Ảnh hưởng của ngành đối với AI đang định hình tương lai của công nghệ—tốt hơn và tồi tệ hơn

Tiềm năng to lớn của AI để định hình lại tương lai đã chứng kiến ​​sự đầu tư lớn từ ngành công nghiệp trong những năm gần đây. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho biết ảnh hưởng ngày càng tăng của các công ty tư nhân trong nghiên cứu cơ bản cung cấp năng lượng cho công nghệ mới nổi này có thể có những tác động nghiêm trọng đến cách thức phát triển của nó.

Câu hỏi liệu máy móc có thể tái tạo loại trí thông minh được thấy ở động vật và con người gần như lâu đời như chính lĩnh vực khoa học máy tính. Sự tham gia của ngành với dòng nghiên cứu này đã dao động trong nhiều thập kỷ, ldẫn đến một loạt các mùa đông AI khi đầu tư đổ vào rồi lại rút ra khi công nghệ này đã không thể sống theo mong đợi.

Tuy nhiên, sự ra đời của học sâu vào đầu thập kỷ trước đã dẫn đến một trong những hoạt động quan tâm và đầu tư bền vững nhất từ ​​​​các công ty tư nhân. Điều này hiện đang bắt đầu mang lại một số sản phẩm AI thực sự thay đổi cuộc chơi, nhưng một phân tích mới trong Khoa học cho thấy rằng nó cũng dẫn đến việc ngành công nghiệp tham gianhàugly vị trí thống trị trong nghiên cứu AI.

Các tác giả cho rằng đây là con dao hai lưỡi. Công nghiệp mang theo tiền, tài nguyên máy tính và lượng dữ liệu khổng lồ có tiến độ tăng tốc, nhưng nó cũng đang tái tập trung toàn bộ lĩnh vực vào các lĩnh vực mà các công ty tư nhân quan tâm hơn là những lĩnh vực có tiềm năng hoặc lợi ích lớn nhất cho nhân loại.

"Động cơ thương mại của ngành thúc đẩy họ tập trung vào các chủ đề hướng đến lợi nhuận. Các khuyến khích như vậy thường mang lại kết quả phù hợp với lợi ích chung, nhưng không phải lúc nào cũng vậy,” các tác giả viết. “Mặc dù các khoản đầu tư vào ngành này sẽ mang lại lợi ích cho người tiêu dùng, nhưng sự thống trị của nghiên cứu đi kèm sẽ là mối lo ngại đối với các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới vì điều đó có nghĩa là các lựa chọn thay thế cho các công cụ AI quan trọng có thể ngày càng khan hiếm”.

Các tác giả cho thấy dấu chân của ngành trong nghiên cứu AI đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây. Năm 2000, chỉ có 22% bài thuyết trình tại các hội nghị AI hàng đầu có một hoặc nhiều đồng tác giả từ các công ty tư nhân, nhưng đến năm 2020, con số này đã lên tới 38%. Nhưng tác động được cảm nhận rõ ràng nhất ở khía cạnh tiên tiến của lĩnh vực này.

Tiến bộ trong học sâu phần lớn được thúc đẩy bởi sự phát triển của các mô hình lớn hơn bao giờ hết. Năm 2010, ngành công nghiệp chỉ chiếm 11% trong số các mô hình AI lớn nhất, nhưng đến năm 2021, con số này đã đạt 96%. Điều này xảy ra đồng thời với sự thống trị ngày càng tăng trên các điểm chuẩn chính trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và lập mô hình ngôn ngữ, trong đó mức độ tham gia của ngành vào mô hình hàng đầu đã tăng từ 62% năm 2017 lên 91% vào năm 2020.

Động lực chính của sự thay đổi này là các khoản đầu tư lớn hơn nhiều mà khu vực tư nhân có thể thực hiện so với các cơ quan nhà nước. Không bao gồm chi tiêu quốc phòng, chính phủ Hoa Kỳ đã phân bổ 1.5 tỷ đô la cho chi tiêu cho AI vào năm 2021, so với 340 tỷ đô la mà ngành công nghiệp trên toàn thế giới đã chi trong năm đó.

