ティムニット・ゲブル
この研究によれば、Amazonの顔認識システムは、他のテクノロジー企業の顔認識ソフトウェアのいずれよりも肌の色が濃い女性を識別することが困難だったとされる。さらに『ニューヨーク・タイムズ』紙のインタビューで、現時点では顔認識技術は法執行や安全保障の目的で使用するには危険過ぎると自らの見解を述べた。
2020年、ゲブルは5人の共同研究者と「確率変数のオウムの危険性について:言語モデルは大きくなり過ぎる可能性があるのか?」という研究論文を執筆した。この論文では大規模言語モデルのリスクを網羅し、環境的・経済的コスト、未知の危険なバイアスに繋がる不可解性、大規模言語モデルが学習内容の根底にある概念を理解できないこと、モデルが人々を欺くために利用される可能性があることを指摘した。
2021年、ゲブルは『フォーチュン』誌によって、「世界の最も偉大なリーダー50人」の1人に選ばれ、英国の科学誌『ネイチャー』によって、「2021年の科学発展で重要な役割を果たした科学者10人」の1人に選出された。2022年、『タイム』誌はゲブルを「2022年において最も影響力のある100人」のリストの1人に選んだ。