Fei-Fei Li, qui est la femme qui guide l'intelligence artificielle avec l'éthique

Fei-fei li, nous it d'origine chinoise, Ce n'est pas seulement l'une des figures les plus influentes dans le domaine de l'intelligence artificielle – en particulier pour la création de la base de données ImageNet – Mais il représente également l'une des voix les plus autoritaires de la Silicon Valley dans la promotion d'un I inspiré par la compassion, inclusive, respectueuse de la dignité humaine et attentif aux impacts sociaux.

Dans le débat contemporain sur l'intelligence artificielle, dominée par de grands modèles linguistiques, des données à grande échelle et des prévisions futuristes, vous risquez souvent d'oublier un aspect essentiel: La technologie est, tout d'abord, un produit humain. Derrière chaque système, il y a des visions du monde, des intuitions et des intentions de ceux qui contribuent à son évolution. En ce sens, l'IA n'est pas seulement une question de calcul, mais aussi une expression des valeurs sociales, des choix éthiques et de la sensibilité humaine.

De la Chine aux États-Unis: l'histoire d'un esprit migrant

Fei -ei là-bas Il est né le 3 juillet 1976 à Pékin, grandissant à Chengdu dans une Chine encore loin de la révolution technologique qui l'aurait investi des décennies plus tard. À seize ans, il a déménagé aux États-Unis avec sa mère pour atteindre son père, s'installant dans le New Jersey. Le jeune Fei-Fei fait face au saut classique du vide vécu par de nombreux migrants: un nouveau pays, une langue inconnue, peu de moyens économiques mais un énorme bagage intérieur fait de curiosité, de détermination et de désir de rachat.

Assister à la Lycée Parsippany Et il travaille dans le magasin de blanchisserie des parents pour contribuer au budget de la famille, confronté immédiatement au double défi de l'intégration et de l'excellence scolaire.

Diplômé en physique avec louange un Princeton en 1999, puis a atteint Le doctorat en génie électrique au California Institute of Technology (CALTECH) en 2005, Avec une recherche interdisciplinaire sur les mécanismes de perception visuelle, en particulier sur les modèles psychophysiques qui décrivent comment l'être humain interprète les images et sur les modèles de calcul visant à reproduire ces processus par l'intelligence artificielle.

Après avoir enseigné Urbana-Champign et Princeton, il est entré à Stanford en 2009, où il est devenu professeur ordinaire d'informatique en 2018. Aujourd'hui, il le dirige Stanford Vision and Learning Lab et est co-fondateur du Institut Stanford pour le centre humain AIvisant à promouvoir le développement éthique et multidisciplinaire de l'intelligence artificielle.

Parmi les activités les plus importantes promues par Stanford, vous avez leRapport d'index IAune publication annuelle qui retrace l'état de l'art de l'intelligence artificielle au niveau mondial; Le rapport, largement utilisé par les universitaires, les entreprises et les décideurs, fournit des données comparables et mises à jour sur la recherche, les investissements, l'impact social, l'équité algorithmique et la gouvernance, dans le but de rendre l'évolution de l'IA plus transparente et orientée vers le bien public.

Son expérience personnelle, marquée par la migration, l'adaptation et la résilience, a profondément influencé sa vision de l'intelligence artificielle comme un outil au service de l'être humain. C'est cette croyance qui la pousse à fonder, comme spécifié dans la continuation, l'organisation à but non lucratif AI4ALL, dédiée à la formation des nouvelles générations de scientifiques de l'IA.

Élu membre de la National Academy of Engineering et de la National Academy of Medicine, il fait également partie de l'American Academy of Arts and Sciences et à partir de 2023 du Conseil scientifique des Nations Unies.

ImageNet: Lorsque l'IA a appris à « voir »

Le tournant scientifique qui a consacré Fei -fii Li en tant que figure centrale de l'évolution de l'intelligence artificielle arrive en 2007 lorsqu'il dirige la création de la création de Imagesl'un des projets les plus révolutionnaires et décisifs de l'histoire de l'apprentissage en profondeur s'appliquait à la vision artificielle. L'idée, apparemment simple mais visionnaire à sa portée, était de construire une immense et structurée d'archives d'images clouées, capables de « enseigner » des systèmes d'intelligence artificielle pour reconnaître les objets du monde visuel avec la même immédiateté et la même polyvalence des êtres humains.

