يؤثر تأثير الصناعة على الذكاء الاصطناعي في تشكيل مستقبل التكنولوجيا - للأفضل وللأسوأ

الإمكانات الهائلة لـ AI لإعادة تشكيل المستقبل ، شهدت استثمارات ضخمة من الصناعة في السنوات الأخيرة. يقول الباحثون إن التأثير المتزايد للشركات الخاصة في البحث الأساسي الذي يدعم هذه التكنولوجيا الناشئة قد يكون له آثار خطيرة على كيفية تطورها.

إن مسألة ما إذا كانت الآلات قادرة على تكرار نوع الذكاء الذي نراه في الحيوانات والبشر هي تقريبًا قديمة قدم مجال علوم الكمبيوتر نفسه. لقد تذبذب تفاعل الصناعة مع هذا النوع من الأبحاث على مدى عقود ، لفي خضم سلسلة من فصول الشتاء للذكاء الاصطناعي حيث تدفق الاستثمار ثم عاد مرة أخرى كما فعلت التكنولوجيا فشل في أن ترقى إلى مستوى التوقعات.

ومع ذلك ، فقد أدى ظهور التعلم العميق في مطلع العقد الماضي إلى واحدة من أكثر عمليات الاهتمام والاستثمار استدامة من الشركات الخاصة. هذا بدأ الآن ل تنتج بعض منتجات الذكاء الاصطناعي التي تغير قواعد اللعبة حقًا، ولكن تحليل جديد في علوم يوضح أنه يؤدي أيضًا إلى مشاركة الصناعةكريسينgالمركز المهيمن في أبحاث الذكاء الاصطناعي.

يقول المؤلفان إن هذا سيف ذو حدين. تجلب الصناعة معها المال وموارد الحوسبة وكميات هائلة من البيانات التي لها تقدم مشحون بالتوربو ، ولكنها أيضًا تعيد تركيز المجال بأكمله على المجالات التي تهم الشركات الخاصة بدلاً من تلك التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانات أو الفوائد للبشرية.

"تدفعهم الدوافع التجارية للصناعة إلى التركيز على الموضوعات الموجهة نحو الربح. غالبًا ما تسفر مثل هذه الحوافز عن نتائج تتماشى مع المصلحة العامة ، ولكن ليس دائمًا ". "على الرغم من أن هذه الاستثمارات الصناعية ستفيد المستهلكين ، إلا أن الهيمنة البحثية المصاحبة يجب أن تكون مصدر قلق لصانعي السياسات في جميع أنحاء العالم لأنها تعني أن بدائل المصلحة العامة لأدوات الذكاء الاصطناعي المهمة قد تصبح نادرة بشكل متزايد."

يوضح المؤلفون أن بصمة الصناعة في أبحاث الذكاء الاصطناعي قد زادت بشكل كبير في السنوات الأخيرة. في عام 2000 ، شارك 22 بالمائة فقط من العروض التقديمية في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في تأليف واحد أو أكثر من شركات خاصة ، ولكن بحلول عام 2020 بلغت هذه النسبة 38 بالمائة. لكن التأثير يظهر بوضوح في طليعة المجال.

كان التقدم في التعلم العميق مدفوعًا إلى حد كبير بتطوير نماذج أكبر من أي وقت مضى. في عام 2010 ، استحوذت الصناعة على 11 في المائة فقط من أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي ، ولكن بحلول عام 2021 بلغت هذه النسبة 96 في المائة. تزامن ذلك مع تزايد الهيمنة على المعايير الرئيسية في مجالات مثل التعرف على الصور ونمذجة اللغة ، حيث نمت مشاركة الصناعة في النموذج الرائد من 62 بالمائة في عام 2017 إلى 91 بالمائة في عام 2020.

المحرك الرئيسي لهذا التحول هو الاستثمارات الأكبر التي يستطيع القطاع الخاص القيام بها مقارنة بالهيئات العامة. باستثناء الإنفاق الدفاعي ، خصصت الحكومة الأمريكية 1.5 مليار دولار للإنفاق على الذكاء الاصطناعي في عام 2021 ، مقارنة بـ 340 مليار دولار أنفقتها الصناعة في جميع أنحاء العالم في ذلك العام.

