提供の選択について慎重である責任があります。将来をどのように建設しているか、責任あるAIがどのように適合するかについて、より多くの投資家に明確になってほしいと思います。