Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (Stanford HAI), Mart ayı boyunca yayınlandı, raporunun 2022 versiyonu. Beşinci yıl için, yapay zekanın (AI) ve daha özel olarak makine öğrenimi modellerinin şirketlerin ve kuruluşların araştırma ve geliştirmesinin yanı sıra dünyadaki ülkelerin ekonomisini ve politikasını nasıl etkilediğini analiz ediyor.
Memnuniyet ve isteksizlik arasında: Yapay zeka modelleri güçlüdür ancak tehlikeli olabilir
Stanford HAI tarafından önerilen rapor beş bölüme ayrılmıştır: araştırma ve geliştirme, teknik performans, yapay zeka etiği, ekonomi ve eğitim, AI politikası ve yönetimi.
AB, Dijital Piyasalar Yasası üzerinde anlaştı!
Çalışmanın vurguladığı trendlerden biri olan, makine öğrenimi modellerinin ana bileşeni olan sinir ağlarının boyutu ve gelişimi büyüyor. Rapor, Open AI’nın GPT-3’ü gibi onlarca terabayt (10) üzerinde eğitilmiş dil modellerini tartışıyor.12 bayt) veri ve yüz milyarlarca parametreye sahip.
Bu grafik, parametre sayısındaki artışın ve daha fazla veri kullanımının (çok düşük, düşük, orta ve yüksek ile sembolize edilir) model toksisite riskini nasıl artırdığını gösterir. Ekran görüntüsü: Rae ve ark. / 2022 AI Endeks Raporu.
” 280 milyar parametreden oluşan ve 2021’de geliştirilen bir model, 2018’de bulunabildiği gibi 117 milyon parametreli bir modelden %28’e kadar daha tehlikeli olabilir. Tehlikedeki bu artışa, yeteneklerde büyük ve önemli bir artış eşlik ediyor. modelin “diyor belge. Yazarlar, tüm dünyada pazarlanma ve dağıtılma eğiliminde olduklarından bu sistemlerin eksikliklerinin ne olduğunu anlamanın her zamankinden daha önemli olduğunu eklediler.
Buna paralel olarak, yapay zekanın adilliği ve şeffaflığı üzerine araştırmalar 2014’ten bu yana patlama yaşadı. Yapay zekanın etiğiyle ilgilenen araştırmacıların yayınlarının sayısı 5’e katlandı.
Özel sektör yapay zekaya giderek daha fazla ilgi gösteriyor
Zamanda ne kadar ileri gidersek, makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve yürütülmesi o kadar uygun maliyetli hale gelir. Görüntüleri belirli özelliklere göre sınıflandırmak için bir model geliştirme ve eğitme maliyeti %63.6 azaldı. Bu fiyat düşüşü, şirketler AI’dan yararlanmak için giderek daha fazla para yatırmayı göze alabildiğinden, yatırımda toplam bir artış sağladı.
Bu grafik, yapay zekaya özel sektör (mavi) veya kamu sektörü (yeşil) tarafından yapılan yatırımları vurgulamaktadır. Koyu morda birleşme veya satın almalar ve açık morda azınlık oyuncuları (örneğin ortak girişimler gibi) buluyoruz. Ekran Görüntüsü: NetBase Quid / 2022 AI Endeks Raporu.
2021’de tüm özel şirketler tarafından yapay zekaya yapılan yatırım 93,5 milyar dolar. Bu sonuç, 2020 rakamlarına kıyasla iki katına çıktı. 2020’de, 2021’deki 15’e kıyasla, 500 milyon dolar veya daha fazla değere sahip bağış toplama etkinlikleri için yalnızca 4 finansman turu tamamlandı.
Bunların arasında, teknolojisini geliştirmek ve ek personel istihdam etmek için 2,5 milyar dolarlık bir bağış toplamaya imza atan, otonom araçlar sektöründe uzmanlaşmış Alphabet’in yan kuruluşu Waymo’yu görüyoruz. Öte yandan, AI dünyasında açıkça finanse edilen ve uzmanlaşmış yeni kurulan şirketlerin sayısı azalmaya devam ediyor: 2019’da 1.051’den 2020’de 762’ye ve 2021’de 746’ya düştü.
Yapay zeka modellerinin ticarileştirilmesi, güçlü bir şekilde araştırma tarafından yönlendiriliyor: Çin, yayınlanmış makaleler açısından Amerika Birleşik Devletleri’nin önünde dünya lideridir. Bu iki ülke arasında var olabilecek jeopolitik gerilimlere ve rekabete rağmen, Amerika Birleşik Devletleri/Çin işbirliği, bilimsel yayınlar açısından en verimli olanıdır.
