Влияние отрасли на ИИ формирует будущее технологий — к лучшему или к худшему

Огромный потенциал AI Чтобы изменить будущее, в последние годы промышленность вложила огромные средства. Но растущее влияние частных компаний на фундаментальные исследования, лежащие в основе этой новой технологии, может иметь серьезные последствия для ее развития, говорят исследователи.

Вопрос о том, могут ли машины воспроизвести тот тип интеллекта, который наблюдается у животных и людей, почти так же стар, как и сама область компьютерных наук. Участие промышленности в этом направлении исследований колебалось на протяжении десятилетий.переходя к череде зим ИИ, когда инвестиции поступали, а затем снова уходили, когда технология не удалось оправдать ожидания.

Однако появление глубокого обучения на рубеже предыдущего десятилетия привело к одному из самых устойчивых потоков интереса и инвестиций со стороны частных компаний. Сейчас это начинает выпустить несколько продуктов искусственного интеллекта, которые действительно изменят правила игры, но новый анализ в Наука показывает, что это также приводит к тому, что промышленность начинаетскладкаgдоминирующее положение в исследованиях ИИ.

Это палка о двух концах, считают авторы.. Промышленность приносит с собой деньги, вычислительные ресурсы и огромные объемы данных, которые ускоряют прогресс, но она также переориентирует все поле деятельности на области, представляющие интерес для частных компаний, а не те, которые обладают наибольшим потенциалом или пользой для человечества.

Коммерческие мотивы промышленности подталкивают их к тому, чтобы сосредоточиться на темах, ориентированных на получение прибыли. Часто такие стимулы дают результаты, соответствующие общественным интересам, но не всегда», — пишут авторы. «Хотя эти отраслевые инвестиции принесут пользу потребителям, сопровождающее их доминирование в исследованиях должно вызывать беспокойство у политиков во всем мире, поскольку это означает, что альтернативы важным инструментам искусственного интеллекта, представляющие общественный интерес, могут стать все более дефицитными».

Авторы показывают, что в последние годы влияние отрасли на исследования ИИ резко возросло. В 2000 году только 22 процента презентаций на ведущих конференциях по искусственному интеллекту были представлены одним или несколькими соавторами из частных компаний, но к 2020 году их число достигло 38 процентов. Но наиболее ярко удар ощущается на острие поля.

Прогресс в области глубокого обучения в значительной степени был обусловлен разработкой все более крупных моделей. В 2010 году на долю промышленности приходилось лишь 11 процентов крупнейших моделей ИИ, но к 2021 году их доля достигла 96 процентов. Это совпало с растущим доминированием в ключевых тестах в таких областях, как распознавание изображений и языковое моделирование, где участие отрасли в ведущей модели выросло с 62 процентов в 2017 году до 91 процента в 2020 году.

Ключевой движущей силой этого сдвига являются гораздо более крупные инвестиции, которые частный сектор может сделать по сравнению с государственными органами. За исключением расходов на оборону, правительство США выделило 1.5 миллиарда долларов на расходы на ИИ в 2021 году по сравнению с 340 миллиардами долларов, потраченными промышленностью по всему миру в том же году.

Это дополнительное финансирование означает гораздо лучшие ресурсы — как с точки зрения вычислительной мощности, так и доступа к данным — и возможность привлекать лучшие таланты. Размер моделей ИИ сильно коррелирует с объемом доступных данных и вычислительных ресурсов, и в 2021 году отраслевые модели были в среднем в 29 раз больше академических.

И если в 2004 году только 21% докторов компьютерных наук, специализирующихся на ИИ, ушли в промышленность, то к 2020 году их число подскочило почти до 70%. С 2006 года количество специалистов по искусственному интеллекту, нанимаемых частными компаниями вне университетов, также увеличилось в восемь раз.

Авторы указывают на OpenAI как на маркер возрастающей сложностиy проведения передовых исследований в области ИИ без финансовых ресурсов частного сектора. В 2019 году организация превратилась из некоммерческой в ​​«коммерческую организацию с ограничениями», чтобы «быстро увеличить наши инвестиции в вычисления и таланты», заявила тогда компания.

Авторы отмечают, что у этих дополнительных инвестиций были свои преимущества. Это помогло перенести технологию ИИ из лаборатории в повседневные продукты, которые могут улучшить жизнь людей. Это также привело к разработке множества ценных инструментов, используемых как в промышленности, так и в научных кругах, таких как пакеты программного обеспечения, такие как TensorFlow и PyTorch, и все более мощные компьютерные чипы, адаптированные к рабочим нагрузкам ИИ.

Но это также подталкивает исследования ИИ к тому, чтобы сосредоточиться на областях с потенциальной коммерческой выгодой для его спонсоров, и, что не менее важно, подходы ИИ, требовательные к данным и вычислительным ресурсам, которые хорошо согласуются с теми вещами, в которых уже преуспели крупные технологические компании. Поскольку промышленность все больше определяет направление исследований ИИ, это может привести к игнорированию конкурирующих подходов к ИИ и другим социально полезным приложениям без четкой мотивации получения прибыли.

Учитывая, насколько широко инструменты ИИ могут применяться в обществе, такая ситуация даст небольшому количеству технологических фирм огромную власть над управлением обществом», — отмечают авторы.

По словам авторов, существуют модели того, как можно сократить разрыв между частным и государственным секторами. США предложили создать Национальный исследовательский ресурс ИИ, состоящий из общедоступного исследовательского облака и общедоступных наборов данных. Китай недавно утвердил «национальную систему вычислительной сети». AКанадская платформа Advanced Research Computing работает уже почти десять лет.

Но авторы говорят, что без вмешательства политиков ученые, вероятно, не смогут правильно интерпретировать и критиковать отраслевые модели или предлагать альтернативы, представляющие общественный интерес. Обеспечение того, чтобы у них были возможности продолжать формировать границы исследований ИИ, должно быть ключевым приоритетом для правительств во всем мире.

Изображение Фото: DeepMind / Unsplash 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/