AIヒーロー | フェイフェイ・リーのGoogle退社秘話

スタンフォード大学人工知能研究所の公式ツイッターによると、11月20日、フェイフェイ・リー氏がスタンフォード大学人工知能研究所所長を退任し、深層学習と自然言語処理の第一人者であるスタンフォード大学のクリス・マニング教授が後任に就任する。フェイフェイ・リーは、引き続きスタンフォードビジョン＆ラーニング研究所（SVL）の所長、および新設されたスタンフォード人間中心人工知能研究所の共同所長を務めます。

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Wiredのウェブサイトは最近、人工知能分野の大物であるフェイフェイ・リー氏が、人工知能を人類にもっと役立てるために歩んだ道のりを詳述した記事を掲載した。誰もが知っているように、人工知能には非常に厄介な問題があります。それは、その作成者の偏見が人工知能の将来にハードコードされており、多くの隠れた危険をもたらすということです。Fei-Fei Li は、この問題を解決しようとしています。

「AIを人類に利益をもたらすものにするために行動を起こす必要がある」

昨年6月、フェイフェイ・リーは「人工知能 ― 大いなる力には大いなる責任が伴う」と題する米国議会の公聴会に出席した。李菲菲氏は会議に出席した唯一の女性であり、人工知能の分野で画期的な成果を上げた唯一の人物であった。コンピューターが画像を認識するのに役立つデータベースである ImageNet を作成した研究者として、彼女は人工知能における近年の驚異的な進歩を牽引した数少ない科学者の一人です。

昨年6月、Google Cloudの主任人工知能科学者であったフェイフェイ・リー氏は、スタンフォード大学人工知能研究所の所長の職を退いた。しかし彼女は、女性や有色人種を人工知能の開発者として採用することに重点を置く非営利団体の共同創設者として委員会の前に現れた。

その日、議員が彼女に専門的なアドバイスを求めたのも不思議ではなかった。驚いたのは、彼女のスピーチの内容、つまり彼女が愛した分野がもたらす深刻な脅威についてだった。

技術が発明されると、短期間で革命的な影響を及ぼす可能性があります。 ImageNet のような人工知能ツールの助けを借りて、コンピューターは特定のタスクを処理する方法を学習し、人間よりもはるかに効率的にタスクを実行できます。テクノロジーが高度化するにつれ、データのフィルタリング、分類、分析、そして重要な世界的および社会的問題に関する意思決定に使用されるようになります。これらのツールは何らかの形で 60 年以上前から存在していましたが、過去 10 年間で、人間の人生の軌跡を変えるようなタスクを実行するために使用され始めました。今日、AI は、患者にどのような治療を施すか、誰が生命保険に加入できるか、犯罪者にどのくらいの刑期を宣告するか、どの求職者に面接を行うかなど、さまざまな問題の決定に役立ちます。

もちろん、こうした力は危険ももたらします。アマゾンは、女性の履歴書を除外してしまうことを知ったため、AI採用ソフトウェアを廃止しなければならなかった。 Google の写真認識ソフトウェアが黒人を誤ってゴリラと分類した 2015 年のスキャンダルを覚えていますか?マイクロソフトのAI搭載チャットボットも人種差別的なツイートを投稿した。しかし、これらの問題は説明可能であり、したがって修正可能です。李飛飛氏は、人工知能の技術が急速に導入され、その影響が甚大かつ広範囲に及ぶため、近い将来、是正措置を講じることができなくなる段階に達するだろうと考えている。

フェイフェイ・リーさんは、自分の分野を再調整する必要があると固く信じていたため、昨年6月の公聴会で証言した。ハイテク業界のリーダーたち（そのほとんどは男性）は、人工知能によって推進される将来の技術が人類に実存的な脅威をもたらすだろうと長い間警告してきた。しかしフェイフェイ・リーさんは、そうした懸念は誇張されていると考えている。彼女は、それほど劇的ではないがより重要な問題、つまり人工知能が人々の働き方や生活にどのような影響を与えるかに焦点を当てています。それは確かに人間の経験を変えるだろうが、必ずしも良い方向へ変わるわけではない。 「時間はあるが、今行動を起こさなければならない」とリー氏は語った。AIの設計方法と設計者を根本的に変えることができれば、AI技術は人類にとって変革の力となると彼女は信じている。そうでなければ、その技術は極めて非人道的なものとなるでしょう。

