Untuk memberikan perempuan akademisi yang fokus pada AI dan orang lainnya waktu pantas mereka dalam sorotan, TechCrunch meluncurkan serangkaian wawancara yang fokus pada perempuan luar biasa yang telah berkontribusi pada revolusi AI.
Sarah Bitamazire adalah pejabat kebijakan utama di perusahaan konsultan boutique Lumiera, di mana ia juga membantu menulis buletin Lumiera Loop, yang fokus pada literasi AI dan adopsi AI yang bertanggung jawab.
Sebelum ini, ia bekerja sebagai penasehat kebijakan di Swedia, berfokus pada kesetaraan gender, legislasi urusan luar negeri, dan kebijakan keamanan dan pertahanan.
Singkatnya, bagaimana Anda memulai di bidang AI? Apa yang menarik Anda ke bidang ini?
AI menemukan saya! AI telah memiliki dampak yang semakin besar dalam sektor-sektor yang saya sangat terlibat. Memahami nilai AI dan tantangannya menjadi penting bagi saya untuk dapat memberikan saran yang baik kepada para pengambil keputusan tingkat tinggi. Terlebih dahulu, dalam pertahanan dan keamanan di mana AI digunakan dalam penelitian dan pengembangan serta dalam peperangan aktif. Kedua, dalam seni dan budaya, pencipta adalah salah satu kelompok yang pertama kali melihat nilai tambah AI, serta tantangannya. Mereka membantu membawa masalah hak cipta yang muncul ke permukaan, seperti kasus yang sedang berlangsung di mana beberapa surat kabar harian sedang menuntut OpenAI.
Anda tahu bahwa sesuatu memiliki dampak besar ketika pemimpin dengan latar belakang dan masalah yang sangat berbeda semakin sering bertanya kepada penasihat mereka, 'Bisakah Anda memberi saya informasi tentang ini? Semua orang sedang membicarakannya.'
Apa pekerjaan yang paling Anda banggakan di bidang AI?
Baru-baru ini kami bekerja dengan klien yang telah mencoba dan gagal mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja penelitian dan pengembangan mereka. Lumiera menyiapkan strategi integrasi AI dengan peta jalan yang disesuaikan dengan kebutuhan dan tantangan khusus mereka. Kombinasi portofolio proyek AI yang disusun secara khusus, proses manajemen perubahan yang terstruktur, dan kepemimpinan yang mengakui nilai pemikiran multidisiplin membuat proyek ini sukses besar.
Bagaimana Anda menavigasi tantangan industri teknologi yang didominasi oleh pria dan, secara luas, industri AI yang didominasi oleh pria?
Dengan sangat jelas mengenai alasan mengapa. Saya aktif terlibat dalam industri AI karena ada tujuan yang lebih dalam dan masalah yang perlu diselesaikan. Misi Lumiera adalah memberikan panduan komprehensif kepada para pemimpin yang memungkinkan mereka membuat keputusan yang bertanggung jawab dengan percaya diri di era teknologi. Rasa tujuan ini tetap sama terlepas dari ruang mana pun yang kita gerakkan. Didominasi oleh pria atau tidak, industri AI sangat besar dan semakin kompleks. Tidak ada yang bisa melihat gambaran keseluruhan, dan kita perlu lebih banyak sudut pandang agar kita dapat belajar dari satu sama lain. Tantangan yang ada sangat besar, dan kita semua perlu berkolaborasi.
Apa pesan yang akan Anda berikan kepada perempuan yang ingin memasuki bidang AI?
Masuk ke AI seperti belajar bahasa baru, atau belajar keterampilan baru. Ini memiliki potensi besar untuk menyelesaikan masalah dalam berbagai sektor. Masalah apa yang ingin Anda selesaikan? Temukan bagaimana AI bisa menjadi solusinya, kemudian fokus pada menyelesaikan masalah tersebut. Terus belajar, dan hubungi orang-orang yang menginspirasi Anda.
Apa beberapa isu yang paling mendesak yang dihadapi AI saat itu berkembang?
