Alan vaikutus tekoälyyn muokkaa teknologian tulevaisuutta – parempaan ja huonompaan suuntaan

Valtava potentiaali AI Teollisuus on viime vuosina investoinut valtavia määriä tulevaisuuden muokkaamiseen. Mutta yksityisten yritysten kasvavalla vaikutuksella perustutkimukseen, joka toimii tämän nousevan teknologian voimanlähteenä, voi olla vakavia vaikutuksia sen kehitykseen, sanovat tutkijat.

Kysymys siitä, pystyvätkö koneet jäljittelemään eläimissä ja ihmisissä havaittua älykkyyttä, on melkein yhtä vanha kuin itse tietojenkäsittelytieteen ala. Teollisuuden sitoutuminen tähän tutkimuslinjaan on vaihdellut vuosikymmenten aikana, lTekoälytalvien sarja on alkanut investointien tullessa sisään ja sitten takaisin ulos tekniikan myötä ei pystynyt selviytymään odotukset.

Syväoppimisen tulo edellisen vuosikymmenen vaihteessa on kuitenkin johtanut yhteen kestävimmistä yksityisten yritysten kiinnostus- ja investointiajoista. Tämä alkaa nyt olla tuottaa todella peliä mullistavia tekoälytuotteita, mutta a uusi analyysi sisään tiede osoittaa, että se johtaa myös teollisuuden tarttumiseencreasiinighallitseva asema tekoälytutkimuksessa.

Tämä on kaksiteräinen miekka, sanovat kirjoittajat. Teollisuus tuo mukanaan rahaa, laskentaresursseja ja valtavia tietomääriä, joilla on turboahdettua edistystä, mutta se myös keskittyy koko alan uudelleen aloille, jotka kiinnostavat yksityisiä yrityksiä pikemminkin kuin niille, joilla on suurin potentiaali tai hyöty ihmiskunnalle.

"Alan kaupalliset motiivit pakottavat heidät keskittymään voittoa tavoitteleviin aiheisiin. Usein tällaiset kannustimet tuottavat yleisen edun mukaisia ​​tuloksia, mutta eivät aina”, kirjoittajat kirjoittavat. "Vaikka nämä teollisuuden investoinnit hyödyttävät kuluttajia, siihen liittyvän tutkimuksen hallitsevan aseman pitäisi olla poliittisten päättäjien huolenaihe ympäri maailmaa, koska se tarkoittaa, että yleisen edun mukaiset vaihtoehdot tärkeille tekoälytyökaluille voivat tulla yhä niukemmaksi."

Kirjoittajat osoittavat, että teollisuuden jalanjälki tekoälytutkimuksessa on kasvanut dramaattisesti viime vuosina. Vuonna 2000 vain 22 prosentissa esitelmistä johtavissa tekoälykonferensseissa oli yksi tai useampi kirjoittaja yksityisistä yrityksistä, mutta vuoteen 2020 mennessä osuus oli 38 prosenttia. Mutta selkeimmin vaikutus tuntuu kentän kärjessä.

Syväoppimisen edistyminen on suurelta osin vauhdittanut yhä suurempien mallien kehitystä. Vuonna 2010 teollisuuden osuus suurimmista tekoälymalleista oli vain 11 prosenttia, mutta vuoteen 2021 mennessä se oli saavuttanut 96 prosenttia. Tämä on tapahtunut samaan aikaan, kun keskeisillä mittareilla, kuten kuvantunnistuksessa ja kielen mallintamisessa, vallitsee kasvava dominanssi, jossa teollisuuden osallistuminen johtavaan malliin on kasvanut 62 prosentista vuonna 2017 91 prosenttiin vuonna 2020.

Tämän muutoksen keskeisenä tekijänä ovat yksityisen sektorin paljon suuremmat investoinnit julkisiin elimiin verrattuna. Ilman puolustusmenoja Yhdysvaltain hallitus myönsi 1.5 miljardia dollaria tekoälymenoihin vuonna 2021, kun teollisuus eri puolilla maailmaa käytti samana vuonna 340 miljardia dollaria.

