Timnit W. Gebru (amárico e tigrínia: ትምኒት ገብሩ; nascida em 1982/1983) é uma cientista da computação eritreia nascida na Etiópia, especializada em inteligência artificial, viés algorítmico e mineração de dados. Ela é cofundadora da Black in AI, um grupo de defesa que promove a representação negra na pesquisa e desenvolvimento de IA, e fundadora do Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial Distribuída (DAIR). Seu trabalho tem se concentrado nos impactos sociais da IA, particularmente em comunidades marginalizadas, e ela ganhou atenção internacional em dezembro de 2020 após sua saída da equipe de IA Ética do Google.
A pesquisa de Gebru combinou aprendizado de máquina com ciências sociais para expor vieses em sistemas de IA, incluindo seu trabalho de doutorado usando aprendizado profundo em imagens do Google Street View para inferir demografias de bairros. Ela tem sido reconhecida como uma voz líder em ética de IA, nomeada uma das 50 Maiores Líderes do Mundo pela Fortune, uma das dez pessoas que moldaram a ciência em 2021 pela Nature, e uma das pessoas mais influentes de 2022 pela Time.
Início da vida e educação
Gebru foi criada em Adis Abeba, Etiópia, por sua mãe, uma economista, após seu pai, um engenheiro elétrico com doutorado, ter morrido quando ela tinha cinco anos. Ambos os pais eram da Eritreia. Aos 15 anos, durante a Guerra Eritreia-Etiópia, ela fugiu da Etiópia depois que membros da família foram deportados para a Eritreia e forçados a lutar. Inicialmente negada um visto dos EUA, ela viveu brevemente na Irlanda antes de receber asilo político nos EUA, uma experiência que ela descreveu como "miserável". Ela se estabeleceu em Somerville, Massachusetts, para o ensino médio, onde enfrentou discriminação racial, com alguns professores se recusando a deixá-la fazer cursos de Colocação Avançada apesar de seu desempenho acadêmico.
Um encontro crucial com a polícia ocorreu após o ensino médio: quando ela chamou a polícia para relatar uma agressão a uma amiga, sua amiga, uma mulher negra, foi presa em vez disso. Gebru chamou isso de "exemplo flagrante de racismo sistêmico". Em 2001, ela foi aceita na Universidade de Stanford, obtendo um Bacharelado em Ciências, Mestrado em Ciências e doutorado em visão computacional em 2017, orientada por Fei-Fei Li. Durante a eleição presidencial dos EUA de 2008, ela fez campanha para Barack Obama. Ela apresentou sua pesquisa de doutorado no LDV Capital Vision Summit de 2017, vencendo a competição e gerando colaborações com empreendedores e investidores. Em 2016 e 2018, ela se voluntariou com a AddisCoder, uma iniciativa de programação para estudantes etíopes. Enquanto estava em Stanford, ela escreveu um artigo não publicado sobre a falta de diversidade na IA, criticando a "cultura de clube de meninos" do campo e refletindo sobre experiências de assédio em conferências.
Carreira na Apple
De 2004 a 2013, Gebru trabalhou na Apple, inicialmente como estagiária na divisão de hardware, projetando circuitos para componentes de áudio, depois como engenheira de áudio em tempo integral. Seu gerente disse à Wired que ela era "destemida" e bem-quista. Ela desenvolveu algoritmos de processamento de sinais para o primeiro iPad Gangnam Style, embora mais tarde tenha dito que não considerou usos de vigilância, achando "tecnicamente interessante". Em 2021, durante o movimento #AppleToo liderado pela engenheira Cher Scarlett, Gebru revelou experiências de "tantas coisas flagrantes" na Apple, pedindo responsabilização e criticando a cobertura da mídia que protege gigantes da tecnologia.
Pesquisa em Stanford e Microsoft
Em 2013, Gebru se juntou ao laboratório de Fei-Fei Li em Stanford, combinando aprendizado profundo com Google Street View para estimar demografias de bairros dos EUA, demonstrando que atributos socioeconômicos como padrões de votação, renda, raça e educação podem ser inferidos de imagens de carros. Na conferência Neural Information Processing Systems (NIPS) de 2015, ela foi uma das poucas participantes negras entre 3.700; em 2016, ela contou apenas cinco homens negros e ela mesma como a única mulher negra entre 8.500. Com a colega Rediet Abebe, ela cofundou a Black in AI. No verão de 2017, ela se juntou ao laboratório FATE (Justiça, Responsabilização, Transparência e Ética em IA) da Microsoft como pesquisadora de pós-doutorado, falando sobre vieses de IA e defendendo a diversidade em equipes de IA.
Equipe de IA Ética do Google e saída
Em 2018, Gebru se tornou co-líder técnica da equipe de IA Ética do Google, focando em justiça algorítmica e transparência. Em dezembro de 2020, ela coautoria um artigo sobre grandes modelos de linguagem (LLMs) como "papagaios estocásticos", destacando riscos como custos ambientais e amplificação de vieses, e o submeteu para publicação. O Google, citando falha em aguardar revisão interna, solicitou a retirada ou remoção de todos os autores afiliados ao Google. Gebru pediu as identidades dos revisores e feedback, ameaçando discutir uma "data final" se recusado. O Google encerrou seu emprego, enquadrando isso como aceitação de sua renúncia; Gebru manteve que ela não havia oferecido renúncia. A controvérsia gerou debate público sobre liberdade acadêmica em empresas de tecnologia, com milhares de pesquisadores e funcionários assinando cartas de apoio.
O artigo foi posteriormente publicado externamente, influenciando o discurso subsequente sobre riscos de modelos de IA.
Fundação do DAIR e defesa contínua
Após sua saída, Gebru fundou o Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial Distribuída (DAIR) em 2021 para conduzir pesquisa independente em ética de IA, visando centralizar vozes marginalizadas. Ela continuou a falar sobre viés algorítmico, ética de mineração de dados e a necessidade de responsabilização no desenvolvimento de IA. Seu trabalho tem sido influente na formação de discussões sobre IA responsável, particularmente em relação à IA generativa e seus impactos sociais.
Legado e reconhecimento
As contribuições de Gebru têm sido amplamente reconhecidas. Ela foi nomeada entre as 50 Maiores Líderes do Mundo pela Fortune, as dez pessoas que moldaram a ciência em 2021 pela Nature, e as 100 pessoas mais influentes de 2022 pela Time. Sua pesquisa e defesa informaram debates políticos sobre regulação de IA, e ela permanece uma crítica proeminente do otimismo tecnológico desenfreado no campo.