温迪·霍尔夫人（Lady Wendy Hall）是AI和计算机科学的创新力量。作为AI的著名道德演讲者，也是技术领域的主要投票，她的职业生涯致力于形成新技术的道德，技术和社会方面。她是Web Nauk领域的研究计划的联合创始人，Nauk是人工艺术委员会的成员，并被评为英国BBC Radio 4上英国女子手表中100名最有影响力的女性之一。
温迪是负责任管理的主要捍卫者和技术多样性，在有关AI的未来的全球讨论中发挥了决定性的作用。
在我们的问题和答案中，我们与她谈了AI行业的性别失衡，新技术的道德后果以及企业如何使用AI，确保它仍然是人类的资产。
AI部门仍然在很大程度上占主导地位。您能否分享您在行业中的经验以及女性在AI和技术领域更大代表性方面面临的问题？
这是令人难以置信的失望，因为我写了我的第一篇文章，讲述了1987年我们刚刚开始在南安普敦计算机科学领域的教育课程的文章。 10月，10月，我们到达了大学，意识到我们在课程上没有登记的妇女 – 根本没有。
因此，我们这些从事计算的人开始讨论为什么这样做。有几个原因。重要因素之一是个人计算机的增长，该计算机是作为男孩的玩具出售的，从根本上讲，该玩具从根本上改变了文化。从那时起，在西方 – 尽管没有那么多国家（例如印度或马来西亚），计算计算被认为是无聊的，而这仅是由“极客”制成的。许多年轻女孩根本不想与这种刻板印象联系在一起。到他们到达GCSE时，他们通常不会将计算视为选项，而问题开始。
尽管做了很多努力，但我们仍无法改变这种文化。差不多40年后，该行业仍然占上风，尽管女性占多数
世界一半人口。在计算机和软件的开发和开发中，女性在很大程度上不存在。我们使用它们，使用它们，但我们不是形成未来技术的基本对话的一部分。
在这方面，AI甚至更糟。如果您想在机器学习领域工作，则需要数学或计算机科学学位，这意味着我们正在领导一个已经占主导地位的人，在更多的人群中。
但是II不仅仅是机器培训和编程。我们正在谈论潜在风险的使用，道德，价值观，机会和缓解。这需要各种各样的选票 – 不仅是从性别的角度来看，而且还需要年龄，种族，文化和可及性。残疾人应该是这些讨论的一部分，以确保为每个人开发技术。
AI的发展需要许多学科的贡献 – 权利，哲学，心理学，商业和历史，仅列举其中一些。我们需要所有这些不同的声音。这就是为什么我认为我们必须将AI视为一种社会技术系统，以真正了解其影响。我们需要各种意义上的多样性。
由于企业越来越多地将AI整合到他们的活动中，因此应采取哪些步骤来确保开发和部署新颖的技术？
以面部识别为例。我们仍然没有完全建立规则和规则，应应用于何时以及如何应用。有人问您是否想在手机上识别面孔？这只是作为系统更新而提出的，您可以打开它。
我们知道，人们在中国广泛用于观察，但在整个欧洲和美国也被使用。安全部队接受这一点，这引起了对机密性的关注。同时，我感谢晚上停车场中有视频监视摄像机的存在 – 它们使我感到更安全。
这种二元性适用于所有新技术，包括我们尚未开发的人工智能工具。每种新技术都有好的和坏的一面 – 如果愿意，阳和阳。总是有优势和风险。
任务是学习如何最大程度地利用人类，社会和业务的优势，减轻风险。这是我们应该集中精力的 – 通过人造技术的单个秩序，而不是反对它们。
AI的快速发展改变了日常生活。您如何代表AI的未来，以及将对社会进行什么重大变化以及我们如何工作？
我看到AI成为决策过程的一部分的未来，无论是在法律案件，医学诊断还是教育中。
AI已经深深地融入了我们的日常生活中。如果您在手机上使用Google，则使用AI。如果您通过识别面部识别手机，这就是AI。 Google翻译？ AI语音处理，视频分析，图像识别，文本生成和自然语言处理，一切都是由AI控制的技术。
现在，围绕生成的AI，尤其是聊天的隆隆声。这就像“胡佛”成为真空吸尘器清洁剂的同义词一样，Chatgpt已成为AI的减少。实际上，这只是OpenAI创建的智能接口，以确保公众访问其生成模型AI。
看来您正在与系统交谈，提出问题并获得自然语言的答案。他还使用图像和视频，迫使他看起来非常先进。但事实是，这实际上并不聪明。这是不合理的。这只是根据教育数据来预测以下单词。这是一个重要的区别。
由于生成的AI成为企业的强大工具，因此公司应使用哪些策略来使用其能力，同时在其过程和决策中保持人类的真实性？
生成的AI不惧怕，我相信我们都会开始越来越多地使用它。实际上，该软件可以帮助写作，求和和分析信息。
当计算器首次出现时，我将其比较。人们感到愤怒：“我们如何允许学校的计算器？我们能相信他们提供的答案吗？但是随着时间的流逝，我们适应的。
人们会很高兴不写无尽的论文。人工智能将提高创造力和效率，但应将其视为增加人类智力的工具，而不是被它代替，因为它根本不足以占有。
看看法律行业。 AI可以总结大量数据，评估法律事务的可行性并确保预测分析。在医学领域，II可以维持诊断。在教育方面，这可以帮助评估学生 – 集合者。
我认为AI已集成到做出决策的命令中。我们咨询AI，问他问题，并以他的答案作为指导 – 但是要记住AI并不可靠，这一点非常重要。
目前，AI模型接受了有偏见的数据培训。如果他们依靠Internet的信息，那么这些数据中的大多数都是不准确的。人工智能系统也被“吸引”，在没有最终答案的情况下会产生虚假信息。这就是为什么我们仍然无法完全信任AI的原因。
取而代之的是，我们必须将他视为合作的合作伙伴，这是一个帮助我们提高生产力和创造力的合作伙伴，以确保人们保持控制。也许AI甚至会为较短的工作周提供一种方式，为我们提供更多其他课程的时间。
伊戈尔·奥米拉耶夫（Igor Omilaev）摄于演讲者的代理机构。
想进一步了解人工智能和行业领导者的大数据吗？ 检查在阿姆斯特丹，加利福尼亚和伦敦举行的AI和大数据博览会。全面的活动以及其他领先活动，包括智力自动化会议，Blockx，一周的数字化转型和网络安全以及云博览会。
基于Techforge在此处探索企业技术和网络研讨会的其他事件。
