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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-11-15 10:14 |
編輯 | 青暮
對此我們不禁感到擔憂？做為舉足輕重、甚至可能影響人類整體未來走向的AI技術，若掌控在寥寥幾家科技巨頭手中，能否避免潛在風險繼續普惠大眾、造福人類呢？
怎樣打擊日漸嚴峻的AI技術壟斷？如同強子對撞機對物理學的影響，美國政府委員會目前正在考慮一項創新舉措，它將令人工智能領域產生革命性的轉變。
由斯坦福大學教授李飛飛等頂尖專家組成、美國家人工智能研究資源工作組(National AI Research Resource Task Force, 簡稱NAIRR)正在研究如何開發「國家研究云計算框架」（National Research Cloud，簡稱NRC）。讓學者們能夠獲得目前由少數科技巨頭掌握的計算資源—— 訪問他們的云數據中心，和用于研究的公共數據集，為基礎和非商業AI的發展注射入一針強心劑。
20世紀60年代中期，美國政府在公共科學的投資接近GDP的2%，回報同樣驚人，今天美國任何一個科技巨頭都是站在聯邦研發投資(research and development, R&D)的肩膀上發展起來的。然而自冷戰時期以來，美政府對基礎科學研究的投資率大幅減少。中國發展研究基金會的文章指出，美國對研發投入的高峰期在20世紀60年代，接近聯邦預算的12%，該比例之后一路走低，目前只有4%左右。據報業辛迪加（Project Syndicate）數據，美國科研支出已經下降到GDP的0.6%，世界排名第12位。而中國正在加倍加大對科學的投資，科研項目支出約占GDP的1.3%，從經濟規模的角度想對比，這一比例是美國的兩倍。
國家研究云計算框架（NRC）的概念其實很簡單，是由美國聯邦政府提供AI研究所需數據和計算資源。隨著工業界和學術界發展愈漸失衡，學者們想要獲得這些資源越來越難。為他們拓寬訪問渠道的最佳方式，是由政府部門為學者科學家們提供資金支持短期訪問現有的云數據，同時構建長期公共云計算系統。
消息一出猶如平地驚雷，引發激烈爭議，支持聲和抵制聲都紛涌而至。NRC甚至誘發了科技巨擎懷疑論者和自由市場主義者的“應激”反應，質疑的“炮火”主要密集攻擊兩點：
科技巨擎懷疑論者擔心這會增加大型科技公司“裹挾”的能力，借助AI技術損害弱勢群體的權益，因此拒絕接受NRC的設想。
自由市場主義者則認為政府扮演的角色過于激進，“伸手”太長管的太寬。學術研究完全可依賴私營技術公司提供的商業云服務。
斯坦福大學“以人為本”人工智能研究所(Stanford Institute for Human-Centered AI，簡稱HAI) 在2020率先發起呼吁建立人工智能研究資源工作組（NAIRR）。過去的10個月里，這里匯集了全美最優秀的科學家深入研究如何架構NAIRR，最終呈現了一份“重量級”白皮書《構建國家人工智能研究資源：國家研究云藍圖》（Building a National AI Research Resource: A Blueprint for the National Research Cloud.）
“我們想對那些擔心AI研究力會集中在大科技公司的人說: 目前已經是這種情況了。如果最終不能成功建立國家研究云，這只會進一步鞏固私營企業在人工智能領域的主導地位。”
“最好的服務器都在工業界。” 深度學習（Deep Learning）是人工智能中機器學習的重要分支，也是美國國家研究云的主要著力點。代碼運行需要巨大的算力支撐，而算力是靠錢“燒”出來的。一個優秀算法模型的誕生，需要數十萬、乃至數百萬美金的投入。根據OpenAI的資料顯示，過去7年里，人工智能頭部公司的計算量飆升大約30萬倍。高昂的成本讓學術界難以應對，只有谷歌、亞馬遜這種巨頭才供得起數據中心每年數十億美金的研發經費。