À l'époque, les technologies de vision artificielle étaient encore immatures: les systèmes luttaient pour faire la distinction entre des objets similaires, n'étaient pas adaptables à différents contextes et étaient basés sur des ensembles de données limités, souvent construits ad hoc Pour des expériences limitées. Fei -fii a eu une intuition clé: Les algorithmes sophistiqués ne suffisent pas sans données adéquates Et pour qu'une machine puisse « voir », il est d'abord nécessaire de lui fournir un univers visuel large et représentatif à partir de laquelle apprendre. Ainsi, ImageNet est né: un base de données avec plus de 14 millions d'imagesdivisé en plus de 20 000 catégories sémantiques (Sinset) dérivées de la structure lexicale de WordNet.

Chaque image a été étiquetée manuellement grâce à la collaboration de milliers de bénévoles, recrutés via Amazon Mechanical Turc, pour garantir un niveau de précision et de granularité sans précédent.

En 2010, ImageNet est également devenu la base de Imagenet Challenge de reconnaissance visuelle à grande échelle (ILSVRC)un concours annuel qui a poussé la communauté scientifique à développer des modèles de reconnaissance visuelle de plus en plus avancés. C'est précisément dans le contexte de ce défi que, en 2012, une équipe de l'Université de Toronto dirigée par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton, ImageNet utilisé pour s'entraîner Alexnetun réseau neuronal profond qui a marqué un tournant historique: la solution a réduit l'erreur de classification de plus de 10%, montrant la première fois que Supérilité de l'apprentissage en profondeur dans la vision artificielle. À partir de ce moment, le monde de l'IA a radicalement changé et a été témoin d'une accélération sans précédent dans le développement d'applications intelligentes dans des domaines tels que la médecine, l'automobile, le robotique, surveillance et industrie créative.

Mais Imagenet était bien plus qu'un triomphe technique. Depuis le début de son activité, le scientifique a inclus que chaque technologie apporte avec elle Implications éthiques et sociales Deep, afin de l'amener à affirmer que les données ne sont pas neutres mais reflètent les structures du pouvoir, les préjugés et aussi les lacunes de l'entreprise. Si nous nourrissons un système avec des données partielles, déformées ou discriminatoires, l'intelligence qui en résultera sera partielle et discriminatoire.

Pour cette raison, FEI-FII a favorisé une réflexion critique et constante sur l'équité des ensembles de données, la transparence des algorithmes et la nécessité d'une représentation inclusive et diversifiée dans la collection et l'annotation des images.

Intelligence et inclusion artificielles: les ai4ALLS

Dans les années qui ont suivi le succès de l'imageNet, Fei -fii a progressivement déplacé leur attention vers le Gouvernance de l'IA. En particulier, le scientifique a dénoncé le manque de diversité dans le secteur, soulignant qu'une intelligence artificielle conçue par un petit groupe d'individus – en grande partie des hommes d'élite blanc – des risques reflétant leurs préjugés et ses visions limitées. « La technologie reflète ceux qui le créent », a déclaré, avertissant du fait que si ceux qui conçoivent les systèmes ne sont pas conscients de leur biais, ces derniers finiront par être amplifiés par des algorithmes.

En réponse à ce risque, FEI-FII a convaincu le concept de « Ai-centre humain »ou une IA conçue pour ne pas remplacer mais pour améliorer l'humanité et basée sur trois piliers: Inclusivité, transparence et compassion. Cela se traduit par l'intégration des sciences humaines dans la conception technologique, en dialogue avec les communautés vulnérables et dans la réflexion continue sur l'impact social des algorithmes.

Son éthique n'est pas seulement théorique. En 2017, au cours d'une année sabbatique, il a assumé le rôle de Scientifique en chef par AI / ML dans Google Clouddans le but de démocratiser l'IA. Cependant, quelques mois plus tard, il a retiré son soutien à Projet Mavenune initiative militaire basée sur l'élaboration des images des drones, déclarant que « la militarisée est profondément contraire à mes principes ». Son refus symbolise la ferme conviction que Il y a des limites technologiques qui ne doivent pas être surmontées, pas même au nom du progrès.

