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为了让以人工智能为重点的女性学者和其他人得到应有的关注，TechCrunch 一直在发布一系列关注 AI 革命中做出贡献的杰出女性的系列采访，我们将在整个年度内发布这些文章，以突出通常被忽视的重要工作。阅读更多相关人物简介请点击 此处。
今日焦点人物：Rachel Coldicutt
Rachel Coldicutt是 Careful Industries 的创始人，该公司研究技术对社会的影响。客户包括 Salesforce 和皇家工程院。在创办 Careful Industries 之前，Coldicutt 曾担任智库 Doteveryone 的首席执行官，该智库也进行了关于技术如何影响社会的研究。
在加入 Doteveryone 之前，她在 BBC 和皇家歌剧院等公司从事数字战略工作数十年。她毕业于剑桥大学，并因在数字技术领域的工作而获得 OBE（大英帝国勋章）荣誉称号。
我们采访了 Rachel Coldicutt，了解她如何开始涉足 AI 领域以及她对 AI 的贡献和挑战的见解。
简要介绍一下您如何开始涉足 AI 领域？是什么吸引您进入这个领域？
我在上世纪 90 年代开始从事科技工作。我在 1997 年的第一份正式科技工作是参与 Microsoft Encarta 项目，之前还帮助构建参考书和词典的内容数据库。在过去的三十年里，我使用各种新兴技术，所以很难准确 pinpoint 我“涉足 AI”的具体时刻，因为我从 2000 年代开始就一直在使用自动化流程和数据驱动决策、创建体验和制作艺术作品。相反，我认为问题可能是，“AI 何时成为每个人都想谈论的技术？”我认为答案可能是 2014 年 DeepMind 被 Google 收购的时候 — 那是在英国 AI 超越其他一切的时刻，尽管我们现在称之为“AI”的许多基础技术已经相当常见。
我几乎是在上世纪 90 年代偶然开始从事科技工作的，这几十年来，让我留在这个领域的原因在于它充满了迷人的矛盾：我喜欢学习新技能和创造东西的赋能感，被结构化数据能让我们发现的内容深深着迷，我可以愿意花余生来观察和理解人们如何制造和塑造我们使用的技术。
在 AI 领域，您最引以为傲的工作是什么？
我的许多 AI 工作都集中在政策框架和社会影响评估上，与政府部门、慈善机构以及各类企业合作，帮助他们以有意识和可信赖的方式使用 AI 和相关技术。
回顾 2010 年代，我领导的 Doteveryone — 一个负责任的科技智库 — 帮助改变了英国政策制定者如何看待新兴技术的框架。我们的工作明确表明，AI 并非一种无后果的技术，而是对人和社会有着广泛实际影响的事物。特别是，我对我们开发的免费 Consequence Scanning 工具 感到非常自豪，现在全世界的团队和企业都在使用它，帮助他们预测在推出新产品和功能时所做出的选择可能带来的社会、环境和政治影响。
近期举办的 2023 年 AI 与社会论坛 也是一个让我自豪的时刻。在英国政府主导的 AI 安全论坛之前，我在 Careful Industries 的团队快速召集和策划了一个聚集了来自各个公民社会的 150 人的会议，共同提出一个观点：让 AI 为 80 亿人服务，而不仅仅是 8 位亿万富翁。
您如何应对男性主导的科技产业，以及延伸至男性主导的 AI 产业的挑战？
作为科技界相对老资格的人，我觉得在过去的五年里，我们在科技领域取得的性别代表进展有所倒退。图灵研究所的研究表明，AI 领域投资中不到 1% 是用于女性领导的初创公司，而女性在整个科技行业中的比例仍然只有四分之一。当我参加 AI 会议和活动时，尤其是在谁有机会分享他们的工作的方面，性别构成 — 尤其是谁有机会站上舞台分享他们的工作 — 让我想起了 21 世纪初，这让我感到非常悲伤和震惊。
