研究所|拒绝赛博朋克:斯坦福HAI报告警示“科技巨头垄断AI研究已成威胁”,力挺「国家安全云」计划( 二 )
- 科技巨擎怀疑论者担心这会增加大型科技公司“裹挟”的能力,借助AI技术损害弱势群体的权益,因此拒绝接受NRC的设想。
- 自由市场主义者则认为政府扮演的角色过于激进,“伸手”太长管的太宽。学术研究完全可依赖私营技术公司提供的商业云服务。
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“最好的服务器都在工业界。” 深度学习(Deep Learning)是人工智能中机器学习的重要分支,也是美国国家研究云的主要着力点。代码运行需要巨大的算力支撑,而算力是靠钱“烧”出来的。一个优秀算法模型的诞生,需要数十万、乃至数百万美金的投入。根据OpenAI的资料显示,过去7年里,人工智能头部公司的计算量飙升大约30万倍。高昂的成本让学术界难以应对,只有谷歌、亚马逊这种巨头才供得起数据中心每年数十亿美金的研发经费。
在经费和设备的双重差异下,计算机人才纷纷投奔大公司的怀抱。十年前,人工智能专业博士进入学术界和工业界的可能性是一样的。但现在,他们选择工业界的可能性更高,是学术界的两倍!这种失衡会有两个严重后果:
首先,私营部门的研究方向受制于科技公司的决策、监督和否决权,最终造成研究短视。像之前Facebook驳回了旗下产品Instagram对年轻女性有危害问题的内部讨论。第二,私营部门的科研工作因受利益挟制,只能指向宽泛不足的应用领域。
一切正如数据科学家杰夫·哈默巴赫尔(Jeff Hammerbacher)所说:“ That sucks!我们这代里最聪明的人都在思考如何让人点击广告!” 哈默巴赫尔是扎克伯格在哈佛时的同学,Facebook的数据团队正是由他一手创建的。
毋庸置疑,国家研究云是解决核心矛盾的最佳办法。因为它可以拓宽企业环境之外的AI访问资源。研发、评审AI科研人员可以借助国家研究云的力量“超越”狭隘的技术领域(包括自然科学、社会科学和人文科学)。在保证隐私前提下释放地球观测、劳动力市场和司法系统的数据——当前只有少数人有权限访问——这将引导人工智能解决更多样复杂且迫切的社会问题。
对于那些视政府部门如“仇敌”、私营部门如“亲朋”的异见者,三位学者表示:
“仅依靠私营部门只会阻碍AI产业整体发展、造成减缓创新,最终损害的将是的民众利益。公共部门对促进基础研究和成本效益方面至关重要。以卫星图像为例,2008年前,美国地质调查局(U.S. Geological Service)对每张卫星图像收取约600美元的费用,随着后来数据开放免费提供图像,这大大推动了计算机视觉在研究全球变暖、栖息地改变、贫困和城市扩张方面的应用,每年产生30 - 40亿美元的效益。”
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