يُترجم هذا التمويل الإضافي إلى موارد أفضل بكثير - من حيث قوة الحوسبة والوصول إلى البيانات - والقدرة على جذب أفضل المواهب. يرتبط حجم نماذج الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بكمية البيانات وموارد الحوسبة المتاحة ، وفي عام 2021 كانت نماذج الصناعة أكبر 29 مرة من النماذج الأكاديمية في المتوسط.

وبينما في عام 2004 ، ذهب 21 بالمائة فقط من حاملي الدكتوراه في علوم الكمبيوتر المتخصصين في الذكاء الاصطناعي إلى الصناعة ، بحلول عام 2020 قفزت هذه النسبة إلى ما يقرب من 70 بالمائة. كما زاد معدل توظيف خبراء الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن الجامعات من قبل الشركات الخاصة ثمانية أضعاف منذ عام 2006.

يشير المؤلفون إلى OpenAI كعلامة على الصعوبة المتزايدةy لإجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة بدون الموارد المالية للقطاع الخاص. في عام 2019 ، تحولت المنظمة من منظمة غير ربحية إلى "منظمة هادفة للربح" من أجل "زيادة استثماراتنا بسرعة في الحوسبة والمواهب" ، كما قالت الشركة في ذلك الوقت.

لاحظ المؤلفون أن هذا الاستثمار الإضافي كان له امتيازاته. لقد ساعد في إخراج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من المختبر إلى المنتجات اليومية التي يمكن أن تحسن حياة الناس. كما أدى إلى تطوير مجموعة من الأدوات القيمة التي تستخدمها الصناعة والأوساط الأكاديمية على حد سواء ، مثل حزم البرامج مثل TensorFlow و PyTorch وشرائح الكمبيوتر القوية المتزايدة المصممة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

لكنه يدفع أيضًا أبحاث الذكاء الاصطناعي للتركيز على المجالات ذات الفوائد التجارية المحتملة لرعاته ، والأهم من ذلك ، نهج الذكاء الاصطناعي المتعطش للبيانات والمكلفة من الناحية الحسابية والذي يتوافق جيدًا مع نوع الأشياء التي تجيدها شركات التكنولوجيا الكبرى بالفعل. نظرًا لأن الصناعة تحدد بشكل متزايد اتجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي ، فقد يؤدي ذلك إلى إهمال الأساليب المتنافسة تجاه الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الأخرى المفيدة اجتماعيًا دون وجود دافع واضح للربح.

"وبالنظر إلى مدى اتساع نطاق تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المجتمع ، فإن مثل هذا الموقف من شأنه أن يمنح عددًا صغيرًا من شركات التكنولوجيا قدرًا هائلاً من السلطة على اتجاه المجتمع "، كما لاحظ المؤلفون.

يقول المؤلفون إن هناك نماذج لكيفية سد الفجوة بين القطاعين العام والخاص. اقترحت الولايات المتحدة إنشاء مورد أبحاث وطني للذكاء الاصطناعي يتكون من سحابة بحث عامة ومجموعات بيانات عامة. وافقت الصين مؤخرًا على "نظام شبكة الطاقة الحاسوبية الوطنية". Aتعمل منصة الحوسبة البحثية المتقدمة في كندا منذ ما يقرب من عقد من الزمان.

لكن بدون تدخل من صانعي السياسات ، يقول المؤلفون إن الأكاديميين لن يكونوا على الأرجح قادرين على تفسير وانتقاد نماذج الصناعة بشكل صحيح أو تقديم بدائل للمصلحة العامة. يجب أن يكون ضمان امتلاكهم للقدرات اللازمة لمواصلة تشكيل حدود أبحاث الذكاء الاصطناعي أولوية رئيسية للحكومات في جميع أنحاء العالم.

الصورة الائتمان: العقل العميق / Unsplash 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/