Untuk memberikan waktu yang layak – dan sudah seharusnya – bagi para akademisi perempuan yang berfokus pada AI dan pihak lain untuk menjadi pusat perhatian, TechCrunch meluncurkan serangkaian wawancara yang berfokus pada perempuan luar biasa yang telah berkontribusi pada revolusi AI.
Sarah Bitamazire adalah kepala kebijakan di firma penasihat butik Lumiera, di mana dia juga membantu menulis buletin Lumiera Loop, yang berfokus pada literasi AI dan adopsi AI yang bertanggung jawab.
Sebelumnya, ia bekerja sebagai penasihat kebijakan di Swedia, dengan fokus pada kesetaraan gender, undang-undang urusan luar negeri, serta kebijakan keamanan dan pertahanan.
Singkatnya, bagaimana Anda memulai karier di bidang AI? Apa yang membuat Anda tertarik dengan bidang ini?
AI menemukan saya! AI telah memberikan dampak yang semakin besar di sektor-sektor yang selama ini saya geluti. Memahami nilai AI dan tantangannya menjadi keharusan bagi saya untuk dapat memberikan saran yang tepat kepada para pengambil keputusan tingkat tinggi.
Pertama, dalam bidang pertahanan dan keamanan, di mana AI digunakan dalam penelitian dan pengembangan serta dalam peperangan aktif. Kedua, dalam bidang seni dan budaya, para kreator merupakan kelompok yang pertama kali melihat nilai tambah AI, serta tantangannya. Mereka membantu mengungkap masalah hak cipta yang muncul ke permukaan, seperti kasus yang sedang berlangsung di mana beberapa surat kabar harian menggugat OpenAI.
Anda tahu bahwa ada sesuatu yang berdampak besar ketika para pemimpin dengan latar belakang dan masalah yang sangat berbeda semakin sering bertanya kepada penasihat mereka, “Bisakah Anda memberi tahu saya tentang hal ini? Semua orang membicarakannya.”
Pekerjaan apa yang paling Anda banggakan di bidang AI?
Kami baru-baru ini 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 spesifik mereka. Kombinasi portofolio proyek AI yang dikurasi, 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 laki-laki dan, sebagai perluasan, industri AI yang didominasi laki-laki?
Dengan memperjelas alasannya. Saya aktif terlibat dalam industri AI karena ada tujuan yang lebih dalam dan masalah yang harus dipecahkan. Misi Lumiera adalah memberikan panduan komprehensif kepada para pemimpin sehingga memungkinkan mereka mengambil keputusan yang bertanggung jawab dengan percaya diri di era teknologi. Tujuan ini tetap sama, di mana pun kita berada. Industri AI didominasi laki-laki atau tidak, dan ini sangat besar dan semakin kompleks. Tidak ada yang bisa melihat gambaran keseluruhannya, dan kita memerlukan lebih banyak perspektif agar kita bisa belajar dari satu sama lain. Tantangan yang ada sangat besar dan kita semua perlu berkolaborasi.
Saran apa yang akan Anda berikan kepada wanita yang ingin memasuki bidang AI?
Masuk ke AI seperti mempelajari bahasa baru, atau mempelajari keahlian baru. Ini memiliki potensi besar untuk memecahkan tantangan di berbagai sektor. Masalah apa yang ingin Anda selesaikan? Cari tahu bagaimana AI bisa menjadi solusi, lalu fokuslah untuk memecahkan masalah tersebut. Teruslah belajar, dan hubungi orang-orang yang menginspirasi Anda.
Apa saja masalah paling mendesak yang dihadapi AI seiring dengan perkembangannya?
Kecepatan pesatnya perkembangan AI juga menjadi masalah tersendiri. Saya yakin menanyakan pertanyaan ini secara sering dan teratur adalah bagian penting agar mampu menavigasi ruang AI dengan integritas. Kami melakukan ini setiap minggu di Lumiera di buletin kami.
Berikut ini beberapa hal yang menjadi perhatian utama saat ini:
- Perangkat keras AI dan geopolitik: Investasi sektor publik pada perangkat keras (GPU) AI kemungkinan besar akan meningkat seiring dengan semakin mendalamnya pengetahuan AI oleh pemerintah di seluruh dunia dan mulai mengambil langkah-langkah strategis dan geopolitik. Sejauh ini, ada pergerakan dari negara-negara seperti Inggris, Jepang, UEA, dan Arab Saudi. Ini adalah ruang untuk ditonton.
