Erzählen Sie uns von Ihrer aktuellen Rolle.
Ich bin Assistant Professor in der Multimedia Computing Group der Technischen Universität Delft in den Niederlanden. Daneben bin ich auch als Konzertpianist aktiv, vor allem im Magma Duo, zusammen mit Emmy Storms (Violine).
Wie war Ihr beruflicher Weg zu Ihrer jetzigen Rolle?
Während der High School hatte ich ein sehr breites Spektrum an Interessen, aber vor allem wollte ich mehr über Musik lernen. Nach meinem Abschluss plante ich, ans Konservatorium zu gehen, und ich begann, nach Möglichkeiten zu suchen, neben dem Musikstudium ein zweites Hauptfach zu machen. An einem Tag der offenen Tür an der Technischen Universität Delft stieß ich versehentlich auf eine Demo des Hauptfachs Informatik, in der ein Studentenprojekt zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit einer Benutzeroberfläche vorgestellt wurde. Diese Demo ließ mich erkennen, dass Informatik zu gesellschaftlich nützlichen Anwendungen führen könnte, und dies schien mir ein Hauptfach zu sein, das ich möglicherweise parallel zu Studien am Konservatorium machen könnte.
Während meines Studiums bemerkte ich, dass es, als ich online Repertoire recherchierte, immer noch ziemlich schwierig war, die Ressourcen und Aufnahmen zu finden, die ich brauchte. Das hat mich an Recherchen zu Musikorganisation, Suchmaschinen und Empfehlungssystemen interessiert. Ich erhielt ein Google European Doctoral Fellowship, das es mir ermöglichte, weiter zu promovieren und zu recherchieren, und nahm auch an verschiedenen Praktika im Unternehmen teil, wo ich als Software-Ingenieur bei den Musikdiensten von Google arbeitete. Als ich meine Promotion beendete, debattierte ich über eine Karriere in der Branche im Silicon Valley oder über den Verbleib in der Wissenschaft. Das Magma Duo wurde dann jedoch für einen nationalen Karriereweg in den Niederlanden ausgewählt und eine Mitarbeiterstelle in Delft eröffnet. Es scheint also, dass das Schicksal wollte, dass ich in der Nähe von zu Hause bleibe, und so kam ich in meine derzeitige Rolle.
Woran arbeiten Sie gerade?
Ich arbeite an Technologien, die es Menschen ermöglichen, ihren Horizont zu erweitern, wenn sie mit großen Informationssammlungen konfrontiert werden. Ich interessiere mich für Fragen der Gültigkeit: ob wir wirklich messen und optimieren können, was wir beabsichtigen. In meiner Forschung arbeite ich an Methoden, die uns einen systematischeren Einblick geben und uns zeigen, wo wir uns noch verbessern können.
Diese Interessen haben alle ihre Wurzeln in meinen musikalischen Erfahrungen. Aber abgesehen von ihrer Erforschung im Zusammenhang mit Musiksammlungen arbeite ich derzeit an breiteren gesellschaftlichen Anwendungen, einschließlich des Aufbaus von Sammlungen in öffentlichen Bibliotheken; datengesteuertes Bewerber-Screening bei Bewerbungen; und vertrauenswürdige Verfahren des maschinellen Lernens im Fintech-Sektor. In all diesen Fällen muss verantwortungsbewusste und vertrauenswürdige KI die menschliche Interpretation sehr bewusst berücksichtigen; Dies ist ein Bereich, in dem ich während der Arbeit an Musik eine starke Sensibilität entwickelt habe.
Was ist Ihrer Meinung nach die größte Chance, die KI für den Kulturerbesektor bietet?
KI kann ein Katalysator sein, um mehr von unserem kulturellen Erbe einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Es kann uns helfen, umfassender zu navigieren und auf Sammlungen zuzugreifen und Verbindungen und Entdeckungen herzustellen, die wir sonst nicht gefunden hätten.
Was ist die größte Herausforderung?
