Una conferencia de IA que alguna vez fue conocida por sus fiestas explosivas finalmente está creciendo

NeurIPS 2019

NeurIPS 2019 Revisión de tecnología de Karen Hao/MIT





Me dijeron que hace solo dos años, una de las conferencias de investigación de IA más populares del año fue más una fiesta gigante que un intercambio académico. En una lucha por el mejor talento, las empresas entregaron un sinfín de artículos gratuitos y organizaron eventos masivos, incluido uno con Flo Rida, organizado por Intel. Los asistentes (en su mayoría hombres de entre 20 y 30 años), llenos de grandes salarios y el vértigo de ser muy codiciados, bebieron alcohol gratis y se pasaron la noche.

Nunca presencié esta versión de NeurIPS, abreviatura de la conferencia Neural Information Processing Systems. Vine por primera vez el año pasado, después de que el exceso había llegado a su punto máximo. Externamente, la comunidad estaba siendo objeto de un escrutinio cada vez mayor a medida que el revés de las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2016 llevó a la gente a cuestionar la influencia de los algoritmos en la sociedad. Internamente, informes de acoso sexual , el antisemitismo, el racismo y la discriminación por edad también llevaron a los asistentes a la conferencia a preguntarse si deberían continuar asistiendo.

Entonces, cuando llegué en 2018, se nombró un comité de diversidad e inclusión y se actualizó la abreviatura NIPS. Aún así, los procedimientos de este año se sienten diferentes al anterior. Las partes son más pequeñas, las charlas tienen una mentalidad más social y las conversaciones que ocurren en el medio parecen más conscientes de los desafíos éticos que el campo debe abordar.



A medida que el papel de la IA se ha expandido dramáticamente, junto con los aspectos más preocupantes de su impacto, la comunidad, al parecer, finalmente ha comenzado a reflexionar sobre su poder y las responsabilidades que conlleva. Como me dijo un asistente: parece que esta comunidad está creciendo.

Este cambio se manifestó en algunas formas concretas. Muchas de las sesiones técnicas se centraron más en abordar los desafíos del mundo real centrados en el ser humano que en los teóricos. Las pistas completas de los carteles se centraron en mejores métodos para proteger la privacidad del usuario, garantizar la equidad y reducir la cantidad de energía que se necesita para ejecutar y entrenar modelos de última generación. Los talleres de un día de duración, programados para hoy y mañana, tienen títulos como Abordar el cambio climático con aprendizaje automático y Equidad en el aprendizaje automático para la salud.



Además, muchos de los oradores invitados abordaron directamente los desafíos sociales y éticos que enfrenta el campo, temas que alguna vez se descartaron por no ser fundamentales para la práctica del aprendizaje automático. Sus charlas también fueron bien recibidas por los asistentes, lo que indica una nueva apertura para abordar estos temas. En el evento de apertura, por ejemplo, la psicóloga cognitiva y líder de #metoo, Celeste Kidd, pronunció un discurso conmovedor exhortando a la industria tecnológica a asumir la responsabilidad de cómo sus tecnologías dan forma a las creencias de las personas y desacreditando los mitos sobre el acoso sexual. Recibió una ovación de pie. en un charla de apertura en el simposio Queer in AI, la investigadora de Stanford, Ria Kalluri, también desafió a otros a pensar más sobre cómo sus modelos de aprendizaje automático podrían cambiar el poder en la sociedad de quienes lo tienen a quienes no lo tienen. Su charla fue ampliamente difundida en línea.

Mucho de esto no es coincidencia. A través del trabajo del comité de diversidad e inclusión, la conferencia vio la participación más diversa en su historia. Cerca de la mitad de los oradores del escenario principal eran mujeres y un número similar de minorías; El 20% de los más de 13.000 asistentes también eran mujeres, frente al 18% del año pasado. Hubo siete grupos organizados por la comunidad para apoyar a los investigadores de minorías, lo cual es un récord. Estos incluyeron Black in AI, Queer in AI y Disability in AI, y llevaron a cabo procedimientos paralelos en el mismo espacio que NeurIPS para facilitar la mezcla de personas e ideas.



Cuando involucramos a más personas de diversos orígenes en la IA, me dijo Kidd, naturalmente hablamos más sobre cómo la IA está dando forma a la sociedad, para bien o para mal. Vienen de un lugar menos privilegiado y son más conscientes de cosas como el sesgo y la injusticia y cómo las tecnologías que fueron diseñadas para un determinado grupo demográfico en realidad pueden dañar a las poblaciones desfavorecidas, dijo. Kalluri se hizo eco del sentimiento. Los esfuerzos intencionales para diversificar la comunidad, dijo, la están obligando a enfrentar las preguntas de cómo funciona el poder en este campo.

Sin embargo, a pesar del progreso, muchos enfatizaron que el trabajo apenas comienza. Tener un 20 % de mujeres sigue siendo espantoso, y este año, como en años anteriores, siguió habiendo Desafíos hercúleos en la obtención de visas para investigadores internacionales, particularmente de África.



Históricamente, este campo se ha limitado bastante a un grupo demográfico particular de la población, y la investigación que surge refleja los valores de esas personas, dice Katherine Heller, profesora asistente en la Universidad de Duke y copresidenta del comité de diversidad. Lo que queremos a largo plazo es un lugar más inclusivo para dar forma a la dirección futura de la IA. Todavía hay un largo camino por recorrer.

Sí, todavía hay un largo camino por recorrer. Pero el lunes, mientras la gente hacía fila para agradecer a Kidd por su charla, me permití sentir esperanza.

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