Lillian vil ha flere jenter med på å utvikle kunstig intelligens.

Lillian Smestad: — Vil ha flere jenter med på å utvikle kunstig intelligens. Lillian Smestad har markert seg som et forbilde i data science og teknologisk innovasjon. Hun er anerkjent ikke bare for sine betydelige akademiske prestasjoner inne partikkelfysikk, men også som en inspirasjonskilde for unge jenter som ønsker å utforske teknologiens verden.

Med en doktorgrad i partikkelfysikk fra Universitetet i Oslo, har Smestad dykket ned i universets mest grunnleggende elementer. Hennes lekne selvbeskrivelse som en "material girl" skjuler en dyp vitenskapelig karriere; fra mørk materie til antimaterie, har hennes forskning strukket seg over universets minste byggestener. Smestad spilte en rolle i oppdagelsen av Higgs-partikkelen, en fundamentalt viktig byggesten i vår forståelse av universet.

I denne samtalen med NaturviterPodden, reflekterer Smestad over betydningen av å være en rollemodell for kvinner i teknologibransjen. "Det er både gøy, spennende og viktig," sier hun. Det å løfte frem kvinner som forbilder er ikke bare en ære, men også et ansvar som ligger henne nært. Hun mener at synlige rollemodeller skaper en trygghet og tro på at man selv kan oppnå lignende suksess. Etter en tid i akademia tok Smestad steget over til konsulentbransjen, hvor hun i 2018 begynte å arbeide med kunstig intelligens (KI) og maskinlæring. Hun peker på viktigheten av mangfold i teknologiutviklingen og bruker sitt engasjement for å skape en lysere fremtid for alle. Smestads overgang fra akademia til næringslivet har vært sømløs takket være hennes dype forståelse av data, modellering og statistikk, ferdigheter som er like anvendelige i forskning som i industrien. Smestad er en ivrig forkjemper for mangfold i teknologiutviklingen. Hun påpeker at teknologi uten mangfold lett kan overse eller undervurdere behovene til hele befolkningsgrupper, og gir eksempler på hvordan mangel på kjønnsdiversitet har ført til utfordringer i teknologiutviklingen. Fra crash-testdukker designet for mannlig anatomi til algoritmer med skjev bias, illustrerer hun hvorfor mangfold er kritisk for rettferdig og inkluderende teknologi. Videre jobber hun aktivt for å unngå disse blindsonene i utviklingen av AI ved å sikre at data og modeller representerer alle grupper de er ment å tjene.

Smestad oppmuntrer jenter til å forfølge en karriere innen teknologi ved å dele sin egen historie:
— For åpenhjertig snakker hun om hvordan impostor-syndrom kan hindre kvinner fra å forfølge og anerkjenne egne prestasjoner. (Et psykologisk fenomen der en person uten grunn og feilaktig opplever å være en inkompetent «bedrager» i sitt fag eller miljø og er redd for å bli avslørt som det - kilde Wikipedia)

Som data scientist jobber Smestad med et bredt spekter av utfordringer, fra optimering av dyrefôr til generering av syntetiske helsedata. Hun setter stor pris på mangfoldet av problemstillinger hun møter i konsulentbransjen, og trives i rollen som problemløser og innovatør.

Når det gjelder fremtiden for kunstig intelligens, ser Smestad for seg et felt som vil gjennomsyre samfunnet på samme måte som elektrisitet gjør i dag. Hun håper at KI vil frigjøre tid og muligheter for mennesker til å fokusere på det som er viktig og bidra til et grønnere skifte. Som ressurser for de som ønsker å lære mer, anbefaler hun "Elements of AI" kurset og Algorithmic Justice League som en fin inngang til å forstå betydningen av mangfold i teknologi.