妮基·帕尔马尔与幕后设计师：女性在幕后改变人工智能

当谈及塑造现代人工智能的革命性突破时，很少有人能抗拒提及Demis Hassabis、Sam Altman或Elon Musk。然而，在每个吸引媒体关注的知名人物背后，确实存在一些默默无闻、卓越非凡的个人，他们的贡献同样——甚至更——对该领域的演变起到了基础性作用。在这些被忽视的先驱中，有几位杰出的女性，她们的工作字面上重写了AI的可能性。Niki Parmar就是一个典范：作为Transformer架构的八位核心作者之一，她的指纹几乎嵌入当今所有大型语言模型，从ChatGPT到GPT-4，但她的名字在主流科技讨论中很少出现。

这一历史模式并不新鲜。Ada Lovelace写出了人类历史上第一份计算机程序，但有多少人知道她的名字？Elaine Rich撰写了第一本关于人工智能的教科书，但她在公众意识中仍然大多被遗忘。“Matilda效应”——系统性地将科学成就归功于男性同行而非完成工作的女性研究者——持续扭曲我们对技术进步塑造者的认知。这正是为什么认识这些女性至关重要。

ImageNet与深度学习的曙光：李飞飞的奠基之礼

现代AI革命有一个明确的起点：2012年，当名为AlexNet的深度学习网络在图像识别任务中取得空前成功时。然而，很少有人追溯这次突破的真正源头。2009年，时任普林斯顿大学助理教授的李飞飞提出了ImageNet——一个激进的想法，将重塑研究者对机器学习的理解。她没有手工编写识别狗与猫的特定算法，而是直觉到瓶颈不在算法能力，而在于数据。

李飞飞于1976年出生在北京，成长于成都，12岁时几乎不会说英语便移民到美国。两年内，她不仅流利掌握英语，还展现出卓越的数学天赋。她获得奖学金进入普林斯顿，几乎每个周末都回家帮忙打理家族的干洗店。到2007年，尽管面临诸多挑战，她已成为助理教授。

她对ImageNet的愿景既简单又大胆：创建一个庞大、系统标注的图像数据库——最终达到1500万样本——以便研究者公平比较算法方法。然而，执行过程中需要创新。早期的众包工作者随机点击任务，效率低下。李飞飞在其中嵌入控制图像——如经过验证的金毛猎犬照片——以验证工人准确性。这一质量控制机制将原始的众包转变为可靠的数据生产。

其影响不容低估。2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利不是偶然，而是李飞飞所建立基础设施的结果。如今，当研究者谈及AI的突破时，常会问“这是它的ImageNet时刻吗？”——这一短语已成为变革性数据集的代名词。自动驾驶、面部识别和目标检测等技术都追溯到这项工作。

Niki Parmar：引领Transformer革命的工程师

大型语言模型的浪潮似乎在ChatGPT出现时达到高潮，但其真正起源源自一篇2017年的论文：《Attention is All You Need》，由谷歌的八位工程师共同撰写。这篇论文描述的Transformer架构成为几乎所有当代AI系统的基础。然而令人惊讶的是，许多人仍未意识到这篇论文的核心作者之一是一位女性：Niki Parmar。

Niki Parmar来自印度，在浦那的计算机技术学院学习，之后于2013年在南加州大学攻读计算机科学硕士。在本科期间，她通过Andrew Ng和Peter Norvig开创性的机器学习和AI在线课程发现了自己的热情。“我对数据的结合力量、模式匹配和优化充满好奇，”她后来回忆道。这份好奇心定义了她的职业轨迹。

2015年毕业后，Niki Parmar加入谷歌研究部门，最初专注于纯研究挑战。到2017年，她已成为重塑AI基础技术的核心架构师之一。谈及她对突破性研究的看法，她曾说：“起初，周围大量的信息让我不堪重负。专注于一个具体问题，深入探索，与同行合作，能帮助你提出正确的问题。”这种“深度优于广度、合作优于孤立”的理念，成为她后续工作的指导原则。

Transformer论文不仅代表了学术成就，更成为创业的跳板。她与合著者Ashish Vaswani共同创立了Adept AI，后者是论文的第一作者。公司筹集了3.5亿美元——对他们愿景的巨大信任。考虑到自己的研究重点，Niki Parmar还共同创立了Essential AI，并作为主要项目管理。该公司从AMD、谷歌和Nvidia等科技巨头获得了5650万美元的融资，验证了创始人在AI基础设施和研究领域的战略方向。

Daniela Amodei：Anthropic的安全优先联合创始人

虽然媒体常强调Anthropic由“七位离开OpenAI的研究员”创立，但这一说法掩盖了一个关键事实：公司总裁兼联合创始人Daniela Amodei在报道中一直被低估，尽管她在公司愿景和战略中发挥了关键作用。实际上，Anthropic由两兄妹——Daniela和Dario Amodei——共同创立，他们的互补技能打造了一个异常平衡的领导结构。

