Para dar às mulheres acadêmicas focadas em AI e outras o destaque que elas merecem - e que está atrasado -, o TechCrunch tem publicado uma série de entrevistas focadas em mulheres notáveis que contribuíram para a revolução da AI. Estamos publicando esses perfis ao longo do ano, à medida que o boom da AI continua, destacando trabalhos-chave que muitas vezes passam despercebidos. Leia mais perfis aqui.

Catherine Breslin é a fundadora e diretora do Kingfisher Labs, onde ajuda empresas a desenvolver estratégias de IA. Ela tem mais de duas décadas como cientista de AI e trabalhou para a Universidade de Cambridge, Toshiba Research e até mesmo na Amazon Alexa. Ela foi anteriormente uma conselheira do fundo de VC Deeptech Labs e era Diretora de Arquitetura de Soluções na Cobalt Speech & Language.

Ela frequentou a Universidade de Oxford para a graduação antes de fazer seu mestrado e doutorado na Universidade de Cambridge.

Brevemente, como você começou na AI? O que atraiu você para o campo?

Sempre amei matemática e física na escola e escolhi estudar engenharia na universidade. Foi lá que aprendi pela primeira vez sobre AI, embora naquela época não fosse chamada de AI. Fiquei intrigada com a ideia de usar computadores para fazer o processamento de fala e linguagem que nós humanos achamos fácil. A partir daí, acabei estudando para um doutorado em tecnologia de voz e trabalhando como pesquisadora. Estamos em um momento em que houve enormes avanços para a AI recentemente, e sinto que há uma grande oportunidade de construir tecnologia que melhore a vida das pessoas.

Qual trabalho você mais se orgulha no campo da AI?

Em 2020, nos primeiros dias da pandemia, fundei minha própria empresa de consultoria com a missão de trazer expertise e liderança em AI do mundo real para organizações. Estou orgulhosa do trabalho que fiz com meus clientes em projetos diferentes e interessantes, e também de ter conseguido fazer isso de uma maneira verdadeiramente flexível em torno da minha família.

Como você navega nos desafios da indústria de tecnologia dominada por homens e, por extensão, na indústria de AI dominada por homens?

É difícil medir exatamente, mas algo em torno de 20% do campo da AI são mulheres. Minha percepção também é que a porcentagem diminui à medida que se avança em posições mais sêniores. Para mim, uma das melhores maneiras de navegar nisso é construindo uma rede de apoio. Claro, o apoio pode vir de pessoas de qualquer gênero. Às vezes, porém, é reconfortante conversar com mulheres que enfrentam situações semelhantes ou que viram os mesmos problemas, e é ótimo não se sentir sozinha.

A outra coisa para mim é pensar cuidadosamente onde gastar minha energia. Acredito que só veremos mudanças duradouras quando mais mulheres ocuparem posições sêniores e de liderança, e isso não acontecerá se as mulheres gastarem toda sua energia em corrigir o sistema em vez de avançar em suas carreiras. Há um equilíbrio pragmático a ser encontrado entre buscar mudanças e focar em meu trabalho diário.

Que conselho você daria para mulheres que desejam entrar no campo da AI?

AI é um campo enorme e emocionante com muitas coisas acontecendo. Também há uma grande quantidade de ruído com o que pode parecer uma corrente constante de artigos, produtos e modelos sendo lançados. É impossível acompanhar tudo. Além disso, nem todos os artigos ou resultados de pesquisa serão significativos a longo prazo, não importa quão chamativo seja o comunicado de imprensa. Meu conselho é encontrar uma área de interesse na qual você realmente queira fazer progresso, aprender tudo o que puder sobre essa área e abordar os problemas que você está motivada a resolver. Isso lhe dará a base sólida de que você precisa.

Quais são os problemas mais urgentes enfrentados pela AI enquanto evolui?

O progresso nos últimos 15 anos tem sido rápido, e vimos a AI sair do laboratório e passar para os produtos sem realmente ter dado um passo para trás para avaliar adequadamente a situação e antecipar as consequências. Um exemplo que me vem à mente é o quanto nossa tecnologia de voz e linguagem funciona melhor em inglês do que em outros idiomas. Isso não quer dizer que os pesquisadores tenham ignorado outros idiomas. Um esforço significativo foi feito na tecnologia de linguagem não-inglesa. No entanto, a consequência não intencional de uma melhor tecnologia de língua inglesa significa que estamos construindo e implantando tecnologias que não servem a todos igualmente.

Quais são alguns problemas dos quais os usuários de AI devem estar cientes?

Acho que as pessoas devem estar cientes de que a AI não é uma solução mágica que resolverá todos os problemas nos próximos anos. Pode ser rápido construir uma demonstração impressionante, mas requer um esforço dedicado para construir um sistema de AI que funcione consistentemente bem. Não devemos perder de vista o fato de que a AI é projetada e construída por humanos, para humanos.

Qual é a melhor maneira de construir AI de forma responsável?

Construir AI de forma responsável significa incluir visões diversas desde o início, incluindo de seus clientes e de qualquer pessoa impactada pelo seu produto. Testar minuciosamente seus sistemas é importante para garantir que você saiba quão bem eles funcionam em uma variedade de cenários. Testar tem a reputação de ser um trabalho chato em comparação com a emoção de imaginar novos algoritmos. No entanto, é crítico saber se seu produto realmente funciona. Em seguida, há a necessidade de ser honesto consigo mesmo e com seus clientes sobre a capacidade e limitações do que você está construindo para que seu sistema não seja mal utilizado.

Como os investidores podem melhor pressionar por uma AI responsável?

Startups estão construindo muitas novas aplicações de AI, e os investidores têm a responsabilidade de pensar cuidadosamente sobre o que estão escolhendo financiar. Eu adoraria ver mais investidores serem vocais sobre sua visão para o futuro que estamos construindo e como a AI responsável se encaixa nisso.