10 Phụ Nữ Có Ảnh Hưởng Nhất Trong AI Và Robot Đang Kiến Tạo Tương Lai

Trí tuệ nhân tạo và robot không còn là những lĩnh vực thử nghiệm bó hẹp trong phòng thí nghiệm nghiên cứu. Chúng đang định hình nền kinh tế, tái định nghĩa các ngành công nghiệp và ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày trên quy mô toàn cầu. Đằng sau nhiều đột phá quan trọng nhất là những người phụ nữ mà công việc của họ đã thay đổi cơ bản cách các hệ thống thông minh được thiết kế, đào tạo, quản trị và triển khai.

Danh sách này làm nổi bật mười phụ nữ có tác động lớn nhất trong lĩnh vực AI và robot ngày nay. Họ là những nhà nghiên cứu, kỹ sư và lãnh đạo kỹ thuật mà những đóng góp của họ vượt xa danh hiệu — những người phụ nữ có công việc đã định hình lại quỹ đạo của học máy, trí tuệ thể hiện và AI lấy con người làm trung tâm.

1. Tiến sĩ Fei-Fei Li

Photo: Steve Jurvetson, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Tiến sĩ Fei-Fei Li là một trong những kiến trúc sư nền tảng của thị giác máy tính hiện đại. Là người tạo ra ImageNet, bà đã dẫn dắt nỗ lực xây dựng bộ dữ liệu có nhãn quy mô lớn đã khơi mào cuộc cách mạng học sâu. ImageNet cung cấp xương sống đào tạo cho phép mạng nơ-ron vượt trội hơn hẳn các phương pháp thị giác máy tính trước đây, thúc đẩy các đột phá trong nhận dạng đối tượng, hình ảnh y tế, robot và hệ thống tự hành.

Những đóng góp học thuật của bà tại Đại học Stanford đã giúp chính thức hóa thị giác máy tính như một trụ cột trung tâm của nghiên cứu AI. Bằng cách kết hợp các phương pháp lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh với các hệ thống học sâu, bà đã giúp chuyển AI từ logic dựa trên quy tắc sang nhận dạng mẫu có thể mở rộng.

Vượt ra ngoài thành tựu kỹ thuật, Tiến sĩ Li luôn ủng hộ AI lấy con người làm trung tâm. Bà lập luận rằng các hệ thống thông minh phải được xây dựng với các biện pháp bảo vệ đạo đức, cân nhắc về sự công bằng và phúc lợi xã hội trong tâm trí. Công việc của bà đã ảnh hưởng đến cả chương trình nghị sự nghiên cứu học thuật và các cuộc thảo luận chính sách công xung quanh AI có trách nhiệm.

Bà cũng từng phục vụ trong các ban cố vấn định hình chiến lược AI quốc gia tại Hoa Kỳ, giúp đảm bảo rằng đổi mới phù hợp với các giá trị dân chủ và quyền tự do dân sự.

Ngày nay, Tiến sĩ Li tiếp tục dẫn dắt nghiên cứu tại Viện AI Lấy Con Người Làm Trung Tâm Stanford, tập trung vào trí thông minh không gian, AI thể hiện và đảm bảo rằng các hệ thống tiên tiến tăng cường khả năng của con người thay vì thay thế nó. Công việc của bà ngày càng khám phá cách AI có thể tương tác an toàn trong môi trường thực tế, thu hẹp khoảng cách giữa nhận thức và hành động.

Tiến sĩ Li cũng ghi lại hành trình đáng chú ý của mình trong cuốn hồi ký The Worlds I See, nơi bà suy ngẫm về con đường từ khi nhập cư vào Hoa Kỳ khi còn là thiếu niên đến khi trở thành người tiên phong của AI hiện đại. Cuốn sách cung cấp một cái nhìn hiếm có về hậu trường của việc tạo ra ImageNet và những đột phá ban đầu đã giúp khởi động cuộc cách mạng học sâu.

2. Cynthia Breazeal

Photo: Cynthia Breazeal / CC BY-SA 4.0 / Wikimedia Commons

Cynthia Breazeal được công nhận rộng rãi là người tiên phong trong lĩnh vực robot xã hội. Tại Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT, bà đã phát triển Kismet, một trong những robot đầu tiên có khả năng diễn giải và biểu đạt cảm xúc. Công trình này đã giúp khởi động lĩnh vực robot xã hội và đặt nền móng cho các máy móc phản ứng với cảm xúc và điện toán tình cảm.

Nghiên cứu của bà đã tái định nghĩa robot bằng cách chuyển trọng tâm từ tự động hóa công nghiệp sang tương tác xã hội. Thay vì xây dựng những cỗ máy chỉ đơn thuần thực hiện nhiệm vụ, Breazeal đã khám phá cách robot có thể giao tiếp với mọi người, xây dựng niềm tin và phản hồi các tín hiệu xã hội của con người.

Sau đó, bà đồng sáng lập Jibo, một công ty khởi nghiệp phát triển một trong những robot xã hội tiêu dùng đầu tiên được thiết kế cho môi trường gia đình. Mặc dù con đường thương mại của Jibo phức tạp, dự án này đại diện cho một cột mốc quan trọng trong việc đưa robot thông minh xã hội vào cuộc sống hàng ngày.

Ảnh hưởng của Breazeal mở rộng sâu vào lĩnh vực robot giáo dục và chăm sóc sức khỏe, nơi các cỗ máy phải hiểu các tín hiệu tinh tế của con người để đóng vai trò là bạn đồng hành, gia sư và trợ lý hiệu quả.

