# Тимнит Гебру о запуске DAIR: как построить независимую науку вне Кремниевой долины

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=wMmGZYVgM40
Канал: The TWIML AI Podcast
Опубликовано: 18.04.2022

---

В новом выпуске **The TWIML AI Podcast** ведущий Сэм Черрингтон беседует с **Тимнит Гебру (Timnit Gebru)**, одной из самых влиятельных исследовательниц в области этики ИИ. После резонансного увольнения из Google в 2020 году Гебру основала собственный независимый институт **DAIR (Distributed AI Research)**, призванный пересмотреть основы того, как проводятся научные исследования и кто должен быть их бенефициаром.

## ✊ От «резигнации» к независимости: история создания DAIR
[[JUMP:00:28]]

Тимнит Гебру описывает свой уход из Google термином «резигнация» (от англ. *resignated* — принудительно уволенный под видом отставки) [03:36]. По словам исследовательницы, конфликт начался с подготовки научной статьи об опасностях больших языковых моделей (LLM) — работы, которую руководство Google пыталось цензурировать. 

События развивались на фоне личного стресса Гебру, связанного с пандемией и войной в Эфиопии, а также масштабной кампании травли в даркнете со стороны анонимных хейтеров [06:46]. Столкнувшись с невозможностью продолжать критическую работу внутри корпорации, Гебру пришла к выводу о необходимости создания альтернативной структуры.

Так появился институт **DAIR (Distributed AI Research)**. Его ключевые особенности:

*   **Распределенность:** Тимнит Гебру подчеркивает, что институт не требует от сотрудников переезда в Кремниевую долину [10:31]. Это позволяет сохранять таланты в их родных регионах (например, в Африке) и избегать «утечки мозгов».
*   **Междисциплинарность:** В команду вошли не только инженеры, но и социологи (например, Алекс Ханна), что позволяет анализировать ИИ как социотехническую систему [09:38].
*   **Отказ от эксплуатации:** Гебру утверждает, что традиционные исследования часто используют уязвимые группы населения (заключенных, низкооплачиваемых разметчиков данных) как «субъектов», не давая им взамен ни ресурсов, ни признания [12:29]. DAIR стремится изменить эту парадигму.

## 🏗️ Проблема стимулов и «пирамида» в академии
[[JUMP:18:24]]

Одной из главных тем беседы стали институциональные барьеры, мешающие этичному развитию ИИ. По мнению Тимнит Гебру, ни современная индустрия, ни академическая среда не создают условий для по-настоящему честной работы:

1.  **Академия как «схема Понци»:** Гебру сравнивает положение аспирантов с положением студентов-атлетов [19:33]. За зарплату около $36 000 в год они полностью зависят от своих кураторов. Если исследование молодого ученого противоречит интересам грантодателя или карьере профессора, он рискует потерять визу и рекомендации [20:11].
2.  **Иерархия знаний:** В компьютерных науках существует негласная иерархия, где разработка алгоритмов считается «высшим» знанием, а сбор и очистка данных — «второсортной» работой [39:54]. Это мешает уделять должное внимание качеству датасетов.
3.  **Корпоративный «фиговый листок»:** Этика в крупных техгигантах, как утверждает Гебру (цитируя своего коллегу Мэг Митчелл), часто служит лишь прикрытием для борьбы против государственного регулирования [29:26]. Компании хвастаются сотнями публикаций по этике, одновременно подавляя критические исследования внутри своих стен [30:19].

## 🌍 Альтернативные модели и сопротивление «техноколониализму»
[[JUMP:31:53]]

Тимнит Гебру противопоставляет DAIR таким организациям, как **OpenAI**. Она вспоминает анонс OpenAI в 2015 году как проект «белых мужчин-бро», обещающих спасти человечество, не привлекая к обсуждению само человечество [32:56]. 

Вместо этого основательница DAIR ориентируется на grassroots-движения и примеры «цифрового суверенитета»:

*   **Masakhane:** Сеть исследователей, работающих над инструментами обработки естественного языка (NLP) для африканских языков [34:18].
*   **Кейс народа маори:** В Новой Зеландии сообщество маори отказалось лицензировать свои языковые данные американской компании, назвав это «последним фронтиром колонизации» [35:38]. Они настаивают на том, что данные должны приносить пользу в первую очередь самому сообществу-носителю.
*   **Mijente:** Организация, борющаяся против использования технологий для слежки на границах [36:28].

## 🧪 Текущие проекты DAIR и борьба за финансирование
[[JUMP:48:14]]

Несмотря на статус независимого института, вопрос денег остается острым. Первоначальное финансирование DAIR получила от фондов Макартуров, Форда, Рокфеллера и других [47:07]. Однако Гебру выражает опасение: мир некоммерческих организаций зависим от «богатства, созданного неравенством», и часто деньги поступают от тех же людей, чье влияние она критикует (Эрик Шмидт, Марк Цукерберг) [48:40].

На данный момент в DAIR ведутся следующие исследования:

*   **Пространственный апартеид в ЮАР:** Использование спутниковых снимков и компьютерного зрения для анализа того, как историческая сегментация жилых зон сохраняется и сегодня [50:35]. Проектом руководит Раша Седра, выросшая в одном из таких «тауншипов».
*   **Data Voids (информационные пустоты):** Исследование того, как отсутствие определенных сообществ на цифровых картах (например, фавел в Бразилии в Google Maps) делает их невидимыми для экономики и государства [53:05].

Завершая разговор, Тимнит Гебру подчеркивает, что её оптимизм — это «намеренная дисциплина». По её мнению, верить в возможность перемен необходимо, иначе альтернативой становится лишь депрессия перед лицом климатических и технологических угроз [45:49].