المرأة في الذكاء الاصطناعي: بدأت إميليا غوميز في الاتحاد الأوروبي مسيرتها المهنية في مجال الذكاء الاصطناعي بالموسيقى

لمنح الأكاديميات اللاتي يركزن على الذكاء الاصطناعي وغيرهن من الوقت المستحق – والمتأخر – في دائرة الضوء، تطلق TechCrunch سلسلة من المقابلات التي تركز على النساء المتميزات اللاتي ساهمن في ثورة الذكاء الاصطناعي. سننشر مقالات على مدار العام مع استمرار ازدهار الذكاء الاصطناعي، مع تسليط الضوء على الأعمال الرئيسية التي غالبًا ما لا يتم التعرف عليها. اقرأ المزيد من الملفات الشخصية هنا.

إميليا غوميز هي باحثة رئيسية في مركز الأبحاث المشترك التابع للمفوضية الأوروبية والمنسقة العلمية لـ AI Watch، وهي مبادرة المفوضية الأوروبية لرصد التقدم في الذكاء الاصطناعي واستيعابه وتأثيره في أوروبا. ويساهم فريقها بالمعرفة العلمية والتقنية في سياسات المفوضية الأوروبية بشأن الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك قانون الذكاء الاصطناعي المقترح مؤخرًا.

ترتكز أبحاث غوميز على مجال الموسيقى الحاسوبية، حيث تساهم في فهم الطريقة التي يصف بها البشر الموسيقى والأساليب التي يتم بها تصميمها رقميًا. بدءًا من مجال الموسيقى، تبحث غوميز في تأثير الذكاء الاصطناعي على السلوك البشري – ولا سيما التأثيرات على الوظائف والقرارات والنمو المعرفي والاجتماعي والعاطفي للطفل.

سؤال وجواب

باختصار، كيف كانت بدايتك في مجال الذكاء الاصطناعي؟ ما الذي جذبك للميدان؟

بدأت بحثي في ​​الذكاء الاصطناعي، وخاصة في التعلم الآلي، كمطور لخوارزميات الوصف التلقائي للإشارات الصوتية للموسيقى من حيث اللحن أو النغمة أو التشابه أو الأسلوب أو العاطفة، والتي يتم استغلالها في تطبيقات مختلفة من منصات الموسيقى إلى التعليم . لقد بدأت البحث في كيفية تصميم أساليب جديدة للتعلم الآلي تتعامل مع المهام الحسابية المختلفة في مجال الموسيقى، وحول أهمية خط البيانات بما في ذلك إنشاء مجموعة البيانات والتعليقات التوضيحية. ما أعجبني في ذلك الوقت من التعلم الآلي هو قدراته في النمذجة والتحول من تصميم الخوارزميات المبني على المعرفة إلى تصميم الخوارزميات المبني على البيانات – على سبيل المثال، بدلاً من تصميم واصفات بناءً على معرفتنا بالصوتيات والموسيقى، كنا الآن نستخدم معرفتنا الفنية لـ تصميم مجموعات البيانات والهندسة المعمارية وإجراءات التدريب والتقييم.

من خلال تجربتي كباحثة في مجال التعلم الآلي، ورؤية خوارزمياتي “تعمل” في مجالات مختلفة، بدءًا من منصات الموسيقى وحتى حفلات الموسيقى السمفونية، أدركت التأثير الهائل الذي تحدثه تلك الخوارزميات على الأشخاص (مثل المستمعين والموسيقيين) وقمت بتوجيه بحثي نحو تقييم الذكاء الاصطناعي بدلاً من التطوير، لا سيما فيما يتعلق بدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على السلوك البشري وكيفية تقييم الأنظمة من حيث جوانب مثل العدالة أو الرقابة البشرية أو الشفافية. هذا هو موضوع البحث الحالي لفريقي في مركز الأبحاث المشترك.

