Timnit W. Gebru (amharisch und tigrinisch: ትምኒት ገብሩ; geboren 1982/1983) ist eine in Äthiopien geborene eritreische Informatikerin, die sich auf künstliche Intelligenz, algorithmische Verzerrung und Data Mining spezialisiert hat. Sie ist Mitbegründerin von Black in AI, einer Interessengruppe, die sich für die Repräsentation Schwarzer in der KI-Forschung und -Entwicklung einsetzt, sowie Gründerin des Distributed Artificial Intelligence Research Institute (DAIR). Ihre Arbeit konzentriert sich auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI, insbesondere auf marginalisierte Gemeinschaften, und sie erlangte im Dezember 2020 internationale Aufmerksamkeit nach ihrem Ausscheiden aus Googles Ethical-AI-Team.
Gebrus Forschung kombiniert maschinelles Lernen mit Sozialwissenschaften, um Verzerrungen in KI-Systemen aufzudecken, einschließlich ihrer Doktorarbeit, die Deep Learning auf Google-Street-View-Bilder anwendete, um demografische Merkmale von Nachbarschaften abzuleiten. Sie gilt als führende Stimme in der KI-Ethik und wurde von Fortune zu einer der 50 größten Führungspersönlichkeiten der Welt, von Nature zu einer der zehn Personen, die die Wissenschaft 2021 geprägt haben, und von Time zu einer der einflussreichsten Personen 2022 ernannt.
Frühes Leben und Ausbildung
Gebru wuchs in Addis Abeba, Äthiopien, bei ihrer Mutter, einer Ökonomin, auf, nachdem ihr Vater, ein Elektroingenieur mit Promotion, starb, als sie fünf Jahre alt war. Beide Eltern stammten aus Eritrea. Im Alter von 15 Jahren, während des Eritreisch-Äthiopischen Krieges, floh sie aus Äthiopien, nachdem Familienmitglieder nach Eritrea deportiert und zum Kampf gezwungen worden waren. Nachdem ihr zunächst ein US-Visum verweigert wurde, lebte sie kurzzeitig in Irland, bevor sie in den USA politisches Asyl erhielt – eine Erfahrung, die sie als „miserabel" beschrieb. Sie ließ sich für die High School in Somerville, Massachusetts, nieder, wo sie Rassendiskriminierung erlebte; einige Lehrer weigerten sich, sie trotz ihrer akademischen Leistungen an Advanced-Placement-Kursen teilnehmen zu lassen.
Eine prägende Begegnung mit der Polizei ereignete sich nach der High School: Als sie die Polizei rief, um einen Übergriff auf einen Freund zu melden, wurde ihr Freund, eine Schwarze Frau, stattdessen verhaftet. Gebru nannte dies ein „eklatantes Beispiel für systemischen Rassismus". 2001 wurde sie an der Stanford University aufgenommen, wo sie 2017 einen Bachelor of Science, Master of Science und eine Promotion in Computer Vision erwarb, betreut von Fei-Fei Li. Während der US-Präsidentschaftswahl 2008 warb sie für Barack Obama. Sie präsentierte ihre Doktorforschung auf dem LDV Capital Vision Summit 2017, gewann den Wettbewerb und initiierte Kooperationen mit Unternehmern und Investoren. 2016 und 2018 engagierte sie sich ehrenamtlich bei AddisCoder, einer Programmierinitiative für äthiopische Studierende. Während ihrer Zeit in Stanford verfasste sie ein unveröffentlichtes Papier über den Mangel an Vielfalt in der KI, in dem sie die „Jungenclub-Kultur" des Feldes kritisierte und über Erfahrungen von Belästigung auf Konferenzen reflektierte.
