"היעד: דמוקרטיזציה של AI"

"השלב הבא בהתפתחות של בינה מלאכותית יוצרת הוא להפוך אותה לנגיש לכולם, בבית ובמשרד. אנחנו עדיין לא נמצאים בשלב הזה, של דמוקרטיזציה של AI, אבל הוא יגיע, כי הוא צריך להגיע: המשמעות העמוקה, האמתית של ביזור ופיזור היכולות של AI, היא יותר מידע ויותר תובנות, אבל רק על בסיס נתוני אמת – וזה לא קורה תמיד. אנו עובדים על בינה מלאכותית אחראית, אבל אין 100% ערובה. אנו שואפים ומנסים להגיע לאפס הזיות והמצאות", כך אמרה ד"ר שרי מרקוס, מנהלת המדע היישומי ביחידת שירותי הבינה המלאכותית היוצרת ב-AWS.

ד"ר מרקוס התראיינה לאנשים ומחשבים במסגרת כנס re:Invent, שנערך באחרונה בלאס וגאס. לאורך הקריירה שלה, עבדה ד"ר מרקוס תמיד על יישום AI וניתוח מערכי נתונים גדולים. החיים המקצועיים של מדענית הנתונים וה-AI היו מגוונים: "עם סיום הדוקטורט במתמטיקה ב-MIT", סיפרה, "לא רציתי להיות פרופסור מרצה למתמטיקה. לנגד עיניי ראיתי שני מסלולי קריירה אפשריים מחוץ לאקדמיה: וול סטריט או הממשל הפדרלי. בחרתי באפשרות השנייה". מרקוס הייתה "קצינה טכנית" בסוכנות הביון המרכזית, CIA, ועסקה בניתוח נתונים בקנה מידה גדול (ביג דאטה) בסוכנות, והובילה בקהילת המודיעין ובפנטגון שורה של "פתרונות ניתוח מדרגיים מוצלחים ביותר לתמיכה במשימות מודיעין לאומיות". היא לא ציינה זאת, אולם על עבודתה שם, קיבלה ד"ר מרקוס את מדליית המצוינות הטכנית מסוכנות הביון. היא עבדה גם בסוכנויות ביון אחרות, בהן כחברה במועצה המדעית ב-NCTC, המרכז הלאומי ללוחמה בטרור שבמשרד מנהל המודיעין הלאומי. "כיום", אמרה, "אנו עושים מבחנים רבים למודלי AI בארגונים ממגזרים שונים. לרבים מהם לקח זמן עד שהם הצליחו לפתח מודל להערכת מודלים. AWS עובדת מהר יותר ממה שחוויתי כשעבדתי בממשל".

"הצטרפתי לאמזון ב-2020, כראשת תחום ניתוח נתונים ותובנות עבור יחידת הפרסום, Amazon Advertisings", ציינה ד"ר מרקוס, "לאחר מכן עמדתי בראש מעבדת למידת מכונה יישומית בחברה". כיום, אמרה, "אני עומדת בראש צוות שבונה את הדור הבא של מודלים של בינה מלאכותית יוצרת ב-Amazon Bedrock. זהו שירות, מנוהל במלואו, המציע מבחר של מודלי בסיס (FMs) בעלי ביצועים גבוהים, מחברות AI ומאמזון – באמצעות API יחיד. השירות מציע מגוון יכולות לארגונים לבנות יישומי GenAI – עם אבטחת מידע, הגנת פרטיות ובינה מלאכותית אחראית". לצד זאת, היא הייתה מעורבת בכמה פרויקטים חשובים, בהם – מודל שפה גדול (LLM), שמפעיל תרחישי שימוש בהתאמה אישית. עוד היא משמשת כיועצת AI/ML לחברות במרכז החדשנות של החברה לתחום.

"לקוחות ארגוניים השתמשו באופן היסטורי ב-RAG (ר"תRetrieval Augmented Generation) כדי לענות על שאלות, והטכנולוגיה הזו מתפתחת. פתרון מסוג RAG משלב את המידע הארגוני בהקשר, שמעובד במודל ה-GenAI ומבטיח שהתשובות שהתקבלו יהיו רלוונטיות לארגון", ציינה.

לאחר שנים של ניתוח ביג דאטה עבור סוכנויות מודיעין, ד"ר מרקוס עברה למגזר הפרטי, הקימה חברה ושימשה CTO בשלוש חברות. אז עברה לקרדיט סוויס (Credit Suisse), שם הייתה מנהלת תחום ניתוח ביג דאטה. תפקיד זהה היא עשתה לאחר מכן במילניום (Millennium Partners). בקרן ההשקעות, המנהלת נכסים בהיקף של יותר מ-70 מיליארד דולרים, היא הובילה את הפיתוח, האינטגרציה וההגירה לענן הציבורי של AWS.

לפני שעברה לענקית הענן, ד"ר מרקוס עמדה בראש מעבדות הבינה המלאכותית של בלקרוק (Blackrock) והובילה את תחום מדעי הנתונים בחברת ההשקעות, מהגדולות בעולם, שיש לה נכסים מנוהלים בהיקף של כ-6.96 טריליון דולרים.

"משקיעים במניעת הטיות של מודלים"

לדבריה, "תחומי הגיוון וההכלה הם חיוניים בכל ארגון. ניתן לראות את ההטיה של המודלים כעוד סיבה למה הגיוון וההכלה חשובים: אסור שהמודל יאמר על גבר שהוא משכיל, ועל האישה, שהיא יפה. אנחנו משקיעים רבות בהטיית נגד". כך, אמרה ד"ר מרקוס, "אני מכירה בכך שהדרכים לתפקידי ניהול לא תמיד באים בקלות עבור נשים. כשאני מביטה לאחור על חיי המקצועיים, אני מזהה שלוש התנהגויות בולטות שתרמו לי להצלחה: מעורבות ודיבור בישיבות ההנהלה בארגון, כדי לקחת בסופן על עצמי משימות בולטות; להיטות ללמוד מיומנויות חדשות; ורישות חברתי, נטוורקינג. אני תמיד אומרת לנשים: 'מצאו את קולכן והשמיעו אותו. הרבה נשים לא מדברות, בזמן שגברים מרימים ידיים הרבה פעמים ומנצלים הזדמנויות. בנוסף, היו פשוט סקרניות, למדו ושאלו הרבה שאלות. ולגבי הנטוורקינג – נסו למצוא אדם שמעניין לדבר איתו וללמוד ממנו משהו ועשו זאת לפחות פעם בשבוע. תמיד אפשר למצוא מישהו.י ללמוד ממנו.ה. אני מאמינה שטיפוח סביבה של הקשבה פעילה והכלה הוא חיוני בכל ארגון. כל מה שנדרש הוא להפנות את הזרקורים לא.נשים אחרים, כדי לתת גם להם.ן הזדמנויות. כאישה, אני רואה צעירות רבות שרואות בי מודל להערכה ולחיקוי – וזה מסב לי גאווה וסיפוק".

"חשוב לוודא שאתה מוצא משהו שאתה באמת אוהב לעשות", סיכמה ד"ר מרקוס. "היכולת להתעורר כל בוקר ולהתרגש ממה שאתה עושה – היא היסוד לקריירה מצליחה".