公聴会では、フェイフェイ・リー氏が最後に発言した。 「AI には人工的なものは何もありません。AI は人間によってインスピレーションを受け、人間によって作られ、そして最も重要なことは、人間に影響を与えるということです。AI は私たちが理解し始めたばかりの強力なツールであり、それを理解する大きな責任が私たちにはあります。」

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スタンフォード大学人工知能研究所のセグウェイベースの移動ロボット「JackRabbot 1」

ImageNetの誕生

フェイフェイ・リーは成都で育ち、孤独ではあるが頭が良く、読書が大好きな子供でした。彼女の家族はいつも変わったことをしていました。彼女の家族はペットが好きではなかったのですが、父親が彼女に子犬を買ってくれたのです。知識階級の家庭出身の母親は、彼女に『ジェーン・エア』を読むように勧めた。フェイフェイ・リーが12歳のとき、彼女の父親はニュージャージー州パーシッパニーに引っ越し、彼女と母親は数年間父親に会えませんでした。家族が再会したとき、彼女は16歳でした。フェイフェイ・リーさんは2年以内に通訳として働けるほどの英語力を身につけ、基本的な英語しか話せなかった両親に便利なサービスを提供しました。

彼女は学校でも非常に良い成績を収めました。フェイフェイ・リーの高校時代の数学教師の一人、ボブ・サベラは、彼女が勉強し、アメリカでの新しい生活に適応する上で大いに助けてくれました。パーシッパニー高校には上級微積分学の授業がなかったため、サベラさんは昼休みに李菲菲に教えるための臨時のコースを設計した。サベラ氏とその妻は彼女を家族のように扱い、ディズニーランドに旅行に連れて行ったり、彼女の両親が経営するドライクリーニング店を始めるための資金として2万ドルを貸したりした。 1995年に彼女はプリンストン大学で学ぶための奨学金を獲得した。そこで彼女は、ほぼ毎週末に家に戻り、家族のドライクリーニング店を手伝っていました。

大学時代、フェイフェイ・リーは幅広い分野に興味を持っていました。彼女は物理学を専攻しており、コンピューターサイエンスとエンジニアリングも学んでいます。 2000年、彼女はパサデナのカリフォルニア工科大学で神経科学とコンピューターサイエンスの交差点を研究し、博士号取得を目指し始めました。

一見異なる分野を発見し、結びつける能力を活かして、Fei-Fei Li は ImageNet を考案しました。コンピュータービジョン分野の同僚たちは、コンピューターが画像を認識、解読するのを助けるモデルを構築していましたが、それらのモデルの範囲は限られていました。研究者は、猫を認識するアルゴリズムと犬を認識するアルゴリズムをそれぞれ作成することになるかもしれません。フェイフェイ・リーは、問題はモデルではなくデータにあるのではないかと疑い始めました。彼女は、子どもたちが幼い頃に無数の物体や風景を見て物体を認識することを学ぶのであれば、コンピュータも同じような方法、つまり多種多様な画像とそれらのつながりを分析することで学習できる可能性があると推論した。このコンセプトは、フェイフェイ・リーの偉大な業績の一つ​​です。 「これは世界の視覚的概念全体を整理する方法です」と彼女は言う。

しかし、彼女は、巨大なデータベースにあるあらゆる物体のすべての写真にラベルを付けるという膨大な作業に取り組むことが合理的であることを同僚に納得させることはできなかった。さらに重要なことは、この概念が機能するためには、ラベルが「哺乳類」のような一般的なものから「ホシハジロモグラ」のような非常に具体的なものまで、単純なものから複雑なものへと段階的に変化する必要があるとリー氏は考えている。フェイフェイ・リーは2007年に助教授としてプリンストン大学に戻ったとき、ImageNetのアイデアについて話しましたが、同僚を説得して協力させることはできませんでした。最終的に、コンピューターアーキテクチャを専門とする教授が彼女と協力することに同意しました。

彼女の次の挑戦は、この非常に困難なプロジェクトを完了することです。つまり、多くの人が、決まりきった方法で写真にタグを付ける作業に多くの時間を費やす必要があるということです。フェイフェイ・リーさんはプリンストン大学の学生たちに1時間当たり10ドルを支払って課題の完成を手伝ってもらおうとしたが、それでも進捗は非常に遅かった。すると、ある学生が彼女に、Amazon のクラウドソーシング プラットフォームである Amazon MechanicalTurk について聞いたことがあるかと尋ねました。Amazon MechanicalTurk を使えば、はるかに低いコストで多数の労働者を募集できるそうです。しかし、労働力をプリンストン大学の数人の学生から数万人の目に見えない労働者に拡大することは、課題ももたらすだろう。フェイフェイ・リーは、従業員の潜在的な偏見を考慮する必要がありました。 「ネットワークワーカーとして、彼らの目標は最も簡単な方法でお金を稼ぐことですよね？」と彼女は言う。「100枚の画像からパンダを選ぶように頼めば、クリックして選択するのを止めるものは何もありません。」そこで彼女は、コントロールグループとして使用するために、ゴールデンレトリバーの写真など、特定の画像を埋め込み、追跡した。 Amazon MechanicalTurk の作業員がこれらの画像に正しくラベルを付けることができれば、彼らは誠実に仕事をしているということになります。

