Os colegas rotineiramente descrevem Michael dirigindo Wolf como alguém que caminha perfeitamente entre dois mundos.

Como pesquisador de inteligência artificial (IA) da empresa de desenvolvimento de software Synthbee, em Fort Lauderdale, Flórida, e como co-fundador do Programa de Realidade da AI (Flair) da Primeira Línguas (Flair) no Mila-Quebec. E como filho de Lakota e Cheyenne, ele também sabe como a tecnologia e os dados foram armados para prejudicar as comunidades indígenas. O Wolf, portanto, aborda seu trabalho-no qual ele revitaliza idiomas que desaparecem usando ferramentas de IA e realidade virtual-com paciência, empatia e uma dose saudável de ceticismo.

“O trabalho que Michael faz é tão sofisticado e complexo porque está preenchendo o sagrado com a ciência”, diz estekio Beltran, consultor de parceria da organização sem fins lucrativos, nativos americanos em filantropia em Washington DC, que colabora com lobo e é de Tolteca-Mexica e Tlatoani. “Temos a sorte de que ele supervisione os esforços para recuperar as línguas indígenas, porque seus principais pensamentos são proteger e honrar a soberania indígena”.

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A corrida de lobo cresceu do lado de fora da reserva do norte de Cheyenne, no sudeste de Montana, em uma cidade remota chamada Birney (2020 População: 97). O assentamento geralmente não tinha água corrente e eletricidade, mas era um lugar reconfortante onde ele estava cercado por família, literalmente – todo mundo na cidade era um parente estendido através de sua mãe, e dirigir lobo não encontrou um estranho até que ele saiu para a universidade de 18 anos. Ele passou sua infância aprendendo a uma experiência tradicional e a arte e a arte de serem indignos.

“Durante décadas, o governo dos EUA supervisionou políticas de assimilação forçada e, como parte disso, era ilegal falar idiomas tradicionais ou praticar nossas culturas abertamente”, diz ele. “Essas políticas eram frequentemente aplicadas violentamente e, por isso, perdemos gerações de falantes fluentes que dificultam a volta de agora”.

O Running Wolf era um aluno forte desde tenra idade, diz ele, e rapidamente desenvolveu um interesse em tecnologia, estimulado pela carreira de sua mãe como litógrafo a laser que projeta microchips para a empresa de computação Hewlett-Packard, no Colorado. Ele aprendeu o básico da programação de computadores na escola primária – incluindo a elaboração de como reprogramar sua calculadora gráfica para jogar jogos como Snake. No entanto, quando se tratava de escolher um curso de graduação na Universidade Estadual de Montana, em Bozeman, em 1999, Running Wolf diz que escolheu o campo de ciência da computação no então nascente por instinto. “Ninguém na minha família, ou mesmo meu conselheiro de orientação, realmente sabia o que era.”

Mesmo quando ele gravitou para o desenvolvimento de software, o Running Wolf manteve o interesse em histórias indígenas, observando que, se ele não tivesse se tornado pesquisador de IA, provavelmente teria se tornado um artista ou poeta como seu pai, que se formará em artes plásticas. Quando ele retornou a Bozeman em 2007, depois de um período de três anos na indústria para concluir um mestrado em ciência da computação, executando o futuro da ponte de Wolf, os dois campos começaram a tomar forma.

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Para a tese de mestrado, o Wolf se inspirou no trabalho de pesquisadores que usaram histórias orais para rastrear as origens de contos, como o pequeno capuz de pilotagem vermelha e identificar itens elegíveis para repatriamento sob a Lei de Proteção e Repatriamento nativos americanos. Ele passou o verão de 2014 na Sibéria, na Rússia, coletando histórias de povos indígenas locais e usando um tipo de IA chamada Processamento de Linguagem Natural para procurar semelhanças entre suas culturas e as mais próximas de sua casa. “Ecologicamente, a área é muito semelhante ao bioma de Yellowstone em Montana e, portanto, eu estava interessado em como esses tipos de força de forma a linguagem e cultura”, diz ele. “Parou de ser pura ciência da computação e trouxe aspectos da antropologia”.

Nessa época, Running Wolf também conheceu sua esposa Caroline, membro da nação Apsáalooke que fala 11 idiomas e estava obtendo seu mestrado em estudos nativos americanos. Juntos, os dois foram consumidos por pensamentos de como as ferramentas computacionais e o big data poderiam ser usadas para melhorar a compreensão das culturas indígenas e para recuperar idiomas perdidos. As Nações Unidas estima que cerca de metade das 6.700 idiomas do mundo – a maioria das quais faladas pelos povos indígenas – estão a caminho de desaparecer até 2100, mas Wolf diz que raramente existem planos rigorosos para salvá -los.

