muazzam potansiyeli AI geleceği yeniden şekillendirmek için son yıllarda endüstriden büyük yatırım gördü. Ancak araştırmacılar, yeni ortaya çıkan bu teknolojiye güç veren temel araştırmalarda özel şirketlerin artan etkisinin, teknolojinin nasıl geliştiği üzerinde ciddi etkileri olabileceğini söylüyor.
Makinelerin hayvanlarda ve insanlarda görülen zekayı kopyalayıp kopyalayamayacağı sorusu, neredeyse bilgisayar bilimi alanı kadar eskidir. Endüstrinin bu araştırma hattına olan bağlılığı on yıllar boyunca dalgalanmıştır.yatırım aktıkça bir dizi yapay zeka kışına doğru gidiyor ve teknoloji geliştikçe tekrar geri dönüyor kadar yaşayamadı beklentiler.
Bununla birlikte, önceki on yılın başında derin öğrenmenin ortaya çıkışı, özel şirketlerden en uzun süreli ilgi ve yatırım akışlarından biriyle sonuçlandı. Bu şimdi başlıyor gerçekten oyunun kurallarını değiştiren yapay zeka ürünleri üretin, Ancak bir yeni analiz Bilim endüstrinin de devreye girmesine yol açtığını gösteriyorkırışıkgYapay zeka araştırmasında ly hakim konum.
Yazarlar, bunun iki ucu keskin bir kılıç olduğunu söylüyor. Endüstri beraberinde parayı, bilgi işlem kaynaklarını ve muazzam miktarda veriyi getirirken, aynı zamanda tüm alanı insanlığa en büyük potansiyele veya faydaya sahip olanlardan ziyade özel şirketlerin ilgi alanına giren alanlara odaklıyor.
"Endüstrinin ticari güdüleri, onları kar odaklı konulara odaklanmaya itiyor. Genellikle bu tür teşvikler kamu yararına uygun sonuçlar verir, ancak her zaman değil” diye yazıyor yazarlar. "Bu endüstri yatırımları tüketicilere fayda sağlayacak olsa da, buna eşlik eden araştırma hakimiyeti, dünyanın dört bir yanındaki politika yapıcılar için bir endişe kaynağı olmalı çünkü bu, önemli yapay zeka araçları için kamu yararına olan alternatiflerin giderek daha az olabileceği anlamına geliyor."
Yazarlar, endüstrinin AI araştırmasındaki ayak izinin son yıllarda önemli ölçüde arttığını gösteriyor. 2000 yılında, önde gelen AI konferanslarındaki sunumların yalnızca yüzde 22'sinde özel şirketlerden bir veya daha fazla ortak yazar yer alırken, 2020'de bu oran yüzde 38'e ulaştı. Ancak etki en açık şekilde sahanın en uç noktasında hissedilir.
Derin öğrenmedeki ilerleme, büyük ölçüde daha büyük modellerin geliştirilmesiyle sağlandı. 2010'da endüstri, en büyük AI modellerinin yalnızca yüzde 11'ini oluşturuyordu, ancak 2021'de bu oran yüzde 96'ya ulaştı. Bu, sektörün önde gelen modele katılımının 62'de yüzde 2017'den 91'de yüzde 2020'e çıktığı, görüntü tanıma ve dil modelleme gibi alanlarda temel kriterler üzerindeki artan hakimiyetle aynı zamana denk geldi.
Bu değişimin ana itici gücü, özel sektörün kamu kurumlarına kıyasla çok daha büyük yatırımlar yapabilmesidir. Savunma harcamaları hariç, ABD hükümeti 1.5'de yapay zeka için 2021 milyar dolar ayırdı, o yıl dünya çapında endüstri tarafından harcanan 340 milyar dolarla karşılaştırıldığında.
Bu ekstra finansman, hem bilgi işlem gücü hem de veri erişimi açısından çok daha iyi kaynaklar ve en iyi yetenekleri çekme yeteneği anlamına gelir. AI modellerinin boyutu, mevcut veri miktarı ve bilgi işlem kaynakları ile güçlü bir şekilde ilişkilidir ve 2021'de endüstri modelleri, akademik modellerden ortalama 29 kat daha büyüktü.
Ve 2004'te yapay zeka alanında uzmanlaşmış bilgisayar bilimi doktoralarının yalnızca yüzde 21'i endüstriye girerken, 2020'de bu oran neredeyse yüzde 70'e çıktı. Yapay zeka uzmanlarının üniversite dışında özel şirketler tarafından işe alınma oranı da 2006'dan bu yana sekiz kat arttı.
Yazarlar, artan zorluğun bir göstergesi olarak OpenAI'ye işaret ediyor.y özel sektörün finansal kaynakları olmadan son teknoloji yapay zeka araştırması yapmak. Şirket, 2019 yılında "bilgi işlem ve yetenek yatırımlarımızı hızla artırmak" için kar amacı gütmeyen bir kuruluştan "sınırlandırılmış kar amacı gütmeyen bir kuruluşa" dönüştü.
Yazarlar, bu ekstra yatırımın avantajları olduğunu belirtiyor. Yapay zeka teknolojisinin laboratuvardan çıkıp insanların yaşamlarını iyileştirebilecek günlük ürünlere taşınmasına yardımcı oldu. Ayrıca, TensorFlow ve PyTorch gibi yazılım paketleri ve yapay zeka iş yüklerine göre uyarlanmış, giderek daha güçlü hale gelen bilgisayar çipleri gibi hem endüstri hem de akademi tarafından kullanılan bir dizi değerli aracın geliştirilmesine yol açtı.
Ama aynı zamanda yapay zeka araştırmalarını sponsorları için potansiyel ticari faydaları olan alanlara odaklanmaya itiyor ve bir o kadar da önemlisi, büyük teknoloji şirketlerinin zaten iyi olduğu şeylerle güzel bir şekilde örtüşen, veriye aç ve hesaplama açısından pahalı yapay zeka yaklaşımları. Endüstri, yapay zeka araştırmalarının yönünü giderek daha fazla belirledikçe, bu, net bir kâr amacı gütmeyen yapay zekaya ve diğer sosyal açıdan faydalı uygulamalara yönelik rakip yaklaşımların ihmal edilmesine yol açabilir.
"Yazarlar, AI araçlarının toplum genelinde ne kadar geniş bir şekilde uygulanabileceği göz önüne alındığında, böyle bir durum az sayıdaki teknoloji firmasına toplumun yönü üzerinde muazzam miktarda güç verecektir.
Yazarlar, özel sektör ile kamu sektörü arasındaki uçurumun nasıl kapatılabileceğine dair modeller olduğunu söylüyor. ABD, genel araştırma bulutu ve genel veri kümelerinden oluşan bir Ulusal Yapay Zeka Araştırma Kaynağı oluşturulmasını önerdi. Çin kısa süre önce bir "ulusal bilgi işlem güç ağı sistemini" onayladı. And Kanada'nın Advanced Research Computing platformu neredeyse on yıldır çalışıyor.
Ancak yazarlar, politika yapıcıların müdahalesi olmadan akademisyenlerin muhtemelen endüstri modellerini doğru bir şekilde yorumlayıp eleştiremeyeceklerini veya kamu yararına alternatifler sunamayacaklarını söylüyorlar. Yapay zeka araştırmalarının sınırlarını şekillendirmeye devam etme yeteneklerine sahip olmalarını sağlamak, dünyanın dört bir yanındaki hükümetler için temel bir öncelik olmalıdır.
Resim Kredi: DeepMind / Unsplash
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/
