Papasakokite apie savo dabartinį vaidmenį.
Nuo 2014 m. esu Prancūzijos nacionalinės bibliotekos (BnF) paslaugų ir tinklų direktoriaus pavaduotojas. Tai vadovaujančios pareigos bibliotekoje: Mūsų komandą sudaro apie 600 žmonių, dirbančių visose su biblioteka susijusiose techninėse srityse, nuo IT iki išsaugojimo (fizinio ir skaitmeninio) ir dar daugiau.
Koks buvo jūsų karjeros kelias į dabartinį vaidmenį?
Buvau studentas Ecole nationale des chartes universitete, kuris specializuojasi kultūros paveldo studijų srityje ir rengia studentus karjerai bibliotekose, archyvuose ir muziejuose. Aš specializavausi XVII a. spaudoje! Tačiau per savo karjerą labai greitai perėjau prie skaitmeninės veiklos. 2003 m. pradėjau dirbti BnF Skaitmeninės bibliotekos skyriuje, daugiausia dėmesio skirdamas metaduomenų valdymui, į vartotoją orientuotam dizainui, skaitmeniniam išsaugojimui ir semantiniam žiniatinkliui. Visos šios temos turėjo didelį tarptautinių diskusijų potencialą ir labai greitai įsitraukiau į tokius tarptautinius tinklus kaip IFLA, Europeana ir W3C. Tada trejus metus (2011–2014 m.) išėjau iš BnF dirbti muziejuje, Pompidou centre Paryžiuje, kur buvau atsakingas už puikią skaitmeninės transformacijos programą. Aš grįžau į BnF savo dabartinėje pozicijoje 2014 m.
Su kuo šiuo metu dirbate?
Pastaruosius penkerius metus dirbau kurdamas naują skaitmeninių humanitarinių mokslų tyrėjams skirtą paslaugą – BnF duomenų laboratoriją. 2020 m. BnF generalinis direktorius paprašė manęs vadovauti darbo grupei dirbtinio intelekto klausimais, kad ji parengtų ateinančių penkerių metų mūsų bibliotekos veiksmų planą. Mes sukūrėme trejų metų programą, kuri bus sukurta kartu su keliais partneriais akademinėse, kultūros paveldo ir komercinėse srityse. Tai paveiks daugelį (jei ne visus) bibliotekos veiklos aspektų. Pirmosios sritys, kuriose plėtosime DI projektus, apima vaizdų gavybą Gallica, mūsų skaitmeninę biblioteką ir rašysenos teksto atpažinimą (HTR). Tačiau mes taip pat atliksime eksperimentus kitose srityse, tokiose kaip prognozavimo duomenys išsaugojimo politikai, georeferenciniai senoviniai Paryžiaus žemėlapiai. Daugelis šių projektų atgyja mūsų naujoje duomenų laboratorijoje, atidarytoje šį rudenį.
Be to, kaip vadovas, dalyvauju daugelyje projektų, įskaitant naujos katalogavimo sistemos „Noemi“ kūrimą ir programą, kurią vykdome siekdami nuryti skaitmeninį teisėtą indėlį (ypač garso ir vaizdo). Tačiau taip pat esu vienas iš pagrindinių kontaktinių asmenų su technologijomis susijusiais tarptautiniais klausimais. Neseniai mano dėmesį patraukė trys svarbūs konsorciumai: Tarptautinis interneto išsaugojimo konsorciumas, kuris daugiausia dėmesio skiria žiniatinklio išsaugojimui, Tarptautinė vaizdo sąveikumo sistema ir AI4LAM bendruomenė, kuri daugiausia dėmesio skiria archyvams, bibliotekoms ir muziejams skirtam dirbtiniam intelektui.
Kokia, jūsų nuomone, yra didžiausia dirbtinio intelekto teikiama galimybė kultūros paveldo sektoriui?
Dirbtinis intelektas jau tapo mūsų kasdienio gyvenimo realybe: bendraujame su savo išmaniaisiais telefonais, klausomės algoritmų sukurtų grojaraščių, vairuojame automobilius, kurie mus įspėja, kai išeiname iš kelio, todėl iš tikrųjų tai tik laiko klausimas, kol kultūros paveldo sektorius pradės tapti profesine realybe.
