作为 TechCrunch 正在开展的《人工智能领域女性》系列活动的一部分,该系列旨在让专注于人工智能的女性学者等人士在聚光灯下获得应得且早就该得的时刻,TechCrunch 采访了能源公司 Utilidata 的首席技术官玛丽莎·胡蒙(Marissa Hummon),她正在努力使电网更具可持续性。
“我在 Utilidata 从事的工作正在对公用事业行业的现状发起挑战,”胡蒙告诉 TechCrunch,并补充说人工智能有望帮助公用事业部门更有效地运作。“它将为公用事业公司提供运营清洁、现代且可靠电网所需的工具,进而更好地为与之相连的人和企业服务。”
胡蒙的职业生涯始于国家可再生能源实验室,在那里,她专注于如何让能源行业从碳密集型解决方案转向更清洁的能源来源。
由于某些物理方程用传统分析方法无法解决,所以不得不采用新的建模方法。
给女性的建议
赫蒙逐步晋升,她先在能源公司 Tendril 工作,之后在 Utilidata 担任首席技术官一职,自 2018 年起一直担任至今。她拥有哈佛大学应用物理学博士学位,并表示当她从研究生院过渡到工程领域时,她注意到该领域工作的女性数量大幅下降。她说:“与男性同事相比,我在工作场所常常感到需要达到更高的标准,压力很大。”
赫蒙说,如今作为一名领导者,她努力以身作则,为女性创造担任领导和获得认可的机会。同时,她说,男性需要负责为更多女性进入并留在该领域创造空间。
“‘我们需要的改变不仅在于实践,还必须具有系统性和广泛性,’她继续说道。“它从招聘和雇用开始,接着进行指导和培训,最后以公平公正的认可和晋升达到高潮——同时还要创造一个安全和包容的工作场所。”
她给踏入人工智能领域的女性的建议是,要始终牢记身为女性可能是一种优势。“这赋予了你与男性同行相异的视角,而技术上的突破往往源自独特的视角。”
她说,要寻觅那些已表明致力于多元化,且有领导者展现出努力支持女性和少数群体的公司的机会。“通过他们在面试过程中的表现来评判一个潜在的雇主,而非通过其在网站上的声明或报告。”
构建合乎道德的人工智能
哈蒙说,用户应当知晓,人工智能并非能解决所有问题之物,而是一个能够增强运营、提升效率和提供协助的专家助手。
她说道:“认识到其局限性并确保设有恰当的检查点至关重要。”
她说,始终重要的是,要了解生成式人工智能是怎样被训练和构建的,从而知晓它可能存在的任何潜在偏见。“在运用语言模型开展数据分析以及评估解决方案的可行性时,这种知识是一种有力的工具,”她接着说道。“人工智能的优劣取决于它所接受训练的数据和信息。”
她还针对如何构建安全的人工智能给出了一些提示,并解释说 Utilidata 很早就决定把其所有数据存放在本地。“使用分布式人工智能计算来构建模型,减少了向云端传输的信息数量和频率,因而降低了安全或隐私泄露的可能性。”
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