美国刚刚迈出了人工智能普及民主化的关键一步

时间他的一周，美国国家科学基金会 (NSF) 宣布 它正在与其他 10 个联邦机构以及 25 个私营部门和非营利组织启动一项试点计划，这可能是实现尖端人工智能研究所需的昂贵基础设施民主化的第一步。

国家人工智能研究资源 (NAIRR) 试点项目旨在为学术人工智能研究人员提供昂贵的计算能力、数据集、人工智能模型和其他工具，否则他们往往难以获取他们日益需要的资源。

芯片制造商 英伟达，参与该计划的公司之一， 说 它将在两年内为该试点项目贡献价值 3000 万美元的云计算资源和软件，而微软 宣布 除其他资源外，它将贡献 2000 万美元的云计算积分。 OpenAI、Anthropic 和 Meta 是该领域的领先公司 据说 提供对其人工智能模型的访问。

NAIRR 试点项目正值人工智能研究的关键时刻。 随着科技公司的努力 广阔的 金额 钱的 在获取计算资源和数据集以及雇用技术人员方面，学术界和公共部门的研究人员已经落后。 这导致关键的研究方向和基础科学研究未被探索。 然而，评论人士警告说，该试点只是第一步，缩小人工智能鸿沟将需要持续、雄心勃勃的政府投资。

行业领先

人工智能系统具有三个输入——计算能力（通常称为 “计算”）、数据和算法。 更多的数据和计算以及更好设计的算法可以产生更强大的人工智能系统。 行业对所有三种人工智能输入的访问权限越来越高，导致企业构建的人工智能系统与学术界研究人员构建的人工智能系统之间的差距越来越大。

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麻省理工斯隆管理学院的研究员努尔·艾哈迈德说，几十年前，大多数令人兴奋的突破都是由学术界的研究人员取得的。 “现在，学者们正在做更多的后续或后续研究，而不是试图突破界限。”

以前，针对特定任务最有能力的人工智能可能是由学术界构建的，而现在几乎所有尖端人工智能系统都至少涉及与行业的合作，而且许多系统完全由行业构建。

实际上，计算意味着使用昂贵且稀缺的专用半导体芯片。 随着计算能力的获取变得越来越多 随着时间的推移，经济实惠， 用于训练人工智能系统的数量一直在稳步增加——加倍 自 1950 年人工智能诞生以来，每 20 个月一次。但是 2010年左右随着使用更多计算量的训练模型变得更加强大，AI 开发人员开始训练更大的模型，计算量每 6 个月就会翻一番。

从那时起，用于训练人工智能系统的资金猛增——研究人员 Epoch 发现，从 2009 年到 2022 年，计算成本每年大约增加三倍。Epoch 数据显示，学术界实际上已经被定价过高，无法开发最先进的模型。

用于训练人工智能系统的大部分数据——尤其是使用从互联网上抓取的大量数据的语言模型——都是公开的。 但麻省理工学院未来科技研究项目主任尼尔·汤普森表示，与学术界和公共部门相比，工业界仍然有两个优势。

首先，处理用于训练最先进的人工智能模型的大量数据需要大量计算，并且通过专门负责数据清理和准备的团队可以变得更容易，这两者都可供工业界而非学术界使用。 其次，公司通常可以访问对其特定目的特别有价值的专有数据集。

研究人员设计算法。 因此，能够接触到最多人才的组织往往能够接触到更复杂的算法。 Thompson 表示，随着 ChatGPT 的发布以及随后的人工智能热潮，人工智能劳动力市场异常火爆，为熟练的研究人员和工程师带来了激烈的竞争。 公司一直在提供越来越高的薪水来吸引这些员工——Netflix 去年发布的招聘信息 提供 薪水高达90万美元。 汤普森表示，除了薪酬差距之外，研究人员还被行业提供的优质数据和计算能力所吸引。

麻省理工学院的艾哈迈德说，这种动态可能对整个社会不利。 艾哈迈德表示，商业人工智能开发人员有自己的激励措施，学术研究资源较少可能意味着在解决人工智能系统偏见等社会重要问题上所做的工作较少。 一篇论文 发表 美国国家科学、技术和艺术基金会的研究人员在 2020 年发表的研究结果支持了艾哈迈德的担忧，他们发现“私营部门的人工智能研究人员倾向于专注于数据和计算密集型深度学习方法，而牺牲了……考虑社会和伦理影响的研究”人工智能或将其应用于健康等领域。”

汤普森说，如果私人行为者自行其是，他们往往对基础研究的资助不足。 如果没有足够的计算能力，学术界和公共部门的研究人员甚至无法检查工业研究人员的工作。

弥合鸿沟

本周宣布的试点项目已经酝酿了很长时间。 NAIRR 法案， 通过了 2020 年，成立了一个工作组，负责制定国家计划路线图，以改善计算、数据和教育工具的获取。 NAIRR 特别工作组的最终报告， 发表 2023 年 1 月，表示需要 26 亿美元来运营 NAIRR 六年，并建议在缺乏全额资金的情况下进行试点作为推进的一种方式。 拜登总统的 人工智能行政命令10 月 30 日签署，给 NSF 90 天的时间（直到 1 月 28 日）启动 NAIRR 试点。

美国科学家联合会新兴技术和国家安全副主任迪维扬什·考希克 (Divyansh Kaushik) 表示，该试点项目虽然受到欢迎，但还不够。他也是 NAIRR 特别工作组的顾问。 他表示，国会必须通过法律授权 NAIRR 并提供所需资金，并补充说大多数立法者都支持该计划。 “实际上没有任何反对意见，”他说。

这样的法律是在 7 月份提出的，当时国会人工智能核心小组的领导层 介绍 CREATE AI Act，该法案将建立 NAIRR。 参议员马丁·海因里希、托德·杨、科里·布克和迈克·朗兹 介绍 参议院的一项配套法案。 “我们几乎坚持按照工作组的建议去做。 在我看来，他们做得非常好。”加州民主党女议员、国会人工智能核心小组联合主席 Anna Eshoo 于 2023 年 9 月告诉《时代》杂志。

“NAIRR 将为来自大学、非营利组织和政府的研究人员提供真正必要的强大数据集和计算资源，”Eshoo 说。 “确保每个人都能获得研究和开发人工智能系统所需的工具，这些工具是安全的、道德的、透明的和包容性的。”

Kaushik 表示，除了 NAIRR 法案之外，立法者还应该采取措施扩大政府获得计算能力的范围。 这可能涉及根据美国能源部的报告建造新的政府超级计算机 释放 他表示，五月份的计划得到了西弗吉尼亚州民主党参议员乔·曼钦的支持。

“NAIRR 是极其重要的第一步，但这只是第一步。 这不足以满足对所有公共部门的需求，以及学术界应该做和想做的公共事务的需求，”麻省理工学院的汤普森说。 “我们只需要继续投资，以扩大这里的规模。”