השפעת התעשייה על AI מעצבת את עתיד הטכנולוגיה - לטוב ולרע

הפוטנציאל העצום של AI לעצב מחדש את העתיד ראתה השקעות מסיביות מהתעשייה בשנים האחרונות. אבל להשפעה הגוברת של חברות פרטיות במחקר הבסיסי שמניע את הטכנולוגיה המתפתחת הזו עשויה להיות השלכות רציניות על אופן התפתחותה, אומרים חוקרים.

השאלה האם מכונות יכולות לשחזר את סוג האינטליגנציה הנראית אצל בעלי חיים ובני אדם היא עתיקה כמעט כמו תחום מדעי המחשב עצמו. העיסוק של התעשייה בקו מחקר זה השתנה במהלך עשרות השנים, lלקראת סדרה של חורפי בינה מלאכותית כאשר ההשקעה זרמה פנימה ואז חזרה החוצה שוב כפי שעשתה הטכנולוגיה לא הצליח לעמוד בו ציפיות.

עם זאת, הופעתה של למידה עמוקה בתחילת העשור הקודם, הביאה לאחת מהרצאות העניין וההשקעה הממושכות ביותר של חברות פרטיות. זה מתחיל עכשיו להניב כמה מוצרי AI באמת משנים את המשחק, אבל א ניתוח חדש ב מדע מראה שזה מוביל גם לכניסה לתעשייהקמטgהעמדה הדומיננטית ביותר במחקר בינה מלאכותית.

זוהי חרב פיפיות, אומרים המחברים. התעשייה מביאה איתה כסף, משאבי מחשוב וכמויות אדירות של נתונים שיש להם התקדמות מוגדשת טורבו, אבל היא גם ממקדת מחדש את התחום כולו בתחומים שמעניינים חברות פרטיות ולא באלה עם הפוטנציאל או התועלת הגדולים ביותר לאנושות.

"המניעים המסחריים של התעשייה דוחפים אותם להתמקד בנושאים מכווני רווח. לעתים קרובות תמריצים כאלה מניבים תוצאות בהתאם לאינטרס הציבורי, אבל לא תמיד", כותבים המחברים. "למרות שההשקעות בתעשייה הללו יועילו לצרכנים, הדומיננטיות המחקרית הנלווית צריכה להיות דאגה עבור קובעי מדיניות ברחבי העולם, מכיוון שמשמעות הדבר היא שחלופות אינטרס ציבורי לכלים חשובים בינה מלאכותית עשויות להיות נדירות יותר ויותר."

המחברים מראים כי טביעת הרגל של התעשייה במחקר בינה מלאכותית גדלה באופן דרמטי בשנים האחרונות. בשנת 2000, רק 22 אחוז מהמצגות בכנסים מובילים של בינה מלאכותית כללו מחבר אחד או יותר מחברות פרטיות, אך עד 2020 זה הגיע ל-38 אחוז. אבל ההשפעה מורגשת בצורה הברורה ביותר בקצה הקצה של השדה.

ההתקדמות בלמידה עמוקה נבעה במידה רבה על ידי פיתוח מודלים גדולים יותר ויותר. בשנת 2010, התעשייה היוותה רק 11 אחוזים מדגמי הבינה המלאכותית הגדולים ביותר, אך עד 2021 זה הגיע ל-96 אחוזים. זה עלה בקנה אחד עם הדומיננטיות הגוברת במדדים מרכזיים בתחומים כמו זיהוי תמונה ומודל שפה, שבהם מעורבות התעשייה במודל המוביל גדלה מ-62% ב-2017 ל-91% ב-2020.

גורם מרכזי בשינוי זה הוא ההשקעות הגדולות בהרבה שהמגזר הפרטי מסוגל לבצע בהשוואה לגופים ציבוריים. לא כולל הוצאות ביטחוניות, ממשלת ארה"ב הקצתה 1.5 מיליארד דולר להוצאות על AI בשנת 2021, בהשוואה ל-340 מיליארד דולר שהוציאה התעשייה ברחבי העולם באותה שנה.