- Tolok ukur AI: Karena kita terus bergantung pada AI, penting untuk memahami cara mengukur dan membandingkan kinerjanya. Memilih model yang tepat untuk kasus penggunaan tertentu memerlukan pertimbangan yang cermat. Model terbaik untuk kebutuhan Anda belum tentu berada di posisi teratas papan peringkat. Karena model berubah begitu cepat, akurasi tolok ukur juga akan berfluktuasi.
- Menyeimbangkan otomatisasi dengan pengawasan manusia: Percaya atau tidak, otomatisasi berlebihan adalah suatu hal. Keputusan memerlukan penilaian manusia, intuisi, dan pemahaman kontekstual. Hal ini tidak dapat ditiru melalui otomatisasi.
- Kualitas dan tata kelola data: Mana data bagusnya?! Data mengalir masuk, ke seluruh, dan keluar organisasi setiap detik. Jika data tersebut tidak dikelola dengan baik, organisasi Anda tidak akan mendapat manfaat dari AI. Dan dalam jangka panjang, hal ini bisa merugikan. Strategi data Anda adalah strategi AI Anda. Arsitektur sistem data, manajemen, dan kepemilikan perlu menjadi bagian dari diskusi.
Apa sajakah masalah yang harus diwaspadai pengguna AI?
- Algoritma dan data tidak sempurna: Sebagai pengguna, penting untuk bersikap kritis dan tidak mempercayai hasil secara membabi buta, terutama jika Anda menggunakan teknologi langsung dari rak. Teknologi dan alat yang ada di atas adalah teknologi baru dan terus berkembang, jadi ingatlah hal ini dan gunakan akal sehat.
- Konsumsi energi: Persyaratan komputasi untuk melatih model AI besar dikombinasikan dengan kebutuhan energi untuk mengoperasikan dan mendinginkan infrastruktur perangkat keras yang diperlukan menyebabkan konsumsi listrik yang tinggi. Gartner telah membuat prediksi bahwa pada tahun 2030, AI dapat mengonsumsi hingga 3,5% listrik dunia.
- Didiklah diri Anda sendiri, dan gunakan sumber yang berbeda: Literasi AI adalah kuncinya! Agar dapat memanfaatkan AI dengan baik dalam kehidupan dan pekerjaan Anda, Anda harus dapat membuat keputusan yang tepat terkait penggunaannya. AI seharusnya membantu Anda dalam pengambilan keputusan, bukan membuat keputusan untuk Anda.
- Kepadatan perspektif:Anda perlu melibatkan orang-orang yang benar-benar memahami ruang permasalahan mereka dengan baik agar dapat memahami jenis solusi apa yang dapat diciptakan dengan AI, dan melakukan ini sepanjang siklus hidup pengembangan AI.
- Hal yang sama berlaku untuk etika: Ini bukanlah sesuatu yang dapat ditambahkan “di atas” produk AI setelah produk tersebut dibuat — pertimbangan etis harus diterapkan sejak awal dan selama proses pembuatan, dimulai pada tahap penelitian. Hal ini dilakukan dengan melakukan penilaian dampak sosial dan etika, memitigasi bias, dan mendorong akuntabilitas dan transparansi.
Saat membangun AI, menyadari keterbatasan keterampilan dalam suatu organisasi sangatlah penting. Kesenjangan adalah peluang pertumbuhan: Kesenjangan memungkinkan Anda memprioritaskan bidang-bidang di mana Anda perlu mencari keahlian eksternal dan mengembangkan mekanisme akuntabilitas yang kuat. Faktor-faktor termasuk keahlian yang ada saat ini, kapasitas tim, dan sumber daya keuangan yang tersedia harus dievaluasi. Faktor-faktor ini antara lain akan memengaruhi peta jalan AI Anda.
Bagaimana investor dapat lebih mendorong AI yang bertanggung jawab?
Pertama-tama, sebagai investor, Anda ingin memastikan bahwa investasi Anda solid dan bertahan lama. Berinvestasi dalam AI yang bertanggung jawab hanya akan melindungi keuntungan finansial dan mengurangi risiko yang terkait dengan, misalnya, kepercayaan, regulasi, dan masalah terkait 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, kebijakan AI yang bertanggung jawab yang dipublikasikan, praktik tata kelola yang kuat, dan integrasi umpan balik penguatan manusia adalah faktor yang perlu dipertimbangkan. Indikator-indikator ini harus menjadi bagian dari proses uji tuntas yang baik. Lebih banyak sains, lebih sedikit pengambilan keputusan yang subjektif. Melepas diri dari praktik AI yang tidak etis adalah cara lain untuk mendorong solusi AI yang bertanggung jawab.