2009年、フェイフェイ・リーのチームは、320万枚の画像からなる膨大なデータセットが、幅広く利用できるほど包括的であると判断し、データベースを公開し、関連論文を発表しました。その後、データベース内の画像数は1500万枚に増加しました。当初、このプロジェクトはあまり注目されませんでした。しかし、チームにはアイデアがありました。翌年ヨーロッパで開催されるコンピューター ビジョン コンテストの主催者に連絡し、参加者が Image?Net データベースを使用してアルゴリズムをトレーニングできるようにしてほしいと依頼したのです。こうして、このコンテストは ImageNet 大規模視覚認識チャレンジとなりました。

同時に、フェイフェイ・リーはスタンフォード大学に助教授として着任しました。その後彼女はロボット工学者のシルビオ・サヴァレーゼと結婚した。しかし、彼はミシガン大学で働いており、二人は数千マイルも離れていました。サヴァレス氏は2013年にスタンフォード大学の教員に就任した。

2012年、トロント大学の研究者ジェフリー・ヒントン氏は、フェイフェイ・リー氏のデータベースを使用してディープニューラルネットワークと呼ばれるタイプの人工知能をトレーニングし、ImageNetコンテストに参加しました。彼は、この AI がこれまでのものよりもはるかに正確であることに気づき、最終的にコンテストで優勝しました。 Hinton の ImageNet を活用したニューラル ネットワークがすべてを変えました。 2017 年の最後の ImageNet コンテストでは、画像内のオブジェクトを識別するコンピューターのエラー率が 2012 年の 15% から 3% 未満に低下しました。コンピュータは、少なくともある程度、画像認識において人間よりも優れているようになりました。

ImageNet はディープラーニング技術の飛躍的進歩を促し、自動運転車、顔認識、物体を認識できる携帯電話カメラなどの分野における最近の進歩の基礎を築きました。

ヒントン氏が賞を受賞した直後、リー氏はまだ産休中だったが、自分の分野になぜ女性が少ないのか考え始めた。当時、彼女はこの問題が深刻であると感じていました。業界における男女比の深刻な不均衡が徐々に問題を引き起こすだろうとわかっていたのです。 AI アルゴリズムを構築する科学者の大半は男性であり、男性は同様の経歴を持つ傾向があります。彼らの独特の世界観は、彼らが追求するプロジェクト、さらには彼らが思い描く危険なシナリオにまで浸透しています。人工知能の開発者の多くは、SFの夢を持ち、頭の中に『ターミネーター』や『ブレードランナー』のシーンが詰まった少年たちです。李菲菲は、このようなことを心配するのは何も悪いことではないと信じています。しかし、こうした考え方は、人々が人工知能の潜在的な危険性を十分に認識することを妨げています。

ディープラーニングシステムでは、「バイアス入力を与えるとバイアスが出力される」とリー氏は述べた。AIを動かすアルゴリズムは中立的かもしれないが、そのアルゴリズムの結果を生み出すデータとアプリケーションは中立的ではないことをリー氏は認めた。本当に重要なのは、AI の作成者と、AI を作成した当初の意図です。フェイフェイ・リー氏は米国議会の公聴会で、多様なエンジニア集団がいなければ、人々のローン申請について不公平な判断を下す偏ったアルゴリズムを生み出したり、白人の顔だけでニューラルネットワークを訓練してしまい、黒人の顔には効果的に適用できないモデルを作ってしまう可能性があると証言した。 「20年後にテクノロジー業界に多様性がなく、リーダーや従業員に多様性が欠けていたら、それは世界の終わりだと思う」と彼女は語った。

