Manish Raghavan, MIT Sloan Yönetim Okulu ve Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Departmanı'nda profesör, algoritmik karar verme ve yapay zekayı (YZ) uzun süredir var olan toplumsal sorunları çözmek için kullanmaya odaklanmış, bu teknolojilerle ilişkili riskleri azaltmaya çalışmaktadır. Raghavan, işe alım uygulamalarının tarihsel olarak hatalı olduğunu vurgulamakta ve YZ sistemlerinin geçmiş verilerden bu önyargıları miras alabileceğini belirtmektedir. Ancak, YZ'nin ayrımcılığı daha etkili bir şekilde ölçme ve bu sistemlerin denetimini geliştirme potansiyeline sahip olduğuna inanmaktadır. Başlangıçta doktor olmayı hayal eden Raghavan, üniversitede bilgisayar bilimine yönelmiş ve sonunda Cornell Üniversitesi'nde algoritmik karar vermenin toplumsal etkileri üzerine bir tezle doktora unvanını kazanmıştır. Saygın burslar ve ödüllerle onurlandırılan Raghavan, 2022 yılında MIT kadrosuna katılmıştır. Raghavan ayrıca, gastrointestinal kanama için bir triage aracı olan Glasgow-Blatchford Puanı (GBS) üzerinde araştırmalar yapmış ve bunu uzman tıbbi tavsiyeleri ekleyerek geliştirilip geliştirilemeyeceğini incelemiştir.

Algoritmanın başarısız olabileceği durumları belirlemeyi ve doktor girdisinin özellikle faydalı olabileceğini sağlamayı hedeflemektedir. Ayrıca çevrimiçi platformların ve sosyal medya algoritmalarının kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini teşvik edecek platformlar tasarlamak için bir model geliştirmiştir ve bu alandaki çalışmaları için bir ödül kazanmıştır. Raghavan, kullanıcıların ve şirketlerin çıkarlarını uyumlu hale getirmenin daha sağlıklı çevrimiçi deneyimlere yol açabileceğine inanmaktadır. Raghavan, karmaşık problemlerden bir süre uzak kalmanın genellikle daha iyi içgörüler sağladığını düşünmektedir. Akademinin dışında, Harvard Erkekler Futbol Takımı'nı çalıştırmaktan hoşlanmakta ve bu, hayatında dengeyi korumasına yardımcı olmaktadır. Sonuç olarak, Raghavan’ın vizyonu, yapay zekayı insan davranışı ve toplumu daha derinlemesine anlamak için kullanmak ve toplumsal zorlukları ele alacak çözümler geliştirmek üzerinedir.