Timnit W. Gebru(암하라어 및 티그리냐어: ትምኒት ገብሩ; 1982/1983년 출생)은 인공지능, 알고리즘 편향, 데이터 마이닝을 전문으로 하는 에티오피아 태생의 에리트레아계 컴퓨터 과학자이다. 그녀는 AI 연구 및 개발에서 흑인 대표성을 증진하는 옹호 단체인 Black in AI의 공동 창립자이자, 분산 인공지능 연구소(DAIR)의 설립자이다. 그녀의 연구는 특히 소외된 커뮤니티에 대한 AI의 사회적 영향에 초점을 맞추었으며, 2020년 12월 구글의 윤리적 AI 팀에서 퇴사한 이후 국제적 주목을 받았다.
Gebru의 연구는 머신 러닝과 사회 과학을 결합하여 AI 시스템의 편향을 드러내는 데 중점을 두었으며, 여기에는 구글 스트리트 뷰 이미지에 딥 러닝을 사용하여 지역 사회의 인구 통계를 추론한 박사 연구도 포함된다. 그녀는 AI 윤리의 선도적 목소리로 인정받아 Fortune의 세계 50대 지도자, Nature의 2021년 과학을 형성한 10인, Time의 2022년 가장 영향력 있는 인물 중 한 명으로 선정되었다.
초기 생애 및 교육
Gebru는 에티오피아 아디스아바바에서 경제학자인 어머니에 의해 자랐으며, 박사 학위를 가진 전기 엔지니어였던 아버지는 그녀가 다섯 살 때 사망했다. 두 부모 모두 에리트레아 출신이었다. 15세 때, 에리트레아-에티오피아 전쟁 중 가족 구성원들이 에리트레아로 추방되어 강제로 싸우게 된 후, 그녀는 에티오피아를 떠났다. 처음에는 미국 비자를 거부당했지만, 아일랜드에서 잠시 생활한 후 미국에서 정치적 망명을 받았으며, 그녀는 이 경험을 "비참했다"고 묘사했다. 그녀는 고등학교를 위해 매사추세츠주 서머빌에 정착했으며, 그곳에서 인종 차별을 겪었고, 일부 교사들은 그녀의 학업 성적에도 불구하고 고급 배치 과정을 수강하는 것을 거부했다.
고등학교 졸업 후 경찰과의 결정적인 만남이 있었다: 그녀가 친구의 폭행을 신고하기 위해 경찰에 전화했을 때, 흑인 여성인 그녀의 친구가 대신 체포되었다. Gebru는 이를 "체계적 인종주의의 노골적인 사례"라고 불렀다. 2001년, 그녀는 스탠포드 대학교에 입학하여 컴퓨터 비전 분야에서 학사, 석사, 박사 학위를 2017년에 취득했으며, Fei-Fei Li의 지도를 받았다. 2008년 미국 대통령 선거 기간 동안 그녀는 버락 오바마를 위해 선거 운동을 했다. 그녀는 2017년 LDV 캐피털 비전 서밋에서 박사 연구를 발표하여 대회에서 우승했고, 기업가 및 투자자들과의 협업을 촉발했다. 2016년과 2018년에는 에티오피아 학생들을 위한 프로그래밍 이니셔티브인 AddisCoder에서 자원 봉사했다. 스탠포드에 있는 동안 그녀는 AI의 다양성 부족에 대한 미발표 논문을 작성하여 이 분야의 "남성 클럽 문화"를 비판하고 컨퍼런스에서의 괴롭힘 경험을 반영했다.
