Per dare il giusto risalto alle accademiche e ad altre donne focalizzate sull'Intelligenza Artificiale, TechCrunch ha iniziato a pubblicare una serie di interviste incentrate su donne straordinarie che hanno contribuito alla rivoluzione dell'AI. Stiamo pubblicando questi pezzi durante tutto l'anno, mentre il boom dell'AI continua, evidenziando lavori chiave che spesso passano inosservati. Leggi altri profili qui.

Catherine Breslin è la fondatrice e direttrice di Kingfisher Labs, dove aiuta le aziende a sviluppare strategie di AI. Ha trascorso oltre due decenni come scienziata dell'AI e ha lavorato per l'Università di Cambridge, Toshiba Research e persino Amazon Alexa. In passato è stata consulente per il fondo di investimento in Deeptech Labs ed è stata Direttrice Architetture Soluzioni presso Cobalt Speech & Language.

Ha frequentato l'Università di Oxford per la laurea prima di ottenere il master e il dottorato presso l'Università di Cambridge.

Brevemente, come hai iniziato nella AI? Cosa ti ha attratto del settore?

Ho sempre amato matematica e fisica a scuola e ho scelto di studiare ingegneria all'università. È lì che ho imparato per la prima volta sull'AI, anche se non era chiamata AI all'epoca. Sono rimasta intrigata dall'idea di usare i computer per fare l'elaborazione del linguaggio e del parlato che noi umani troviamo facile. Da lì, ho finito per fare un dottorato in tecnologia della voce e lavorare come ricercatrice. Siamo in un momento in cui ci sono stati enormi progressi per l'AI di recente e sento che c'è un'enorme opportunità per costruire tecnologie che migliorano la vita delle persone.

Di cosa sei più orgogliosa nel campo dell'AI?

Nel 2020, nei primi giorni della pandemia, ho fondato la mia società di consulenza con la missione di portare competenze e leadership nell'AI al mondo reale alle organizzazioni. Sono orgogliosa del lavoro svolto con i miei clienti su progetti diversi e interessanti e anche di essermi riuscita a farlo in modo veramente flessibile attorno alla mia famiglia.

Come affronti le sfide dell'industria tecnologica a predominanza maschile e, per estensione, dell'industria dell'AI a predominanza maschile?

È difficile misurare esattamente, ma circa il 20% del campo dell'AI è composto da donne. La mia percezione è anche che la percentuale diminuisce man mano che si avanza in posizioni senior. Per me, uno dei modi migliori per affrontare questo è costruire una rete di supporto. Naturalmente, il supporto può venire da persone di qualsiasi genere. A volte, però, è rassicurante parlare con donne che affrontano situazioni simili o che hanno visto gli stessi problemi, ed è fantastico non sentirsi sole.

L'altra cosa per me è pensare attentamente a dove investire la mia energia. Credo che vedremo un cambiamento duraturo solo quando più donne raggiungeranno posizioni senior e di leadership, e ciò non accadrà se le donne spendono tutta la loro energia nel sistemare il sistema piuttosto che far progredire la propria carriera. C'è un equilibrio pragmatico da trovare tra spingere per il cambiamento e concentrarsi sul proprio lavoro quotidiano.

Quali consigli daresti alle donne che vogliono entrare nel campo dell'AI?

L'AI è un campo enorme ed eccitante con molte attività in corso. C'è anche una quantità enorme di rumore con quello che può sembrare un flusso costante di paper, prodotti e modelli rilasciati. È impossibile stare al passo con tutto. Inoltre, non tutti i paper o risultati di ricerca saranno significativi a lungo termine, non importa quanto accattivante possa sembrare il comunicato stampa. Il mio consiglio è trovare una nicchia di tuo interesse in cui fare progressi, imparare tutto ciò che puoi su quella nicchia e affrontare i problemi che sei motivata a risolvere. Questo ti darà la solida base di cui hai bisogno.

Quali sono le questioni più urgenti che l'AI deve affrontare mentre evolve?

I progressi degli ultimi 15 anni sono stati rapidi e abbiamo visto l'AI uscire dai laboratori e diventare prodotti senza aver veramente fatto un passo indietro per valutare adeguatamente la situazione e anticipare le conseguenze. Un esempio che mi viene in mente è quanto molte delle nostre tecnologie vocali e linguistiche funzionino meglio in inglese rispetto ad altre lingue. Questo non significa che i ricercatori abbiano ignorato altre lingue. È stato fatto uno sforzo significativo per la tecnologia non in inglese. Tuttavia, la conseguenza non intenzionale di avere una migliore tecnologia linguistica in inglese significa che stiamo costruendo e distribuendo tecnologie che non servono tutti ugualmente.

Quali sono alcune questioni di cui gli utenti dell'AI dovrebbero essere consapevoli?

Credo che le persone dovrebbero essere consapevoli del fatto che l'AI non è una soluzione miracolosa che risolverà tutti i problemi nei prossimi anni. Può essere veloce costruire una dimostrazione impressionante ma richiede molto impegno dedicato per costruire un sistema di AI che funzioni in modo coerente. Non dovremmo perdere di vista il fatto che l'AI è progettata e costruita da esseri umani, per gli esseri umani.

Qual è il modo migliore per costruire un'AI responsabile?

Costruire responsabilmente l'AI significa includere punti di vista diversi fin dall'inizio, compresi quelli dei tuoi clienti e di chiunque sia influenzato dal tuo prodotto. Testare accuratamente i tuoi sistemi è importante per essere sicuri di sapere quanto bene funzionano in una varietà di scenari. Il testing ha la reputazione di essere un lavoro noioso rispetto all'eccitazione di sognare nuovi algoritmi. Tuttavia, è fondamentale sapere se il tuo prodotto funziona davvero. Poi c'è la necessità di essere onesti con te stesso e con i tuoi clienti sia sulle capacità che sui limiti di ciò che stai costruendo in modo che il tuo sistema non venga usato in modo improprio.

Come possono gli investitori spingere meglio per un'AI responsabile?

Le startup stanno costruendo molte nuove applicazioni di AI e gli investitori hanno la responsabilità di essere ben ponderati su cosa scelgono di finanziare. Mi piacerebbe vedere più investitori essere vocali sulla loro visione per il futuro che stiamo costruendo e su come si inserisca l'AI responsabile.