Vpliv industrije na AI oblikuje prihodnost tehnologije – na bolje in na slabše

Ogromen potencial AI za preoblikovanje prihodnosti je industrija v zadnjih letih vložila ogromne naložbe. Toda vse večji vpliv zasebnih podjetij v osnovnih raziskavah, ki poganjajo to nastajajočo tehnologijo, bi lahko imel resne posledice za njen razvoj, pravijo raziskovalci.

Vprašanje, ali bi lahko stroji posnemali vrsto inteligence, ki jo opazimo pri živalih in ljudeh, je staro skoraj tako kot področje računalništva samo. Ukvarjanje industrije s to smerjo raziskav je skozi desetletja nihalo, leading do serije zim z umetno inteligenco, ko so naložbe pritekale in se nato spet umikale, kot se je tehnologija ni uspelo izpolniti pričakovanja.

Pojav poglobljenega učenja na prelomu prejšnjega desetletja pa je povzročil enega najbolj trajnih nizov zanimanja in naložb zasebnih podjetij. To se zdaj začenja prinesti nekaj izdelkov umetne inteligence, ki resnično spremenijo igro, a nova analiza v Znanost kaže, da vodi tudi v to, da se industrija vključikreasingprevladujoč položaj v raziskavah umetne inteligence.

To je dvorezen meč, pravijo avtorji. Industrija s seboj prinaša denar, računalniške vire in ogromne količine podatkov, ki pospešeno napredujejo, vendar celotno področje preusmerja na področja, ki so zanimiva za zasebna podjetja in ne tista z največjim potencialom ali koristjo za človeštvo.

"Komercialni motivi industrije jih silijo, da se osredotočijo na teme, ki so usmerjene v dobiček. Pogosto takšne spodbude prinesejo rezultate v skladu z javnim interesom, vendar ne vedno,« pišejo avtorji. "Čeprav bodo te industrijske naložbe koristile potrošnikom, bi morala spremljajoča raziskovalna prevlada skrbeti za oblikovalce politik po vsem svetu, ker to pomeni, da bodo alternative v javnem interesu za pomembna orodja umetne inteligence vedno bolj redke."

Avtorji kažejo, da se je odtis industrije v raziskavah AI v zadnjih letih močno povečal. Leta 2000 je samo 22 odstotkov predstavitev na vodilnih konferencah AI vključevalo enega ali več soavtorjev iz zasebnih podjetij, do leta 2020 pa je to število doseglo 38 odstotkov. Toda udarec je najbolj jasno čutiti na vrhu polja.

Napredek pri globokem učenju je v veliki meri spodbudil razvoj vse večjih modelov. Leta 2010 je industrija predstavljala le 11 odstotkov največjih modelov umetne inteligence, do leta 2021 pa je ta delež dosegel 96 odstotkov. To je sovpadlo z naraščajočo prevlado na ključnih merilih uspešnosti na področjih, kot sta prepoznavanje slik in jezikovno modeliranje, kjer je vključenost industrije v vodilni model narasla z 62 odstotkov leta 2017 na 91 odstotkov leta 2020.

Ključno gonilo tega premika so veliko večje naložbe, ki jih lahko izvede zasebni sektor v primerjavi z javnimi organi. Brez obrambnih izdatkov je ameriška vlada leta 1.5 za porabo umetne inteligence namenila 2021 milijarde dolarjev v primerjavi s 340 milijardami dolarjev, ki jih je tisto leto porabila industrija po vsem svetu.

To dodatno financiranje pomeni veliko boljše vire – tako v smislu računalniške moči kot dostopa do podatkov – in zmožnost privabljanja najboljših talentov. Velikost modelov umetne inteligence je močno povezana s količino razpoložljivih podatkov in računalniških virov, leta 2021 pa so bili industrijski modeli v povprečju 29-krat večji od akademskih.

In medtem ko je leta 2004 le 21 odstotkov doktorjev računalništva, ki so se specializirali za AI, šlo v industrijo, je do leta 2020 ta delež poskočil na skoraj 70 odstotkov. Stopnja, po kateri zasebna podjetja najemajo strokovnjake za umetno inteligenco zunaj univerze, se je od leta 2006 prav tako povečala za osemkrat.

Avtorji opozarjajo na OpenAI kot označevalec naraščajoče težavnostiy izvajanja vrhunskih raziskav umetne inteligence brez finančnih virov zasebnega sektorja. Leta 2019 se je organizacija preoblikovala iz neprofitne v "organizacijo z omejenim dobičkom", da bi "hitro povečala naše naložbe v računalništvo in talente", so takrat sporočili iz podjetja.

Ta dodatna naložba je imela svoje prednosti, ugotavljajo avtorji. Pomagal je prenesti tehnologijo umetne inteligence iz laboratorija v vsakodnevne izdelke, ki lahko izboljšajo življenja ljudi. Prav tako je privedlo do razvoja množice dragocenih orodij, ki jih uporabljajo tako industrija kot akademski krogi, kot so programski paketi, kot sta TensorFlow in PyTorch, ter vedno močnejši računalniški čipi, prilagojeni delovnim obremenitvam z umetno inteligenco.

Vendar tudi spodbuja raziskave umetne inteligence, da se osredotočijo na področja s potencialnimi komercialnimi koristmi za svoje sponzorje, in kar je prav tako pomembno, pristopi umetne inteligence, ki so lačni podatkov in so dragi z računalništvom, ki se lepo ujemajo s stvarmi, v katerih so velika tehnološka podjetja že dobra. Ker industrija vedno bolj določa smer raziskovanja umetne inteligence, bi to lahko vodilo v zanemarjanje konkurenčnih pristopov do umetne inteligence in drugih družbeno koristnih aplikacij brez jasnega dobičkonosnega motiva.

"Glede na to, kako široko bi lahko orodja umetne inteligence uporabili v družbi, bi taka situacija majhnemu številu tehnoloških podjetij dala ogromno moči nad usmerjanjem družbe,« ugotavljajo avtorji.

Obstajajo modeli, kako bi lahko zapolnili vrzel med zasebnim in javnim sektorjem, pravijo avtorji. ZDA so predlagale ustanovitev nacionalnega raziskovalnega vira umetne inteligence, sestavljenega iz javnega raziskovalnega oblaka in javnih naborov podatkov. Kitajska je pred kratkim odobrila "nacionalni omrežni sistem računalniške moči". And Kanadska platforma Advanced Research Computing deluje že skoraj desetletje.

Toda brez posredovanja oblikovalcev politike avtorji pravijo, da akademiki verjetno ne bodo mogli pravilno razlagati in kritizirati industrijskih modelov ali ponuditi alternativ javnega interesa. Zagotavljanje, da imajo zmogljivosti za nadaljnje oblikovanje meja raziskav umetne inteligence, bi moralo biti ključna prednostna naloga za vlade po vsem svetu.

Kreditno slike: Deepmind / Unsplash 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/