Kecepatan cepat di mana AI berkembang adalah isu itu sendiri. Saya percaya bahwa sering dan teratur mengajukan pertanyaan ini merupakan bagian penting dari kemampuan untuk menavigasi ruang AI dengan integritas. Kami melakukannya setiap minggu di Lumiera dalam buletin kami. Berikut beberapa yang saat ini terlintas dalam pikiran: Perangkat keras dan geopolitik AI: Investasi sektor publik dalam perangkat keras AI (GPU) kemungkinan akan meningkat ketika pemerintah di seluruh dunia mendalami pengetahuannya tentang AI dan mulai membuat gerakan strategis dan geopolitik. Sampai saat ini, ada pergerakan dari negara seperti Inggris, Jepang, Uni Emirat Arab, dan Arab Saudi. Ini adalah ruang yang perlu diperhatikan. Benchmark AI: Ketika kita semakin bergantung pada AI, penting untuk memahami bagaimana kita mengukur dan membandingkan kinerjanya. Memilih model yang tepat untuk kasus penggunaan tertentu membutuhkan pertimbangan yang cermat. Model terbaik untuk kebutuhan Anda mungkin tidak selalu menjadi yang teratas dalam peringkat. Karena model-model tersebut berubah begitu cepat, akurasi benchmark juga akan fluktuatif. Menyeimbangkan otomatisasi dengan pengawasan manusia: Percayalah atau tidak, over-otomatisasi adalah hal yang ada. Keputusan memerlukan penilaian manusia, intuisi, dan pemahaman kontekstual. Hal ini tidak dapat direplikasi melalui otomatisasi. Kualitas dan tata kelola data: Di mana data yang baik?! Data mengalir masuk, selama, dan keluar dari organisasi setiap detik. Jika data tersebut dikelola dengan buruk, organisasi Anda tidak akan mendapatkan manfaat dari AI, titik. Dan dalam jangka panjang, hal ini bisa merugikan. Strategi data Anda adalah strategi AI Anda. Arsitektur sistem data, manajemen, dan kepemilikan data perlu menjadi bagian dari percakapan.
Apa saja masalah yang harus diwaspadai pengguna AI? Algoritma dan data tidak sempurna: Sebagai pengguna, penting untuk bersikap kritis dan tidak buta mempercayai hasilnya, terutama jika Anda menggunakan teknologi langsung dari rak. Teknologi dan alat di atasnya adalah baru dan sedang berkembang, jadi ingatlah hal ini dan tambahkan akal sehat. Konsumsi energi: Persyaratan komputasi dari pelatihan model AI besar yang dikombinasikan dengan kebutuhan energi operasi dan pendinginan infrastruktur perangkat keras yang diperlukan menyebabkan konsumsi listrik yang tinggi. Gartner telah membuat prediksi bahwa pada tahun 2030, AI bisa mengkonsumsi hingga 3,5% dari listrik dunia. Pendidikan diri, dan gunakan sumber yang berbeda: Literasi AI kunci! Untuk dapat menggunakan AI dengan baik dalam hidup dan di tempat kerja Anda, Anda perlu dapat membuat keputusan yang berdasarkan informasi mengenai penggunaannya. AI harus membantu Anda dalam pengambilan keputusan, bukan membuat keputusan untuk Anda. Kepadatan perspektif: Anda perlu melibatkan orang-orang yang sangat memahami ruang masalah mereka untuk memahami jenis solusi yang bisa dibuat dengan AI, dan untuk melakukan ini sepanjang siklus hidup pengembangan AI. Hal yang sama berlaku untuk etika: Itu bukan sesuatu yang bisa ditambahkan 'di atas' produk AI setelah dibangun — pertimbangan etika harus disuntikkan dari awal dan sepanjang proses pembangunan, dimulai dari fase penelitian. Hal ini dilakukan dengan melakukan penilaian dampak sosial dan etika, memitigasi bias, dan mempromosikan akuntabilitas dan transparansi.
Ketika membangun AI, mengakui keterbatasan keterampilan dalam sebuah organisasi sangat penting. Celah adalah peluang pertumbuhan: Mereka memungkinkan Anda untuk memprioritaskan area di mana Anda perlu mencari keahlian eksternal dan mengembangkan mekanisme akuntabilitas yang andal. Faktor termasuk keterampilan saat ini, kapasitas tim, dan sumber daya moneter yang tersedia harus dievaluasi. Faktor-faktor ini, antara lain, akan memengaruhi peta jalan AI Anda. Bagaimana investor dapat mendorong AI yang bertanggung jawab dengan lebih baik?
Pertama-tama, sebagai investor, Anda ingin memastikan bahwa investasi Anda solid dan bertahan seiring waktu. Menginvestasikan dalam AI yang bertanggung jawab hanya melindungi pengembalian keuangan dan mengurangi risiko terkait, misalnya, kepercayaan, regulasi, dan privasi. Investor dapat mendorong AI yang bertanggung jawab dengan melihat indikator kepemimpinan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Strategi AI yang jelas, sumber daya AI yang bertanggung jawab yang didedikasikan, kebijakan AI yang bertanggung jawab yang diterbitkan, praktik tata kelola yang kuat, dan integrasi umpan balik penguatan manusia adalah faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan. Indikator-indikator ini harus menjadi bagian dari proses diligensia yang kuat. Lebih banyak sains, lebih sedikit pengambilan keputusan subjektif. Membuang praktik AI yang tidak etis adalah cara lain untuk mendorong solusi AI yang bertanggung jawab.
