На этой неделе Национальный научный фонд (NSF) объявил о запуске пилотной программы в сотрудничестве с 10 федеральными агентствами, 25 организациями частного сектора и некоммерческими организациями. Программа направлена на демократизацию доступа к дорогостоящей инфраструктуре, необходимой для проведения передовых исследований в области искусственного интеллекта. Пилотная программа, получившая название National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR), призвана обеспечить академических исследователей ИИ вычислительными мощностями, наборами данных, моделями ИИ и другими необходимыми инструментами, доступ к которым зачастую затруднен. Такие компании, как Nvidia и Microsoft, пообещали выделить на поддержку эксперимента облачные вычислительные ресурсы и кредиты на сумму 30 и 20 миллионов долларов соответственно. Ведущие компании сектора, включая OpenAI, Anthropic и Meta, по сообщениям, предоставляют доступ к своим моделям ИИ. Пилотный проект NAIRR вселяет надежду в область исследований ИИ, где значительные инвестиции технологических компаний оставляют академические и государственные исследователи позади. Этот разрыв привел к неизученным направлениям исследований и ограниченному прогрессу в фундаментальных научных исследованиях. Однако эксперты предупреждают, что этот эксперимент - только начало, и для преодоления разрыва в области ИИ потребуются последовательные и масштабные государственные инвестиции. Системы ИИ зависят от трех факторов: вычислительной мощности, данных и алгоритмов. Доступ к большому количеству высококачественных данных, мощным вычислительным ресурсам и хорошо продуманным алгоритмам позволяет создавать более совершенные системы ИИ. В настоящее время промышленность имеет привилегированный доступ ко всем трем ресурсам, что приводит к растущему неравенству между системами ИИ, разработанными компаниями, и системами, созданными академическими исследователями. Два десятилетия назад большинство революционных открытий было сделано академическими исследователями, но сегодня ученые в основном занимаются последующими исследованиями, а не расширяют границы. Сотрудничество с промышленностью приобрело решающее значение, причем участие промышленности варьируется от совместных усилий до полной разработки. Специализированные полупроводниковые чипы, которые одновременно дороги и ограничены в поставках, играют важнейшую роль в обеспечении вычислительной мощности. Со временем стоимость вычислительной мощности стала более доступной, но и спрос на обучение моделей ИИ также значительно вырос. С 2010 года разработчики ИИ обучают все более крупные модели, что приводит к удвоению объема используемых вычислений каждые полгода. Как следствие, стоимость обучения систем ИИ резко возросла.

Академические институты с трудом поспевали за ними, и данные Epoch показывают, что академические круги лишились возможности разрабатывать самые современные модели. Хотя некоторые данные, необходимые для обучения систем ИИ, в частности языковые модели, находятся в открытом доступе, промышленность все же имеет преимущества перед научными кругами и государственным сектором. В промышленности работают специальные команды по очистке и подготовке данных, что облегчает работу с огромным объемом данных. Кроме того, компании часто получают доступ к запатентованным наборам данных, которые особенно ценны для их конкретных нужд. Алгоритмы разрабатываются исследователями, поэтому организациям крайне важно иметь доступ к талантливым специалистам, способным разрабатывать сложные алгоритмы. На гиперконкурентном рынке труда в области ИИ компании, переманивающие квалифицированных исследователей и инженеров высокими зарплатами, усугубляют разрыв между промышленностью и научными кругами. Помимо разрыва в оплате труда, более широкий доступ к данным и вычислительным ресурсам, предоставляемый промышленностью, еще больше увеличивает разрыв. Такая динамика вызывает озабоченность по поводу ограниченности исследований, проводимых по важным общественным вопросам, таким как решение проблемы предвзятости в системах ИИ. Пилотный проект NAIRR был долгожданной инициативой. Он был создан в соответствии с Законом о NAIRR в 2020 году, который сформировал целевую группу для разработки дорожной карты национальной программы по улучшению доступа к вычислениям, данным и образовательным инструментам. В итоговом отчете целевой группы, опубликованном в январе 2023 года, предполагалось, что для функционирования NAIRR в течение шести лет потребуется 2, 6 миллиарда долларов, а в качестве промежуточного шага в связи с ограниченностью финансирования рекомендовалось провести пилотный проект. Исполнительный приказ президента Байдена по ИИ, подписанный в октябре 2023 года, поручил NSF запустить пилотный проект NAIRR в течение 90 дней. Несмотря на то, что пилотный проект является важным событием, его недостаточно, считает Дивьянш Каушик, помощник директора по новым технологиям и национальной безопасности Федерации американских ученых. Каушик подчеркивает необходимость принятия закона, санкционирующего NAIRR и предоставляющего необходимые средства, отмечая при этом поддержку программы большинством законодателей. В июле фракция искусственного интеллекта в Конгрессе представила закон CREATE AI Act, предлагающий принять закон о создании NAIRR. Помимо принятия такого закона, Каушик предлагает расширить доступ правительства к вычислительным мощностям, в том числе путем создания новых государственных суперкомпьютеров, как это рекомендовано в докладе Министерства энергетики США, опубликованном в мае. Текущие инвестиции имеют решающее значение для дальнейшего расширения и удовлетворения растущего спроса на исследования государственного сектора и социально ориентированную академическую работу. По мере приближения выборов 2024 года борьба за более инклюзивные и доступные исследования в области ИИ, вероятно, будет набирать обороты.