Ники Пармар и скрытые архитекторы: женщины, меняющие искусственный интеллект за кулисами

Когда речь заходит о революционных прорывах, сформировавших современный искусственный интеллект, немногие могут устоять перед упоминанием Демиса Хассабиса, Сэма Алтмана или Илона Маска. Однако за каждым именем, привлекающим внимание СМИ, скрываются тихие, исключительные личности, чьи вклады оказались не менее — а зачастую и более — фундаментальными для развития области. Среди этих недооценённых пионеров — несколько выдающихся женщин, чья работа буквально переписала границы возможного в ИИ. Ники Пармар — яркий пример: как один из восьми основных авторов архитектуры Transformer, её отпечатки присутствуют почти во всех современных больших языковых моделях, от ChatGPT до GPT-4, однако её имя редко появляется в мейнстримных технологических дискуссиях.

Историческая тенденция не нова. Ада Лавлейс создала первую в истории компьютерную программу, но сколько людей знает её имя? Элейн Рич написала первый учебник по искусственному интеллекту, однако она по-прежнему в значительной степени забыта в массовом сознании. «Эффект Матильды» — систематическая тенденция приписывать научные достижения мужским коллегам, а не женщинам-учёным, которые их осуществляли — продолжает искажать наше понимание того, кто формировал технологический прогресс. Именно поэтому важно признавать вклад этих женщин.

ImageNet и рассвет глубокого обучения: фундаментальный дар Фэй-Фэй Ли

Современная революция в ИИ имеет ясное начало: 2012 год, когда глубокая нейросеть AlexNet достигла беспрецедентных успехов в задачах распознавания изображений. Однако немногие прослеживают этот прорыв до его истинных истоков. В 2009 году Фэй-Фэй Ли, тогда ассистент-профессор Принстонского университета, предложила ImageNet — радикальную идею, которая изменила подход исследователей к машинному обучению. Вместо ручного программирования конкретных алгоритмов для распознавания собак и кошек, она поняла, что узким местом является не алгоритмическая мощь, а данные.

Родилась в Пекине в 1976 году, выросла в Чэнду, Фэй-Фэй Ли эмигрировала в США в 12 лет, практически не владея английским. За два года она достигла беглого владения языком и проявила исключительный математический талант. Она поступила в Принстон по стипендии и почти каждую неделю возвращалась домой, чтобы помогать в семейном бизнесе по химчистке. К 2007 году, несмотря на все трудности, она стала ассистент-профессором.

Её идея для ImageNet была одновременно простой и дерзкой: создать огромную систематически размеченную базу данных изображений — в конечном итоге до 15 миллионов образцов — которая позволила бы исследователям честно сравнивать алгоритмические подходы. Реализация требовала инноваций. В ранних усилиях по краудсорсингу работники случайным образом проходили задания. Фэй-Фэй Ли внедрила контрольные изображения — например, заранее проверенные фотографии золотистых ретриверов — чтобы удостовериться в точности работы. Этот механизм контроля качества превратил необработанный краудсорсинг в надежный источник данных.

Влияние трудно переоценить. Победа AlexNet в конкурсе ImageNet 2012 не случилась случайно; она стала возможной благодаря инфраструктуре, созданной Фэй-Фэй Ли. Сегодня, когда исследователи говорят о прорывных моментах в ИИ, часто спрашивают: «Это его ImageNet-момент?» — фраза, ставшая синонимом трансформирующих наборов данных. Автономные автомобили, распознавание лиц и обнаружение объектов — всё это происходит из этой работы.

Ники Пармар: инженер революции Transformer

Поток больших языковых моделей, казалось, достиг своего пика с появлением ChatGPT, но его истинное происхождение — в статье 2017 года: «Attention is All You Need», написанной восемью инженерами из Google. Архитектура Transformer, описанная в этой статье, стала основой для почти всех современных систем ИИ. И удивительно, что многие до сих пор не знают, что одним из её ключевых авторов является женщина — Ники Пармар.

