Sau khi hoàn thành bằng tiến sĩ của mình, tôi chuyển đến Microsoft Research, nơi tôi làm việc trong nhóm trải nghiệm người dùng và thiết kế tại phòng thí nghiệm Cambridge (Vương quốc Anh). AI là đề tài trọng tâm ở đây, vì vậy công việc của tôi tự nhiên phát triển nhiều hơn vào lĩnh vực đó và mở rộng ra các vấn đề liên quan đến AI có trung tâm con người (ví dụ: trợ lý giọng nói thông minh).

Khi tôi chuyển đến Đại học Edinburgh, đó là vì mong muốn khám phá các vấn đề về tính minh bạch của thuật toán, điều mà vào năm 2016 vẫn còn là một lĩnh vực hẹp. Tôi thấy mình ở trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và hiện đang cùng nhau dẫn đầu một chương trình quốc gia về chủ đề này, được tài trợ bởi AHRC.

Công việc nào bạn tự hào nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo?

Công trình được trích dẫn nhiều nhất của tôi là một bài báo về trải nghiệm của trợ lý giọng nói (2016). Đó là nghiên cứu đầu tiên trong danh mục đó và vẫn được trích dẫn cao. Nhưng công việc tôi tự hào nhất đang tiếp tục. BRAID là một chương trình do tôi dẫn đầu cùng với một nhà triết học và nhà đạo đức. Đây là một nỗ lực đa ngành thật sự được thiết kế để hỗ trợ phát triển một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm tại Vương quốc Anh.

Liên kết với Viện Ada Lovelace và BBC, chúng tôi nhằm kết nối kiến thức về nghệ thuật và nhân loại với chính sách, quy định, ngành công nghiệp và các tổ chức tình nguyện. Chúng tôi thường bỏ qua nghệ thuật và nhân loại khi nói đến AI, điều đó luôn là lạ đối với tôi. Khi COVID-19 bùng phát, giá trị của ngành công nghiệp sáng tạo đó rất sâu sắc; chúng ta biết rằng học từ lịch sử là quan trọng để tránh mắc phải các sai lầm giống nhau, và triết học là nền móng của các khung chính thức vững chãi đã giữ chúng ta an toàn và thông tin trong khoa học y khoa suốt nhiều năm. Các hệ thống như Midjourney dựa vào nội dung của nghệ sĩ và người thiết kế làm dữ liệu đào tạo, và tuy nhiên, những lĩnh vực và người thực hành này lại không có lời nói nào trong lĩnh vực. Chúng tôi muốn thay đổi điều đó.

Hành thực, tôi đã làm việc với các đối tác ngành như Microsoft và BBC để cùng tạo ra những thách thức AI có trách nhiệm, và chúng tôi đã cùng nhau tìm kiếm những học giả có thể đáp ứng những thách thức đó. BRAID đã tài trợ cho 27 dự án cho đến nay, một số trong đó đã là nghiên cứu học vị cá nhân, và chúng tôi sẽ có một lời gọi mới sắp đến.

Chúng tôi đang thiết kế một khóa học trực tuyến miễn phí cho các bên liên quan tìm cách tương tác với trí tuệ nhân tạo, thiết lập một diễn đàn nơi chúng tôi hy vọng sẽ tương tác với một phần của dân số cũng như các bên liên quan ngành khác để hỗ trợ quản lý công việc - và giúp phá vỡ một số tầm phong ba về AI vào lúc này.

Tôi biết loại tường thuật đó là những gì nổi trào lưu đầu tư hiện tại xung quanh AI, nhưng nó cũng phục vụ để nuôi dưỡng nỗi sợ hãi và hiểu lầm đối với những người có khả năng chịu thiệt hại dòng xuôi. BRAID sẽ chạy cho đến cuối năm 2028, và ở giai đoạn tiếp theo, chúng tôi sẽ giải quyết sự biệt học AI, không gian chống cự, và cơ chế tranh luận và đòi lại quyền. Đây là một chương trình (tương đối) lớn với tổng số tiền 15,9 triệu bảng trong vòng sáu năm, do AHRC tài trợ.

Làm thế nào bạn điều hướng qua các thách thức của ngành công nghiệp công nghệ và, mở rộng ra, ngành công nghiệp AI đa số nam giới?