ما هو العمل الذي تفتخر به أكثر (في مجال الذكاء الاصطناعي)؟

على الجانب الأكاديمي والتقني، أنا فخور بمساهماتي في بنيات التعلم الآلي الخاصة بالموسيقى في Music Technology Group في برشلونة، والتي ساهمت في تطوير أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في هذا المجال، كما ينعكس ذلك في سجلات الاستشهادات الخاصة بي. على سبيل المثال، أثناء دراستي للدكتوراه. اقترحت خوارزمية تعتمد على البيانات لاستخراج النغمة من الإشارات الصوتية (على سبيل المثال، إذا كانت المقطوعة الموسيقية مكتوبة بلغة C الكبرى أو D الثانوية) والتي أصبحت مرجعًا رئيسيًا في هذا المجال، وبعد ذلك شاركت في تصميم أساليب التعلم الآلي للوصف التلقائي إشارات الموسيقى من حيث اللحن (على سبيل المثال، تستخدم للبحث عن الأغاني عن طريق الطنين)، أو الإيقاع أو لنمذجة العواطف في الموسيقى. تم دمج معظم هذه الخوارزميات حاليًا في Essentia، وهي مكتبة مفتوحة المصدر لتحليل الصوت والموسيقى والوصف والتوليف وتم استغلالها في العديد من أنظمة التوصية.

أنا فخور بشكل خاص بمشروع Banda Sonora Vital (LifeSoundTrack)، وهو مشروع منحته جائزة الصليب الأحمر للتكنولوجيات الإنسانية، حيث قمنا بتطوير توصية موسيقية مخصصة تتكيف مع كبار مرضى الزهايمر. هناك أيضًا PHENICX، وهو مشروع كبير ممول من الاتحاد الأوروبي (EU) قمت بتنسيقه بشأن استخدام الموسيقى؛ والذكاء الاصطناعي لخلق تجارب موسيقية سيمفونية غنية.

أحب مجتمع الحوسبة الموسيقية وكنت سعيدًا لأن أصبح أول رئيسة للجمعية الدولية لاسترجاع المعلومات الموسيقية، والتي ساهمت فيها طوال حياتي المهنية، مع اهتمام خاص بزيادة التنوع في هذا المجال.

حاليًا، من خلال دوري في المفوضية، التي انضممت إليها في عام 2018 كعالم رئيسي، أقدم الدعم العلمي والفني لسياسات الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها في الاتحاد الأوروبي، ولا سيما قانون الذكاء الاصطناعي. ومن خلال هذا العمل الأخير، والذي هو أقل وضوحًا من حيث المنشورات، أنا فخور بمساهماتي الفنية المتواضعة في قانون الذكاء الاصطناعي – أقول “متواضعة” كما قد تظن أن هناك العديد من الأشخاص المشاركين هنا! على سبيل المثال، هناك الكثير من العمل الذي ساهمت فيه بشأن المواءمة أو الترجمة بين المصطلحات القانونية والتقنية (على سبيل المثال، اقتراح تعريفات مستندة إلى المؤلفات الموجودة) وعلى تقييم التنفيذ العملي للمتطلبات القانونية، مثل الشفافية أو التوثيق الفني للمهام ذات المستوى العالي. أنظمة الذكاء الاصطناعي للمخاطر ونماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة والذكاء الاصطناعي التوليدي.

أنا أيضًا فخور جدًا بعمل فريقي في دعم توجيه الاتحاد الأوروبي بشأن مسؤولية الذكاء الاصطناعي، حيث درسنا، من بين أمور أخرى، خصائص معينة تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي محفوفة بالمخاطر بطبيعتها، مثل الافتقار إلى العلاقة السببية، أو التعتيم، أو عدم القدرة على التنبؤ أو قصورها الذاتي والمستمر. قدرات التعلم، وتقييم الصعوبات المرتبطة بها عندما يتعلق الأمر بإثبات العلاقة السببية.

كيف يمكنك التغلب على تحديات صناعة التكنولوجيا التي يهيمن عليها الذكور، وبالتالي، صناعة الذكاء الاصطناعي التي يهيمن عليها الذكور؟

لا يقتصر الأمر على التكنولوجيا فحسب، بل إنني أتنقل أيضًا في مجال أبحاث وسياسات الذكاء الاصطناعي الذي يهيمن عليه الذكور! ليس لدي تقنية أو استراتيجية، فهي البيئة الوحيدة التي أعرفها. لا أعرف كيف سيكون العمل في بيئة عمل متنوعة أو تهيمن عليها النساء. “ألن يكون الأمر جميلاً؟”، كما تقول أغنية Beach Boy. أحاول بصراحة تجنب الإحباط والاستمتاع في هذا السيناريو الصعب، حيث أعمل في عالم يهيمن عليه رجال حازمون للغاية وأستمتع بالتعاون مع نساء ممتازات في هذا المجال.