המימון הנוסף הזה מתורגם למשאבים טובים בהרבה - הן מבחינת כוח מחשוב וגישה לנתונים - והן ליכולת למשוך את הכישרונות הטובים ביותר. גודלם של מודלים של AI נמצא בקורלציה רבה עם כמות הנתונים ומשאבי המחשוב הזמינים, ובשנת 2021 היו מודלים בתעשייה גדולים פי 29 מאלה האקדמיים בממוצע.

ובעוד שבשנת 2004 רק 21 אחוז מהדוקטורטים במדעי המחשב שהתמחו ב-AI נכנסו לתעשייה, עד 2020 זה קפץ לכמעט 70 אחוז. גם הקצב שבו מומחי בינה מלאכותית נקלטו מחוץ לאוניברסיטה על ידי חברות פרטיות גדל פי שמונה מאז 2006.

המחברים מצביעים על OpenAI כסמן של הקושי ההולך וגוברy לעשות מחקר בינה מלאכותית מתקדמת ללא המשאבים הכספיים של המגזר הפרטי. בשנת 2019, הארגון הפך ממלכ"ר ל"ארגון למטרות רווח" במטרה "להגדיל במהירות את ההשקעות שלנו במחשוב ובכישרונות", אמרה החברה אז.

להשקעה הנוספת הזו היו הטבות, מציינים המחברים. זה עזר להביא את טכנולוגיית הבינה המלאכותית מהמעבדה ואל מוצרים יומיומיים שיכולים לשפר את חייהם של אנשים. זה גם הוביל לפיתוח של שורה של כלים יקרי ערך המשמשים את התעשייה והאקדמיה כאחד, כמו חבילות תוכנה כמו TensorFlow ו- PyTorch ושבבי מחשב חזקים יותר ויותר המותאמים לעומסי עבודה של AI.

אבל זה גם דוחף את מחקר בינה מלאכותית להתמקד בתחומים בעלי יתרונות מסחריים פוטנציאליים עבור נותני החסות שלו, וחשוב לא פחות, גישות בינה מלאכותית ומחירי בינה מלאכותית שמשתלבות יפה עם סוג הדברים שחברות טכנולוגיה גדולות כבר טובות בהם. ככל שהתעשייה קובעת יותר ויותר את הכיוון של מחקר בינה מלאכותית, הדבר עלול להוביל להזנחה של גישות מתחרות כלפי בינה מלאכותית ויישומים אחרים בעלי תועלת חברתית ללא מניע רווח ברור.

"בהתחשב באיזו רחבה ניתן ליישם כלי AI ברחבי החברה, מצב כזה יעניק למספר קטן של חברות טכנולוגיה כמות עצומה של כוח על כיוון החברה", מציינים המחברים.

ישנם מודלים כיצד ניתן לסגור את הפער בין המגזר הפרטי לציבורי, אומרים המחברים. ארה"ב הציעה יצירת משאב לאומי למחקר בינה מלאכותית המורכבת מענן מחקר ציבורי וממערכי נתונים ציבוריים. סין אישרה לאחרונה "מערכת רשת כוח מחשוב לאומית". Aפלטפורמת מחשוב המחקר המתקדם של קנדה פועלת כבר כמעט עשור.

אך ללא התערבות של קובעי מדיניות, המחברים אומרים שסביר להניח שאקדמאים לא יוכלו לפרש ולתת ביקורת נכונה על מודלים בתעשייה או להציע חלופות אינטרס ציבוריות. להבטיח שיש להם את היכולות להמשיך ולעצב את חזית המחקר בינה מלאכותית צריכה להיות בראש סדר העדיפויות של ממשלות ברחבי העולם.

תמונת אשראי: Deepmind / Unsplash 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/