Para brindarles a las académicas y a otras personas centradas en la IA su merecido (y atrasado) tiempo en el centro de atención, TechCrunch está lanzando un serie de entrevistas centrándose en mujeres destacadas que han contribuido a la revolución de la IA. Publicaremos varios artículos a lo largo del año a medida que continúe el auge de la IA, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Leer más perfiles aquí.
Krystal Kauffman trabajó como organizadora de campañas políticas y temáticas durante una década antes de obtener una licenciatura en geología. Luego, se dedicó al trabajo por encargo, lo que la llevó a Turkopticon, una organización sin fines de lucro dedicada a luchar por los derechos de los trabajadores por encargo, específicamente aquellos que usan El turco mecánico de Amazon (AMT) plataforma.
Kauffman, ahora organizadora principal de Turkopticon, comenzó recientemente como investigadora en el Instituto de Investigación de IA Distribuida (DAIR), trabajando junto con otros para construir, en sus palabras, “una comunidad de trabajadores unidos para corregir los errores de las grandes empresas tecnológicas”. plataformas de mercado”.
Preguntas y respuestas
Brevemente, ¿cómo empezaste? en AI? ¿Qué te atrajo del campo?
En En 2015, me enfermé y no podía trabajar fuera de casa. Mientras los médicos intentaban resolver las cosas, encontré la AMT plataforma. Durante los siguientes dos años, pude mantenerme trabajando con datos. en que completé tareas que ayudaron a programar AI, crear LLM, etc. Durante el tiempo que trabajé en AMT, me apasionó mucho resolver problemas con la plataforma y asumir la ética del trabajo con datos. en general.
¿De qué trabajo estás más orgulloso (en el AI campo)?
Cuando comencé a trabajar con datos hace nueve años, muy pocas personas sabían que existía una fuerza laboral global que silenciosamente programaba dispositivos inteligentes, desarrollaba AI y construir conjuntos de datos desde sus hogares. En los últimos años, he hablado sobre esta fuerza laboral y los desafíos éticos que conlleva el trabajo con datos a través de entrevistas, paneles de conferencias, artículos, foros, ayuda a legisladores, charlas, talleres y redes sociales. Es un honor ser en una posición en donde puedo ayudar a educar al público en general, a los líderes del Congreso y a los defensores laborales sobre esta fuerza laboral y todo lo que conlleva.
¿Cómo afrontar los desafíos de la industria tecnológica dominada por los hombres y, por extensión, de la industria tecnológica dominada por los hombres? AI ¿industria?
Me considero muy afortunado porque tengo un gran sistema de apoyo que incluye a mis colegas y mentores. Elijo rodearme de personas que quieran ver triunfar a mujeres y personas no binarias. Mis mentores son mujer y también busco consejo de hombres que me apoyen. Sin embargo, algo que debe continuar es hablar sobre la inequidad y hacer avanzar la conversación para cambiarla.
¿Qué consejo le darías a mujer buscando ingresar al AI ¿campo?
Le diría a cualquier mujer que quiera entrar AI campo para ir a por ello! Encontrar un buen mentor o mentores es muy importante. Mira a los muchos fuertes mujer y gente no binaria en el campo para obtener orientación cuando sea necesario. Forja relaciones con hombres que te apoyen. Por último, no tengas miedo de hablar. ¡Las grandes ideas surgen al enfrentar algunas de las preguntas más difíciles!
¿Cuáles son algunos de los problemas más apremiantes que enfrenta AI como evoluciona?
Uno de los problemas más apremiantes que enfrenta la evolución de AI es la accesibilidad. ¿Quién tiene acceso a las herramientas? ¿Quién proporciona los datos y mantiene el sistema? ¿Quién se beneficia de AI? ¿Qué poblaciones se están quedando atrás y cómo podemos cambiar eso? ¿Cómo se trata a los trabajadores detrás del sistema?
La otra cuestión que plantearía aquí sería la parcialidad. ¿Cómo creamos sistemas completamente libres de prejuicios?
¿Cuáles son algunos problemas? AI ¿Qué deben tener en cuenta los usuarios?
Siempre les diría a los usuarios que observen cómo se capacitan los trabajadores. AI están siendo tratados. Ese es un indicador de tantas cosas.
¿Cuál es la mejor manera de construir responsablemente? ¿AI?
Es imperativo que involucremos a las poblaciones subrepresentadas en la creacion de AI. Las personas que se verán afectadas por la tecnología siempre deben tener un asiento en la mesa. De la misma manera, la creación de AI la legislación tiene que involucrar a los trabajadores de datos. Son la base de estos sistemas y mantener el debate sin ellos sería irresponsable.
¿Cómo pueden los inversores impulsar mejor la adopción de decisiones responsables? AI?
Sólo diré lo que he estado diciendo: no hay nada establecido. en piedra. No tenemos que aceptar lo que se nos presenta. La única manera de mejorar las cosas es hablar y actuar. Busque otras organizaciones que presionen por la responsabilidad AI. Cuestionar las condiciones de trabajo, cuestionar la implementación, el uso, etc. Cuestionar cualquier cosa que parezca injusta o irresponsable.