Tämä lisärahoitus merkitsee paljon parempia resursseja – sekä laskentatehon että tiedonsaannin osalta – ja kykyä houkutella parhaat kyvyt. Tekoälymallien koko korreloi vahvasti käytettävissä olevan datan ja laskentaresurssien kanssa, ja vuonna 2021 teollisuuden mallit olivat keskimäärin 29 kertaa suurempia kuin akateemiset mallit.

Ja vaikka vuonna 2004 vain 21 prosenttia tekoälyyn erikoistuneista tietojenkäsittelytieteen tohtoreista siirtyi teollisuuteen, vuoteen 2020 mennessä osuus oli noussut lähes 70 prosenttiin. Myös yksityiset yritykset ovat palkanneet tekoälyasiantuntijoita pois yliopistosta, ja se on kahdeksankertaistunut vuodesta 2006.

Kirjoittajat osoittavat OpenAI:n kasvavan vaikean merkkinäy tehdä huippuluokan tekoälytutkimusta ilman yksityisen sektorin taloudellisia resursseja. Vuonna 2019 organisaatio muuttui voittoa tavoittelemattomasta organisaatiosta "voittoa tavoittelevaksi rajoitukseksi" lisätäkseen nopeasti investointejamme tietojenkäsittelyyn ja kykyihin, yhtiö sanoi tuolloin.

Kirjoittajat huomauttavat, että tällä lisäinvestoinnilla on ollut etunsa. Se on auttanut tuomaan tekoälyteknologiaa ulos laboratoriosta ja päivittäisiin tuotteisiin, jotka voivat parantaa ihmisten elämää. Se on myös johtanut lukuisten teollisuuden ja korkeakoulujen käyttämien arvokkaiden työkalujen kehittämiseen, kuten ohjelmistopaketteihin, kuten TensorFlow ja PyTorch, sekä yhä tehokkaampiin AI-työkuormiin räätälöityihin tietokonesiruihin.

Mutta se kannustaa myös tekoälytutkimusta keskittymään alueille, joilla on potentiaalisia kaupallisia etuja sen sponsoreille, ja aivan yhtä tärkeätä, datanhimoiset ja laskennallisesti kalliit tekoälymenetelmät, jotka sopivat hyvin niihin asioihin, joissa suuret teknologiayritykset ovat jo hyviä. Teollisuuden asettuessa yhä enemmän tekoälytutkimuksen suuntaa, tämä voi johtaa kilpailevien lähestymistapojen laiminlyöntiin tekoälyn ja muiden yhteiskunnallisesti hyödyllisten sovellusten suhteen, joilla ei ole selvää voittoa.

"Ottaen huomioon, kuinka laajasti tekoälytyökaluja voitaisiin soveltaa kaikkialla yhteiskunnassa, tällainen tilanne antaisi pienelle määrälle teknologiayrityksiä valtavasti valtaa yhteiskunnan ohjaamiseen", kirjoittajat huomauttavat.

Kirjoittajien mukaan on olemassa malleja, kuinka yksityisen ja julkisen sektorin välinen kuilu voitaisiin kuroa umpeen. Yhdysvallat on ehdottanut kansallisen tekoälytutkimusresurssin luomista, joka koostuu julkisista tutkimuspilvestä ja julkisista tietojoukoista. Kiina hyväksyi äskettäin "kansallisen laskentatehoverkkojärjestelmän". AKanadan Advanced Research Computing -alusta on ollut käytössä lähes kymmenen vuoden ajan.

Mutta ilman poliittisten päättäjien väliintuloa, kirjoittajat sanovat, että tutkijat eivät todennäköisesti pysty tulkitsemaan ja arvostelemaan teollisuuden malleja tai tarjoamaan yleisen edun mukaisia ​​vaihtoehtoja. Hallitusten ensisijainen tavoite ympäri maailmaa pitäisi olla sen varmistaminen, että heillä on edelleen kyky muokata tekoälytutkimuksen huippua.

Kuva pistetilanne: Deepmind / Unsplash 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/