Ники Пармар родом из Индии, училась в колледже компьютерных технологий в Пуне, а затем с 2013 года получила магистратуру по компьютерным наукам в Университете Южной Калифорнии. Во время бакалавриата она открыла для себя страсть благодаря курсам Эндрю Нга и Питера Норвига по машинному обучению и ИИ. «Меня интересовала объединяющая сила данных, распознавания паттернов и оптимизации», — позже вспоминала она. Этот интеллектуальный интерес определил её карьерный путь.

После выпуска в 2015 году Ники Пармар присоединилась к исследовательскому подразделению Google, изначально сосредоточившись на чистых научных задачах. К 2017 году она стала одним из ключевых архитекторов, меняющих основы ИИ. О её подходе к прорывным исследованиям она говорит: «Сначала огромное количество информации меня подавляло. Фокусировка на конкретной проблеме и глубокое её изучение с коллегами помогают задавать правильные вопросы». Эта философия — глубина вместо широты, сотрудничество вместо изоляции — стала характеристикой её дальнейшей деятельности.

Статья о Transformer стала не только академическим достижением для Ники Пармар, но и трамплином для предпринимательства. Она соучредила компанию Adept AI вместе с соавтором Ашишем Васвани, который был указан первым автором статьи. Компания привлекла 350 миллионов долларов — значительный знак доверия к их видению. Осознавая свои приоритетные области, Ники Пармар также основала Essential AI, управляя ей как своим основным проектом. Эта компания привлекла 56,5 миллиона долларов инвестиций от AMD, Google и Nvidia, подтвердив стратегический курс основателей в области инфраструктуры и исследований ИИ.

Даниэла Амодей: соучредитель Anthropic, ориентированный на безопасность

Несмотря на то, что СМИ часто подчеркивают, что Anthropic основана «семью исследователями, покинувшими OpenAI», этот образ скрывает важный факт: президент и соучредительница компании — Даниэла Амодей — систематически недооценивается, несмотря на её ключевую роль в формировании стратегии и видения. На самом деле, Anthropic была основана двумя братьями — Даниэлой и Дарио Амодей — чьи дополняющие навыки создали необычно сбалансированную руководящую структуру.

Путь Даниэлы в сфере технологий необычен. Она получила бакалаврские степени по английской литературе, политике и музыкальной литературе — гуманитарное образование, которое повлияло на её последующую работу по согласованию ИИ с человеческими ценностями. В ранней карьере в политике и некоммерческом секторе она развила стратегическое мышление и организационные навыки. В 2013 году, когда Stripe ещё был малоизвестным стартапом, она присоединилась в качестве раннего сотрудника и в итоге превратила его в мощную компанию (оцененную более чем в 50 миллиардов долларов).

В Stripe она занималась подбором команд, управлением рисками и межфункциональной координацией. Она руководила командами, анализировавшими более 7000 случаев мошенничества и нарушений политики ежегодно, добившись снижения потерь на 72% — до исторического минимума. Это операционное мастерство и дисциплина в управлении рисками стали её отличительной чертой.

В 2018 году она перешла в OpenAI на должность вице-президента по безопасности и политике, работая не только в технических командах по безопасности, но и руководя HR, подбором персонала, обучением и инициативами по диверсификации — выступая в роли универсального специалиста в узкоспециализированной области. В 2021 году она вместе с братом основала Anthropic, привнеся в организацию философию безопасности, основанную на принципе, что системы ИИ должны соответствовать человеческим ценностям.

Мира Мурати: тихий лидер технологий OpenAI

Исполнительный директор OpenAI с 2022 года — Мира Мурати — о которой многие в технологическом мире даже не подозревают. Она присоединилась к OpenAI в 2018 году, в 2020 году стала старшим вице-президентом, курирующим исследования, продукты и партнерства, а затем руководила разработкой ChatGPT, DALL-E и GPT-4.

Родилась в Албании в 1988 году, обучалась в Канаде. Её инженерный бэкграунд проявился ещё в колледже, где она создала гибридную гоночную машину — ранний показатель её практического и решительного подхода. После работы в аэрокосмической сфере она перешла в Tesla на должность старшего менеджера по продукту для Model X, где заинтересовалась автопилотом и искусственным интеллектом.