フェイフェイ・リーは、人工知能の開発を人間の経験の向上に重点を置くことが重要だと感じ始めました。スタンフォード大学での彼女のプロジェクトの1つは、医学部と協力して集中治療室（ICU）に人工知能を導入し、入院による感染症などの問題を減らすことです。このプロジェクトでは、手洗い場を監視し、適切に手を洗うことを忘れた病院職員に警告するカメラシステムを開発しました。この種の学際的なコラボレーションは珍しいものです。 「コンピュータサイエンスの分野では、これまでこのようなことを私に提案した人は誰もいなかった」と、医学教授でスタンフォード臨床研究センター所長のアーノルド・ミルスタイン氏は語った。

このプロジェクトにより、AI は人間のスキルを完全に置き換えるのではなく、補完する方向に進化する可能性があるという希望が Li 氏に生まれました。エンジニアが他の分野の人々、あるいは一般の人々と協力すれば、AI を使用して人々のショッピング体験を自動化し、レジ係の仕事をなくすのではなく、時間のかかるタスクを自動化して ICU の看護師が患者のケアにもっと時間を費やせるようにするなど、人間の能力を拡張するツールを作成できます。

人工知能の急速な発展を考えると、フェイフェイ・リーはチームの構造をできるだけ早く変更する必要があると考えています。

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スタンフォード大学人工知能研究所のフェイフェイ・リー

より多くの女性が人工知能分野に参入できるよう支援

フェイフェイ・リーさんは昔から数学に興味があり、女性や有色人種がコンピューターサイエンスの分野で働くには多大な努力が必要であることも知っています。全米科学財団によると、2000年にコンピューターサイエンスの学士号を取得した人のうち28%が女性だった。 2015年にはこの数字は18%に減少しました。フェイフェイ・リーは自身の研究室でさえ、有色人種や女性を十分に採用することができませんでした。同氏によると、この研究室は過去の典型的なAI研究室よりも多様性があるものの、依然としてほとんどが男性だという。 「人材プールにおいても、女性、特にマイノリティの人材がまだ十分ではありません」と彼女は言う。「学生たちがAIカンファレンスに行くと、90パーセントが男性で、アフリカ系アメリカ人は白人の少年よりはるかに少ないのです。」

フェイフェイ・リーがオルガ・ルサコフスキーの顧問になったとき、ルサコフスキーはこの分野に対して全く楽観的ではありませんでした。当時、ルサコフスキーは既に優秀なコンピューター科学者であり、スタンフォード大学で数学の学士号とコンピューターサイエンスの修士号を取得していたが、論文の執筆が遅れていた。彼女は研究室で唯一の女性だったので、少し寂しさを感じていました。しかし、フェイフェイ・リーがスタンフォードに来ると、状況はすぐに変わりました。ルサコフスキー氏は、リー氏が研究の成功に必要なスキルのいくつかを習得するのを助けてくれたほか、自信をつけるのにも役立ったと語った。彼女は現在、プリンストン大学でコンピューターサイエンスの助教授を務めています。

4年前、ルサコフスキーさんが博士号を取得しようとしていたとき、彼女はリーさんに、女の子たちの人工知能への興味を喚起することを目的としたサマーキャンプの立ち上げを手伝ってほしいと頼んだ。李菲菲はすぐさま彼女の要請に同意し、ボランティアを集めて高校2年生の参加を呼び掛けるアナウンスを出した。わずか 1 か月で、空きポストが 24 個しかないにもかかわらず、200 件もの応募がありました。 2年後、彼らはプロジェクトを拡大し、少女、有色人種、経済的に恵まれない環境の出身者など、代表権の薄い若者グループをスタンフォード大学とカリフォルニア大学バークレー校のキャンパスに集める非営利団体「AI4All」を設立した。

AI4All は、カリフォルニア州オークランドのダウンタウンにある Kapor Center の小さな共有オフィスを収容できないほどの規模にまで成長しました。現在6つの大学でサマーキャンプを開催しています。昨年、新たに開始されたカーネギーメロン大学のサマーキャンプには定員20名だったが、900名の応募があった。 AI4All の学生がコンピューター ビジョンを使用して眼疾患を検出します。別の学生は、AI を使って 911 通報を緊急度で分類するプログラムを作成しました。救急車が間に合わなかったため、彼女の祖母は亡くなりました。これは、個人の視点が将来の AI ツールに影響を与える可能性があることを証明しているようです。

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スタンフォード大学AIロボティクス研究所のトヨタの人​​間支援ロボット

