Ova priča izvorno se pojavila u The Algorithm, našem tjednom biltenu o AI-u. Prošlog tjedna, otišao sam 30 milja južno od San Francisca, u hotel u Mountain Viewu, Kalifornija, kako bih se pridružio nekim od najistaknutijih i najperspektivnijih istraživača AI-a na svijetu. Hostovao sam okrugle stolove i govorio na medijskoj obuci za okupljanje programa Schmidt Sciences AI2050, inicijative koju financiraju Eric i Wendy Schmidt, a koja podržava akademike čiji rad uključuje AI. Lista stipendista sadrži mnoga poznata imena iz svijeta AI-a, a iako nisu svi došli u Bay, svaki put kad bih skrenuo za kut, vidio bih znanstvenika s kojim sam ranije razgovarao ili čije istraživanje cijenim. (Potpuna objava: Primio sam nagradu za komunikaciju u znanosti koju financira Schmidt Sciences 2024.)
Ovo je čudno vrijeme za sveučilišne istraživače AI-a koji čine većinu grupe AI2050. U posljednje četiri godine, istraživanje AI-a preorijentiralo se oko velikih jezičnih modela, a njegov vrhunac preselio se iz akademskih institucija u privatne tvrtke. Sveučilišta jednostavno ne mogu priuštiti GPU-ove potrebne za treniranje i rad na vrhunskim modelima, a čak i da mogu, Anthropic i OpenAI ne dopuštaju nikome da vidi unutarnje detalje Claudea ili ChatGPT-a.
U razgovoru tijekom ručka, Nika Haghtalab, profesorica računalnih znanosti na UC Berkeleyju, rekla je da je biti akademik u području AI-a ovih dana kao biti biolog u svijetu u kojem privatne tvrtke imaju ekskluzivnu kontrolu nad alatom za uređivanje gena CRISPR. Stručnjaci izvan vrhunskih laboratorija mogu proučavati kako se ChatGPT i Claude ponašaju, ali ne mogu provesti detaljna istraživanja o dizajnu i treniranju tih alata, niti mogu upravljati tim dizajnom ili treniranjem sami.
Program AI2050 nudi stipendistima određena sredstva koja mogu koristiti za kupnju GPU-ova, što su neki istraživači s kojima sam razgovarao istaknuli kao veliku prednost sudjelovanja u programu. No, novac ostaje hitna briga, posebno s obzirom na smanjenje saveznog znanstvenog financiranja u Sjedinjenim Državama. Čak i za istraživače koji ne upravljaju vlastitim lokalnim modelima, trošak ponovnog upita modela OpenAI-a, Anthropic-a i Google-a radi rigoroznog proučavanja može biti prohibitan.
Umjesto da se fokusiraju na napredovanje mogućnosti, mnogi stipendisti usmjeravaju svoju pažnju na pitanja koja vjerojatno neće riješiti Anthropic ili OpenAI. „Pokušavam ne raditi na problemima za koje mislim da će ih riješiti tehnološka kompanija“, kaže Anjalie Field, profesorica računalnih znanosti na Johns Hopkinsu. Tvrtke moraju zarađivati novac, a istraživačka pitanja koja nemaju veliku perspektivu profita možda nisu vrijedna ulaganja—osobito ako njihovi odgovori mogu loše prikazati tvrtke.
