Over the past four years, the center of gravity in AI research has shifted from university laboratories to private companies. العلماء الذين كانوا يضعون الاتجاهات حتى وقت قريب يجدون أنفسهم يلعبون الصيد مع الصناعة. وفي اجتماع عقد مؤخرا لبرنامج " شميدت للعلوم AI2050 " - وهو مبادرة قام بها إيريك وويندي شميدت التي تدعم الباحثين الأكاديميين - ناقش الأساتذة كيفية البقاء في المشهد الجديد.
لماذا ترك الحافة العليا الجامعات
والسبب الرئيسي لذلك هو المال والحصول على المعدات. ولا يمكن للجامعات أن تتحمل تكاليف وحدات التعليم العام إما لتدريب نماذج اللغات الكبيرة أو لتشغيل النظم الأكثر تقدماً، في حين أن المختبرات الخاصة ليست في عجلة من أمرها للكشف عن العمل الداخلي لمنتجاتها. البروفسور نيكا هاغتالاب من جامعة بيركلي يقارن موقف أكاديمي من عالم الأحياء الذي أخذت شركات خاصة سيطرته الحصرية على مركز البحوث والبحوث الاجتماعية: يمكنك دراسة الظواهر، ولكن لا يمكنك لمس الأدوات.
إذن ما النتيجة؟ ويمكن للخبراء الخارجيين أن يراعوا سلوك النماذج الكبيرة، ولكنهم لا يستطيعون أن يروا كيف يتم بناؤهم أو ما تم تدريبهم عليه، ناهيك عن التأثير على نموهم. وتأتي طلبات إجراء تحليل صارم أيضا بسعر باهظ: نداءات متكررة إلى مكاتب التفتيش المشتركة التابعة لمؤسسة " أونثروب " و " غوغل " تفجر ميزانية إدارة متوسطة. والتمويل الفيدرالي للعلم في الولايات المتحدة يتقلص، مما يجعل المشكلة حادة بشكل متزايد.
استراتيجيات البقاء: اختيار المعارك التي يمكنك الفوز بها
وكثير من الباحثين يتوجهون عمدا بعيدا عن المواضيع التي قد تهم شركات التكنولوجيا. البروفيسور أنجلي فيلد من جونز هوبكينز يحاول عدم القيام بالمهام التي من المحتمل أن تغلقها الشركة بمواردها الخاصة. بعد كل شيء، تستثمر الأعمال التجارية فقط في ما يولد الربح، في حين أن الأسئلة التي يمكن أن تضع شركة في ضوء غير صالح تذهب دون معالجة. وفي الميدان، على سبيل المثال، أظهرت نماذج اللغات أن ردودا أقل تفصيلا وتعقيدا على الاستفسارات التي تصاغ بالطريقة التي تتكلم بها المرأة عادة.
وبالنسبة لأولئك الذين يريدون حفر أعمق، هناك طريق آخر - المشاركة في برامج مثل AI2050. وهي تقدم منحا لشراء وحدات التوزيع العالمي، ووفقاً للزملاء، فإن هذه هي القيمة القصوى لهذا الدعم. ويركز باحثون آخرون على مواضيع من غير المرجح أن تهم عمالقة التكنولوجيا - وبهذه الطريقة يمكن لهم الحفاظ على الاستقلال الأكاديمي.
العلم الذي لا يناسب اتجاه حركة التحرير
ولا تعمل جميع المجموعات الأكاديمية مع نماذج لغوية كبيرة. ويقوم بعض العلماء ببناء نظم متخصصة في مجال المعلومات المسبقة عن علم لتحليل البيانات والتنبؤ بها وتحفيز العمليات المادية - على سبيل المثال لمعالجة مشاكل تغير المناخ. هذا يأتي بتحدياته الخاصة: عامة الناس يفكرون بـ "آي" كـ "أي" كـ دردشة كهرباء، The fate of AlphaFold is telling: the Google DeepMind team that created the Nobel-winning model for protein prediction was disbanded last month. وهذه إشارة إلى أن المشاريع العلمية الناجحة ليست محصنة من منطق الشركات.
المستقبل: تقليل التشاؤم وزيادة الكفاءة
وهناك أيضا إشارات مقلقة. خلال الأشهر الستة الماضية، عالجت نماذج (أوبن إيه) عدة مشاكل بحثية حقيقية في الرياضيات وأشار أحد الزملاء إلى نضال الصحة العقلية بين الزملاء الرياضيين. ولكن العلوم التجريبية أكثر قدرة على التكيف: فجمع البيانات بطيء بطبيعته، مما يجعله آليا بالكامل غير محتمل في المستقبل القريب. Moreover, several prominent academics have recently taken leave from their universities to join cutting-edge laboratorys, and many AI2050 fellows combine academic positions with work in industry. مشهد العلوم يتغير أمام أعيننا
(تيم ديتيمر) من (كارنيجي ميلون) يرى ما يحدث بدون ذعر He works on making model deployment cheaper and believes that AI scientists will not replace humans but make them significantly more productive. فالموارد المحدودة ليست لعنة فحسب: فالافتقار إلى القدرة الحاسوبية يدفع نحو إيجاد هياكل ونماذج مدمجة أكثر كفاءة. وربما يكون من هذه القيود بالتحديد أن الاختراق الكبير القادم سيظهر.
