Firmy komercyjne zaczynają dominować w badaniach nad sztuczną inteligencją

Pod koniec ubiegłego roku pisaliśmy o dwóch bardzo ważnych publikacjach w tygodniku „Science” dotyczących badań nad tzw. sztuczną inteligencją. Chodziło o programy komputerowe, które pokonały ludzi w elektronicznych wersjach skomplikowanych gier planszowych „Stratego” i „Dyplomacja”. Maszyny potrafiły nie tylko blefować, odczytywać intencje przeciwników, lecz także komunikować się naturalnym językiem z innymi graczami, co było kolejnym znaczącym krokiem w rozwoju SI.

Obydwa zwycięskie programy powstały w prywatnych firmach (DeepMind należącej do Google’a oraz MetaAI, czyli laboratorium Facebooka), a publikacje naukowe napisali pracujący dla tych koncernów badacze. Nie jest to wyjątek, o czym na łamach „Science” piszą trzej zaniepokojeni specjaliści od sztucznej inteligencji z Massachusetts Institute of Technology i Virginia Tech. Ich obawy dotyczą rosnącej dominacji prywatnych firm w pracach nad SI, przede wszystkim w trzech kluczowych obszarach: dostępnej mocy obliczeniowej komputerów, obszerności wykorzystywanych baz danych oraz przyciąganiu wysoko wykwalifikowanych badaczy. To zaś przekłada się na wyniki badań: podmioty komercyjne zyskują coraz większy wpływ na publikacje naukowe.

Amerykańscy naukowcy przytaczają na poparcie swoich obaw wiele danych:

• W 2004 r. do pracy w przemyśle przechodziło w USA 21 proc. osób, które uzyskały tytuł doktora informatyki. W 2020 r. robiło tak już 70 proc. Podkupywani są również wykładowcy – w ciągu ostatnich 17 lat liczba takich przypadków wzrosła ośmiokrotnie. „Najlepsze firmy technologiczne wysysają soki z uniwersytetów” – stwierdził dziekan jednej brytyjskich uczelni.
  
  
• Prywatne firmy mają dużo łatwiejszy dostęp do wartościowych ekonomicznie baz danych. Ich codzienna działalność polega bowiem na interakcjach z ogromną liczbą użytkowników urządzeń, takich jak komputery czy telefony komórkowe. Tylko w 2020 r. ludzie korzystający z WhatsAppa (Facebook) wymieniali 100 mld wiadomości w ciągu jednego dnia.
  
  
• Inwestycje firm informatycznych w SI są ogromne i cały czas rosną. W 2021 r. wyniosły aż 340 mld dol.! Dla porównania: w tym samym okresie amerykańskie agencje rządowe finansujące badania naukowe (nie licząc tych związanych z obronnością) przeznaczyły na sztuczną inteligencję 1,5 mld dol. Komisja Europejska dopiero planuje wysupłać na ten sam cel 1,2 mld dol. Tymczasem tylko w 2019 r. sam Google wsparł swoją firmę DeepMind kwotą 1,5 mld dol. Takiej dysproporcji źródeł finansowania badań nie ma nawet w badaniach nad nowymi lekami, gdzie mniej więcej połowa nakładów pochodzi ze środków publicznych.
  
  
• W obszarze SI coraz trudniej jest prowadzić działaność non-profit, czego wymowny przykład stanowi OpenAI, czyli twórca głośnego ostatnio modelu językowego sztucznej inteligencji ChatGPT. Założyciele tej firmy deklarowali, że ich celem nie jest „generowanie zysku finansowego” tylko „przynoszenie korzyści całej ludzkości”. Kilka lat później OpenAI stała się instytucją nastawioną na profity finansowe, co ma „przyspieszyć jej inwestycje w prace nad SI”.
  
  
• Liczba publikacji naukowych, w których przynajmniej jeden współautor jest pracownikiem firmy komercyjnej wzrosła w latach 2000–2020 z 22 do 38 proc.
  
  
• Dziś 96 proc. największych modeli komputerowych sztucznej inteligencji należy do koncernów. 13 lat temu odsetek ten wynosił zaledwie 11 proc.
  
  
• Firmy prywatne dominują również jeśli chodzi o programy SI z kluczowych obszarów, takich jak np. rozpoznawanie obrazów i obiektów, analizowanie emocji w tekstach, modele językowe (których przykładem jest ChatGPT) czy tłumaczenie tekstów i wypowiedzi z jednego języka na inny. Najszybsze i najlepsze to w 91 proc. dzieło komercyjnych instytucji (pięć lat temu: 62 proc.)

Taka sytuacja może oczywiście przynieść korzyści konsumentom – piszą autorzy pracy w „Science”. Firmy są jednak nastawione na obszary badań dające nadzieję na duże zyski finansowe, więc tam, gdzie może ich nie być, powinna wkraczać nauka finansowana ze środków publicznych. Tych jest zaś na razie zbyt mało, a badacze nie mają szans na dostęp do wielu zasobów, np. dużych baz danych czy mocy obliczeniowych. Dlatego ucierpieć mogą również niezależne analizy działania komercyjnych SI, choćby pod kątem tego, czy nie uczą się one dyskryminujących (np. rasistowskich lub mizoginicznych) postaw. Osobną sprawę stanowi również to, że wielu krajów nie będzie stać na zaawansowane prace nad SI, co tylko pogłębi dystans technologiczny między biednymi a bogatymi.

Pod koniec swojej publikacji Amerykanie przytaczają znamienne słowa prezydenta Francji Emmanuela Macrona: „Jeśli chcesz mieć wpływ na kształt społeczeństwa i jego wybory cywilizacyjne, musisz być czynnym uczestnikiem zachodzącej właśnie rewolucji sztucznej inteligencji”. Na razie o jej przebiegu decydują prawie wyłącznie podmioty komercyjne, co przypomina historię rozwoju internetu. W przypadku globalnej sieci zbyt późno zaczęto wprowadzać regulacje dotyczące np. ochrony prywatności czy też zorientowano się, że ważne dla opinii publicznej na całym świecie media społecznościowe zależą od woli i interesów finansowych kilku potężnych prywatnych firm.