Đó là một câu hỏi thú vị. Tôi sẽ bắt đầu bằng việc nói rằng những vấn đề này không phải chỉ là vấn đề mà chúng ta thường gặp trong ngành nghề, điều mà thường được cho là đúng. Môi trường học thuật cũng tồn tại những thách thức tương tự với việc bình đẳng giới. Hiện nay, tôi là cộng tác viên của một viện — Thiết kế Thông tin — kết hợp trường thiết kế và trường tin học, vì vậy tôi nghĩ rằng đó là một sự cân bằng tốt hơn cả về giới tính và về các vấn đề văn hóa hạn chế phụ nữ đạt đến tiềm năng nghề nghiệp đầy đủ của họ trong nơi làm việc.

Nhưng trong suốt thời gian làm tiến sĩ, tôi được đặt ở trong một phòng thí nghiệm được nam giới áp đặt và một phần nhỏ hơn, khi tôi làm việc trong ngành công nghiệp. Bỏ qua các ảnh hưởng rõ ràng của việc nghỉ việc và chăm sóc, kinh nghiệm của tôi đã dua vào hai động lực xen kẽ. Đầu tiên, việc đặt ra những tiêu chuẩn và mong đợi cao hơn cho phụ nữ — ví dụ, phải thân thiện, tích cực, tử tế, ủng hộ, đồng đội và vân vân. Thứ hai, chúng ta thường ngần ngại khi đến với cơ hội mà những người đàn ông kém chất lượng hơn sẽ mạnh mẽ theo đuổi. Vì vậy, tôi đã phải tự đẩy mình ra xa khỏi vùng thoải mái của mình ở nhiều trường hợp.

Điều khác tôi cần phải làm là đặt ra rõ ràng các rào cản và học cách từ chối. Phụ nữ thường được huấn luyện để trở nên (và được xem là) đôi khi quá dễ thương, quá dễ dãi, hỗ trợ, người chơi theo đội, và vân vân. Chúng thường được ngờ nghệch khi đến với việc giữ cho bản thân mình tiến triển trong công việc, thậm chí đồng ý phục tập, ghi chú trong bất kỳ cuộc họp nào, không phụ thuộc vào tư cách chuyên môn. Và chỉ khi từ chối, và đảm bảo rằng bạn nhận thức được giá trị của mình, bạn mới bao giờ được nhìn nhận theo một cách khác. Nó quá chung chung khi nói rằng điều này đúng với tất cả phụ nữ, nhưng đó thật sự là kinh nghiệm của tôi. Tôi nên nói rằng khi tôi ở trong ngành công nghiệp, tôi có một quản lý nữ và cô ấy thật tuyệt vời, vì vậy hầu hết tình dục tôi đã trải qua là trong học thuật.

Nhìn chung, các vấn đề là cấu trúc và văn hóa, vì vậy việc điều hướng chúng đòi hỏi nổ lực — đầu tiên là khiến chúng trở nên rõ ràng và thứ hai là chủ động giải quyết chúng. Không có biện pháp nào dễ dàng, và bất kỳ điều hướng nào đều đặt thêm lao động tinh thần cho phụ nữ trong công nghệ.

Bạn sẽ đưa lời khuyên gì cho những phụ nữ muốn tham gia vào lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo?

Lời khuyên của tôi luôn là hãy chọn các cơ hội cho phép bạn tăng cường cấp độ, ngay cả khi bạn không cảm thấy rằng bạn 100% là người phù hợp. Hãy để họ từ chối thay vì bạn tự mình loại bỏ những cơ hội đó. Nghiên cứu cho thấy rằng đàn ông đặt mục tiêu cho các vai trò mà họ nghĩ rằng họ có thể làm được, nhưng phụ nữ chỉ đặt mục tiêu cho các vai trò mà họ cảm thấy họ có thể hoặc đang làm được. Hiện nay, cũng có một xu hướng hướng giới tính hơn trong quá trình tuyển dụng và giữa các nhà tài trợ, mặc dù đã có những ví dụ gần đây cho thấy chúng ta cần tiến bộ hơn nhiều.

Nếu bạn nhìn vào các trung tâm Trí tuệ nhân tạo của Vương quốc Anh, một đầu tư cao cấp mới được công bố, tất cả chín trung tâm nghiên cứu AI được thông báo gần đây đều do nam giới đứng đầu. Chúng ta thực sự cần lớn tiếp tục đảm bảo đại diện giới tính.

Có những vấn đề nào cấp bách nhất đối mặt với AI khi tiến triển?

Do lịch sử của tôi, có lẽ không ngạc nhiên khi tôi nói rằng các vấn đề cấp bách nhất đối mặt với