टिमनिट डब्ल्यू. गेब्रू (अम्हारिक और तिग्रीन्या: ትምኒት ገብሩ; जन्म 1982/1983) एक इथियोपिया में जन्मी एरिट्रिया की कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और डेटा माइनिंग में विशेषज्ञता रखती हैं। वह ब्लैक इन एआई की सह-संस्थापक हैं, जो एआई अनुसंधान और विकास में अश्वेत प्रतिनिधित्व को बढ़ावा देने वाला एक वकालत समूह है, और वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान (डीएआईआर) की संस्थापक हैं। उनका काम एआई के सामाजिक प्रभावों पर केंद्रित रहा है, विशेष रूप से हाशिए पर पड़े समुदायों पर, और दिसंबर 2020 में गूगल की नैतिक एआई टीम से उनके प्रस्थान के बाद उन्होंने अंतरराष्ट्रीय ध्यान आकर्षित किया।
गेब्रू के शोध ने मशीन लर्निंग को सामाजिक विज्ञान के साथ जोड़कर एआई प्रणालियों में पूर्वाग्रहों को उजागर किया है, जिसमें उनका डॉक्टरेट कार्य भी शामिल है, जिसमें उन्होंने पड़ोस की जनसांख्यिकी का अनुमान लगाने के लिए गूगल स्ट्रीट व्यू छवियों पर डीप लर्निंग का उपयोग किया। उन्हें एआई नैतिकता में एक अग्रणी आवाज के रूप में मान्यता दी गई है, जिन्हें फॉर्च्यून द्वारा दुनिया के 50 महानतम नेताओं में से एक, नेचर द्वारा 2021 में विज्ञान को आकार देने वाले दस लोगों में से एक, और टाइम द्वारा 2022 में सबसे प्रभावशाली लोगों में से एक नामित किया गया है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
गेब्रू का पालन-पोषण अदीस अबाबा, इथियोपिया में हुआ, उनकी माँ, जो एक अर्थशास्त्री थीं, ने उनका पालन-पोषण किया, जब उनके पिता, जो पीएचडी वाले एक इलेक्ट्रिकल इंजीनियर थे, की मृत्यु तब हो गई जब वह पाँच वर्ष की थीं। दोनों माता-पिता एरिट्रिया से थे। 15 वर्ष की आयु में, एरिट्रिया-इथियोपिया युद्ध के दौरान, वह इथियोपिया से भाग गईं जब परिवार के सदस्यों को एरिट्रिया निर्वासित कर दिया गया और लड़ने के लिए मजबूर किया गया। शुरू में अमेरिकी वीज़ा से वंचित, वह अमेरिका में राजनीतिक शरण प्राप्त करने से पहले कुछ समय आयरलैंड में रहीं, एक अनुभव जिसे उन्होंने "दयनीय" बताया। वह हाई स्कूल के लिए सोमरविले, मैसाचुसेट्स में बस गईं, जहाँ उन्हें नस्लीय भेदभाव का सामना करना पड़ा, कुछ शिक्षकों ने उनके शैक्षणिक प्रदर्शन के बावजूद उन्हें उन्नत प्लेसमेंट पाठ्यक्रम लेने से मना कर दिया।
हाई स्कूल के बाद पुलिस के साथ एक महत्वपूर्ण मुठभेड़ हुई: जब उन्होंने एक दोस्त के हमले की रिपोर्ट करने के लिए पुलिस को बुलाया, तो उनकी दोस्त, एक अश्वेत महिला, को इसके बजाय गिरफ्तार कर लिया गया। गेब्रू ने इसे "प्रणालीगत नस्लवाद का एक स्पष्ट उदाहरण" कहा। 2001 में, उन्हें स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में स्वीकार किया गया, जहाँ से उन्होंने 2017 में कंप्यूटर विज़न में बैचलर ऑफ साइंस, मास्टर ऑफ साइंस और पीएचडी प्राप्त की, जिसका निर्देशन फेई-फेई ली ने किया। 2008 के अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव के दौरान, उन्होंने बराक ओबामा के लिए प्रचार किया। उन्होंने 2017 के एलडीवी कैपिटल विज़न समिट में अपना डॉक्टरेट शोध प्रस्तुत किया, प्रतियोगिता जीती और उद्यमियों और निवेशकों के साथ सहयोग शुरू किया। 2016 और 2018 में, उन्होंने इथियोपियाई छात्रों के लिए एक प्रोग्रामिंग पहल, एडिसकोडर के साथ स्वयंसेवा की। स्टैनफोर्ड में रहते हुए, उन्होंने एआई में विविधता की कमी पर एक अप्रकाशित पेपर लिखा, जिसमें क्षेत्र की "लड़कों के क्लब संस्कृति" की आलोचना की और सम्मेलनों में उत्पीड़न के अनुभवों पर विचार किया।
एप्पल में करियर
