ההתקדמויות המהירות בטכנולוגיות המודעות בעילות רבות נעשו בעקבות שיתוף פעולה בין האקדמיה והתעשייה. אך דווקא דינמיקת היחסים הזו השתנתה. הבעיה בשקיפות, שנבחנה לעיתים קרובות אצל חברות טכנולוגיה גדולות כגון Google ו-OpenAI, גרמה לרחש בקרב החוקרים האקדמיים וכמעט חסמה את קידום התחום.
בעבר, חברות טכנולוגיה הפיתו חוקרים מוכרים מהאקדמיה בהבטחת משאבים ונתונים בלתי נגמרים. הדבר הזה האפשר לחברות להשתמש בידע המומחים האלה ולהקנות לפרוייקטיהן בתחום המודעות המכונתיים. הידע שנרכש על ידי חוקרים אלה בסביבת התעשייה מגיע בסופו של דבר חזרה לאקדמיה דרך מאמרים פומביים, וכך מקדם את צמיחת מחקרי המודעות בכלל.
בעוד המון חברות נמנעות מלשתף את תכני עיצוב AI המתקדמים ביותר שלהן וממספר מחקרים, Meta בחרה בגישה שונה. הם פרסמו את מחקריהם בצורה פומבית וחלקית האזינו את מודלי השפה שלהם, מה שהפך אותם לנגישים לשימוש נרחב יותר. הגישה הזו התירה לחוקרים אקדמים ומפתחים לחקור ולבנות על עבודתם, לקדם חדשנות ושיתוף פעולה.
חברה נוספת, Anthropic, מכוונת למקצועיות אחרת על ידי התחייבות לפרסום מחקר בתחומי בטיחות ושמירה על יכולות, ובעיקר משתמעת מידע עבור יתרונות תחרותיים. למרות זאת, המיעוט בשקיפות בתעשייה בישרה, וגרם למחקרים אקדמיים להתקשות ולהגביל את הפוטנציאל למציאות.
קיימת מאמץ לטפל בבעיה זו. ענקי טכנולוגיה כמו Microsoft ו-Nvidia התחייבו לספק משאבים חישוביים יקרים לחוקרים אקדמיים דרך מאמצים כמו המשאב הלאומי לחקר במודעות. הדבר יסייע להשווין את שטח המשחק ולספק לאקדמיה את הכלים הנכונים להתמודדות עם המופע.
למרות המאמצים האלה, קיים עדיין תחושה כי יש צורך בעוד פעולה לביצוע. דיפ גאנגולי, מדמ"ח בחקר AI ב-Anthropic, מאמין כי המצאות גדולות הבאות תקומו סבירות להיות מאקדמאים חוקרים, אך רק אם יהיה להם גישה למשאבים חישוביים רלוונטיים ולסט נתונים. המטרה היא ליצור עולם שבו האקדמיה והחוקר הפרטי יכולים לשתף פעולה ולדחות את גבולותיו של המודעות ביחד.
לסיכום, ההסבה לפתיחות בחקר המודעות חיונית לקידום חדשנות ולהוביל קדימה את התחום. על ידי קידום שקיפות, הפצת משאבים וקידום שיתוף פעולה בין האקדמיה ותעשיית הטכנולוגיה, נוכל ליצור עולם טוב יותר כאשר ההתקדמויות במודעות מועילות לחברה כולה.
שאלות נפוצות:
ש: מה מניע את ההתקדמות המהירה בטכנולוגיות המודעות?
ת: ההתקדמות המהירה בטכנולוגיות המודעות בעיקר מובילה בשיתוף פעולה בין האקדמיה ותעשיית הטכנולוגיה.
ש: אילו דאגות הועלו לגבי חברות טכנולוגיה גדולות?
ת: חברות טכנולוגיה גדולות כמו Google ו-OpenAI הצגו חוסר בשקיפות, דבר שעורר דאגות אצל חוקרים אקדמיים והקשה על קדימת העבודה בתחום.
ש: איך חברות הטכנולוגיה הפיתו חוקרים מהאקדמיה?
ת: חברות טכנולוגיה הפיתו חוקרים מוכרים מהאקדמיה על ידי הצעת משאבים ונתונים בשפע, מה שמאפשר להן להשתמש בידע של חוקרים אלו למענה על פרוייקטי AI שלהן.
ש: איך Meta ניגשה לפתיחות בחקירת AI?
ת: Meta פרסמה את מחקריהם בצורה ציבורית וחלקית חשאית מהמודלים בשפה שלהם, בשביל שיהיו נגישים לשימוש רחב יותר על ידי חוקרים אקדמיים ומפתחים.
ש: איך חוסר הפתיחות בתעשייה חידם את המחקרים האקדמיים?
ת: חוסר הפתיחות בתעשייה חידם את המחקרים האקדמיים על ידי הגבלת הגישה לעיצובי AI מתקדמים ומחקרים מתקדמים, מוגביל את פוטנציאל עבור מציאות.
ש: אילו משאבים ננקזים לטיפול בבעיה זו?
ת: ענקי טכנולוגיה כמו Microsoft ו-Nvidia התחייבו לספק משאבי חישוב יקרים לחוקרים אקדמיים דרך מדיניות כמו המשאב הלאומי לחקירה במודעות, כדי לשוות את המשחק ולספק לאקדמיה את הכלים הנחוצים להתמודדות עם חברות הטכנולוגיה.
ש: מה האמון לגבי ההתפרצויות הגדולות הבאות בחקירת AI?
ת: דיפ גאנגולי, מדען מחקר ב- Anthropic, מאמין כי ההתפרצויות הגדולות הבאות סבירות להגיע מחוקרים אקדמיים, אך רק אם יש להם גישה למשאבי חישוב רלוונטיים ולסטי נתונים. היעד הוא ליצור עולם בו אקדמיה והפרטי יכולים לשתף פעולה ולדחות את גבולות המודעות ביחד.
ש: מהו המטרה של שיתוף הפעולה בין האקדמיה והפרטי בחקירת AI?
ת: המטרה היא ליצור עולם שבו אקדמיה והפרטי יכולים לשתף פעולה ולהגביל את המטרות של הידע מודעי יחד, כך תהליך החדשנות והתקדמות בתחום יתקדם.
הגדרות:
– מודעות מלאכותית (AI): הדמקה של תהליכי המודעות האנושיים על ידי מכונות, בעיקר מערכות מחשב שדמיה בבצע משימות שדרושות בדרך כלל למודעות אדם.
– קוד פתוח: שיטת הפקת קוד מקור של מוצר או תוכנה זמין לצפיה, לשינוי ולהפצה חינם לאף אחד.
– משאבי חישוב: מתייחא ברכיבי החומרה והתוכנה, כולל כוח עיבוד ואחסון, שמשמשים לביצוע משימות חישוביות.
– סטי נתונים: אוספים של נתונים אשר משמשים להדרכה ולבדיקת דגמים ואלגוריתמים של AI.
קישורים קשורים:
– מחקר Meta
– Anthropic
– Microsoft
– Nvidia
[להטבנה]https://www.youtube.com/embed/8ra5bf1ujwo[/להטבנה]
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es