О её мотивации она говорит: «Скука — мощный мотиватор для поиска и исследования новых границ». Эта философия руководит её карьерой в OpenAI, где она активно участвует в самых амбициозных проектах. Разработка ChatGPT —, возможно, главное достижение компании — проходила под её техническим руководством. В 2023 году, когда Microsoft вложила 13 миллиардов долларов в OpenAI, — партнёрство, которое она курировала, — генеральный директор Сатья Наделла публично похвалил её за способность собирать команду с технической экспертизой, деловым чутьем и глубоким пониманием миссии ИИ.

Её влияние выходит за рамки разработки продуктов. Во время внутренних кризисов — конфликтов руководства, угрожавших стабильности организации — её мнение имело значительный вес. В отличие от некоторых коллег, оказавшихся на обочине, Мира сохранила своё положение в OpenAI, продолжая формировать техническое направление и стратегические решения компании.

Тимнит Гебру: этист, который отказался молчать

Недавнее решение Google о выводе из обращения модели Gemini для генерации изображений по тексту из-за этических проблем в области ИИ перекликается с более ранним, драматичным конфликтом: в 2020 году Тимнит Гебру, тогда исследователь ИИ в Google, публично критиковала компанию за то, что её уволили в ответ на её опасения по поводу алгоритмической предвзятости.

Родилась в 1983 году в Эритрее и Эфиопии, завершила аспирантуру в Стэнфорде по электротехнике в 2014 году, специализируясь на компьютерном зрении и машинном обучении. Вместо традиционного пути повышения эффективности моделей она посвятила себя исследованиям справедливости, ответственности, прозрачности и этики в системах ИИ.

Её прорывная работа показала, что коммерческие системы распознавания лиц значительно хуже распознают женщин и представителей меньшинств — открытие с глубокими последствиями. Её исследования повлияли на решение Amazon прекратить работу с системой Rekognition, демонстрируя, как этическая наука может стимулировать корпоративную ответственность.

В 2020 году Гебру соавторствовала статью, критикующую крупные языковые модели за экологический след и недостаток разнообразия в их разработке. Руководство Google отклонило публикацию, заявив, что она «не соответствует стандартам». В ходе конфликта с компанией её корпоративный email был отключён во время отпуска — что вызвало международный резонанс. Более 1500 сотрудников Google подписали петицию в её поддержку, к ним присоединились более 2000 внешних исследователей, лидеров НПО и индустриальных коллег.

Несмотря на такую поддержку, Гебру покинула Google. Вместо того чтобы исчезнуть из поля зрения, она создала DAIR — Институт распределённых исследований в области ИИ, независимую организацию, специально созданную для противодействия чрезмерному влиянию крупных технологических компаний в области исследований и внедрения ИИ. В своей миссии она ясно заявила: «Я не могу ждать, пока большие технологические компании наконец решат проблемы, вызванные ИИ».

Общая картина: почему важна признательность

Достижения этих пяти женщин — Фэй-Фэй Ли, Ники Пармар, Даниэлы Амодей, Мира Мурати и Тимнит Гебру — представляют собой не только индивидуальные успехи. Они иллюстрируют системную тенденцию: за каждым признанным мужчиной-технарём, получающим широкое освещение, скрываются многочисленные женщины с равными или превосходящими способностями, чьи вклады систематически недооцениваются, а голоса — маргинализируются.

Интересно, что между этими фигурами существует связь. Тимнит Гебру работала под наставничеством Фэй-Фэй Ли — напоминание о том, что прогресс часто строится поколениями, с первыми пионерами, создающими пути для последующих. Но этот цикл остаётся хрупким и недостаточным. Структурные барьеры — неравный доступ к инвестициям, недостаточное математическое образование для девочек, дискриминация на рабочем месте — продолжают подавлять женский талант в масштабах.

Ни одна статья не сможет полностью разрушить эти системные несправедливости. Именно поэтому Международный женский день существует, и почему инициативы поддержки женщин в технологиях остаются важными. Но в этот день стоит вспомнить этих архитекторов ИИ. Отдайте должное там, где оно действительно заслужено.