Ученый-исследователь Кевин Макки рассказывает, как его ранняя любовь к научной фантастике и социальной психологии вдохновила его карьеру и как он помогает продвигать исследования в области «квир-справедливости», поддерживает сотрудничество человека и искусственного интеллекта и изучает влияние искусственного интеллекта на сообщество ЛГБТК+.

Как вы впервые заинтересовались ИИ?

Признаки были ясны с самого начала. Я всегда любил научную фантастику. Я не могу сказать вам, сколько раз я читал и перечитывал книгу Айзека Азимова. Я робот как ребенок. Эти рассказы исследуют психологию вымышленных роботов Азимова, часто используя их в качестве зеркала для раскрытия информации о человеческом разуме. Я был полностью очарован.

Неудивительно, что я рано заинтересовался психологической наукой. В начальной школе я часто пробовал проводить контролируемые психологические эксперименты для своих научных проектов. Оглядываясь назад, я не уверен, насколько успешными были эти эксперименты, но они привели меня к изучению психологии и нейробиологии, а затем, в конечном итоге, к DeepMind.

Что самое лучшее в вашей работе?

Каждый в DeepMind работает над абсурдно разнообразными проектами. Большая часть нашей работы ведется снизу вверх, поэтому DeepMinders часто приглашают к сотрудничеству над интересными проектами со всей организации.

Мои текущие проекты охватывают традиционные методы машинного обучения и подходы социальных наук; исследования совместного ИИ и социальных последствий развития ИИ; и сотрудничество с инженерами, математиками и специалистами по этике.

Участвуете ли вы в каких-либо группах DeepMind?

Я являюсь одним из руководителей QueerMinds, нашей ресурсной группы для сотрудников и союзников ЛГБТК+. Когда я присоединился к DeepMind в 2017 году, у нас не было формального сообщества или официального пространства для таких личностей, как моя. Со временем я понял, что, будучи странным человеком, я могу помочь создать эту видимость и способствовать развитию этого сообщества для других в DeepMind.

В наши дни QueerMinds чувствует себя оживленно, с регулярными встречами в социальных сетях, беседами внешних исследователей и авторов, а также групповыми поездками, включая недавнюю к новым гомосексуалистам. Квир Британия, новый странный музей рядом с нашим офисом в Кингс-Кросс. С тех пор, как я вошел в эту роль, я ни разу об этом не пожалел. Для меня было огромной радостью – и постоянным опытом обучения – создать пространство для странных людей в сообществе DeepMind.

Что вы думаете о работе дома или в офисе?

Я предпочитаю работать в офисе. Очень приятно каждый день видеть своих товарищей по команде и случайных людей из DeepMinder. В социальной психологии и социологии они известны как «слабые связи», и они определенно приносят мне много счастья.

В исследованиях я обнаружил, что многие прорывы происходят в результате спонтанных разговоров и незапланированных моментов: никогда не знаешь, откуда придет следующая идея или сотрудничество. Простого разговора о текущей задаче с товарищем по команде за чашкой кофе часто бывает достаточно, чтобы вызвать момент «лампочки».

Какое положительное влияние, по вашему мнению, DeepMind может оказать на мир?

Когда мы говорим о наших целях как организации, мы часто строим разговор вокруг мотивации «развития науки и принесения пользы человечеству». Удивительно быть в команде, приверженной этим целям. Я думаю, что в работе над ними у нас есть реальный шанс включить в работу группы, которые исторически были исключены из научной работы. Если мы вовлечем маргинализированные сообщества в процесс определения повестки дня нашей работы, какие исследовательские вопросы и приоритеты мы установим?

Искусственный интеллект и машинное обучение могут изменить ситуацию, даже в незначительной степени. Моя сестра — логопед, которая работает с подростками, помогая им развивать голос и общение таким образом, чтобы подтвердить их гендерную идентичность. Недавние достижения в области исследований искусственного интеллекта открывают большие возможности для поддержки ее и других людей, работающих с гей-сообществами. Например, генеративные модели могут помочь транс-пациентам сформировать реалистичные, здоровые цели для голосовых упражнений на терапевтических сеансах.

Какими проектами в своей работе вы больше всего гордитесь?

Это связь между двумя проектами. Во-первых, статья, над которой я работал, о ‘странная справедливость», где мы выступали за дополнительные исследования, чтобы понять влияние искусственного интеллекта на сообщества ЛГБТК+. Развитие ИИ создает как новые возможности, так и серьезные риски для квир-людей. Тем не менее, большая часть работ, направленных на измерение и исправление алгоритмической предвзятости – то, что ученые в области искусственного интеллекта называют исследованием «алгоритмической справедливости», – имеет тенденцию упускать из виду сообщества ЛГБТК+. Мои соавторы и я рассмотрели потенциальные перспективы и опасения в таких областях, как конфиденциальность, цензура и психическое здоровье.

Во-вторых, это текущий проект по совместному искусственному интеллекту, о котором мы поговорим в эпизоде ​​подкаста. Лучше вместе. Люди на самом деле довольно хорошо умеют сотрудничать друг с другом, даже несмотря на стимулы или мотивацию действовать эгоистично.

В социальной психологии одна популярная модель человеческого альтруизма утверждает, что люди обращают внимание не только на наши собственные цели и результаты, но также на цели и результаты тех, кто нас окружает, особенно тех, с кем у нас близкие отношения, например, друзей и семьи. Если я готовлю обед для друга и себя, я, вероятно, пропущу магазин сэндвичей, который мне нравится, но он ненавидит. Вместо этого я, скорее всего, найду того, кто понравится нам обоим, потому что меня волнует его счастье и награды. Такое «распределение вознаграждения» является ключом к человеческому альтруизму и, возможно, к нашим близким отношениям.

Черпая вдохновение из этого модель распределения вознаграждениймои соавторы и я разработали кооперативные агенты ИИ, с которыми люди могут взаимодействовать. С ними действительно весело играть. В качестве вишенки на торте — одна из игр, в которых мы учились. сотрудничество человека и искусственного интеллекта на самом деле это игра моих друзей и моя любимая игра вне работы: Переварено!

Что люди могут о вас не знать?

Я заядлый серфер. Я вырос в Калифорнии, поэтому после переезда в Лондон меня немного беспокоили перспективы серфинга. Оказывается, это быстрый прыжок в Португалию и Испанию, где потрясающие волны. Некоторые из моих друзей даже клянутся, что серфинг в Корнуолле первоклассный! Мы стараемся совершать поездку каждые несколько месяцев, на длинные выходные или на целую неделю на пляже.

Есть какой-нибудь совет для себя в прошлом?

Не бойтесь совершать большие прыжки! До прихода в DeepMind вся моя жизнь – карьера, семья и друзья – протекала в США. Переезд в Великобританию показался мне немного пугающим. Спустя пять лет я могу с уверенностью сказать, что переезд в Лондон был одним из лучших решений, которые я когда-либо принимал.

Узнайте больше об исследованиях в DeepMind и найдите открытые вакансии уже сегодня.