Inioluwa Deborah Raji（生于1995/1996年）是尼日利亚裔加拿大计算机科学家和社会技术研究者，专攻算法偏见、算法问责以及机器学习系统的审计实践。作为Mozilla研究员，她曾被《麻省理工科技评论》和《福布斯》评为全球领先的青年创新者之一。她的工作聚焦于揭露商业面部识别中的偏见，并为AI行业制定文档记录和评估标准。
Raji在机器学习初创公司Clarifai实习期间首次接触到技术中的种族偏见，她观察到自动化系统将有色人种标记为不适合工作场所（NSFW）内容的频率高于白人。这开启了她的研究轨迹，促成了与算法正义联盟和谷歌伦理AI团队的合作，并为面部识别领域的政策变化和市场转变做出了贡献。
早年生活与教育
Raji出生于尼日利亚的哈科特港，四岁时移居加拿大安大略省的密西沙加，之后全家迁至渥太华。她就读于Colonel By中学，完成了国际文凭课程。她在多伦多大学学习工程科学，于2019年毕业。在本科期间，她于2015年创立了Project Include，这是一个非营利组织，旨在改善大多伦多地区低收入和移民社区获得工程教育、导师指导和资源的机会。2021年8月，她开始在加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士学位。
职业与研究
Raji的早期职业生涯包括与Joy Buolamwini在麻省理工学院媒体实验室和算法正义联盟的合作。她的AI审计研究考察了微软、亚马逊、IBM、Face++和Kairos的商业面部识别系统。研究结果显示，这些技术对深肤色女性的准确性显著低于白人男性，错误率往往接近35%，而白人男性的错误率低于1%。在领先研究人员和公众活动的支持下，这项工作迫使IBM和亚马逊支持面部识别监管，并随后暂停向执法部门销售其系统至少一年。
在Clarifai，Raji参与了一个旨在将不当图像标记为NSFW的机器学习模型，这是她首次发现基于种族的差异影响。她后来参加了谷歌的研究导师计划，与其伦理AI团队合作开发模型卡片，这是一种标准化文档框架，用于透明报告神经网络模型特征。Raji共同领导了谷歌的内部审计实践，并在AAAI会议和ACM公平、问责与透明度会议上展示了相关工作。
2019年，她是人工智能伙伴关系的暑期研究研究员，专注于行业范围内的机器学习透明标准和基准规范。作为纽约大学AI Now研究所的技术研究员，她参与了将伦理考量纳入深度学习工程实践的研究。她目前的Mozilla奖学金继续探索算法审计和评估方法。
公众认可与媒体
Raji的工作通过2020年由Shalini Kantayya执导的纪录片《编码偏见》获得广泛关注，该片与其他知名研究者一同展示了她的贡献。她还参与了2026年由Daniel Roher执导的纪录片《AI医生：或我如何成为乐观主义者》。她的发现在围绕面部识别禁令和AI治理的政策辩论中被广泛引用。AI系统"生成式AI"*转向奖项
奖项
Raji获得了多项荣誉，以表彰她对负责任AI的贡献。2019年，她与Joy Buolamwini和Timnit Gebru共同获得了Venture Beat AI创新奖的AI向善类别奖项。次年，她被《麻省理工科技评论》评为35位35岁以下创新者，并获得了EFF先锋奖，再次与Buolamwini和Gebru共同获奖。2021年，她获得了《福布斯》企业技术领域30位30岁以下奖，并被提名为100位AI伦理杰出女性名人堂荣誉获得者。2023年，《时代》杂志将她列入AI领域100位最具影响力人物。这些荣誉反映了她在推动机器学习系统问责实践转变方面的影响力。