Mulheres na IA: Catherine Breslin ajuda empresas a desenvolver estratégias de IA

Créditos da imagem: Katherine Breslin

Para dar às acadêmicas e outras pessoas focadas em IA o merecido e esperado tempo de destaque, o TechCrunch está lançando uma série de entrevistas destacando mulheres notáveis ​​​​que contribuíram para a revolução da IA. À medida que o boom da IA ​​continua, publicamos esses trabalhos ao longo do ano, concentrando-nos em trabalhos importantes e menos reconhecidos. Clique aqui para um perfil detalhado.

Catherine Breslin é fundadora e diretora do Kingfisher Labs, que ajuda empresas a desenvolver suas estratégias de IA. Ela passou mais de 20 anos como cientista de IA, trabalhando na Universidade de Cambridge, na Toshiba Research e até na Amazon Alexa. Anteriormente, ela atuou como consultora do fundo VC Deeptech Labs e como diretora de arquitetura de soluções na Cobalt Speech & Language.

Ela frequentou a escola de graduação na Universidade de Oxford e depois completou seu mestrado e doutorado na Universidade de Cambridge.

Resumindo, como você começou na IA?

Eu adorava matemática e física na escola e decidi estudar engenharia na universidade. Foi aí que aprendi sobre IA (na época não se chamava IA). Fiquei intrigado com a ideia de usar computadores para processar fala e linguagem que pareceriam simples para humanos. A partir daí, acabei fazendo doutorado em tecnologia da fala e trabalhando como pesquisadora. A IA percorreu um longo caminho nos últimos anos e vemos uma enorme oportunidade para construir tecnologia que melhore a vida das pessoas.

De qual trabalho você mais se orgulha na área de IA?

Em 2020, no início da pandemia, fundei uma empresa de consultoria com a missão de trazer experiência e liderança em IA do mundo real para as organizações. Estou orgulhoso do trabalho que fiz trabalhando com clientes em uma variedade de projetos interessantes e de ter conseguido fazer isso de uma forma realmente flexível perto de minha família.

Como podemos superar os desafios de uma indústria tecnológica dominada pelos homens e, por extensão, de uma indústria de IA dominada pelos homens?

É difícil medir com exatidão, mas cerca de 20% das pessoas na área de IA são mulheres. Meu entendimento é que quanto mais alto você chega, menor se torna o percentual. Para mim, uma das melhores maneiras de superar esse problema é construir uma rede de apoio. Claro, você pode receber apoio independentemente do seu sexo. No entanto, pode ser reconfortante conversar com outras mulheres que estão passando por situações semelhantes ou pelos mesmos problemas, e é ótimo não se sentir tão sozinha.

Outra coisa para mim é ter cuidado com onde gasto minha energia. Acredito que só veremos mudanças duradouras quando mais mulheres ocuparem cargos de chefia e liderança. Isso não acontecerá se as mulheres gastarem toda a sua energia consertando o sistema em vez de progredirem nas suas carreiras. É preciso haver um equilíbrio realista entre impulsionar a mudança e focar no trabalho diário.

Que conselho você daria às mulheres que desejam ingressar na área de IA?

A IA é um campo enorme e emocionante, com muita coisa acontecendo. Também cria muito ruído à medida que artigos, produtos e modelos parecem ser lançados continuamente. É impossível acompanhar tudo. Além disso, nem todos os artigos e resultados de investigação têm importância a longo prazo, por mais chamativo que seja o comunicado de imprensa. Meu conselho é encontrar um nicho no qual você realmente se interesse e no qual possa progredir, aprenda tudo o que puder sobre esse nicho e trabalhe nos problemas que deseja resolver. Isso lhe dará a base sólida de que você precisa.

Quais são os problemas mais urgentes que a IA enfrenta à medida que ela evolui?

O progresso tem sido rápido nos últimos 15 anos e temos visto a IA passar do laboratório para os produtos sem recuar para avaliar adequadamente as situações e prever os seus resultados. Um exemplo que me vem à mente é o desempenho muito melhor da nossa tecnologia de fala e linguagem em inglês do que em outras línguas. Não é que os pesquisadores tenham ignorado outras línguas. Esforços significativos foram feitos em outras tecnologias linguísticas além do inglês. No entanto, uma consequência não intencional das melhorias na tecnologia da língua inglesa significa que estamos a construir e a implementar tecnologias que não servem a todos de forma igual.

De quais questões os usuários de IA devem estar cientes?

Acho que as pessoas deveriam perceber que a IA não é uma solução mágica que resolverá todos os problemas nos próximos anos. Construir uma demonstração impressionante é fácil, mas construir um sistema de IA que funcione consistentemente bem exige muito esforço. Não devemos esquecer o facto de que a IA foi concebida e construída por humanos, para humanos.

Qual é a melhor maneira de construir IA de forma responsável?

Construir IA de forma responsável significa incluir diversas contribuições de pessoas de fora, incluindo clientes e pessoas afetadas pelo seu produto. É importante testar seu sistema minuciosamente para ver seu desempenho em diferentes cenários. Os testes têm a reputação de serem enfadonhos em comparação com a emoção de desenvolver novos algoritmos. Porém, é importante saber se o produto realmente funciona. Em seguida, você precisa ser honesto consigo mesmo e com seus clientes sobre os recursos e as limitações do que está construindo para evitar que seu sistema seja explorado.

Como podem os investidores promover de forma mais eficaz a IA responsável?

As startups estão construindo muitas novas aplicações de IA e os investidores têm a responsabilidade de ser cuidadosos com o que financiam. Queremos que mais investidores tenham voz na visão do futuro que estamos construindo e na forma como a IA responsável se enquadra nele.