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  1. en.wikipedia.org › wiki › Timnit_GebruTimnit Gebru - Wikipedia

    Timnit Gebru (Amharic and Tigrinya: ትምኒት ገብሩ; 1982/1983) is an Eritrean Ethiopian-born computer scientist who works in the fields of artificial intelligence (AI), algorithmic bias and data mining. She is an advocate for diversity in technology and co-founder of Black in AI, a community of Black researchers working in AI.

  2. 4 de dez. de 2020 · 4 dezembro 2020. Getty Images. Gebru é pesquisadora na área de inteligência artificial. Centenas de funcionários do Google assinaram uma carta em apoio à pesquisadora da área de inteligência...

  3. 4 de dez. de 2020 · Timnit Gebru, co-lead of Google's ethical AI team, was forced out after challenging the company's large language models. The paper she coauthored highlighted the environmental, financial, and social costs of these AI systems.

    • Karen Hao
  4. Timnit Gebru is the founder and executive director of the Distributed Artificial Intelligence Research Institute (DAIR). Prior to that she was fired by Google in December 2020 for raising issues of discrimination in the workplace, where she was serving as co-lead of the Ethical AI research team.

  5. Proceedings of the 2020 conference on fairness, accountability, and …. , 2020. 704. 2020. Using deep learning and Google Street View to estimate the demographic makeup of neighborhoods across the United States. T Gebru, J Krause, Y Wang, D Chen, J Deng, EL Aiden, L Fei-Fei. Proceedings of the National Academy of Sciences 114 (50), 13108-13113.

  6. Timnit Gebru (Adis Abeba, Etiópia, n. 1982/1983 [1]) é uma cientista de computação que trabalha com polarização algorítmica, mineração de dados e ética para a inteligência artificial. [2] Neste âmbito, trabalhou na Microsoft e co-liderou o departamento de Ética para Inteligência Artificial da Google, até dezembro de 2020.

  7. 5 de dez. de 2020 · Gebru é uma pesquisadora respeitada no campo da ética no uso da Inteligência Artificial. Ela é bem conhecida por seu trabalho sobre preconceito racial em tecnologia e por sua crítica a sistemas de reconhecimento facial que não reconhecem rostos negros, porque são calibrados para os rostos de brancos.