Google の Maven 軍事プロジェクト事件

フェイフェイ・リー氏はスタンフォード大学で3年間人工知能研究所を運営した後、2016年に同社を離れ、同社のエンタープライズコンピューティング事業であるG​​oogle CloudのAI担当主任科学者としてGoogleに入社した。彼女は、業界がどのように機能しているかを直接学びたいと考えていましたが、新しいツールを導入することに熱心な顧客と接することで、彼女の学際的な研究の範囲が変化するかどうかも知りたかったのです。 Facebook、Google、Microsoftなどのテクノロジー大手は、テクノロジーを利用してビジネスをより発展させることを期待して、人工知能に多額の投資を行っています。また、企業は通常、大学よりも多くの良質なデータを保有しています。 AI研究者にとって、データは燃料です。

フェイフェイ・リーにとって、Google での最初の経験は刺激的なものでした。彼女は、科学的発見を現実世界の企業に応用したビジネスに触れました。彼女は、誰でもコードを書かずに機械学習アルゴリズムを作成できる一般向け AI ツールの展開を主導しました。彼女は、医療を改善するための AI ツールの開発を支援するために、中国に新しい研究所を開設しました。彼女はダボスで開催された世界経済フォーラムで講演し、世界の指導者や著名人と会談した。

しかし、民間企業で働くことは新たなプレッシャーや不快感ももたらしました。昨年の春、フェイフェイ・リーは、プロジェクト・メイブンに関するグーグルと米国防総省の契約をめぐる紛争に巻き込まれた。このプロジェクトは、ドローンが標的を攻撃するのを助けるためにビデオ画像を解釈するためにAIを使用する。Googleによると、これは「人工知能を使用した低解像度の物体認識」であり、「人命を救うことが主な目的」だという。それでも、多くの従業員は自分たちの仕事が軍用ドローンに使われることに強く反対し、約4,000人が同社に「グーグルもその請負業者も戦争に使われる技術を開発してはならないという明確な方針を確立する」よう求める請願書に署名した。抗議のため辞職した従業員も数人いた。

フェイフェイ・リー氏はこのプロジェクトに直接関わっていなかったが、彼女の部署がその実行に責任を負っていたと言われている。彼女はまた、会社が恥をかかないようにするために書いたと思われる電子メールがニューヨーク・タイムズに漏洩された後、世論の論争にも直面した。彼女は人工知能の倫理の象徴とみなされているため、人々はこれを困惑している。実際、世論の激しい抗議が起こる前、彼女はこの技術は「無害」だと考えており、従業員の間でこれほど強い不満を引き起こすとは予想していなかった。

しかしフェイフェイ・リーは、なぜこの事件がこれほど騒動を引き起こしたのかを認識している。「事件自体が原因というわけではなく、当時の状況が原因なのです。誰もが自分たちの責任について共通の切迫感を抱いており、AIは新たな勢力となり、シリコンバレーはそうした対話を必要としています。これらの問題はメイブンによって触れられたようです」と彼女は言う。「邪悪になるな」はもはや説得力のあるスローガンではない。

Google が Maven プロジェクトの契約を更新しないと発表した後、論争は沈静化した。フェイフェイ・リー氏を含むGoogleの科学者と幹部のチームは、GoogleのAI研究は社会に利益をもたらす技術の開発に重点を置き、ツールに偏りがなく、技術が最終的に人々に害を及ぼす可能性がある状況を回避することを約束する公開ガイドラインも作成した。フェイフェイ・リーさんはス​​タンフォードに戻る準備をしていましたが、指導を完了することが非常に重要だと感じていました。 「すべての組織には一連の原則と責任ある審査プロセスがあることを認識することが大切だと思います。ベンジャミン・フランクリンは、憲法が発表されたとき、完璧ではないかもしれないが、私たちができる最高のバージョンだと言いました」と彼女は語った。「人々はまだ意見が異なる可能性があり、意見が異なる人々の間でも対話は可能です。」ガイドラインの発表は、彼女にとって今年最も幸せな日の一つだったと語った。「この活動に参加し、貢献できることは私にとって大きな意味があります。」

スタンフォードに戻り、新たなプロジェクトを始める

今年6月、私はスタンフォード大学のキャンパスにあるフェイフェイ・リーさんの自宅を訪問しました。私たちが話し始めると、彼女の携帯電話は新しいテキストメッセージで鳴り続けました。両親は彼女に、母親の薬の処方箋を中国語に翻訳するよう頼んだ。両親はいつでも彼女にテキストメッセージを送り、できるだけ早く助けてほしいと頼んだ。グーグル本社での会議中であろうと、世界経済フォーラムでスピーチをしていていようと、あるいは議会の公聴会に出席していても、彼女は元々の思考の流れを中断することなく両親の質問に答えることができた。