2004 से 2013 तक, गेब्रू ने एप्पल में काम किया, शुरू में हार्डवेयर डिवीजन में एक इंटर्न के रूप में, ऑडियो घटकों के लिए सर्किटरी डिजाइन करते हुए, फिर एक पूर्णकालिक ऑडियो इंजीनियर के रूप में। उनके प्रबंधक ने वायर्ड को बताया कि वह "निडर" और सर्वप्रिय थीं। उन्होंने पहले आईपैड गैंगनम स्टाइल के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम विकसित किए, हालाँकि बाद में उन्होंने कहा कि उन्होंने निगरानी के उपयोगों पर विचार नहीं किया, इसे "तकनीकी रूप से दिलचस्प" पाया। 2021 में, इंजीनियर चेर स्कारलेट के नेतृत्व में #एप्पलटू आंदोलन के दौरान, गेब्रू ने एप्पल में "इतनी सारी जघन्य चीजों" के अनुभवों का खुलासा किया, जवाबदेही की मांग की और मीडिया कवरेज की आलोचना की जो तकनीकी दिग्गजों को बचाता है।
स्टैनफोर्ड और माइक्रोसॉफ्ट अनुसंधान
2013 में, गेब्रू स्टैनफोर्ड में फेई-फेई ली की प्रयोगशाला में शामिल हुईं, जहाँ उन्होंने अमेरिकी पड़ोस की जनसांख्यिकी का अनुमान लगाने के लिए डीप लर्निंग को गूगल स्ट्रीट व्यू के साथ जोड़ा, यह प्रदर्शित करते हुए कि मतदान पैटर्न, आय, नस्ल और शिक्षा जैसी सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं का अनुमान कार छवियों से लगाया जा सकता है। 2015 के न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (एनआईपीएस) सम्मेलन में, वह 3,700 में से कुछ अश्वेत उपस्थित लोगों में से एक थीं; 2016 में, उन्होंने 8,500 में से केवल पाँच अश्वेत पुरुषों और खुद को एकमात्र अश्वेत महिला के रूप में गिना। सहकर्मी रेडिएट अबेबे के साथ, उन्होंने ब्लैक इन एआई की सह-स्थापना की। गर्मियों 2017 में, वह माइक्रोसॉफ्ट की एफएटीई (निष्पक्षता, जवाबदेही, पारदर्शिता और एआई में नैतिकता) प्रयोगशाला में पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता के रूप में शामिल हुईं, एआई पूर्वाग्रहों पर बोलते हुए और एआई टीमों में विविधता की वकालत करते हुए।
गूगल नैतिक एआई टीम और प्रस्थान
2018 में, गेब्रू गूगल की नैतिक एआई टीम की तकनीकी सह-प्रमुख बनीं, जो एल्गोरिदमिक निष्पक्षता और पारदर्शिता पर केंद्रित थी। दिसंबर 2020 में, उन्होंने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर एक पेपर सह-लेखन किया, जिसमें उन्हें "स्टोकेस्टिक तोते" के रूप में वर्णित किया गया, जिसमें पर्यावरणीय लागत और पूर्वाग्रह प्रवर्धन जैसे जोखिमों पर प्रकाश डाला गया, और इसे प्रकाशन के लिए प्रस्तुत किया। गूगल ने, आंतरिक समीक्षा की प्रतीक्षा न करने का हवाला देते हुए, वापसी या सभी गूगल-संबद्ध लेखकों को हटाने का अनुरोध किया। गेब्रू ने समीक्षकों की पहचान और प्रतिक्रिया मांगी, और इनकार करने पर "अंतिम तिथि" पर चर्चा करने की धमकी दी। गूगल ने उनकी नौकरी समाप्त कर दी, इसे उनके इस्तीफे को स्वीकार करने के रूप में पेश किया; गेब्रू ने बनाए रखा कि उन्होंने इस्तीफा देने की पेशकश नहीं की थी। इस विवाद ने तकनीकी कंपनियों में शैक्षणिक स्वतंत्रता पर सार्वजनिक बहस छेड़ दी, हजारों शोधकर्ताओं और कर्मचारियों ने समर्थन पत्रों पर हस्ताक्षर किए।
पेपर बाद में बाहरी रूप से प्रकाशित हुआ, जिसने एआई मॉडल जोखिमों पर बाद के प्रवचन को प्रभावित किया।
डीएआईआर की स्थापना और निरंतर वकालत
अपने प्रस्थान के बाद, गेब्रू ने 2021 में स्वतंत्र एआई नैतिकता अनुसंधान करने के लिए वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान (डीएआईआर) की स्थापना की, जिसका उद्देश्य हाशिए की आवाजों को केंद्र में रखना था। उन्होंने एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह, डेटा माइनिंग नैतिकता और एआई विकास में जवाबदेही की आवश्यकता पर बोलना जारी रखा है। उनका काम जिम्मेदार एआई के बारे में चर्चाओं को आकार देने में प्रभावशाली रहा है, विशेष रूप से जनरेटिव एआई और इसके सामाजिक प्रभावों के संबंध में।
विरासत और मान्यता
गेब्रू के योगदान को व्यापक रूप से स्वीकार किया गया है। उन्हें फॉर्च्यून के विश्व के 50 महानतम नेताओं, नेचर के 2021 में विज्ञान को आकार देने वाले दस लोगों, और टाइम के 2022 के 100 सबसे प्रभावशाली लोगों में नामित किया गया। उनके शोध और वकालत ने एआई विनियमन पर नीति बहस को सूचित किया है, और वह प्रौद्योगिकी में अनियंत्रित आशावाद की एक प्रमुख आलोचक बनी हुई हैं।