Ngày nay, bà tiếp tục lãnh đạo Nhóm Robot Cá nhân tại Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT và chỉ đạo các sáng kiến tập trung vào giáo dục và hiểu biết về AI. Công việc hiện tại của bà khám phá cách các hệ thống AI và robot thông minh xã hội có thể hỗ trợ việc học tập, hạnh phúc và các mối quan hệ lâu dài giữa con người và AI.

3. Timnit Gebru

Photo: TechCrunch / CC BY 2.0 / Wikimedia Commons

Timnit Gebru đã là một trong những tiếng nói quan trọng nhất trong đạo đức AI. Nghiên cứu ban đầu của bà đã phơi bày sự thiên vị trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, tiết lộ sự chênh lệch đáng kể về độ chính xác giữa các chủng tộc và giới tính. Nghiên cứu Gender Shades được trích dẫn rộng rãi đã chứng minh rằng các hệ thống thương mại hoạt động kém hơn nhiều đối với phụ nữ có làn da sẫm màu so với nam giới có làn da sáng màu, thúc đẩy một cuộc đánh giá lại rộng hơn về cách các hệ thống AI được đào tạo và đánh giá.

Bà cũng là đồng tác giả của nghiên cứu có ảnh hưởng xem xét rủi ro của các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm tác động môi trường, sự thiên vị được nhúng và thiếu tính minh bạch. Công trình đó đã giúp chuyển hướng cuộc trò chuyện xung quanh phát triển AI, khuyến khích lĩnh vực này xem xét không chỉ các điểm chuẩn hiệu suất mà còn cả hậu quả xã hội và môi trường của việc mở rộng quy mô hệ thống AI.

Năm 2021, Gebru thành lập Viện Nghiên cứu AI Phân tán (DAIR), một tổ chức nghiên cứu độc lập dành riêng cho việc nghiên cứu AI bên ngoài ảnh hưởng của các công ty công nghệ lớn. Viện tập trung vào nghiên cứu do cộng đồng dẫn dắt và nhấn mạnh sự tham gia toàn cầu trong việc định hình tương lai của AI.

Sự vận động của bà đã ảnh hưởng đến các cuộc tranh luận về quy định, tiêu chuẩn ngành và các cuộc thảo luận rộng hơn về phát triển AI có trách nhiệm.

Ngày nay, Gebru tiếp tục tập trung vào trách nhiệm giải trình thuật toán, quyền lao động dữ liệu và động lực quyền lực được nhúng trong phát triển AI. Công việc của bà ngày càng xem xét cách các hệ thống AI ảnh hưởng đến các cộng đồng thiệt thòi và cách các khuôn khổ quản trị có thể được tăng cường để đảm bảo các hệ thống AI công bằng và minh bạch hơn trên toàn thế giới.

4. Daphne Koller

Photo: World Economic Forum / CC BY-SA 2.0 / Wikimedia Commons

Daphne Koller là người tiên phong trong lĩnh vực mô hình đồ họa xác suất, một khuôn khổ cho phép máy móc lập luận trong điều kiện không chắc chắn. Công trình học thuật của bà đã định hình cơ bản cách các hệ thống AI biểu diễn các phụ thuộc phức tạp trong dữ liệu thế giới thực và giúp thiết lập mô hình hóa xác suất như một phương pháp cốt lõi trong học máy hiện đại.

Bà đồng sáng lập Coursera, một trong những nền tảng học tập trực tuyến lớn nhất thế giới, giúp dân chủ hóa việc tiếp cận giáo dục AI và khoa học máy tính cho hàng triệu người học trên toàn thế giới.

Koller sau đó chuyển trọng tâm sang công nghệ sinh học, thành lập Insitro để ứng dụng học máy vào khám phá thuốc. Bằng cách kết hợp các bộ dữ liệu sinh học quy mô lớn với mô hình dự đoán, công ty nhằm mục đích chuyển đổi cách các liệu pháp được phát hiện và phát triển.

Công việc của bà đại diện cho một trong những ví dụ rõ ràng nhất về sự chuyển đổi của AI từ hệ thống kỹ thuật số sang khoa học đời sống, nơi học máy có thể đẩy nhanh khám phá khoa học.

Ngày nay, Koller tiếp tục dẫn dắt nghiên cứu của Insitro về phát triển dược phẩm dựa trên AI, tích hợp bộ gen, sinh học thông lượng cao và học máy để đẩy nhanh quy trình lâm sàng và cải thiện tỷ lệ thành công của phát triển thuốc.

5. Joy Buolamwini

Photo: Taylordw, CC0, via Wikimedia Commons

Nghiên cứu đột phá của Joy Buolamwini đã phơi bày sự thiên vị về chủng tộc và giới tính trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt được sử dụng bởi các công ty công nghệ lớn. Phát hiện của bà cho thấy tỷ lệ lỗi đối với phụ nữ có làn da sẫm màu cao hơn đáng kể so với nam giới có làn da sáng màu, tiết lộ cách dữ liệu đào tạo và thiết kế hệ thống có thể nhúng sự phân biệt đối xử vào các công nghệ AI được triển khai rộng rãi.

Nghiên cứu đã giúp châm ngòi cho cuộc tranh luận toàn cầu về sự thiên vị thuật toán, dẫn đến việc giám sát chặt chẽ hơn các hệ thống nhận dạng khuôn mặt và đóng góp vào các cuộc thảo luận chính sách xung quanh việc triển khai AI có trách nhiệm.

Buolamwini thành lập <a href="https://www