フェイフェイ・リーは人生の中で、一見全く異なる2つのことに同時に集中し、マルチタスクをこなす場面が数多くあります。彼女はロボットと人間の両方に魅了され、深い芸術感覚を持つ科学者です。

7 月末、フェイフェイ・リーが私に電話をかけてきて、「シャノン・ヴァラーの声明を見ましたか?」と尋ねました。ヴァラーはサンタクララ大学の哲学者で、新興技術の哲学と倫理を専門としています。彼女は Google Cloud の倫理コンサルタントとして契約したばかりです。フェイフェイ・リー氏はこれを強く支持しており、ワシントンの公聴会でワーナー氏の証言を引用して「機械に独立した価値はない。機械の価値は人間の価値だ」と述べた。グーグルによるこの人事には前例がないわけではない。他の企業も、自社の AI ソフトウェアを何に使用できるか、誰が使用できるかについて規制を導入し始めています。 2016 年、マイクロソフトは社内倫理委員会を設立しました。同社は、委員会が提起した倫理上の懸念のため、潜在的な顧客との取引を拒否したと述べた。同社はまた、一部の顔認識アプリケーションの禁止など、人工知能技術の使用に制限を課し始めている。

7月に私たちが話したとき、フェイフェイ・リーは自分がGoogleを辞めることを知っていた。スタンフォード大学での2年間の休職期間が終わりに近づいていたのだ。彼女が Google を辞めたのは Maven プロジェクトのためだと多くの憶測が飛び交ったが、彼女は学術的地位を失いたくなかったためにスタンフォードに戻ったと語った。彼女も疲れているように聞こえました。彼女は、グーグルでの激動の夏を過ごした後、自身が作成に協力した倫理ガイドラインを「一筋の光」と呼んだ。

彼女はスタンフォードで新しいプログラムを始めることに熱心です。この秋、彼女とスタンフォード大学の元学長ジョン・エチェメンディ氏は、自然科学、デザイン研究、学際的研究を統合し、人工知能と人間性の交差点の研究に特化した学術センターの設立を発表した。 「新しい科学である人工知能の分野では、人文科学の研究者と社会科学者が共同で研究を行うという大規模な試みはこれまでなかった」と彼女は指摘した。これらのスキルは長い間、人工知能の分野とはあまり関係がないと考えられてきましたが、フェイフェイ・リー氏は、これらが人工知能の将来にとって鍵となると主張しています。

李菲菲は楽観的だ。昨年6月の公聴会で、彼女は議員らにこう語った。「消防や捜索救助、自然災害からの復旧など、現在、人間にとって危険で有害な仕事の種類について深く考えてきました。」彼女は、できるだけ人々を危険にさらさないようにするだけでなく、まさにこれらの仕事こそテクノロジーが大きな助けとなることを認識しなければならないと考えている。

もちろん、単一の学術機関における単一のプロジェクトが、分野全体をどの程度まで変えることができるのでしょうか?しかし、リー氏は、研究者が倫理学者のように考え、利益ではなく原則に従い、さまざまな背景から刺激を受けられるように訓練するために最善を尽くさなければならないと強く主張している。

電話で私はリー氏に、おそらくこれまで見てきたような問題を一切起こさずに、AIを別の方法で開発する方法を想像したことがあるかと尋ねた。 「想像するのは難しいです」と彼女は言う。「科学の進歩と革新は、何世代にもわたる退屈な努力と絶え間ない実験から生まれます。この偏見が存在することに気づくまでには時間がかかりました。『ああ、私たちは危機に陥っている』と気づくまでに6年かかりました。」

リー・フェイフェイはキャピトル・ヒルで、「科学者として、人工知能の科学がまだ発展のごく初期段階にあることを知り、恐縮しています。これは、わずか60年の歴史を持つ科学分野です。物理学、化学、生物学など、人間の日常生活をより良くする古典的な科学と比較すると、人工知能が人類を助ける潜在力を実現するには、まだまだ長い道のりがあります」と述べた。さらに、「適切な指導があれば、AIは生活をより良くします。しかし、適切な指導がなければ、この技術は貧富の差をさらに広げ、技術をより排他的なものにし、私たちが何世代にもわたって克服しようとしてきた偏見を強化するでしょう」と付け加えた。リー・フェイフェイは、人工知能が発明されてからまだその影響を十分に実現していない時期に私たちはいると感じさせた。