ティムニット・W・ゲブル（アムハラ語およびティグリニャ語: ትምኒት ገብሩ; 1982年/1983年生まれ）は、エチオピア生まれのエリトリア系コンピューター科学者であり、人工知能、アルゴリズムバイアス、データマイニングを専門としている。彼女は、AI研究と開発における黒人の代表性を促進する擁護団体であるBlack in AIの共同創設者であり、分散型人工知能研究所（DAIR）の創設者でもある。彼女の研究は、AIの社会的影響、特に疎外されたコミュニティへの影響に焦点を当てており、2020年12月にGoogleの倫理的AIチームを離れたことで国際的な注目を集めた。
ゲブルの研究は、機械学習と社会科学を組み合わせてAIシステムのバイアスを明らかにしており、Googleストリートビューの画像に深層学習を用いて近隣の人口統計を推測する博士研究を含む。彼女はAI倫理における主要な声として認識され、フォーチュン誌の「世界の偉大なリーダー50人」、ネイチャー誌の2021年に科学を形作った10人、タイム誌の2022年の最も影響力のある人物の一人に選ばれた。
幼少期と教育
ゲブルはエチオピアのアディスアベバで、経済学者の母親によって育てられた。父親は博士号を持つ電気技師だったが、彼女が5歳のときに亡くなった。両親はともにエリトリア出身だった。15歳のとき、エリトリア・エチオピア戦争中に、家族がエリトリアに強制送還され戦闘を強いられた後、彼女はエチオピアを逃れた。当初米国のビザを拒否されたが、アイルランドに短期間滞在した後、米国で政治亡命を受けた。彼女はこの経験を「悲惨だった」と述べている。高校のためにマサチューセッツ州サマービルに定住し、そこで人種差別に直面し、学業成績が優秀であるにもかかわらず、一部の教師が上級履修コースを受講させようとしなかった。
高校卒業後、警察との決定的な遭遇があった。友人の暴行を報告するために警察を呼んだところ、黒人女性である友人が代わりに逮捕された。ゲブルはこれを「システム的人種差別の露骨な例」と呼んだ。2001年、彼女はスタンフォード大学に合格し、コンピュータービジョンで理学士号、理学修士号、博士号を2017年に取得した。指導教官はフェイフェイ・リーだった。2008年の米国大統領選挙では、バラク・オバマのために選挙運動を行った。彼女は2017年のLDVキャピタルビジョンサミットで博士研究を発表し、コンテストで優勝して起業家や投資家とのコラボレーションを生み出した。2016年と2018年には、エチオピアの学生向けプログラミングイニシアチブであるAddisCoderでボランティア活動を行った。スタンフォード在学中、彼女はAIの多様性不足に関する未発表の論文を執筆し、この分野の「男の子クラブ文化」を批判し、会議での嫌がらせの経験を振り返った。
Appleでのキャリア
2004年から2013年まで、ゲブルはAppleで働き、最初はハードウェア部門のインターンとしてオーディオコンポーネントの回路設計を行い、その後フルタイムのオーディオエンジニアとなった。彼女のマネージャーはWired誌に、彼女は「恐れを知らず」好感が持てると語った。彼女は最初のiPad Gangnam Style用の信号処理アルゴリズムを開発したが、後に監視用途を考慮していなかったと述べ、「技術的に興味深い」と感じたと語った。2021年、エンジニアのシェール・スカーレットが主導する#AppleToo運動の最中、ゲブルはAppleでの「非常に多くの重大な出来事」を明らかにし、説明責任を求め、テック大手を守るメディア報道を批判した。
スタンフォードとマイクロソフトでの研究
2013年、ゲブルはスタンフォード大学のフェイフェイ・リーの研究室に加わり、深層学習とGoogleストリートビューを組み合わせて米国の近隣地域の人口統計を推定し、投票パターン、収入、人種、教育などの社会経済的属性が車の画像から推測できることを実証した。2015年の神経情報処理システム（NIPS）会議では、3,700人の参加者のうち黒人の参加者は数人しかいなかった。2016年には、8,500人のうち黒人男性は5人だけで、黒人女性は自分だけだったと数えた。同僚のレディエット・アベベとともに、彼女はBlack in AIを共同設立した。2017年夏、彼女はマイクロソフトのFATE（公平性、説明責任、透明性、倫理）ラボに博士研究員として加わり、AIバイアスについて講演し、AIチームの多様性を提唱した。
Googleの倫理的AIチームと退社
2018年、ゲブルはGoogleの倫理的AIチームの技術的共同リーダーとなり、アルゴリズムの公平性と透明性に焦点を当てた。2020年12月、彼女は大規模言語モデル（LLM）に関する論文を「確率的オウム」として共同執筆し、環境コストやバイアス増幅などのリスクを強調し、出版のために提出した。Googleは、内部レビューを待たなかったことを理由に、撤回またはGoogle所属の著者全員の削除を要求した。ゲブルはレビュー担当者の身元とフィードバックを求め、拒否された場合は「最終日」について話し合うと脅した。Googleは彼女の雇用を終了し、辞任を受け入れたと説明したが、ゲブルは辞任を申し出ていないと主張した。この論争は、テック企業における学術的自由をめぐる公開討論を引き起こし、数千人の研究者や従業員が支持の署名を行った。
この論文は後に外部で出版され、その後のAIモデルリスクに関する議論に影響を与えた。
DAIRの設立と継続的な擁護活動
退社後、ゲブルは2021年に分散型人工知能研究所（DAIR）を設立し、独立したAI倫理研究を行い、疎外された声を中心に据えることを目指した。彼女は引き続き、アルゴリズムバイアス、データマイニング倫理、AI開発における説明責任の必要性について講演している。彼女の研究は、特に生成AIとその社会的影響に関連する責任あるAIに関する議論を形成する上で影響力を持っている。
遺産と評価
ゲブルの貢献は広く認められている。彼女はフォーチュン誌の「世界の偉大なリーダー50人」、ネイチャー誌の2021年に科学を形作った10人、タイム誌の2022年の最も影響力のある100人に選ばれた。彼女の研究と擁護活動はAI規制に関する政策議論に情報を提供し、彼女はこの分野における無制限の技術楽観主義の著名な批判者であり続けている。