Timnit Gebru, Instituto de Pesquisa de IA Distribuída
5.0/ 10

Timnit Gebru, Instituto de Pesquisa de IA Distribuída

Gebru, um líder amplamente respeitado em pesquisa ética em IA, é conhecido por ser coautor de um artigo inovador que mostrou que o reconhecimento facial é menos preciso na identificação de mulheres e pessoas de cor, o que significa que seu uso pode acabar discriminando-as. Ela também foi cofundadora do grupo de afinidade Black in AI e defende a diversidade na indústria de tecnologia. A equipe que ela ajudou a construir no Google é uma das mais diversificadas em IA e inclui muitos especialistas líderes.
Pessoal SOBRE NÓS Presença5 / 10
Autoridade6 / 10
Perícia6 / 10
Influenciar3 / 10
Classificação geral5 / 10

O Distribuído Inteligência artificial O Research Institute (DAIR) foi fundado por Timnit Gebru, que também atua como seu diretor executivo. Antes disso, ela foi demitida pelo Google em dezembro de 2020 por levantar preocupações sobre a discriminação no local de trabalho quando co-liderava a equipe de pesquisa de IA ética. Depois de obter seu doutorado pela Universidade de Stanford, ela trabalhou como pós-doutorada no grupo FATE da Microsoft Research na cidade de Nova York. Lá, ela pesquisou o preconceito algorítmico e as considerações morais que cercam as iniciativas baseadas em dados. Timnit é membro do conselho da AddisCoder e cofundador da Black in AI, uma organização sem fins lucrativos dedicada a melhorar a presença, inclusão, visibilidade e bem-estar dos negros no setor de IA.


2023

Turkopticon e o Distributed AI Research Institute estão satisfeitos com o fato de o senador Markey (D-Mass.) e o deputado Jayapal (WA-07) terem divulgado uma carta ao Congresso exigindo respostas da Amazon, Google, OpenAI, e outros gigantes da tecnologia no que diz respeito às condições de trabalho dos trabalhadores de dados, especialmente aqueles que são responsáveis ​​pela formação e moderação de sistemas generativos de inteligência artificial. A carta descreve como os trabalhadores de dados estão sujeitos a baixos salários sem benefícios, a monitorização contínua, a rejeições arbitrárias em massa e roubo de salários, e a circunstâncias de trabalho que levam ao desconforto psicológico. Cita estudos significativos do Turkopticon e do DAIR.

De acordo com Krystal Kauffman, principal organizadora do Turkopticon, “vemos isto como um passo em frente na luta contra práticas injustas alavancadas por empresas como Amazon, Google e OpenAI em sua força de trabalho paralela.” Esses gigantes da Internet participam de práticas trabalhistas duvidosas que prejudicam os funcionários, pagando-lhes mal e deixando de responsabilizá-los. A Turkopticon tem lutado contra a Amazon usando uma tática conhecida como “rejeições em massa”, quando as empresas recusam todos os trabalhos apresentados, retêm os dados, mas não pagam aos funcionários. Embora estejam felizes por ver que os membros do Congresso estão a defender estes trabalhadores, a Amazon não quis colaborar na procura de uma solução para este problema.


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