生成和转换工具将为计算的未来提供动力，机器学习技术则支撑着这些系统的所有学习、评估和改进。研究迅速从实验室转移到现实世界，并可能改变从生物学到商业等各个领域。

作为卡内基梅隆大学 机器学习系 (MLD)新任主任， Zico Kolter准备领导这一转变。

“这种速度是我从未见过的，”科尔特说，他是卡内基梅隆大学计算机科学学院 (S) 的一名教员，在机器学习及其实际应用领域工作了近 20 年。“在典型的科学研究中，从基础研究、一个想法到它在世界上的部署，需要 10 年或 20 年——甚至更长。机器学习研究人员正在取得进展，我们将在发表几个月后看到它们投入生产。

科尔特说：“目前，机器学习部门正在进行的研究正在影响并将继续影响人工智能的方向。”

Kolter 11 年前加入 S。他目前是计算机科学系的副教授， 同时还隶属于 软件和社会系统系、 机器人研究所 和工程学院 电气和计算机工程系。

在卡内基梅隆大学期间，他还在业界担任过各种职务，包括博世人工智能研究首席科学家。科尔特在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，随后在麻省理工学院完成博士后研究。

S 院长 Martial Hebert 对 Kolter 担任这一职位感到兴奋。

赫伯特说：“我知道他的活力和研究领导力将有助于带领机器学习部门度过历史上的这一关键时期。”

MLD 成立于 2006 年，是世界上第一个此类学术部门，由卡内基梅隆大学自动学习与发现中心 (CALD) 发展而来。Kolter 将接替 自 2018 年以来一直担任该职位的Roni Rosenfeld，成为该部门的第六任负责人。

S Founders University 教授兼 MLD 创始部门负责人Tom Mitchell领导了遴选委员会。他表示，Kolter 具备领导部门和领域发展的合适技能组合。

米切尔表示：“Zico 是机器学习部门负责人的绝佳人选，尤其是在人工智能和机器学习取得重大进展和变革的这个时代。他是一位明星研究员，真正了解该领域的发展方式以及部门应如何帮助引领这一发展。他拥有丰富的管理经验，对未来有很多想法，与他共事很有趣。我期待着支持他，带领部门迈向新的高度。”

Kolter 的研究重点是机器学习、优化和控制，其中大部分工作都集中在使深度学习算法更安全、更稳健和更模块化。与 Kolter 一起工作的学生进行了广泛的人工智能研究。Kolter 希望让研究人员成为开发该领域核心方法论和评估人工智能可能带来的风险或担忧的先锋。

“我认为机器学习部门在这方面表现优异，而且将继续保持优异，”科尔特说。“我们的员工在道德、安全、透明度和可解释性方面工作。这些领域与研究和政策同样重要，可以确保人工智能的安全与负责任地应用。”

去年，Kolter 针对 大型语言模型 (LLM) 的攻击工作表明，有办法绕过其安全措施。研究团队创建了一个系统，该系统可以自动生成后缀，当这些后缀附加到查询中时，会导致 LLM 回答危险的问题，例如“如何给汽车上电?”研究人员希望他们的工作能够澄清这些自动攻击对 ChatGPT 等 LLM 造成的风险。

如今的法学硕士与过去的模式相比发生了巨大变化。科尔特说，他的实验室致力于了解数据如何影响这些模型的工作方式，并帮助 定义这些模型中的记忆，解决对允许的数据使用问题的担忧。

“在很多情况下，我们甚至不知道我们用来训练模型的数据，但我们仍在使用它们。我们需要了解数据如何影响这些模型——训练过程中做出的不同设计选择如何导致截然不同的下游行为，”科尔特说。“了解如何安全地使用这些工具至关重要。”

在他的实验室所做的所有工作中，科尔特强调学生进行各种人工智能研究是多么令人印象深刻。作为部门负责人，他希望授权和促进他认为 MLD 最宝贵的资源：人才。科尔特说，这包括学生、教师和工作人员。他的主要目标是确保 MLD 内部和外部的人员拥有成功所需的一切。

“我希望确保我们最大的资源——我们的人才，能够发挥我们能够发挥的、也应该发挥的影响力。这包括让他们能够访问他们所需的模型、数据和计算，”科尔特说。

科尔特将于 6 月 15 日起接任 MLD 系主任。罗森菲尔德是 MLD 教授，曾就职于 语言技术研究所、 雷和斯蒂芬妮·莱恩计算生物学系以及卡内基梅隆大学 海因茨信息系统与公共政策学院。今年 1 月，他宣布辞去系主任一职，转而专注于 德尔福集团的工作，他是该集团的联合创始人和联合领导人。