3月13日，据《华盛顿邮报》报道，科技公司在人工智能领域的“垄断”越来越严重，学术界面临着前所未有的挑战。根据斯坦福大学的一份报告，2022年，科技公司创建了32个重要的机器学习模型，而学术界只创建了3个模型，这与2014年形成了明显的逆转。当时，大多数人工智能突破都来自大学。伴随着Meta、谷歌、微软等公司在人工智能领域投入了数十亿美元，即使是美国最富有的大学也与他们有着巨大的资源差距。例如，今年1月，Meta宣布将购买35万个GPU，而斯坦福大学的自然语言处理小组只有68个GPU。大型培训的高昂成本迫使高校与企业合作，硅谷1000万美元的高薪正在从学术界“抢走”人才。根据2023年在《科学》杂志上发表的一份报告，近70%拥有AI博士学位的人最终进入私营公司就业，而20年前的比例只有21%。为此，以斯坦福大学教授李飞飞为代表的一批学者正在积极游说，寻求资金、资源投入和政策倾斜。去年6月，她在旧金山的一场宴会上向美国总统拜登发出紧急呼吁：要求建立一个全球计算能力和数据集仓库，让美国顶尖的人工智能研究人员跟上科技巨头的步伐。大模型开发成本高，高校“被迫”与企业合作进行大模型培训所需的计算能力和数据都是非常昂贵的资源。据斯坦福大学报道，谷歌DepMind大型语言模型Chinchila的开发成本为210万美元。为了获得昂贵的计算能力和数据资源，大学学者通常别无选择，只能与工业研究人员合作。根据《科学》杂志发表的报告，2020年在顶级人工智能会议上提交的论文中，近40%的作者至少包括一名科技公司员工。越来越多的学者、政策制定者和企业前员工认为，培训和使用模型的高成本正在排除研究人员，威胁到对这一新兴技术的独立研究。研究人员认为，这种不平衡的权力动态以微妙的方式塑造了人工智能领域，使学者将其研究定位为商业用途。科技公司也有同样的情况。上个月，扎克伯格宣布，Meta的独立人工智能研究实验室将更接近产品团队，以确保两个团队之间的“一定程度的协调”。与工业界相比，公共部门在资源和人才方面严重滞后。李飞飞说：“这将产生深远的影响，因为工业专注于开发以利润为驱动的技术，而公共部门的人工智能目标专注于创造公共利益。一些学者，包括李飞飞，正在推动寻找新的资金来源。她一直在华盛顿游说，与白宫科技办公室主任合作，参观国会山会见从事人工智能工作的立法者。政策制定者正在采取一些措施来解决资金缺口。去年，美国国家科学基金会宣布投资1.4亿美元，成立了7个由大学领导的全国人工智能研究所，研究如何减少气候变化的影响，改善教育。大型科技公司还为国家人工智能研究资源提供了计算资源。例如，微软捐赠了价值2000万美元的计算积分。其首席科学家表示，该公司长期以来一直重视与学术界同事分享知识和计算资源。高薪1000万美元吸引人才，70%的人工智能博士选择私营企业就业。尽管科技公司和政策制定者已经开始采取措施解决资源缺口，但一些学者认为，这项投资可能为时已晚，因为硅谷正在以疯狂的高薪从高校“抢夺”人才。当硅谷科技公司争相开发聊天机器人和图像生成器时，他们以高薪和挑战自己的机会吸引了本可能成为计算机科学教授的人才。据《科学》杂志报道，近70%拥有AI博士学位的人最终进入私营公司就业，而20年前只有21%。人工智能在大型科技公司的繁荣，使得顶尖研究人员的工资达到了一个新的高度。根据工资跟踪网站Levels.根据fyi的数据，MetaAI研究科学家的年薪中位数从2020年的25.6万美元上升到2023年的33.52万美元。此外，具有优秀简历的“明星研究人员”可以获得更多的工资。AI创业DataBricks首席执行官表示，拥有博士学位和多年大模型建设经验的AI工程师，四年内年薪可达2000万美元。随着人工智能产品竞争的激烈，科技公司如何看待R&D自由度下降的现象？谷歌发言人Jane Park表示，谷歌认为私营企业和大学应该共同努力发展人工智能科学，因此谷歌定期公开发表其研究成果，以造福更广泛的人工智能社区。Meta负责AI团队的前研究经理David Harris表示，企业实验室一般不会审查研究结果，但可能会决定哪些项目可以进行。据知情人士透露，Meta和谷歌等科技公司过去经常像大学一样经营他们的人工智能研究实验室，科学家们决定推广哪些项目。在很大程度上，这些R&D人员与专注于产品开发或商业化的团队隔离开来。这听起来不错，但随着人工智能产品市场竞争的日益激烈，科技公司内部的研究自由逐渐减弱。去年4月，谷歌宣布将其2010年收购的AI研究公司DeepMind与谷歌研究的Brain团队合并为谷歌DeepMind。与此同时，谷歌开始利用自己的人工智能研究成果发展商业化道路，只在实验室工作转化为产品后才公开研究论文。Meta还重新调整了他的研究团队。2022年，该公司将FAIR转移到其虚拟现实部门Reality Labs，去年，该团队的研究人员被重新分配到一个新的生成人工智能产品团队。上个月，扎克伯格告诉投资者，FAIR将与生成人工智能产品团队“更密切合作”。结论：硅谷将学术界排除在人工智能研究之外。随着龙头科技公司在人工智能领域的投资和影响力越来越大，学术界面临着前所未有的挑战。资源不平等、人才流失、研究自由有限，共同构成了人工智能研究未来发展的隐忧。尽管李飞飞和其他学者的积极行动和政策制定者的反应给学术界带来了一线希望，但仍需要更多持续和深入的努力来确保人工智能研究的多样性和独立性。科技公司与学术界的合作应以相互尊重和共同推动科学进步为基础，而不仅仅是由商业利益驱动的。本文来源于微信微信官方账号：智东西（ID：zhidxcom），作者：香草，编辑：李水青