我能够应对科技行业的性别歧视态度，因为我有幸创办和管理自己的组织：在我职业生涯的早期，我每天都面对性别歧视和性骚扰，处理这些问题会妨碍做出出色的工作，并且这对许多女性来说是一种不必要的门槛。相反，我优先创造一个女权主义的企业，在这里，我们共同努力实现一切公平，我希望我们可以展示其他可能的方式。
您会给那些希望进入 AI 领域的女性什么建议？
不要觉得自己必须在一个“女性问题”领域工作，不要被吹捧所吓倒，寻找同行，并与其他人建立友谊，以建立一个积极的支持网络。这些年来让我坚持的动力是我的一群朋友、前同事和盟友 — 我们互相支持，提供永不停歇的鼓励，有时也是一个可以倾诉的肩膀。如果没有这种支持，你会感到非常孤独；你很可能会是房间里唯一的女性，因此有一个安全的地方可以缓解压力至关重要。
一旦有机会，好好雇用人才。不要复制你见过的结构，也不要巩固精英主义和性别歧视的期望和规范。每次招聘都要挑战现状，支持新员工。这样，你可以开始构建一个新的常态，无论你身在何处。
另外，寻找一些杰出女性探索出色 AI 研究和实践的案例：从阿贝芭·比尔哈涅（Abeba Birhane）、Timnit Gebru、到 Joy Buolamwini 等先驱的工作开始阅读，她们的研究奠定了我们对 AI 如何改变和影响社会的理解的基础。
在 AI 不断发展过程中，面临的一些最紧迫的问题是什么？
AI 是一种强化器。我们可以感觉到某些用途似乎是不可避免的，但作为社会，我们需要有能力对何值得强化做出明智选择。目前，AI 增加使用的主要影响是增加了相对较少男性 CEO 的权力和银行账户余额，而这似乎不太可能塑造出许多人愿意生活的世界。我希望看到更多的人，特别是在行业和政策制定方面，参与探讨更民主和负责任的人工智能是什么样子，以及这是否可能。
AI 的气候影响 — 水资源、能源和关键矿物的使用 — 以及受到自然资源开发剥削影响的个人和社区的健康和社会正义影响，这些都应该是负责任发展的当务之急。特别是，尤其是 LLM 等技术的能耗问题表明当前的模式已经不适用；在 2024 年，我们需要建立保护和恢复自然界的创新方案，而萃取模式和工作方式需要被淘汰。
另外，我们需要对数据化社会的监视影响保持现实，以及这样一个事实 — 在一个日益多变的世界中 — 任何通用技术都可能被用于战争中难以想象的恐怖行为。所有从事 AI 领域的人都需要对技术研发与军事开发之间的历史长期联系保持现实看法；我们需要支持和倡导，对从社区发端并由社区治理的创新进行支持和需求，以便获得有利于加强社会、而非加剧破坏的结果。
AI 用户应该意识到的一些问题是什么？
除了许多当前 AI 商业和技术模型内置的环境和经济开采外，思考增加 AI 使用量的日常影响以及这对日常人际互动意味着什么非常重要。
虽然一些登上头条的问题围绕更多的存在风险，但应该关注您使用的技术如何在日常生活中帮助您或妨碍您：您可以关闭哪些自动化并解决问题，哪些带来真正的好处，作为消费者，您可以在哪些地方选择支持，表明您真正想要与真人而非机器人交流？我们不必接受劣质自动化，我们应该携手共同要求更好的结果！
负责任地构建 AI 的最佳方式是什么？
负责任的 AI 始于良好的战略选择 — 而不仅仅是尝试某个算法，然后希望一切顺利。我几年来一直在谈“刚好够用的互联网”这个概念，我觉得这是一个非常有用的指导思想，指导我们如何思考构建任何新技术。我们在 Careful Industries 设计的过程中已经建立了一个 健全的流程，我们与董事会和高级团队合作，首先绘制 AI 如何能够支持您的愿景和价值观；理解哪些问题太复杂和多变，以至于无法通过自动化加以改善，哪些将带来好处；最后，制定积极的风险管理框架。负责任的开发不是一次性应用原则，而是一个持续的监测和缓解过程。持续部署和社会适应意味着质量保证不能只是产品上市后结束；作为 AI 开发人员，我们需要建立迭代、社交感知的能力，并将负责任开发和部署视为一个活跃的过程。
投资者如何更好地推动责任 AI 的发展？
通过进行更加耐心的投资，支持更多样化的创始人和团队，并不追求指数回报。
