Phụ nữ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo: Emilia Gómez tại Liên minh châu Âu đã bắt đầu sự nghiệp với âm nhạc

Để tôn vinh và đưa phụ nữ chuyên về trí tuệ nhân tạo và những người khác lên ánh sáng xứng đáng - và đã đến lúc - TechCrunch đang ra mắt một loạt phỏng vấn tập trung vào những phụ nữ đặc biệt đã đóng góp cho cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ đăng các bài viết trong suốt năm khi sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tiếp tục, nhấn mạnh công việc chính thường không được công nhận. Đọc thêm hồ sơ ở đây.

Emilia Gómez là một nhà điều tra chính tại Trung tâm Nghiên cứu Liên minh châu Âu và là người phối hợp khoa học của AI Watch, sáng kiến của EC để theo dõi sự phát triển, tiếp nhận và ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo tại châu Âu. Nhóm của bà đóng góp kiến thức khoa học và kỹ thuật vào các chính sách AI của EC, bao gồm Tuyên bố AI được đề xuất gần đây.

Nghiên cứu của Gómez dựa trên lĩnh vực âm nhạc tính toán, nơi bà đóng góp vào việc hiểu cách con người mô tả âm nhạc và phương pháp mà nó được mô hình số. Bắt đầu từ lĩnh vực âm nhạc, Gómez nghiên cứu tác động của trí tuệ nhân tạo đối với hành vi của con người - đặc biệt là tác động đến việc làm, quyết định và phát triển kỹ năng tư duy và xã hội của trẻ em.

Câu hỏi và trả lời

Nhanh chóng, bạn bắt đầu sự nghiệp AI của mình như thế nào? Điều gì thu hút bạn vào lĩnh vực này?

Tôi bắt đầu nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong máy học, với vai trò là người phát triển thuật toán để mô tả tự động các tín hiệu âm thanh nhạc trong các khía cạnh như giai điệu, tông âm, tương tự, phong cách hoặc cảm xúc, được khai thác trong các ứng dụng khác nhau từ các nền tảng âm nhạc đến giáo dục. Tôi bắt đầu nghiên cứu cách thiết kế phương pháp học máy mới mẻ để xử lý các nhiệm vụ tính toán khác nhau trong lĩnh vực âm nhạc, và về sự quan trọng của ống dẫn dữ liệu bao gồm sự tạo ra và chú thích tập dữ liệu. Điều tôi thích ở máy học vào thời điểm đó là khả năng mô hình hóa và sự thay đổi từ thiết kế thuật toán dựa trên kiến thức sang dựa trên dữ liệu - ví dụ, thay vì thiết kế bộ mô tả dựa trên kiến thức về âm thanh học và nhạc , chúng tôi bây giờ đang sử dụng những kiến thức của mình để thiết kế tập dữ liệu, kiến trúc và quy trình đào tạo và đánh giá.

Từ kinh nghiệm của mình với nghiên cứu về máy học và nhìn thấy các thuật toán của mình “thực sự hoạt động” trong các lĩnh vực khác nhau, từ nền tảng âm nhạc đến các buổi hòa nhạc giao hưởng, tôi nhận thấy tác động lớn mà những thuật toán đó có đến người (ví dụ như người nghe, nhạc sĩ) và chỉ đạo nghiên cứu của mình hướng về việc đánh giá trí tuệ nhân tạo hơn là phát triển, đặc biệt là về việc nghiên cứu tác động của trí tuệ nhân tạo đối với hành vi của con người và cách đánh giá các hệ thống theo các khía cạnh như công bằng, giám sát bởi con người hoặc minh bạch. Đây là chủ đề nghiên cứu hiện tại của đội của tôi tại Trung tâm Nghiên cứu Liên minh châu Âu.

Bạn tự hào nhất về công việc nào (trong lĩnh vực AI)?

Về mặt học thuật và kỹ thuật, tôi tự hào về những đóng góp của mình vào các kiến trúc máy học cụ thể về âm nhạc tại Nhóm Công nghệ Âm nhạc ở Barcelona, làm tăng trạng thái nghành nghề trong lĩnh vực, như phản chiếu trong hồ sơ trích dẫn của tôi. Ví dụ, trong suốt thời gian làm nghiên cứu Tiến sĩ của tôi, tôi đã đề xuất một thuật toán dựa trên dữ liệu để trích xuất tông âm từ tín hiệu âm thanh (ví dụ nếu một bản nhạc ở trong C trưởng hoặc D thứ), nó đã trở thành một tài liệu tham khảo quan trọng trong lĩnh vực, và sau đó tôi cùng thiết kế các phương pháp máy học cho việc mô tả tự động của tín hiệu âm nhạc theo giai điệu (ví dụ dùng để tìm kiếm những bài hát bằng cách hát), nhịp điệu hoặc cho việc mô hình hóa cảm xúc trong âm nhạc. Phần lớn các thuật toán này đã được tích hợp vào Essentia, một thư viện mã nguồn mở cho phân tích âm thanh và âm nhạc, mô tả và tổng hợp và đã được khai thác trong nhiều hệ thống đề xuất.

Tôi đặc biệt tự hào về Banda Sonora Vital (LifeSoundTrack), một dự án đã đoạt giải thưởng của Red Cross Award for Humanitarian Technologies, nơi chúng tôi phát triển một hệ thống tiên đoán nhạc cá nhân được điều chỉnh cho bệnh nhân Alzheimer cao tuổi. Còn PHENICX, một dự án lớn được EU tài trợ mà tôi đồng tạo ra để sử dụng âm nhạc và trí tuệ nhân tạo để tạo ra trải nghiệm âm nhạc giao hưởng phong phú.