In den darstellenden Künsten habe ich lange Zeit gesehen, dass die Branche sich gegen KI und digitale Innovation sträubt. Während der COVID-19-Krise wurden wir zu einer viel digitaleren Arbeitsweise und Kommunikation gezwungen, was das Bewusstsein dafür geschärft hat, dass digitale Innovation nützlich und notwendig sein kann. Gleichzeitig kämpft der Sektor wegen der durch die Krise verursachten Schäden mehr denn je darum, sich über Wasser zu halten. Jetzt befinden wir uns also in der seltsamen Situation, dass es konzeptionell wirklich viele Möglichkeiten gibt, aber praktisch ist es schwierig, digitale Innovation und KI-Bereitschaft innerhalb der Branche auf strukturelle und strategische Weise abzuheben.
Was hoffen Sie, was KI in fünf Jahren zum kulturellen Erbe gebracht hat?
In fünf Jahren hoffe ich, dass wir genügend Dynamik geschaffen haben, damit KI sowohl breitere als auch tiefere Verbindungen mit den Ressourcen des kulturellen Erbes ermöglicht. Ich hoffe, dass KI dazu beitragen kann, dass mehr von uns erkennen, dass diese Ressourcen nicht nur staubige Objekte aus der Vergangenheit sind, um sie auf Podeste zu setzen und aus der Ferne zu beobachten, sondern dass sie auch heute noch wirklich mit uns sprechen und unsere Perspektiven gestalten können. Darüber hinaus haben kulturelle Ressourcen Feinheiten, die heute noch wirklich schwer mit KI zu tun sind (wie verschiedene parallele menschliche Interpretationen und Perspektiven zuzulassen und nicht in klar trennbare Kategorien zu fallen). Das sind genau die Feinheiten, die wir für breitere, verantwortungsvolle KI-Anwendungen besser verstehen müssen. Ich hoffe also auch, dass der KI-Bereich in fünf Jahren nuancierter wird, dank der Erkenntnisse, die wir im Kultursektor gewonnen haben.
Eine Studie aus dem Jahr 2018 legt nahe, dass nur 12% der Forscher für maschinelles Lernen Frauen sind. Was kann Ihrer Meinung nach getan werden, um mehr Frauen auf dem Feld zu ermutigen?
Zunächst möchte ich hervorheben, was gemeinhin vorgeschlagen wird: Mentoring fördern und die Frauen vor Ort sichtbar machen. Heben Sie ihre Karrierewege und persönlichen Geschichten und Erfahrungen hervor, damit sie Vorbilder für neue Generationen sein können. Darüber hinaus werden auch ihre technischen Beiträge und ihre Wirkung hervorgehoben und gefeiert.
Darüber hinaus geht es in vielen aktuellen Erzählungen über KI und maschinelles Lernen darum, „die Stärksten“ zu sein und die genauesten Modelle aus den größten Daten herauszuholen. Für mich hatte das definitiv ein bisschen eine Alpha-Mann-Atmosphäre, mit der ich mich nicht immer so wohl gefühlt habe. Beim Vergleich eines 90%-genauen Modells mit einem 99%-genauen Modell können die 1%-Fehler des 99%-genauen Modells sehr wohl katastrophaler oder weniger erklärbar sein als die 10%-Fehler des 90%-genauen Modells. Ich sehe derzeit, wie sich das Feld entwickelt, um in der Tat nuancierter zu werden und im Allgemeinen mehr Rücksicht auf die Auswirkungen in geplanten Anwendungen zu nehmen; Durch diese Entwicklung fühle ich mich in diesem Bereich willkommener, und ich könnte mir vorstellen, dass dies für mehr weibliche Kollegen gelten wird.
Vielen Dank an Cynthia für den Austausch ihrer Erfahrungen und Einblicke! Um mehr über KI und kulturelles Erbe zu erfahren, schauen Sie sich unseren Fokus auf KI auf Europeana Pro an.