ما هي النصيحة التي تقدمها للنساء الراغبات في دخول مجال الذكاء الاصطناعي؟

سأقول لهم شيئين:

نحن في أمس الحاجة إليك – من فضلك أدخل مجالنا، حيث أن هناك حاجة ملحة لتنوع الرؤى والأساليب والأفكار. على سبيل المثال، وفقًا لمشروع DivinAI – وهو مشروع شاركت في تأسيسه لمراقبة التنوع في مجال الذكاء الاصطناعي – فإن 23% فقط من أسماء المؤلفين في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي و29% في المؤتمر الدولي المشترك حول الذكاء الاصطناعي في عام 2023 كانوا من الإناث. ، بغض النظر عن هويتهم الجنسية.

أنت لست وحدك – هناك العديد من النساء والزملاء غير الثنائيين والحلفاء الذكور في هذا المجال، على الرغم من أننا قد لا نكون مرئيين أو معترف بهم. ابحث عنهم واحصل على توجيههم ودعمهم! وفي هذا السياق، هناك العديد من المجموعات المتقاربة الموجودة في مجال البحث. على سبيل المثال، عندما أصبحت رئيسًا للجمعية الدولية لاسترجاع المعلومات الموسيقية، كنت نشطًا جدًا في مبادرة استرجاع المعلومات الموسيقية للنساء، وهي رائدة في جهود التنوع في مجال حوسبة الموسيقى مع برنامج توجيه ناجح للغاية.

ما هي بعض القضايا الأكثر إلحاحًا التي تواجه الذكاء الاصطناعي أثناء تطوره؟

في رأيي، يجب على الباحثين أن يكرسوا جهودًا لتطوير الذكاء الاصطناعي بقدر جهودهم في تقييم الذكاء الاصطناعي، حيث يوجد الآن نقص في التوازن. إن مجتمع البحث مشغول جدًا بتطوير أحدث ما توصلت إليه قدرات الذكاء الاصطناعي وأدائه، وهو متحمس جدًا لرؤية خوارزمياتهم تُستخدم في العالم الحقيقي لدرجة أنهم ينسون إجراء التقييمات المناسبة وتقييم التأثير وعمليات التدقيق الخارجية. كلما كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، كلما كانت تقييماتها أكثر ذكاءً. إن مجال تقييم الذكاء الاصطناعي لا يحظى بالدراسة الكافية، وهذا هو سبب العديد من الحوادث التي تمنح الذكاء الاصطناعي سمعة سيئة، على سبيل المثال التحيزات الجنسية أو العنصرية الموجودة في مجموعات البيانات أو الخوارزميات.

ما هي بعض المشكلات التي يجب على مستخدمي الذكاء الاصطناعي معرفتها؟

يجب على المواطنين الذين يستخدمون الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة، أن يعلموا أن الذكاء الاصطناعي ليس سحرًا. الذكاء الاصطناعي هو نتاج الذكاء البشري. يجب أن يتعلموا مبادئ العمل والقيود المفروضة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من تحديها واستخدامها بطريقة مسؤولة. ومن المهم أيضًا أن يكون المواطنون على علم بجودة منتجات الذكاء الاصطناعي، وكيفية تقييمها أو اعتمادها، حتى يعرفوا المنتجات التي يمكنهم الوثوق بها.

ما هي أفضل طريقة لبناء الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول؟

من وجهة نظري، فإن أفضل طريقة لتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي (ذات التأثير الاجتماعي والبيئي الجيد وبطريقة مسؤولة) هي إنفاق الموارد اللازمة على التقييم وتقدير التأثير الاجتماعي وتخفيف المخاطر – على سبيل المثال، فيما يتعلق بالحقوق الأساسية – قبل طرح نظام الذكاء الاصطناعي في السوق. وهذا لصالح الشركات والثقة في المنتجات، ولكن أيضًا لصالح المجتمع.

الذكاء الاصطناعي المسؤول أو الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة هو وسيلة لبناء خوارزميات حيث يجب معالجة جوانب مثل الشفافية والعدالة والرقابة البشرية أو الرفاهية الاجتماعية والبيئية منذ بداية عملية تصميم الذكاء الاصطناعي. وبهذا المعنى، فإن قانون الذكاء الاصطناعي لا يضع معيارا لتنظيم الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم فحسب، بل إنه يعكس أيضا التركيز الأوروبي على الجدارة بالثقة والشفافية ــ تمكين الإبداع في حين يحمي حقوق المواطنين. أشعر أن هذا سيزيد من ثقة المواطن في المنتج والتكنولوجيا.