“Nós dois estávamos frustrados com a falta de bom progresso no que estava sendo feito na época”, diz Wolf. Ele acrescenta que Caroline se juntou a ele para co-fundar uma empresa de tecnologia sem fins lucrativos indígena chamada Buffalo Tongue e no gerenciamento de projetos em andamento focados nas aplicações de IA e tecnologias imersivas para recuperar idiomas e culturas indígenas. “O que começou quando essas conversas noturnas acabaram iniciando todo esse novo capítulo do uso da tecnologia para recuperação de idiomas, e acabamos de ficar enredados nesse espaço”.

Os desafios da IA

Os idiomas indígenas diferem daqueles com raízes latinas de maneiras que os tornam um desafio para conciliar com as estruturas de aprendizado de máquina existentes, diz Wolf. Muitas línguas ocidentais seguem uma estrutura de frases de objeto-verbo-objeto, por exemplo, enquanto as línguas indígenas tendem a ser baseadas em verbos e polissinéticas, o que significa que uma única palavra pode incluir vários elementos que, em inglês, seriam escritos como sentenças inteiras. ‘Bird’, por exemplo, pode se traduzir em algo como ‘o animal voador e voador que CAWS’.

Como os modelos de IA generativos prevêem a próxima palavra em uma frase com base nas palavras anteriores, essas diferenças significam que os algoritmos geralmente fazem um trabalho ruim de reconhecer e traduzir idiomas indígenas. No entanto, os modelos têm melhor desempenho quando incluem idiomas indígenas, diz Wolf, porque o treinamento em uma maior diversidade de dados acaba tornando os algoritmos subjacentes mais adaptáveis ​​e flexíveis, assim como as pessoas que conhecem dois idiomas normalmente têm mais facilidade em aprender um terço. “Mas isso cria um risco para as comunidades quando nossos dados de idioma são subitamente valiosos”, acrescenta ele.

Já houve uma corrida por empresas como OpenAI, Amazon e Google para obter acesso a dados indígenas sobre o idioma e muito mais; As empresas usam essas informações para desenvolver serviços e produtos que são oferecidos de volta aos usuários, geralmente a um custo. A desconfiança de longa data sobre como é provável que suas informações sejam mal utilizadas, fizeram com que algumas comunidades indígenas se negassem para se voltar para as tecnologias baseadas em IA, uma posição que o lobo executado respeita.

“Muito desse tipo de pesquisa não tem consentimento, infelizmente, e azedou as pessoas para tentar se envolver”, diz ele. “Há muitos riscos com a IA, e então acho que é uma resposta muito saudável”.

Criando ferramentas para o bem social

A corrida Wolf está trabalhando para superar essas hesitações através da criação de recursos por e para comunidades indígenas que ajudam a educá -las tanto sobre suas culturas quanto da tecnologia e, por sua vez, dão a eles mais controle sobre como seus dados são usados.

Seus primeiros esforços começaram como grupos de rede de funcionários, incluindo um para pesquisadores indígenas da Amazon quando dirigir Wolf estava lá trabalhando no assistente de IA da empresa, Alexa. Mais tarde, ele e Caroline estavam envolvidos no lançamento de duas iniciativas mais amplas, indígenas em IA e Indigigenius. Esses parceiros com grupos de pares, como a empresa de consultoria de tecnologia da informação Natives em tecnologia em Oklahoma City, Oklahoma, o Protocolo indígena e grupo de trabalho de inteligência artificial e o Inteligências abundantes Projeto de pesquisa para moldar o futuro dos esforços de IA liderados por indígenas. Em 2019, os Wolfs em execução participaram de dois workshops ao lado de dezenas de outros pesquisadores para produzir um artigo descrevendo a melhor forma de projetar e criar eticamente as ferramentas de IA (Je Lewis et al. Protocolo indígena e papel de posição de inteligência artificial; Cifar, 2020).

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Em muitos casos, um desafio que esses grupos enfrentam é a falta de falantes fluentes de idiomas indígenas para ensinar a próxima geração e ajudar a treinar modelos de idiomas de IA. Embora as crianças tenham aprendido suas línguas ancestrais em casa, elas agora se envolvem principalmente com idiomas na sala de aula. Há uma necessidade urgente, diz Wolf, para currículos e outros recursos – não para substituir os falantes indígenas, mas treinar novos professores e padronizar como os idiomas indígenas são ensinados. “Agora, temos muitos nativos americanos tentando aprender nas aulas usando metodologias que não têm boa pedagogia ou mesmo boas métricas para o sucesso”, diz ele.