Toju Duke

Hvorfor virksomheder samarbejder med Toju Duke

• Ti år hos Google, heraf tre år med at lede Responsible AI-programmer på tværs af produkt- og forskningsteams, der arbejder med store modeller. Den ramme, hun underviser i, er den samme, som hun selv har stået for.
• En offentliggjort, struktureret ramme for ansvarlig AI, der dækker retfærdighed, gennemsigtighed, sikkerhed, privatlivsbeskyttelse og robusthed gennem hele ML-livscyklussen, og som er tilgængelig for ledelsesteam som et fælles referencepunkt.
• Operatørernes troværdighed på de spørgsmålstavler, der rent faktisk stilles: Hvordan implementerer vi AI i et hurtigt tempo uden at udsætte os for risici i forbindelse med regulering, omdømme eller menneskerettigheder?
• Uafhængig af enhver platform eller modeludbyder. Da hun ikke har noget produkt at sælge, er hendes rådgivning om styring og implementering udelukkende rettet mod den organisation, der køber den.

Højdepunkter i biografien

• Forfatter til *Building Responsible AI Algorithms* (Apress, 2023), en struktureret ramme for retfærdighed, gennemsigtighed, sikkerhed, privatlivsbeskyttelse og robusthed gennem hele maskinlæringslivscyklussen.
• Medforfatter sammen med professor Paolo Giudici til *Responsible AI in Practice* (Apress/Springer Nature).
• Ti år hos Google. De sidste tre år som programleder for ansvarlig AI, hvor hun arbejdede på tværs af produkt- og forskningsteams med store modeller.
• Grundlægger og CEO af Diverse AI, en almennyttig organisation, der driver uddannelses- og forskningsprogrammer for grupper, der er underrepræsenteret inden for AI, herunder et projekt til opbygning af et datasæt, der dokumenterer kulturerne i samfund uden internetadgang.
• Medieoptræden bl.a. i BBC One Sunday Morning Live, Sky News, Al Jazeera, CGTN America, El País, La Vanguardia og Sifted.

Biografi

De fleste organisationer har i dag en AI-politik. Meget få har de operationelle mekanismer til at omsætte den til praksis. Toju Duke brugte de sidste tre år af sin tiårige karriere hos Google på netop at opbygge disse mekanismer som programleder for ansvarlig AI, hvor han arbejdede på tværs af produkt- og forskningsteams med store modeller.

Dette arbejde mundede ud i bogen *Building Responsible AI Algorithms*, udgivet af Apress i 2023. Bogen flytter ansvarlig AI ud af principdokumenterne og ind i maskinlæringens livscyklus: hvordan man definerer et problem, reviderer data, vurderer retfærdighed, dokumenterer en model og beslutter, om den skal implementeres. Et andet bind, *Responsible AI in Practice*, skrevet i samarbejde med professor Paolo Giudici, udvider rammen til at omfatte regulering, risikotaksonomier og vurdering.

Hun rådgiver bestyrelser og ledelsesteam om styring, AI-parathed og implementering og sidder i programudvalget for AAAI/ACM-konferencen om AI, etik og samfund. Gennem Diverse AI, den almennyttige organisation, hun har grundlagt, driver hun uddannelses- og forskningsprogrammer for grupper, der er underrepræsenterede inden for feltet, herunder et projekt, der skal opbygge et datasæt, der dokumenterer kulturerne i de samfund, som internettet har udelukket. Styring og inklusion er det samme spørgsmål set fra to sider af modellen.

Hun holder foredrag og skriver for seriøse medier, herunder BBC One Sunday Morning Live, Sky News, Al Jazeera, CGTN America, El País, La Vanguardia og Sifted. For en bestyrelse, der overvejer, hvordan man skal styre et AI-program, som den ikke fuldt ud forstår, bidrager hun med den sjældne kombination af praktisk erfaring fra et team, der arbejder med banebrydende modeller, og et offentliggjort rammeværk, som kan danne grundlag for diskussionen.

Vigtigste foredragstemaer

• Rammer for ansvarlig AI og styring
• AI-etik og ansvarlighed
• Risici og tilsyn i forbindelse med generativ AI
• AI-regulering og -politik
• Retfærdighed, bias og inklusion i AI-systemer
• Mangfoldighed i AI-talenter og -design
• Implementering af AI-principper gennem hele maskinlæringscyklussen

Ideel til

• Bestyrelser og ledelsesudvalg, der iværksætter eller styrer AI-programmer
• AI-chefer, CTO'er, CIO'er og dataansvarlige, der udvikler ansvarlige driftsmodeller for AI
• Ledere inden for risiko, revision, jura og compliance, der omsætter AI-regulering til kontrolforanstaltninger
• DEI- og personaleansvarlige, der arbejder med inklusion i tekniske organisationer

Resultater for målgruppen

• Et arbejdsordforråd for ansvarlig AI, der er baseret på en offentliggjort ramme snarere end leverandørers markedsføring.
• Et overblik over, hvor AI-risikoen faktisk ligger i maskinlæringens livscyklus, fra problemdefinition til implementering.
• En referencemodel til at omsætte AI-principper til gennemgangsprocesser, dokumentation og ansvarsstrukturer.
• En klarere forståelse af, hvordan regulering, retfærdighed og menneskerettighedshensyn krydser hinanden for organisationer, der implementerer store modeller.