Las Mujeres Notables de la Revolución de la IA de ENBLE
Krystal Kauffman, destacada en la serie sobre mujeres en AI de TechCrunch, es miembro investigador en el Instituto de Investigación de AI Distribuida.
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Las principales mujeres de la IA Krystal Kauffman, investigadora en el Instituto de Investigación de IA Distribuida.
Imagen: Krystal Kauffman, organizadora principal en Turkopticon e investigadora en el Instituto de Investigación de IA Distribuida (DAIR) Institute.
Para brindar a las mujeres académicas enfocadas en IA y a otros el merecido tiempo en el centro de atención, ENBLE está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres notables que han contribuido a la revolución de la IA. Publicaremos varios artículos a lo largo del año a medida que la fiebre de la IA continúe, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Lee más perfiles aquí.
🔍 Krystal Kauffman trabajó como organizadora en campañas políticas y de temas durante una década antes de seguir una carrera en geología. Luego, se involucró en trabajos temporales, lo que la llevó a Turkopticon, una organización sin fines de lucro dedicada a luchar por los derechos de los trabajadores temporales, específicamente aquellos que utilizan la plataforma Amazon Mechanical Turk (AMT).
Ahora como organizadora principal en Turkopticon, Kauffman recientemente se desempeñó como investigadora en el Instituto de Investigación de IA Distribuida (DAIR) Institute, trabajando junto a otros para construir, en sus palabras, “una comunidad de trabajadores unidos en corregir las injusticias de las plataformas del mercado tecnológico gigante”.
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Preguntas y respuestas con Krystal Kauffman
¿Cómo te iniciaste en la IA? ¿Qué te atrajo al campo?
En 2015, enfermé y no pude trabajar fuera de mi hogar. Mientras los médicos intentaban resolver las cosas, encontré la plataforma AMT. Durante los dos años siguientes, pude mantenerme haciendo trabajos de datos que ayudaron a programar IA, construir LLM y más. Durante mi tiempo trabajando en AMT, me apasioné mucho por resolver problemas con la plataforma, asumiendo la ética del trabajo de datos en general.
¿De qué trabajo te sientes más orgullosa en el campo de la IA?
Cuando comencé a trabajar con datos hace nueve años, muy poca gente sabía que había una fuerza laboral global programando dispositivos inteligentes, desarrollando IA y construyendo conjuntos de datos desde sus hogares. En los últimos años, he hablado sobre esta fuerza laboral y los desafíos éticos que conlleva el trabajo de datos a través de entrevistas, paneles de conferencias, artículos, foros, ayudando a legisladores, charlas, talleres y redes sociales. Es un honor estar en una posición donde puedo ayudar a educar al público en general, a los líderes del Congreso y a los defensores laborales sobre esta fuerza laboral y todo lo que conlleva.
¿Cómo navegas por los desafíos de la industria tecnológica dominada por hombres y, por extensión, la industria de la IA dominada por hombres?
Me considero muy afortunada porque tengo un gran sistema de apoyo que incluye a mis colegas y mentores. Elijo rodearme de personas que quieren ver a las mujeres y a personas no binarias tener éxito. Mis mentores son mujeres, y también busco consejos de hombres de apoyo. Sin embargo, una cosa que tiene que continuar es hablar sobre la inequidad y hacer avanzar la conversación para cambiarla.
¿Qué consejo darías a las mujeres que deseen ingresar al campo de la IA?
¡Le diría a cualquier mujer que quiera ingresar al campo de la IA que lo haga! Encontrar un buen mentor o mentores es muy importante. Busca orientación cuando sea necesario en las muchas mujeres fuertes y personas no binarias en el campo. Forja relaciones con hombres de apoyo. Por último, no tengas miedo de hablar. ¡Las grandes ideas surgen al enfrentar algunas de las preguntas más difíciles!
¿Cuáles son algunos de los problemas más apremiantes que enfrenta la IA a medida que evoluciona?
