🌹 AI 与科技行业女性名录

「安全优先」AI 路线的操盘手：2021 年与兄弟 Dario 等人离开 OpenAI 创办 Anthropic，打造 Claude 系列大模型。作为总裁她管着公司从政策、产品到运营的日常，公司已服务超过 30 万企业客户，把「负责任扩展」做成商业与安全的并行路线。

企业级生成式 AI 的少数女性掌门：她联合创办 Writer——自研 Palmyra 系列大模型再往上搭应用，走「全栈」路线，累计融资 3.26 亿美元、估值曾达 19 亿美元，客户包括大量财富 500 强。她主张企业 AI 的瓶颈已不是试点，而是组织自身的重构。

全球最大 AI 实验室之一 MIT CSAIL 的掌门人（该实验室史上首位女性主任）。软体机器人与分布式机器人先驱，让机器人变得柔软、可穿戴、可变形。2023 年获 IEEE 机器人与自动化奖；联合创办液态神经网络公司 Liquid AI；著有《The Heart and the Chip》。

斯坦福计算机系教授出身，概率图模型一代宗师；2012 年联合创办全球最大慕课平台 Coursera；2018 年再创业，创办机器学习驱动的药物研发公司 insitro——用海量细胞数据训练模型来预测药效，改写「十年十亿美元」的制药规则。美国国家科学院院士、麦克阿瑟奖得主。

ImageNet 与 ImageNet Challenge 的发明者——引爆深度学习革命的基准数据集；斯坦福以人为本 AI 研究院（HAI）创始院长；2017-2018 年任 Google Cloud AI/ML 首席科学家。AI4ALL 全国非营利组织联合创始人；2023 年创办空间智能公司 World Labs。

把「AI 是一座采掘业工厂」讲清楚的人：她在《Atlas of AI》里追踪一颗 AI 从锂矿、水电站到标注工人的完整物质链，重塑了全球对 AI 成本的理解。她是 NYU AI Now 研究院联合创始人（全球最早的 AI 社会影响研究机构之一），也是微软 FATE 伦理研究组的创办人；2021 年起任巴黎高师首位「AI…

ImageNet 的核心作者之一、ImageNet 大赛（ILSVRC）主要组织者——深度学习革命的「军火库」有她一份。她与恩师李飞飞把斯坦福高中生营扩展为全国性公益组织 AI4ALL，并在普林斯顿持续为弱势高中生办 AI 夏校，获 CRA-WP Skip Ellis 新星奖。

加纳裔美籍计算机科学家。MIT 读研时发现人脸识别系统「戴上白色面具才认得她」，由此做出 Gender Shades 研究——揭开主流人脸识别对深肤色女性的系统性歧视。她据此创立算法正义联盟（AJL），推动 IBM 放弃人脸识别业务、多州立法限制人脸识别，著有《Unmasking AI》。

从安全漏洞到可信 AI 的守门人：她是系统安全与深度学习安全研究的全球权威，研究可信任机器学习与差分隐私，近年主攻 AI 安全与智能体（Agentic AI）安全；同时创办隐私计算公司 Oasis Labs。ACM 计算机安全领域的标志性学者。

让机器人在车间与医院里当「人类同事」的研究者：她在 CSAIL 创建交互机器人组，用「交叉训练」让人与机器人互换角色来提升团队效率，成果落地飞机制造等高强度场景。2024 年出任 MIT 航空航天系主任，并共同主持 MIT「未来的工作」计划。

2017 年侄子死于败血症后，她把实验室的方向定成「别让下一个人这样走」。其团队开发的败血症 AI 监护系统在多家医院真实落地，实证研究显示相关死亡下降近 20%；她将成果转化为公司 Bayesian Health。TIME100 AI 2026 入选者。

埃塞俄比亚裔计算机科学家，「Stochastic Parrots」论文共同作者——那份把「大模型到底有没有理解」摆上台面、并导致她离开 Google 的著名论文。此前与 Buolamwini 合作证明人脸分析的种族偏差。2021 年创办 DAIR：独立于大厂、扎根社区的 AI 研究院。

埃塞俄比亚裔算法学者，康奈尔史上第一位黑人女性计算机博士。她联合创立 MD4SG（Mechanism Design for Social Good）研究网络与 Black in AI 社区，主张用算法与机制设计直接解决收入补助、公共卫生资源分配等不平等问题。哈佛 Society of Fellows 首位女性计算机科学…

「AI 原生」投资的定义者之一：在 Greylock 做了十年普通合伙人后，2022 年创办专注 AI 的基金 Conviction（管理资金 3 亿美元+），押注智能软件时代的公司形态，是硅谷最活跃的 AI 早期投资人之一。

「红队测试」的旗手：她把黑客马拉松式的 AI 攻防测试做成了一门公共事业——创办公益公司 Humane Intelligence，给政府和企业评测前沿模型的真实风险。她曾任 Accenture 负责任 AI 负责人，2024 年出任美国国务院首位 AI 科学特使。

ChatGPT 冲击世界时，负责回答「世界怎么管它」的人：前美国外交官、拜登参议员时期的政策顾问，2021 年加入 OpenAI 建立全球政策团队，一路做到全球事务副总裁，主导 OpenAI 与各国政府、联合国的沟通，如今还负责新设 OpenAI 基金会的全球公益投入。

支持向量机（SVM）的共同发明人——机器学习黄金时代最常用的算法之一，凭此获 ACM 2008 年巴黎·卡内拉基斯「理论与实践」奖。现任 Google Research 纽约负责人，统领约 200 名科学家，JMLR 编委、ACM Fellow。