Apple에서의 경력
2004년부터 2013년까지 Gebru는 Apple에서 처음에는 하드웨어 부문 인턴으로 오디오 부품용 회로를 설계했고, 이후 정규 오디오 엔지니어로 일했다. 그녀의 매니저는 Wired에 그녀가 "두려움이 없고" 호감이 많았다고 말했다. 그녀는 첫 번째 iPad Gangnam Style을 위한 신호 처리 알고리즘을 개발했지만, 나중에 그녀는 감시 용도를 고려하지 않았다고 말하며 "기술적으로 흥미로웠다"고 했다. 2021년, 엔지니어 Cher Scarlett이 이끄는 #AppleToo 운동 기간 동안 Gebru는 Apple에서 "너무나 많은 터무니없는 일들"을 경험했다고 밝히며 책임을 요구하고 기술 대기업을 보호하는 언론 보도를 비판했다.
스탠포드 및 마이크로소프트 연구
2013년, Gebru는 스탠포드의 Fei-Fei Li 연구실에 합류하여 딥 러닝과 구글 스트리트 뷰를 결합하여 미국 지역 사회의 인구 통계를 추정했으며, 투표 패턴, 소득, 인종, 교육과 같은 사회경제적 속성이 자동차 이미지에서 추론될 수 있음을 입증했다. 2015년 신경 정보 처리 시스템(NIPS) 컨퍼런스에서 그녀는 3,700명 중 소수의 흑인 참석자 중 한 명이었다; 2016년에는 8,500명 중 흑인 남성 다섯 명과 자신이 유일한 흑인 여성임을 세었다. 동료 Rediet Abebe와 함께 그녀는 Black in AI를 공동 창립했다. 2017년 여름, 그녀는 마이크로소프트의 FATE(공정성, 책임성, 투명성, 윤리) 연구실에 박사후 연구원으로 합류하여 AI 편향에 대해 발언하고 AI 팀의 다양성을 옹호했다.
구글 윤리적 AI 팀 및 퇴사
2018년, Gebru는 구글의 윤리적 AI 팀의 기술 공동 리더가 되어 알고리즘 공정성과 투명성에 집중했다. 2020년 12월, 그녀는 대규모 언어 모델(LLM)을 "확률적 앵무새"로 묘사하며 환경 비용과 편향 증폭과 같은 위험을 강조한 논문을 공동 저술하고 출판을 위해 제출했다. 구글은 내부 검토를 기다리지 않았다는 이유로 철회 또는 구글 소속 저자 제거를 요청했다. Gebru는 거부될 경우 검토자 신원과 피드백을 요구하며 "마지막 날짜"를 논의하겠다고 위협했다. 구글은 그녀의 사직을 수락한 것으로 간주하여 고용을 종료했지만, Gebru는 사직을 제안한 적이 없다고 주장했다. 이 논란은 기술 기업의 학문적 자유에 대한 공개적 논쟁을 촉발했으며, 수천 명의 연구자와 직원이 지지 서한에 서명했다.
이 논문은 나중에 외부에서 출판되어 이후 AI 모델 위험에 대한 논의에 영향을 미쳤다.
DAIR 설립 및 지속적인 옹호
퇴사 후, Gebru는 2021년 독립적인 AI 윤리 연구를 수행하기 위해 분산 인공지능 연구소(DAIR)를 설립하여 소외된 목소리를 중심에 두는 것을 목표로 했다. 그녀는 알고리즘 편향, 데이터 마이닝 윤리, AI 개발의 책임성 필요성에 대해 계속해서 발언하고 있다. 그녀의 연구는 특히 생성형 AI 및 그 사회적 영향과 관련하여 책임 있는 AI에 대한 논의를 형성하는 데 영향력을 발휘했다.
유산 및 인정
Gebru의 기여는 널리 인정받았다. 그녀는 Fortune의 세계 50대 지도자, Nature의 2021년 과학을 형성한 10인, Time의 2022년 가장 영향력 있는 100인 중 한 명으로 선정되었다. 그녀의 연구와 옹호 활동은 AI 규제에 대한 정책 논의에 정보를 제공했으며, 그녀는 여전히 기술 낙관론에 대한 무비판적 접근의 저명한 비판자로 남아 있다.