Gillian Hadfield

Gillian Kereldena Hadfield (nacida el 14 de julio de 1961) es una economista, jurista e investigadora de inteligencia artificial canadiense , profesora distinguida Bloomberg de Alineación y Gobernanza de la IA . También es profesora de Derecho y de Gestión Estratégica en Toronto, Canadá, titular de la Cátedra CIFAR de IA en el Vector Institute y miembro sénior de AI2050 . ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]} De 2018 a 2023, Hadfield fue asesora principal de políticas de la empresa de inteligencia artificial OpenAI . ^{[ 7 ]}

Anteriormente fue directora y titular de la cátedra homónima del Instituto Schwartz Reisman para la Tecnología y la Sociedad en la Facultad de Derecho de la Universidad de Toronto y profesora Richard L. y Antoinette Schamoi Kirtland de Derecho y Economía en la Universidad del Sur de California . ^{[ 8 ] [ 9 ]} En la USC, Hadfield dirigió el Proyecto de Innovación del Sur de California y el Centro de Derecho, Economía y Organización de la USC. ^{[ 10 ]} Fue miembro de la junta directiva de la Asociación Estadounidense de Derecho y Economía ^{[ 11 ]} y de la Sociedad Internacional para la Nueva Economía Institucional. ^{[ 12 ]}

Hadfield recibió su licenciatura con honores en economía de la Universidad Queen's en 1983. ^{[ 10 ]} Obtuvo un doctorado en derecho con distinción de la Facultad de Derecho de Stanford en 1988 y un doctorado en economía de la Universidad de Stanford en 1990. ^{[ 10 ]}

Después de la facultad de derecho, Hadfield trabajó como asistente legal para la jueza Patricia M. Wald del Tribunal de Apelaciones de los Estados Unidos para el Circuito del Distrito de Columbia . ^{[ 13 ] [ 14 ]}

Hadfield se unió a la facultad de la Facultad de Derecho de UC Berkeley como profesor asistente de derecho en 1990. ^{[ 15 ]} De 1994 a 1999, Hadfield fue profesor asociado de derecho en la Facultad de Derecho de la Universidad de Toronto , y luego profesor de derecho de 1999 a 2001. ^{[ 15 ]} Hadfield también se desempeñó como profesor en la Facultad de Derecho Global de la Facultad de Derecho de NYU de 1999 a 2001. ^{[ 15 ]}

Hadfield se trasladó a la Facultad de Derecho Gould de la USC en 2001, donde fue nombrada Profesora Richard L. y Antoinette Schamoi Kirtland de Derecho y Profesora de Economía en la Universidad del Sur de California, cargo que desempeñó hasta 2018. ^{[ 16 ]}

En 2016, fue profesora visitante distinguida Daniel R. Fischel y Sylvia M. Neil de Derecho en la Facultad de Derecho de la Universidad de Chicago . ^{[ 16 ]} En 2010, Hadfield fue profesora visitante Sidley Austin en la Facultad de Derecho de Harvard , y en 2008, fue profesora visitante Justin W. D'Atri de Derecho, Negocios y Sociedad en la Facultad de Derecho de Columbia . ^{[ 9 ]} En 2006-2007 y 2010-2011, Hadfield fue becaria del Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento en la Universidad de Stanford, y en 1993, fue becaria nacional en la Institución Hoover . ^{[ 9 ]}

En 2018, Hadfield se reincorporó a la Universidad de Toronto y en 2019 fue nombrado titular de la Cátedra Schwartz Reisman de Tecnología y Sociedad, así como director del Instituto Schwartz Reisman de Tecnología y Sociedad.

Hadfield fue asesor principal de políticas de OpenAI desde 2018 hasta 2023. ^{[ 17 ]} Durante su tiempo en OpenAI, Hadfield propuso "mercados regulatorios, en los que los gobiernos exigen a los sujetos de regulación que adquieran servicios regulatorios de un regulador privado" como una nueva forma de regulación para la industria de la IA. ^{[ 18 ]}

En 2024, Hadfield se unió a la Universidad Johns Hopkins como Profesora Distinguida Bloomberg de Alineación y Gobernanza de la IA, con nombramientos conjuntos en la Escuela de Gobierno y Política y el Departamento de Ciencias de la Computación en la Escuela de Ingeniería Whiting. ^{[ 19 ]} Actualmente es la Investigadora Principal del Laboratorio de Normatividad. ^{[ 20 ]}

El trabajo de Hadfield se publica ampliamente en revistas jurídicas, como la Stanford Law Review , y en revistas revisadas por pares, como los Annals of Internal Medicine , el Journal of Comparative Economics , el Journal of Economic Behavior and Organization y la Annual Review of Law and Social Science . ^{[ 9 ]}

• Hadfield, Gillian K. (1990). "Relaciones problemáticas: Franquicias y la ley de contratos incompletos". Stanford Law Review . 42 (4): 927– 992. doi : 10.2307/1228908 . ISSN 0038-9765 . JSTOR 1228908 .  
• La segunda ola del derecho y la economía . Megan Richardson, Gillian K. Hadfield. Leichhardt, NSW: Federation Press. 1999. ISBN 1-86287-316-XOCLC 59512709​​ {{cite book}}: CS1 mantenimiento: otros ( enlace )
• Hadfield, Gillian K. (2008). "Barreras legales a la innovación: el creciente costo económico del control profesional sobre los mercados legales corporativos". Stanford Law Review . 60 (6): 1689– 1732. ISSN 0038-9765 . JSTOR 40040424 .  
• Hadfield, Gillian K.; Weingast, Barry R. (11 de mayo de 2014). "Microfundamentos del Estado de Derecho" . Annual Review of Political Science . 17 (1): 21– 42. doi : 10.1146/annurev-polisci-100711-135226 . ISSN 1094-2939 . 
• Hadfield, Gillian K. (2017). Reglas para un mundo plano: por qué los humanos inventaron el derecho y cómo reinventarlo para una economía global compleja . Nueva York, NY. ISBN 978-0-19-991653-5OCLC 950084369​​ {{cite book}}: CS1 mantenimiento: falta el editor de ubicación ( enlace )
• Hadfield-Menell, Dylan; Hadfield, Gillian K. (27 de enero de 2019). «Contratación incompleta y alineación de la IA» . Actas de la Conferencia AAAI/ACM de 2019 sobre IA, ética y sociedad . ACM. págs. 417–422 . arXiv : 1804.04268 . doi : 10.1145/3306618.3314250 . ISBN  978-1-4503-6324-2.
• Dafoe, Allan; Bachrach, Yoram; Hadfield, Gillian; Horvitz, Eric; Larson, Kate; Graepel, Thore (2021). " IA cooperativa: las máquinas deben aprender a encontrar puntos en común" . Nature . 593 (7857): 33– 36. Bibcode : 2021Natur.593...33D . doi : 10.1038/d41586-021-01170-0 . PMID 33947992. S2CID 233740521 .  
• Köster, Raphael; Hadfield-Menell, Dylan; Everett, Richard; Weidinger, Laura; Hadfield, Gillian K.; Leibo, Joel Z. (18 de enero de 2022). "La normatividad espuria mejora el aprendizaje del comportamiento de cumplimiento y aplicación en agentes artificiales" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 119 (3) e2106028118. Bibcode : 2022PNAS..11906028K . doi : 10.1073/pnas.2106028118 . ISSN 0027-8424 . PMC 8784148. PMID 35022231 .   

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