让人类「看见 AI」的人：她与 Martin Wattenberg 共同领导 Google 的数据可视化旗舰团队 Big Picture，并共同创办 PAIR 计划——把「人与 AI 如何协作」做成产品设计原则。TensorFlow 生态里的 Embedding Projector 等工具出自其团队；她也是哈佛教授、可…

人机交互与 AI 安全的桥梁人物：她的 InterACT 实验室研究「机器人如何理解并配合人的意图」；为 Waymo 无人车安全部署做了六年顾问。2024 年起在 Google DeepMind 领导 AI 对齐与安全团队，把自动驾驶十年的安全经验带进通用 AI。

AI 伦理研究的建制派功臣：她在 Google 创办并共同领导 Ethical AI 组——大公司里第一批正式的 AI 伦理研究团队；2021 年因同事 Gebru 事件离开 Google，转入 Hugging Face 任首席伦理科学家，推动「开源 AI 也要有责任清单」。她也是 Model Cards（模型说明书）…

全球最大开源 AI 社区的政策掌门：她把 Hugging Face 的政策职能从零建起来，如今任首席政策官。她曾在英国上议院 AI 听证会上为开源 AI 作证，主导 AI 与选举安全、开源监管等议题的公共政策工作。

给 AI 算「电费」的人：她联合开发开源工具 CodeCarbon，让开发者能测量训练模型烧了多少碳；其研究显示「推理比训练更耗能」——AI 用得越多，账单越大。她让「AI 的环境成本」成为政策与行业的正式议题。

在工业界与学界之间来回切换的 AI 旗手：曾任 NVIDIA 机器学习研究高级总监、AWS 首席科学家，把「神经算子」用于气象预报等科学计算，让 AI 学会解物理方程。现任加州理工 Bren 讲席教授，研究方向覆盖张量方法、AI for Science 与大规模 ML。

《AI 权利法案蓝图》的总设计师：2022 年她领导白宫科技政策办公室发布美国第一份 AI 治理框架，为后来的全球 AI 监管定了调。她也是史上首位领导 OSTP 的有色人种女性，TIME100 AI 2023 入选；社会学家出身，现任普林斯顿高等研究院教授。

常识推理研究的全球代表人物：她做的 Social IQa、CommonsenseQA 等基准专门考「AI 缺的那点常识」，常令大模型难堪。2022 年获麦克阿瑟天才奖。此前任华盛顿大学教授、艾伦 AI 研究院（AI2）资深研究主任，2024 年转任斯坦福。

元学习（learning to learn）的标志性人物：博士期间的 MAML 算法让「看几个例子就学会新任务」成为可能，是少样本学习的奠基工作。她领导的 IRIS 实验室研究让机器人通过交互与环境学会复杂技能。ACM 博士论文奖得主，曾与 Google Robotics 深度合作。

开源大模型运动的核心推手：她共同领衔 AI2 的 OLMo 与 Tulu 项目——从训练数据、代码到权重全部开放的「科学家人做的语言模型」，让全球研究者能在封闭巨头之外研究大模型。研究方向覆盖预训练、推理与奖励模型评测。

因自己罹患乳腺癌而转向「AI 看病」的 NLP 大家：其团队用深度学习从乳腺钼靶片预测未来患癌风险，并参与发现新抗生素 halicin。2020 年成为首届 AAAI Squirrel AI「造福人类」奖（100 万美元，被称为 AI 界诺贝尔奖）得主；麦克阿瑟天才奖得主；还用 NLP 破译了失传的死文字。

微软 AI 前沿研究的掌舵人之一：她领导的 AI Frontiers 实验室负责把前沿模型能力变成可靠产品；是震动全行业的「Sparks of AGI」论文共同作者，也主导微软负责任 AI 从原则到落地的工程化，与多智能体框架 Magentic-One 的工作。

「强化学习教人而不是教机器」的代表学者：她把 RL 的安全与数据高效性做到能在真实课堂部署，研究自适应辅导、AI 助教与大规模教师支持工具；斯坦福名课 CS234《强化学习导论》的主讲人，影响了一代 RL 学习者。

「随机鹦鹉」这个词的发明者：2021 年她领衔的论文直接质问「语言模型会不会只是随机鹦鹉学舌」，成为全球大模型反思浪潮的起点。她持续提醒公众分辨 AI 炒作与现实，2025 年与 Alex Hanna 合著《The AI Con》，并主持播客 Mystery AI Hype Theater 3000。

AI 治理研究重镇 AI Now 研究院的联合掌门：十五年如一日追问「科技公司如何变成政治权力」。曾任美国联邦贸易委员会（FTC）AI 高级顾问，把一线监管经验带回研究一线，主导对 AI 权力集中的批判性研究议程。

可解释机器学习（Interpretable ML）的全球旗帜：主张模型必须让人看得懂，拒绝黑箱。其可解释模型用于医疗、刑事司法审前评估与能源领域。2022 年获 AAAI 百万美元「Squirrel AI 奖」（被誉为 AI 界新诺贝尔奖），2025 年获 IJCAI 约翰·麦卡锡奖。

从火星车写代码到执掌大学：她曾为 NASA 火星探测器「Ziggy」写自动驾驶程序，此后一生研究「人什么时候该信机器人」。2021 年成为俄亥俄州立大学工学院史上首位女性院长，2022 年入选美国国家 AI 顾问委员会（NAIAC）为总统提供政策建议，2026 年出任历史悠久的黑人女子学院斯佩尔曼学院校长。

从清华到斯坦福再到普林斯顿的 NLP 中坚：SimCSE 句向量、检索增强生成（RAG）、长上下文语言模型训练法都出自她的组。她公开倡导「学术界如何在开放语言模型生态里扮演关键角色」，让大学继续成为大模型研究的一极。