Tööstuse mõju tehisintellektile kujundab tehnoloogia tulevikku – nii paremuse kui ka halvemuse poole

Tohutu potentsiaal AI tuleviku ümberkujundamiseks on tööstus viimastel aastatel teinud suuri investeeringuid. Teadlaste sõnul võib aga eraettevõtete kasvav mõju selle areneva tehnoloogia aluseks olevatele alusuuringutele avaldada tõsist mõju selle arengule.

Küsimus, kas masinad suudavad kopeerida loomadel ja inimestel täheldatud intelligentsust, on peaaegu sama vana kui arvutiteaduse valdkond. Tööstuse seotus selle uurimissuunaga on aastakümnete jooksul kõikunud, lAI-talvede seeriani, kuna investeeringud on sisse voolanud ja siis jälle tagasi, nagu tehnoloogia on teinud ei suutnud sellega toime tulla ootustele.

Süvaõppe tulek eelmise kümnendi vahetusel on aga kaasa toonud eraettevõtete ühe püsivaima huvi- ja investeeringujooksu. See hakkab nüüd annab tõeliselt mängu muutvaid AI-tooteid, kuid a uus analüüs sisse teadus näitab, et see toob kaasa ka tööstusekreasiingl domineeriv positsioon AI-uuringutes.

Autorid ütlevad, et see on kahe teraga mõõk. Tööstus toob endaga kaasa raha, arvutusressursid ja tohutul hulgal andmemahtusid, millel on turboülelaaditud edusammud, kuid see keskendub ka kogu valdkonna ümber valdkondadele, mis pakuvad huvi pigem eraettevõtetele kui neile, millel on suurim potentsiaal või kasu inimkonnale.

"Tööstuse ärilised motiivid sunnivad neid keskenduma teemadele, mis on kasumile orienteeritud. Sageli annavad sellised stiimulid tulemusi, mis on kooskõlas avalike huvidega, kuid mitte alati,“ kirjutavad autorid. "Kuigi need tööstusinvesteeringud toovad kasu tarbijatele, peaks sellega kaasnev teadusuuringute domineerimine poliitikakujundajatele kogu maailmas muretsema, sest see tähendab, et oluliste tehisintellekti tööriistade avalikku huvi pakkuvad alternatiivid võivad muutuda üha napimaks."

Autorid näitavad, et tööstuse jalajälg AI-uuringutes on viimastel aastatel järsult kasvanud. Kui 2000. aastal osales juhtivatel tehisintellektikonverentsidel vaid 22 protsendil ettekannetest üks või mitu kaasautorit eraettevõtetest, siis 2020. aastaks oli see 38 protsenti. Kuid kõige selgemalt on mõju tunda põllu tipus.

Süvaõppe edusammud on suurel määral ajendatud üha suuremate mudelite väljatöötamisest. Kui 2010. aastal moodustas tööstus vaid 11 protsenti suurimatest tehisintellekti mudelitest, siis 2021. aastaks oli see 96 protsenti. See on langenud kokku kasvava domineerimisega sellistes valdkondades nagu pildituvastus ja keele modelleerimine, kus tööstuse osalus juhtivas mudelis on kasvanud 62 protsendilt 2017. aastal 91 protsendini 2020. aastal.

Selle nihke peamiseks tõukejõuks on palju suuremad investeeringud, mida erasektor suudab teha võrreldes avalik-õiguslike asutustega. Kui kaitsekulutusi välja jätta, eraldas USA valitsus 1.5. aastal tehisintellektile tehtavateks kulutusteks 2021 miljardit dollarit, samas kui tööstus kulutas sel aastal 340 miljardit dollarit kogu maailmas.

See lisarahastamine tähendab palju paremaid ressursse – nii arvutusvõimsuse kui ka andmetele juurdepääsu osas – ning võimalust meelitada ligi parimaid talente. Tehisintellekti mudelite suurus on tugevas korrelatsioonis olemasolevate andmemahu ja arvutusressurssidega ning 2021. aastal olid tööstusmudelid keskmiselt 29 korda suuremad kui akadeemilised mudelid.

Ja kui 2004. aastal läks vaid 21 protsenti tehisintellektile spetsialiseerunud arvutiteaduste doktoritest tööstusesse, siis 2020. aastaks oli see arv kasvanud peaaegu 70 protsendini. Ka määr, millega eraettevõtted on AI eksperte ülikoolist ära palkanud, on alates 2006. aastast kaheksa korda kasvanud.

Autorid osutavad OpenAI-le kui kasvavate raskuste märgiley teha tipptasemel tehisintellektiuuringuid ilma erasektori rahaliste ressurssideta. 2019. aastal muutus organisatsioon mittetulundusühingust "piiratud kasumit taotlevaks organisatsiooniks", et "kiiresti suurendada meie investeeringuid arvutusse ja talentidesse", ütles ettevõte toona.

Autorid märgivad, et sellel lisainvesteeringul on olnud oma eelised. See on aidanud tuua tehisintellekti tehnoloogia laborist välja igapäevastesse toodetesse, mis võivad parandada inimeste elu. See on viinud ka paljude väärtuslike tööriistade väljatöötamiseni, mida kasutavad nii tööstus kui ka akadeemilised ringkonnad, nagu tarkvarapaketid, nagu TensorFlow ja PyTorch, ning üha võimsamad arvutikiibid, mis on kohandatud tehisintellekti töökoormustele.

Kuid see sunnib ka tehisintellektiuuringuid keskenduma valdkondadele, millel on sponsoritele potentsiaalset ärilist kasu, ja sama oluline on andmenäljas ja arvutuslikult kulukas AI-lähenemine, mis sobib hästi selliste asjadega, milles suured tehnoloogiaettevõtted juba oskavad. Kuna tööstus määrab üha enam AI-uuringute suuna, võib see kaasa tuua konkureerivate lähenemisviiside tähelepanuta jätmise tehisintellekti ja muude sotsiaalselt kasulike rakenduste suhtes, millel pole selget kasumit.

"Arvestades, kui laialdaselt saaks tehisintellekti tööriistu kogu ühiskonnas rakendada, annaks selline olukord vähesele hulgale tehnoloogiafirmadele ühiskonna juhtimise üle tohutu võimu,“ märgivad autorid.

Autorid ütlevad, et on olemas mudelid, kuidas lõhe era- ja avaliku sektori vahel vähendada. USA on teinud ettepaneku luua riiklik tehisintellekti uurimisressurss, mis koosneks avalikust uurimispilvest ja avalikest andmekogumitest. Hiina kiitis hiljuti heaks "riikliku andmetöötlusvõrgu süsteemi". AKanada Advanced Research Computing platvorm on töötanud peaaegu kümme aastat.

Kuid ilma poliitikakujundajate sekkumiseta väidavad autorid, et akadeemikud ei suuda tõenäoliselt tööstusmudeleid õigesti tõlgendada ja kritiseerida ega pakkuda avaliku huvi alternatiive. Kogu maailma valitsuste peamine prioriteet peaks olema nende võimekuse tagamine, et jätkata tehisintellektiuuringute eesliini kujundamist.

Image Credit: Deepmind / Unsplash 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/