Influența industriei asupra inteligenței artificiale modelează viitorul tehnologiei – în bine și în rău

Potențialul enorm al AI pentru a remodela viitorul a avut loc investiții masive din partea industriei în ultimii ani. Dar influența tot mai mare a companiilor private în cercetarea de bază care alimentează această tehnologie emergentă ar putea avea implicații serioase asupra modului în care se dezvoltă, spun cercetătorii.

Întrebarea dacă mașinile ar putea replica tipul de inteligență văzut la animale și la oameni este aproape la fel de veche ca și domeniul informaticii în sine. Angajamentul industriei cu această linie de cercetare a fluctuat de-a lungul deceniilor, lÎndreptând spre o serie de ierni AI, pe măsură ce investițiile au venit și apoi din nou înapoi, așa cum a făcut tehnologia nu a reușit să se ridice la înălțimea așteptări.

Cu toate acestea, apariția învățării profunde la începutul deceniului precedent a dus la una dintre cele mai susținute fluxuri de interes și investiții din partea companiilor private. Acest lucru începe acum produce niște produse AI cu adevărat care schimbă jocul, dar a nouă analiză în Ştiinţă arată că aceasta duce, de asemenea, la intrarea industrieipliugpoziție dominantă în cercetarea IA.

Aceasta este o sabie cu două tăișuri, spun autorii. Industria aduce cu sine bani, resurse de calcul și cantități mari de date care au un progres turbo-încărcat, dar, de asemenea, reorientează întregul domeniu pe domenii care sunt de interes pentru companiile private, mai degrabă decât pe cele cu cel mai mare potențial sau beneficiu pentru umanitate.

Motivele comerciale ale industriei îi împing să se concentreze pe subiecte care sunt orientate spre profit. Adesea, astfel de stimulente produc rezultate în conformitate cu interesul public, dar nu întotdeauna”, scriu autorii. „Deși aceste investiții în industrie vor aduce beneficii consumatorilor, dominația aferentă cercetării ar trebui să fie o îngrijorare pentru factorii de decizie din întreaga lume, deoarece înseamnă că alternativele de interes public pentru instrumente AI importante pot deveni din ce în ce mai rare.”

Autorii arată că amprenta industriei în cercetarea AI a crescut dramatic în ultimii ani. În 2000, doar 22 la sută din prezentările la conferințele de IA de top au prezentat unul sau mai mulți co-autori de la companii private, dar până în 2020 acest lucru a atins 38 la sută. Dar impactul este resimțit cel mai clar la marginea de vârf a câmpului.

Progresul în învățarea profundă a fost, în mare măsură, determinat de dezvoltarea unor modele din ce în ce mai mari. În 2010, industria a reprezentat doar 11 la sută din cele mai mari modele AI, dar până în 2021 aceasta a atins 96 la sută. Acest lucru a coincis cu o dominație tot mai mare asupra reperelor cheie în domenii precum recunoașterea imaginii și modelarea limbajului, unde implicarea industriei în modelul lider a crescut de la 62% în 2017 la 91% în 2020.

Un factor cheie al acestei schimbări îl reprezintă investițiile mult mai mari pe care sectorul privat este capabil să le facă în comparație cu organismele publice. Excluzând cheltuielile pentru apărare, guvernul SUA a alocat 1.5 miliarde de dolari pentru cheltuielile pentru IA în 2021, comparativ cu cele 340 de miliarde de dolari cheltuite de industrie din întreaga lume în acel an.

Această finanțare suplimentară se traduce în resurse mult mai bune – atât în ​​ceea ce privește puterea de calcul, cât și accesul la date – și capacitatea de a atrage cele mai bune talente. Dimensiunea modelelor AI este strâns corelată cu cantitatea de date și resurse de calcul disponibile, iar în 2021 modelele industriale au fost de 29 de ori mai mari decât cele academice, în medie.

Și în timp ce în 2004 doar 21 la sută dintre doctorații în informatică care s-au specializat în IA au intrat în industrie, până în 2020 acest lucru a crescut la aproape 70 la sută. Rata cu care experții AI au fost angajați în afara universității de către companiile private a crescut, de asemenea, de opt ori din 2006.

Autorii indică OpenAI ca un marker al dificultății în creșterey de a face cercetări de ultimă oră în IA fără resursele financiare ale sectorului privat. În 2019, organizația s-a transformat dintr-o organizație non-profit într-o „organizație cu plafon pentru profit”, pentru a „crește rapid investițiile noastre în calcul și talent”, a spus compania la acea vreme.

Această investiție suplimentară a avut avantajele sale, notează autorii. A ajutat să scoată tehnologia AI din laborator și în produsele de zi cu zi care pot îmbunătăți viața oamenilor. De asemenea, a condus la dezvoltarea unei serii de instrumente valoroase utilizate atât de industrie, cât și de mediul academic, cum ar fi pachete software precum TensorFlow și PyTorch și cipuri de computer din ce în ce mai puternice, adaptate sarcinilor de lucru AI.

Dar, de asemenea, împinge cercetarea AI să se concentreze asupra domeniilor cu potențiale beneficii comerciale pentru sponsorii săi și, la fel de important, abordările AI amanente de date și costisitoare din punct de vedere computațional, care se potrivesc bine cu genul de lucruri la care marile companii de tehnologie sunt deja bune. Pe măsură ce industria stabilește din ce în ce mai mult direcția cercetării AI, acest lucru ar putea duce la neglijarea abordărilor concurente față de AI și alte aplicații benefice din punct de vedere social, fără un motiv clar de profit.

Având în vedere cât de larg ar putea fi aplicate instrumentele AI în societate, o astfel de situație ar oferi unui număr mic de firme de tehnologie o cantitate enormă de putere asupra direcției societății”, notează autorii.

Există modele pentru cum ar putea fi închis decalajul dintre sectorul privat și cel public, spun autorii. SUA au propus crearea unei resurse naționale de cercetare AI formată din cloud de cercetare publică și seturi de date publice. China a aprobat recent un „sistem național de rețea de energie de calcul”. And Platforma Advanced Research Computing din Canada funcționează de aproape un deceniu.

Dar fără intervenția factorilor de decizie politică, autorii spun că academicienii probabil nu vor fi capabili să interpreteze și să critice corect modelele industriale sau să ofere alternative de interes public. Asigurarea că au capabilitățile de a continua să modeleze frontiera cercetării IA ar trebui să fie o prioritate cheie pentru guvernele din întreaga lume.

Credit imagine: DeepMind / Unsplash 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/