Une nouvelle génération de chercheurs

Fei -fii leur a tellement imposé en tant qu'interprète d'une nouvelle génération de chercheurs qui aspirent non seulement à construire des machines intelligentes mais aussi à construire un monde plus équitable. Pour elle, l'IA est un outil pour élargir le potentiel humaintant qu'il est guidé par des principes tels que le respect et la dignité humaine.

De manière cohérente à cette vision, l'engagement de Fei-Fii s'est également étendu à Justice et diversité de genre dans le domaine de l'IA. Conscient de fonctionner dans un environnement historiquement dominé par les hommes de race blanche, le scientifique a choisi d'agir avec concrété et en 2017, avec le chercheur et professeur d'informatique à l'Université de Princeton, Olga Russakovsky, a fondé Ai4allune organisation à but non lucratif créée pour promouvoir l'accès à l'IA en groupes sous-représentatifs – les femmes, les étudiants en couleur, les enfants d'immigrants – transformant l'amour de l'enseignement en Action éducative et culturelle concrète. 

Le logo de l'organisation AI4ALL

Grâce aux camps d'été, aux programmes de mentorat et aux initiatives mondiales, AI4ALL a formé des centaines d'étudiants du monde entier, dont beaucoup ont commencé à promouvoir les changements dans leur contexte local. FEI-FII est ainsi devenu une voix faisant autorité dans les conférences internationales, les forums des Nations Unies et les débats politiques, apportant avec lui la perspective d'un scientifique pour femmes et migrants, capable de transformer son histoire en projet collectif. Son activisme témoigne que L'enseignement est un acte révolutionnairecapable de planter les graines pour un avenir où la pense non seulement l'IA, mais nous aide à considérer comme une société.

Conclusion: vers un je me concentre sur l'être humain

FEI-FEI leur montre à quel point l'intelligence artificielle est bien plus qu'un simple progrès technologique, mais à la place, il a des implications profondément humaines. Sa trajectoire a donné forme à une vision dans laquelle La science et la conscience ne sont pas des éléments séparés mais les deux côtés de la même médaille. Sa contribution technique, visible dans la révolution visuelle de l'imageNet, continue d'influencer la façon dont les machines apprennent du monde, mais c'est son approche culturelle, exprimée dans le livre autobiographique publié en 2023, « Les mondes que je vois« , Pour exercer un impact de plus en plus pertinent: un appel constant à l'éthique, à la diversité et à la dignité humaine.

Sa proposition pour une intelligence artificielle « Human-Atto » n'est pas une utopie abstraite mais un projet vivant et concret qui prend forme dans les actions quotidiennes, les programmes éducatifs, les institutions de recherche et les choix personnels cohérents. De la création de A4all à son refus clair de l'utilisation militaire de l'IA, à l'engagement constant pour la représentation féminine et multiculturelle dans le secteur, FEI-FII continue de décrire une vision de l'intelligence artificielle qui embrasse l'avenir sans regarder le regard des responsabilités sociales du présent.

Pour le scientifique, l'IA ne doit pas remplacer l'être humain mais pour le soutenir, améliorer ses compétences, contribuer à un progrès qui n'est pas aveugle face à l'injustice ou aux inégalités.

Dans son travail académique, dans les salles de classe de Stanford comme dans les principaux forums internationaux, Fei-Fei continue avec détermination l'idée que la technologie devrait dialoguer avec d'autres disciplines, avec la politique et les communautés. Dans un monde qui poursuit trop souvent l'innovation comme une fin en soi, sa voix reste une invitation à la réflexion, aux soins et à la responsabilité partagée.

Sa contribution la plus importante n'est pas un seul algorithme ou un modèle technique, mais une question toujours ouverte: non pas ce que l'intelligence artificielle peut demander, mais que devrait-il faire, pour ceux qui sont guidés par les valeurs. Cette question reflète la possibilité d'une technologie vraiment émancipatrice.