Uno de los problemas más apremiantes que enfrenta la evolución de la IA es la accesibilidad. ¿Quién tiene acceso a las herramientas? ¿Quién proporciona los datos y mantiene el sistema? ¿Quién se beneficia de la IA? ¿Qué poblaciones están quedando rezagadas y cómo podemos cambiar eso? ¿Cómo están siendo tratados los trabajadores detrás del sistema?
Otro problema que señalaría aquí sería el sesgo. ¿Cómo creamos sistemas completamente libres de sesgo?
¿De qué problemas deberían ser conscientes los usuarios de IA?
Siempre les diría a los usuarios que observen cómo se trata a los trabajadores que entrenan la IA. Eso es un indicador de tantas cosas.
¿Cuál es la mejor manera de construir IA de manera responsable?
Es imperativo involucrar a las poblaciones subrepresentadas en la creación de IA. Las personas que se verán afectadas por la tecnología siempre deben tener un asiento en la mesa. De manera similar, la creación de legislación sobre IA tiene que involucrar a los trabajadores de datos. Ellos son la base de estos sistemas, y tener la discusión sin ellos sería irresponsable.
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¿Cómo pueden los inversionistas abogar mejor por una inteligencia artificial responsable?
Simplemente diré lo que he estado diciendo: Nada está escrito en piedra. No tenemos que aceptar lo que se nos presenta. La única forma en que las cosas mejoran es hablando y actuando. Busca otras organizaciones que aboguen por una inteligencia artificial responsable. Cuestiona las condiciones laborales, cuestiona la implementación, el uso, etc. Cuestiona cualquier cosa que te parezca injusta o irresponsable.
Análisis y Comentario
El viaje de Krystal Kauffman al campo de la IA es un testimonio de las diversas trayectorias que pueden seguir las personas para contribuir a la industria. Su formación en política y geología muestra la amplitud de habilidades y conocimientos que pueden enriquecer la investigación y desarrollo de la IA. Como organizadora principal en Turkopticon, lucha por los derechos de los trabajadores independientes, destacando la importancia de consideraciones éticas en la era de las plataformas de mercado de las grandes tecnológicas.
Un tema vital que enfrenta la IA es la accesibilidad. La democratización de las herramientas de IA y la distribución equitativa de recursos deberían ser una prioridad. Es esencial asegurar que los beneficios de la IA no estén concentrados solo en manos de unos pocos privilegiados.
Otro desafío es el sesgo. Construir sistemas de IA libres de sesgos requiere un esfuerzo consciente y perspectivas diversas. Involucrar a poblaciones subrepresentadas en la creación de IA y contar con trabajadores de datos en la discusión sobre legislación de IA puede ayudar a abordar estas preocupaciones.
Como usuarios de IA, también deberíamos considerar cómo se están tratando a los trabajadores que forman a la IA. Sus condiciones laborales y su trato reflejan los valores defendidos por las organizaciones detrás de las tecnologías de IA.
Los inversionistas desempeñan un papel crucial al abogar por una IA responsable. Al desafiar prácticas injustas o irresponsables y buscar organizaciones que prioricen la inteligencia artificial responsable, los inversionistas pueden promover un cambio positivo en la industria.
Al destacar las experiencias y perspectivas de mujeres como Krystal Kauffman, ENBLE tiene como objetivo celebrar los logros de mujeres centradas en la IA y arrojar luz sobre sus valiosas contribuciones al campo.
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Imagen: Ilustración de mujeres diversas en el campo de la IA.
No dudes en compartir este artículo con tus amigos y colegas interesados en las notables contribuciones de las mujeres en la revolución de la IA. Juntos, podemos crear un panorama de IA más inclusivo y responsable.
Referencias:
- Serie de entrevistas de ENBLE destacando a mujeres notables en IA
- Plataforma AMT y los derechos de los trabajadores independientes
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