我即將接下新任務,負責人工智慧相關的專案,在上工前老闆特地指派給我一項「作業」:去看李飛飛的新書吧!
前 Google 首席科學家、史丹佛首位紅杉講席教授、美國國家工程院、醫學院、文理科學院院士,看到這麼多輝煌的紀錄,一個很「美國」的男性形象直覺地浮現。
然而,上述驚人的成就,都是由北京出生、四川成長,15 歲隨家人移民美國,如同其他移民一代,艱困地活出「美國夢」的嬌小亞洲女子——李飛飛締造。
想起五年前,我正在準備畢業論文,使用類神經網路訓練電腦進行圖像的自動分類。AI(Artifical Intellegent, 又譯「人工智慧」)在當時已經是火熱的主題,大部分研究生都希望自己的論文能與 AI 有些關聯。
圖片|Photo by ITU Pictures on Flicker
我翻閱文獻,努力理解 AI 枝繁葉茂的發展,起源自四面八方的演算法族繁不及備載,如同涓涓細流匯集成學識的汪洋,研究生渺小如我在海面載浮載沉,想抓住能讓教授點頭的題目。
當時,幫助我拿到文憑的一大功臣是名為 ImageNet 的大型視覺資料庫,裡面提供 1400 萬張經過手動標注的圖片,圖片來自兩萬多個類別,便是李飛飛實驗室所發表。
要完成破千萬張的照片整理與標註,需要龐大的資源與毅力,在鑽研各式演算法為顯學之際,李飛飛堅定地選擇這條不好走的路,最終打造出 ImageNet,這個龐大的數據庫奠定圖形識別的比較基礎。
幾乎大部分進行機器學型(Machine learning)的研究生都會使用 ImageNet 來訓練模型,節錄資料庫作為訓練集與測試集,使用訓練集內的圖片加強分類器辨識物品的能力,再藉由測試集驗證分類器的準確率。
造福往後無數使用者,加速 AI 領域的推進。李飛飛在美國過了不少辛苦的日子,書中描繪她當年的床竟擺在餐桌與廚房間的空隙,半工半讀的她,仍獲得普林斯頓大學的肯定,提供她全額獎學金-驚人的毅力與實力,在她年紀尚輕便展露無遺。
(猜你想看:你在跟聊天機器人面試嗎?人工智慧的偏見如何影響面試?|AI for DEI)
Photo by Tara Winstead on Pexels
不到四十歲,李飛飛即獲得史丹佛大學終生教授資格,成為電腦科學系極少數的女性,顛覆科技業「男山男海」(sea of dudes)的現象。
此一現象由彭博社評論員克拉克(Jack Clark)在 2016 年提出,指科技業長期由白人、男性所主宰。
科技業偏頗的性別比,加之網路上的圖像也多為這兩類「主流」群體,長期導致用作訓練 AI 演算法的數據缺乏代表性,使得演算法無意中習得偏見,對多元種族模樣辨識不佳。
2015 年 flickr 的自動生成標註,就曾發生網頁將黑人男子圖像標註成「猿猴」的事件,照片分類錯誤看似個案,實則反映出 AI 對族群多元性的配適能力不佳,也讓人擔憂 AI 的偏見可能造成的傷害。
為改善此現象李飛飛與學生,開始挑選國、高中年紀的女學生,為她們開設史丹佛人工智能實驗室課程,他們相信是時候培養女性進入 AI 領域的自信,改寫過去被排除在 AI 之外的女性歷史。
提供課程變成使命,短短幾年受眾從女性延伸到更多邊緣族群,納入有色人種、經濟弱勢者。這項計畫被命名為「AI4ALL」,吸引了梅琳達.蓋茲、黃仁勳等人共襄盛舉。
李飛飛的學生們也同步致力於擴大機器感知中的「運算公平性(fairness in computing)」和「去偏見(debiasing)」藉由數學的方式,量化並且盡可能消除潛藏在資料中的偏見。
(同場加映:AI 會取代人類做決策嗎?拋開無意識偏見、擁抱多元共融,巧用 ChatGPT 人類一定要有的能力)
Photo by ThisIsEngineering on Pexels
李飛飛一生強調定位自己的「北極星」,在一場她與台灣學生的連線演講中,她同意基礎學科的重要性,但更勉勵學生有意識地培養對萬物的好奇,幫助自己找到生涯的北極星,享受學習的樂趣,追尋北極星之際能讓人忽略生活的辛苦、研究的枯燥、工作的挫折。
物理、人工智慧都是她的北極星,伴隨北極星而來的成就並沒有讓她停頓,科學世界的浩瀚培養著她的毅力與謙遜,每次的進展都不斷拓寬 AI 領域的邊界,她的北極星始終高掛遠方,而她只管專注前行。
李飛飛改變了科學界看待女性的方式,更幫助多元族群以不同的方式看待自己。AI 不再只是知識上的好奇,更是社會上的轉捩點。人類躁動的想像力結合對自身起源的著迷,使 AI 旅程不斷擴大,如今要號召更多元的群體加入。這次 AI 不僅要以人為本,更要以多元的人為本。
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