# Ирина Кофман: как строить ИИ-продукты для миллиардов пользователей

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=e_Cq0OvO384
Канал: Startup Grind
Опубликовано: 03.03.2020

---

## Путь к созданию ответственного ИИ: опыт Ирины Кофман в Google и Facebook
[[JUMP:00:01]]

Карьера Ирины Кофман — это путь от ребенка-беженца из Украины до руководителя (Director) в подразделении искусственного интеллекта Facebook. Не будучи инженером или исследователем по образованию, Кофман построила карьеру, опираясь на навыки управления проектами, структурирования команд и создания операционных процессов, которые позволяют техническим специалистам эффективно внедрять инновации в масштабах глобальных корпораций.

### От «управления родителями» к управлению AI-командами
[[JUMP:01:21]]

Детский опыт Кофман, связанный с частыми походами в RadioShack, где она, будучи пятилетней девочкой, планировала бюджет и распределяла задачи по сборке электроники между членами семьи, заложил фундамент её профессиональных качеств. По словам Кофман, этот навык — планирование, распределение ролей и контроль за сроками — стал основой её работы в качестве технического программного менеджера (TPM).

Её карьерный путь включает почти 12 лет работы в Google, где она участвовала в создании команды, занимавшейся развитием ИИ. В начале этого пути компания работала практически как стартап, несмотря на статус гиганта, что потребовало от Кофман создания:

*   Операционной структуры для инженеров, способствующей инновациям и открытым исследованиям.
*   Программы AI Residency для привлечения талантов и их обучения под руководством опытных исследователей.
*   Одного из первых крупных проектов — релиза фреймворка машинного обучения TensorFlow.
*   Команды по вопросам этики и справедливости в машинном обучении (ML Fairness), занимавшейся публикацией принципов ответственной разработки ИИ.

### Масштабирование ИИ в Facebook
[[JUMP:06:12]]

Сегодня деятельность Кофман в Facebook сосредоточена на интеграции ИИ во все продукты компании. Искусственный интеллект используется для управления лентой новостей и ранжирования рекламы, обеспечивая релевантный контент для более чем 2,7 млрд пользователей ежемесячно.

Кофман выделяет несколько ключевых направлений применения ИИ, имеющих как практическую пользу, так и социальный эффект:

1.  **Глобальное общение:** Технологии нейронного машинного перевода обеспечивают более 6 млрд переводов в день, позволяя преодолевать языковые барьеры.
2.  **Доступность:** Компьютерное зрение помогает слабовидящим пользователям «видеть» контент изображений через описание объектов.
3.  **Социальное благополучие:** ИИ помогает находить доноров крови, соединяя их с теми, кто нуждается в помощи; в программе уже зарегистрировано более 50 млн человек.
4.  **Безопасность и целостность (Integrity):** Инструменты ИИ для анализа контента ежедневно блокируют и удаляют около 1 млн аккаунтов, нарушающих правила платформы (спам, порнография, травля).
5.  **Аппаратные решения:** Портативные устройства для видеосвязи Facebook Portal используют локальные модели компьютерного зрения, позволяя камере следить за пользователем, что, по словам Кофман, критически важно для общения людей с ограниченными возможностями.
6.  **VR-технологии:** В рамках работы над Oculus компания развивает интерактивное взаимодействие без использования контроллеров.

### Ответственная разработка и сотрудничество с академией
[[JUMP:10:06]]

Одной из главных задач Кофман называет ответственное создание ИИ. Она подчеркивает, что этот вопрос стоит в центре всей деятельности компании, стремящейся к справедливому и равному отношению к пользователям.

Ключевые принципы работы, которые Кофман выделяет как необходимые для успеха:

*   **Коллаборация с академическим сообществом:** Ярким примером стал проект Fast MRI, реализованный совместно с NYU School of Medicine, целью которого было ускорение процесса МРТ-сканирования в 10 раз. Все полученные данные были опубликованы, чтобы стимулировать дальнейшие исследования в отрасли.
*   **Борьба с дезинформацией:** В рамках инициативы Deepfake Detection Challenge компания объединила усилия с BBC, New York Times, академическими и гражданскими организациями для создания крупнейшего в индустрии набора данных для поиска манипулированного медиаконтента.
*   **Использование данных:** Процессы принятия решений внутри компании строятся на базе данных: от формирования идей до установки правильных метрик (и «контр-метрик») для оценки эффективности продуктов.