Toju Duke

Perché le organizzazioni collaborano con Toju Duke

• Dieci anni di esperienza in Google, di cui tre dedicati alla gestione di programmi di IA responsabile all’interno dei team di prodotto e di ricerca su modelli su larga scala. Il framework che insegna è lo stesso che ha gestito.
• Un framework strutturato e pubblicato sull’IA responsabile che copre equità, trasparenza, sicurezza, privacy e robustezza lungo l’intero ciclo di vita del machine learning, a disposizione dei team dirigenziali come punto di riferimento condiviso.
• Credibilità degli operatori sulle domande effettivamente poste nei forum: come implementare l’IA a ritmo sostenuto senza esporsi a rischi normativi, reputazionali o relativi ai diritti umani.
• Indipendente da qualsiasi piattaforma o fornitore di modelli. Non avendo alcun prodotto da vendere, i suoi consigli in materia di governance e implementazione rispondono esclusivamente all’organizzazione che li richiede.

Punti salienti della biografia

• Autrice di *Building Responsible AI Algorithms* (Apress, 2023), un quadro strutturato per garantire equità, trasparenza, sicurezza, privacy e robustezza lungo l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico.
• Coautrice, insieme al Prof. Paolo Giudici, di *Responsible AI in Practice* (Apress/Springer Nature).
• Dieci anni presso Google. Negli ultimi tre anni ha ricoperto il ruolo di responsabile del programma Responsible AI, collaborando con i team di prodotto e di ricerca su modelli su larga scala.
• Fondatrice e CEO di Diverse AI, un’organizzazione di interesse comunitario che gestisce programmi di formazione e ricerca per gruppi sottorappresentati nel settore dell’IA, tra cui un progetto volto a creare un set di dati che documenti le culture delle comunità prive di accesso a Internet.
• Collabora con diversi media, tra cui BBC One Sunday Morning Live, Sky News, Al Jazeera, CGTN America, El País, La Vanguardia e Sifted.

Biografia

La maggior parte delle organizzazioni dispone ormai di una politica sull’IA. Pochissime, però, dispongono dei meccanismi operativi per renderla effettiva. Toju Duke ha dedicato gli ultimi tre anni della sua carriera decennale presso Google proprio alla creazione di tali meccanismi, in qualità di responsabile del programma “Responsible AI”, collaborando con i team di prodotto e di ricerca su modelli su larga scala.

Da quel lavoro è nato *Building Responsible AI Algorithms*, pubblicato da Apress nel 2023. Il libro porta l’IA responsabile fuori dai documenti di principio e la inserisce nel ciclo di vita dell’apprendimento automatico: come definire un problema, verificare i dati, valutare l’equità, documentare un modello e decidere se rilasciarlo. Un secondo volume, *Responsible AI in Practice*, scritto in collaborazione con il prof. Paolo Giudici, estende il quadro di riferimento alla regolamentazione, alle tassonomie dei rischi e alla valutazione.

Fornisce consulenza a consigli di amministrazione e team esecutivi in materia di governance, preparazione all’IA e implementazione, e fa parte del comitato di programma della Conferenza AAAI/ACM su IA, Etica e Società. Attraverso Diverse AI, l’organizzazione di interesse comunitario da lei fondata, gestisce programmi di formazione e ricerca per gruppi sottorappresentati nel settore, tra cui un progetto volto a creare un set di dati che documenti le culture delle comunità escluse da Internet. La governance e l’inclusione sono la stessa questione vista da due lati del modello.

Interviene e scrive per testate autorevoli, tra cui BBC One Sunday Morning Live, Sky News, Al Jazeera, CGTN America, El País, La Vanguardia e Sifted. Per un consiglio di amministrazione che sta valutando come gestire un programma di IA che non comprende appieno, lei apporta la rara combinazione di esperienza operativa all’interno di un team che lavora su modelli all’avanguardia e un quadro di riferimento pubblicato attorno al quale organizzare il dibattito.

Argomenti principali delle conferenze

• Quadri di riferimento e governance per un’IA responsabile
• Etica e responsabilità nell’IA
• Rischi e supervisione dell’IA generativa
• Regolamentazione e politiche in materia di IA
• Equità, pregiudizi e inclusione nei sistemi di IA
• Diversità nei talenti e nella progettazione dell’IA
• Attuazione dei principi dell’IA nell’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico

Ideale per

• Consigli di amministrazione e comitati esecutivi che commissionano o gestiscono programmi di IA
• Responsabili dell’IA, CTO, CIO e responsabili dei dati impegnati nella creazione di modelli operativi di IA responsabile
• Responsabili dei settori rischio, audit, affari legali e conformità che traducono la normativa sull’IA in misure di controllo
• Responsabili della diversità, dell’equità e dell’inclusione (DEI) e delle risorse umane che si occupano di inclusione nelle organizzazioni tecniche

Risultati per il pubblico

• Un vocabolario operativo per l’IA responsabile basato su un quadro di riferimento pubblicato piuttosto che sul marketing dei fornitori.
• Una visione chiara di dove si colloca effettivamente il rischio legato all’IA nel ciclo di vita dell’apprendimento automatico, dalla definizione del problema fino all’implementazione.
• Un modello di riferimento per tradurre i principi dell’IA in processi di revisione, documentazione e strutture di responsabilità.
• Una comprensione più approfondita di come la regolamentazione, l’equità e le considerazioni relative ai diritti umani si intrecciano per le organizzazioni che implementano modelli su larga scala.