Daniela的职业路径不同寻常。她获得了英语文学、政治和音乐文学的学士学位——一份人文学科背景的教育，影响了她后续对人类价值观对齐的关注。早期在政治和非营利组织工作的经历，培养了她的战略思维和组织能力。2013年，当Stripe还只是一个相对未知的创业公司时，她加入成为早期员工，最终将其打造为估值超过500亿美元的巨头。

在Stripe，她负责的岗位后来在OpenAI和Anthropic都至关重要：团队招聘、风险管理和跨职能协调。她每年分析超过7000起潜在欺诈和政策违规案例，成功将损失率降低72%，使公司达到历史最低。这种运营卓越和风险控制能力，成为她的标志。

2018年，她加入OpenAI，担任安全与政策副总裁，负责技术安全团队之外的人员招聘、风险管理、学习与发展以及多元化与包容（DEI）项目——在专业领域中展现出全能型领导。2021年，她与兄弟共同创立了Anthropic，将这种“安全优先”的理念带入一个明确围绕人类价值观对齐的组织。

Mira Murati：OpenAI的低调技术领袖

自2022年以来，OpenAI的首席技术官是Mira Murati——许多科技界人士对此并不知晓。她于2018年加入OpenAI，2020年晋升为高级副总裁，负责研究、产品和合作伙伴关系，并领导了ChatGPT、DALL-E和GPT-4的开发。

她于1988年出生在阿尔巴尼亚，在加拿大接受教育，背景扎根于工程。在达特茅斯学院，她曾通过打造一辆混合动力赛车作为项目，展现了动手能力和解决问题的天赋。短暂在航天领域工作后，她加入特斯拉，担任Model X的高级产品经理，期间对Autopilot的接触激发了她对人工智能的浓厚兴趣。

关于她的智力动力，她曾说：“无聊是推动我探索任何前沿的强大动力。”这一理念引导她在OpenAI的职业发展。ChatGPT的开发，或许是OpenAI最具代表性的成就，正是在她的技术领导下完成的。2023年，微软向OpenAI投资了130亿美元——这是由Murati谈判和管理的合作关系，CEO Satya Nadella曾公开称赞她“具备组建拥有技术专长、商业洞察力和深刻理解AI使命重要性的团队的能力”。

她的影响力不仅体现在产品开发上。在公司内部危机——包括威胁组织稳定的领导冲突——中，她在关键事务中的发言具有重要分量。不同于一些被边缘化的同行，Mira始终保持在OpenAI的核心位置，继续塑造公司的技术方向和战略决策。

Timnit Gebru：拒绝沉默的伦理学者

谷歌近期因AI伦理问题撤回Gemini文本到图像模型的决定，唤起了早期更激烈的冲突：2020年，Timnit Gebru——当时是谷歌的AI研究员——公开批评公司，称自己因提出算法偏见问题而被解雇，属于报复性解雇。

她于1983年出生在厄立特里亚和埃塞俄比亚，2014年在斯坦福获得电气工程博士学位，专注于计算机视觉和机器学习。她没有追求传统的模型性能优化路径，而是致力于研究AI系统的公平性、问责制、透明度和伦理。

她的突破性工作显示，商业面部识别系统在识别女性和有色人种时准确率明显偏低——这一发现具有深远影响。她的研究直接促使亚马逊决定停止其面部识别服务Rekognition，彰显了严谨伦理研究对企业责任的推动作用。

2020年，她合著了一篇批评大型语言模型对环境影响和开发过程缺乏多样性的论文。谷歌的AI领导层拒绝发表该论文，声称“不符合我们的发表标准”。在随后的冲突中，她的公司邮箱在她休假期间被禁用，引发国际声援。超过1500名谷歌员工签署请愿支持她，外部研究人员、非营利组织和行业同行超过2000人加入。

尽管如此，她最终离开了谷歌。她没有淡出公众视野，而是成立了DAIR（Distributed AI Research Institute），一个旨在对抗大型科技公司在AI研究和部署中影响力的独立组织。她明确表示：“我不能再等待大科技公司最终解决AI带来的问题。”

更广泛的意义：为何认可至关重要

这五位女性——李飞飞、Niki Parmar、Daniela Amodei、Mira Murati和Timnit Gebru的成就，远不止个人成功故事。它们展现了一个系统性模式：每当一位备受赞誉的男性技术专家获得大量媒体关注时，许多能力相当甚至更优的女性却在默默无闻中，她们的贡献被系统性低估，声音常被边缘化。

有趣的是，这些人物之间存在联系。Timnit Gebru曾在李飞飞的指导下工作——提醒我们，进步常常通过世代传承逐步推进，早期的先驱为后来者铺平了道路。然而，这一循环仍然脆弱且不足够。结构性障碍——投资不平等、女孩数学教育不足、职场歧视——持续大规模压制女性人才。

没有一篇文章能彻底消除这些系统性不平等。这正是国际妇女节持续存在的原因，也是支持女性科技人才的倡议依然必要的原因。但在这一天，花点时间记住这些AI的缔造者。给予真正应得的荣誉。