Šios technologijos pažadų yra daug: kadangi pastaruosius 20 metų kūrėme didžiules skaitmenines kolekcijas, DI tam tikru metu gali būti vienintelis būdas padaryti jas suprantamas ir randamas mūsų naudotojams. Galvoju apie tokias kolekcijas kaip suskaitmeninti senoviniai laikraščiai, interneto archyvai, kai kurios senovinių nuotraukų kolekcijos, kurių dar nesame katalogavę, arba dešimtys tūkstančių muzikos albumų, kurie kasmet pasirodo gyvai. DI prognozavimo ypatybės galėtų padėti mums teikti mūsų naudotojams individualizuotas rekomendacijas, taip pat būti naudingos vykdant valdymo operacijas, pvz., išsaugojimo politiką, kataloguojant ar analizuojant kolekcijas.
Koks didžiausias iššūkis?
Dabar sakyčiau, kad pagrindinis klausimas yra toks: Kaip įgyvendinti svajonę? Technologija yra pakankamai brandi, turime duomenų, priemonių ir naudojimo atvejų, o vykdydami mokslinių tyrimų projektus sugebėjome įrodyti DI veiksmingumą. Tačiau DI dar toli gražu nėra integruotas į mūsų informacinių sistemų gamybą. Pirma, mūsų komandose reikia tinkamų įgūdžių, o naudojant sparčiai besivystančias technologijas, pavyzdžiui, dirbtinį intelektą, tai nėra lengva pasiekti. Antra, mūsų senosiose sistemose nelengva kalbėti apie naująją DI architektūrą: kad dirbtinis intelektas taptų įmanomas, reikalingas tvirtas duomenų valdymas, todėl mums gali tekti iš naujo apsvarstyti pačią mūsų taikomųjų programų esmę. Galiausiai, pereiti prie dirbtinio intelekto yra brangu, tačiau esu įsitikinęs, kad tai bus verta investicijų.
2018 m. atliktas tyrimas rodo, kad tik 12 proc. mašinų mokymosi tyrėjų yra moterys. Kaip manote, ką galima padaryti, kad į šią sritį patektų daugiau moterų?
Noriu tikėti, kad laikai, kai moterys jautėsi atskirtos nuo mokslo ar technikos studijų, jau atsilieka nuo mūsų; Tikėkimės, kad mentalitetas keičiasi. Pavyzdžiui, moterys, norinčios būti programinės įrangos kūrėjomis, nebus sistemingai atgrasomos mokyklų ir įmonių, kuriose dirba tik vyrai. Tačiau taip pat sakyčiau, kad dirbtinis intelektas yra kur kas daugiau nei vien tik technologijos: yra vieta tokiems žmonėms kaip aš, kurie nėra nei inžinieriai, nei mokslininkai, o sutelkti dėmesį į šios technologijos poveikį įvairiose gyvenimo ir kultūros srityse. Jei norime kurti sėkmingus DI projektus, turime įtraukti žmones, kurie yra paveldo kolekcijų turinio, duomenų modelių, UX dizaino, duomenų vizualizavimo ir kitų žinių sričių, kurios labai priklauso nuo socialinių ir humanitarinių mokslų, ekspertai. Kalbant apie dirbtinį intelektą, taip pat iškilo daug etikos klausimų: duomenų rinkinių šališkumas, pokyčių priimtinumas, ekologinis poveikis. Jei ketiname kurti rytojaus pasaulį naudodami dirbtinį intelektą, mums reikia žmogiškojo požiūrio į jo plėtrą, turime jį kurti visiems žmonėms, o ne tik pusei žmonijos vyrų, ir kartu su jais.
Dėkojame Emmanuelle už pasidalijimą savo patirtimi ir įžvalgomis! Norėdami sužinoti daugiau apie dirbtinį intelektą ir kultūros paveldą, daugiau dėmesio skirkite dirbtiniam intelektui.