Tôi yêu cộng đồng tính toán âm nhạc và tôi rất vui mừng khi trở thành nữ chủ tịch đầu tiên của Hội Thông tin Phục hồi Âm nhạc Thế giới, mà tôi đã đóng góp suốt cả sự nghiệp của mình, với một quan tâm đặc biệt đến việc tăng cường đa dạng trong lĩnh vực này.

Hiện tại, ở vị trí của mình tại Ủy ban, mà tôi gia nhập vào năm 2018 với vai trò là nhà khoa học chính, tôi cung cấp hỗ trợ khoa học và kỹ thuật cho các chính sách AI được phát triển tại EU, đặc biệt là AI Act. Từ công việc gần đây này, mặc dù không rõ ràng về xuất bản, tôi tự hào về những đóng góp kỹ thuật khiêm tốn của mình cho AI Act - tôi nói “khiêm tốn” vì bạn có thể đoán rằng có rất nhiều người tham gia ở đây! Ví dụ, có nhiều công việc mà tôi đã đóng góp vào về sự điều hòa hoặc dịch giữa các thuật ngữ pháp lý và kỹ thuật (ví dụ đề xuất các định nghĩa dựa trên tài liệu hiện có) và về đánh giá việc thực hiện thực tế của yêu cầu pháp lý, chẳng hạn như minh bạch hoặc tài liệu kỹ thuật cho các hệ thống AI nguy cơ cao, mô hình AI đa năng và AI tạo nguồn.

Tôi cũng khá tự hào về công việc của đội của mình trong việc hỗ trợ hướng dẫn chịu trách nhiệm AI của EU, trong đó chúng tôi nghiên cứu, trong số nhiều vấn đề khác, những đặc điểm đặc thù khiến cho hệ thống AI inherently có nguy cơ, chẳng hạn như thiếu tính nguyên nhân, không minh bạch, không thể dự đoán hoặc khả năng tự học liên tục, và đánh giá khó khăn liên quan khi cần chứng minh nguyên nhân.

Làm cách nào bạn vượt qua những thách thức của ngành công nghệ được áp đạo nhiều nam giới, và mở rộng ra, là ngành công nghiệp AI được áp đạo nhiều nam giới?

Điều này không chỉ áp dụng cho công nghệ - tôi cũng đang điều hướng trong một lĩnh vực nghiên cứu và chính sách về AI được áp đạo nhiều nam giới! Tôi không có một kỹ thuật hoặc chiến lược cụ thể, vì đây là môi trường duy nhất mà tôi biết. Tôi không biết làm việc trong một môi trường đa dạng hoặc nữ chiếm lĩnh sẽ ra sao. “Sẽ rất tốt phải không?”, như bài hát của Beach Boys đã nói. Tôi thành thật cố gắng tránh nản chí và tận hưởng trong tình huống thách thức này, làm việc trong một thế giới bị nam giới rất quyết định áp đão và thích hợp hợp tác với phụ nữ xuất sắc trong lĩnh vực này.

Bạn sẽ cho phụ nữ muốn gia nhập lĩnh vực AI lời khuyên gì?

Tôi sẽ nói với họ hai điều:

Bạn rất cần thiết - hãy gia nhập lĩnh vực của chúng tôi, vì có một nhu cầu cấp bách về sự đa dạng về tầm nhìn, cách tiếp cận và ý tưởng. Ví dụ, theo dự án divinAI - một dự án mà tôi đã cộng tác về giám sát sự đa dạng trong lĩnh vực AI - chỉ có 23% tên tác giả tại Hội nghị Quốc tế về Máy Học và 29% tại Hội nghị Joint quốc tế về AI vào năm 2023 là nữ giới, không phân biệt giới tính của họ.

Bạn không phải một mình - có rất nhiều phụ nữ, đồng nghiệp không xác định giới tính và các đồng minh nam giới trong lĩnh vực này, mặc dù chúng tôi có thể không được nhìn thấy hoặc công nhận nhiều. Tìm kiếm họ và nhận sự hướng dẫn và hỗ trợ của họ! Trong bối cảnh này, có nhiều nhóm liên hệ có mặt trong lĩnh vực nghiên cứu. Ví dụ, khi tôi trở thành chủ tịch đầu tiên của Hội Thông tin Phục hồi Âm nhạc Thế giới, tôi đã rất tích cực trong sáng kiến Phụ nữ trong Phục hồi Thông tin Âm nhạc, một người tiên phong trong các nỗ lực đa dạng trong tính toán âm nhạc với một chương trình hướng dẫn rất thành công.

Những vấn đề cấp thiết nhất mà AI phải đối mặt khi tiến triển là gì?

Theo ý kiến của tôi, các nhà nghiên cứu nên dành nhiều nỗ lực cho phát triển AI cũng như đánh giá AI, vì hiện nay có một thiếu sót cân bằng. Cộng đồng nghiên cứu bận rộn với việc tiến bộ tiền hàng trong khả năng và hiệu suất của AI và rất hào hứng khi thấy các thuật toán của họ được sử dụng trong thế giới thực mà họ quên thực hiện đánh giá, đánh giá tác động và kiểm tra bên ngoài một cách thích hợp. Thị trường đánh giá AI thông minh càng thông minh, hệ thống đánh giá của họ cần phải thông minh. Lĩnh vực đánh giá AI đang dưới điều nghiên cứu, và đây là nguyên nhân của nhiều sự cố khiến AI có