Khoản tài trợ bổ sung đó chuyển thành các nguồn lực tốt hơn nhiều—cả về sức mạnh tính toán và khả năng truy cập dữ liệu—và khả năng thu hút nhân tài giỏi nhất. Kích thước của các mô hình AI có mối tương quan chặt chẽ với lượng dữ liệu và tài nguyên máy tính có sẵn, và vào năm 2021, các mô hình công nghiệp trung bình lớn hơn 29 lần so với các mô hình học thuật.

Và trong khi vào năm 2004, chỉ có 21% tiến sĩ khoa học máy tính chuyên về AI đi vào ngành, thì đến năm 2020, con số này đã tăng lên gần 70%. Tỷ lệ các chuyên gia AI được các công ty tư nhân thuê ngoài trường đại học cũng tăng gấp 2006 lần kể từ năm XNUMX.

Các tác giả chỉ ra OpenAI như một dấu hiệu cho thấy độ khó ngày càng tăngy thực hiện nghiên cứu AI tiên tiến mà không cần nguồn tài chính của khu vực tư nhân. Vào năm 2019, tổ chức đã chuyển đổi từ một tổ chức phi lợi nhuận thành một “tổ chức vì lợi nhuận có giới hạn” để “tăng nhanh các khoản đầu tư của chúng tôi vào máy tính và nhân tài”, công ty cho biết vào thời điểm đó.

Các tác giả lưu ý rằng khoản đầu tư bổ sung này đã có những đặc quyền của nó. Nó đã giúp đưa công nghệ AI ra khỏi phòng thí nghiệm và đưa vào các sản phẩm hàng ngày có thể cải thiện cuộc sống của con người. Nó cũng dẫn đến sự phát triển của một loạt các công cụ có giá trị được cả ngành công nghiệp và học viện sử dụng, chẳng hạn như các gói phần mềm như TensorFlow và PyTorch cũng như các chip máy tính ngày càng mạnh mẽ phù hợp với khối lượng công việc của AI.

Nhưng nó cũng thúc đẩy nghiên cứu AI tập trung vào các lĩnh vực có lợi ích thương mại tiềm năng cho các nhà tài trợ của nó, và cũng quan trọng không kém, các phương pháp tiếp cận AI ngốn dữ liệu và tốn kém về mặt tính toán phù hợp hoàn hảo với những thứ mà các công ty công nghệ lớn đã thành thạo. Khi ngành công nghiệp ngày càng định hướng nghiên cứu AI, điều này có thể dẫn đến việc bỏ qua các phương pháp tiếp cận cạnh tranh đối với AI và các ứng dụng có lợi cho xã hội khác mà không có động cơ lợi nhuận rõ ràng.

"Các công cụ AI có thể được áp dụng rộng rãi như thế nào trong toàn xã hội, tình huống như vậy sẽ trao cho một số ít công ty công nghệ một lượng quyền lực khổng lồ đối với hướng đi của xã hội,” các tác giả lưu ý.

Các tác giả cho biết có những mô hình về cách thu hẹp khoảng cách giữa khu vực tư nhân và khu vực công. Hoa Kỳ đã đề xuất thành lập Tài nguyên nghiên cứu AI quốc gia bao gồm đám mây nghiên cứu công khai và bộ dữ liệu công khai. Trung Quốc gần đây đã phê duyệt một “hệ thống mạng điện toán quốc gia”. AThứ hai, nền tảng Điện toán Nghiên cứu Cao cấp của Canada đã hoạt động được gần một thập kỷ.

Nhưng nếu không có sự can thiệp của các nhà hoạch định chính sách, các tác giả nói rằng các học giả có thể sẽ không thể giải thích và phê bình đúng đắn các mô hình ngành hoặc đưa ra các lựa chọn thay thế vì lợi ích công cộng. Đảm bảo họ có khả năng tiếp tục định hình biên giới nghiên cứu AI nên là ưu tiên chính của các chính phủ trên toàn thế giới.

Ảnh: Deepmind / Unsplash 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/