Karriere bei Apple
Von 2004 bis 2013 arbeitete Gebru bei Apple, zunächst als Praktikantin in der Hardware-Abteilung, wo sie Schaltungen für Audiokomponenten entwarf, dann als Vollzeit-Audioingenieurin. Ihr Manager sagte gegenüber Wired, sie sei „furchtlos" und beliebt. Sie entwickelte Signalverarbeitungsalgorithmen für den ersten iPad Gangnam Style, sagte jedoch später, sie habe Überwachungsnutzungen nicht in Betracht gezogen, fand es aber „technisch interessant". 2021, während der #AppleToo-Bewegung unter der Leitung der Ingenieurin Cher Scarlett, offenbarte Gebru Erfahrungen von „so vielen ungeheuerlichen Dingen" bei Apple, forderte Verantwortlichkeit und kritisierte Medienberichterstattung, die Technologiegiganten schützt.
Stanford- und Microsoft-Forschung
2013 trat Gebru dem Labor von Fei-Fei Li an der Stanford University bei und kombinierte Deep Learning mit Google Street View, um demografische Merkmale von US-Nachbarschaften zu schätzen, und zeigte, dass sozioökonomische Merkmale wie Wahlverhalten, Einkommen, Rasse und Bildung aus Autobildern abgeleitet werden können. Auf der Neural Information Processing Systems (NIPS)-Konferenz 2015 war sie eine von wenigen Schwarzen Teilnehmern unter 3.700; 2016 zählte sie nur fünf Schwarze Männer und sich selbst als einzige Schwarze Frau unter 8.500. Mit ihrem Kollegen Rediet Abebe gründete sie Black in AI. Im Sommer 2017 trat sie dem FATE-Labor (Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI) von Microsoft als Postdoktorandin bei und sprach über KI-Verzerrungen sowie für Vielfalt in KI-Teams.
Google Ethical-AI-Team und Ausscheiden
2018 wurde Gebru technische Co-Leiterin von Googles Ethical-AI-Team, mit Fokus auf algorithmischer Fairness und Transparenz. Im Dezember 2020 verfasste sie gemeinsam ein Papier über große Sprachmodelle (LLMs) als „stochastische Papageien", das Risiken wie Umweltkosten und Verstärkung von Verzerrungen hervorhob, und reichte es zur Veröffentlichung ein. Google, das sich auf das Versäumnis berief, auf die interne Überprüfung zu warten, forderte den Rückzug oder die Entfernung aller Google-zugehörigen Autoren. Gebru fragte nach den Identitäten der Gutachter und Feedback und drohte, ein „letztes Datum" zu besprechen, wenn dies verweigert würde. Google beendete ihr Arbeitsverhältnis und stellte es als Annahme ihres Rücktritts dar; Gebru hielt fest, dass sie nicht angeboten hatte, zurückzutreten. Die Kontroverse löste eine öffentliche Debatte über akademische Freiheit bei Technologieunternehmen aus, wobei Tausende von Forschern und Mitarbeitern Unterstützungsschreiben unterzeichneten.
Das Papier wurde später extern veröffentlicht und beeinflusste den anschließenden Diskurs über Risiken von KI-Modellen.
Gründung von DAIR und fortgesetzte Interessenvertretung
Nach ihrem Ausscheiden gründete Gebru 2021 das Distributed Artificial Intelligence Research Institute (DAIR), um unabhängige KI-Ethikforschung zu betreiben und marginalisierte Stimmen in den Mittelpunkt zu stellen. Sie spricht weiterhin über algorithmische Verzerrung, Ethik des Data Mining und die Notwendigkeit von Verantwortlichkeit in der KI-Entwicklung. Ihre Arbeit hat Diskussionen über verantwortungsvolle KI maßgeblich geprägt, insbesondere in Bezug auf generative KI und deren gesellschaftliche Auswirkungen.
Vermächtnis und Anerkennung
Gebrus Beiträge wurden weithin anerkannt. Sie wurde zu den 50 größten Führungspersönlichkeiten der Welt von Fortune, zu den zehn Personen, die die Wissenschaft 2021 geprägt haben, von Nature und zu den 100 einflussreichsten Personen 2022 von Time ernannt. Ihre Forschung und Interessenvertretung haben politische Debatten über KI-Regulierung informiert, und sie bleibt eine prominente Kritikerin ungebremsten technologischen Optimismus in diesem Bereich.