在經費和設備的雙重差異下，計算機人才紛紛投奔大公司的懷抱。十年前，人工智能專業博士進入學術界和工業界的可能性是一樣的。但現在，他們選擇工業界的可能性更高，是學術界的兩倍！這種失衡會有兩個嚴重后果：
首先，私營部門的研究方向受制于科技公司的決策、監督和否決權，最終造成研究短視。像之前Facebook駁回了旗下產品Instagram對年輕女性有危害問題的內部討論。第二，私營部門的科研工作因受利益挾制，只能指向寬泛不足的應用領域。
一切正如數據科學家杰夫·哈默巴赫爾(Jeff Hammerbacher)所說:“ That sucks！我們這代里最聰明的人都在思考如何讓人點擊廣告！” 哈默巴赫爾是扎克伯格在哈佛時的同學，Facebook的數據團隊正是由他一手創建的。
毋庸置疑，國家研究云是解決核心矛盾的最佳辦法。因為它可以拓寬企業環境之外的AI訪問資源。研發、評審AI科研人員可以借助國家研究云的力量“超越”狹隘的技術領域（包括自然科學、社會科學和人文科學）。在保證隱私前提下釋放地球觀測、勞動力市場和司法系統的數據——當前只有少數人有權限訪問——這將引導人工智能解決更多樣復雜且迫切的社會問題。
對于那些視政府部門如“仇敵”、私營部門如“親朋”的異見者，三位學者表示：
“僅依靠私營部門只會阻礙AI產業整體發展、造成減緩創新，最終損害的將是的民眾利益。公共部門對促進基礎研究和成本效益方面至關重要。以衛星圖像為例，2008年前，美國地質調查局(U.S. Geological Service)對每張衛星圖像收取約600美元的費用，隨著后來數據開放免費提供圖像，這大大推動了計算機視覺在研究全球變暖、棲息地改變、貧困和城市擴張方面的應用，每年產生30 - 40億美元的效益。”
文中指出，在計算領域，聯邦政府對建立運尖端計算設施經驗豐富值得信任，從橡樹嶺國家實驗室的Summit系統（2018-2020年世界上最強大的超級計算機），再到美國國家科學基金會(National Science Foundation)投資高性能計算網絡，與私營部門合作，在應對COVID-19等重大事件中發揮了強大的作用。依賴商業云服務的成本是構建自己系統的3到8倍。國家公共云不可能一蹴而就，但它帶來的回饋，會讓前期的努力和投入都變值得。
美國迫切需要建立一支能夠在緊要關頭隨時投入使用、監控和監管AI系統的公共部門“戰隊”—— 實現這一目標的最好方式就是國家研究云。早先遺留的IT系統持續困擾著美國當局，政府問責局(Accountability Office)曾指出的，截止2016年，美國防部仍在使用 8 英寸軟盤來協調足以毀滅世界的核力量”。
“NAIRR是聯邦政府“洗牌”AI領域的機會，不該淪為技術懷疑論者和唯市場論者之間的兒戲，零和博弈沒有贏家，都是輸家！”
實際上技術壟斷之下，這些科技“寡頭”也不會是永遠的勝利者。
今年7月美國反壟斷執法機構首次對移動應用商店提起訴訟，指控谷歌利用Google Play商店向銷售應用的開發商收取過高傭金，故意屏蔽安卓系統上其他競爭對手的應用商店。令人詫異的是，世界上為數不多比谷歌規模還大的公司——亞馬遜竟也成了受害者。要知道在反壟斷的訴訟案中，亞馬遜可是被告席上的“常客”。
“國家研究云將受益每個人。”白皮書中的原文這樣寫到：“NRC將提供優廉的高端計算資源、大規模政府數據集的安全云環境、和必備的專業知識，通過資源之間的密切合作受益學術界、政府和工業界。以擴大AI研究中關鍵資源的獲取渠道，NRC將提供支持基礎科學人工智能研究、人工智能創新的大眾化，以及繼續提升美國在人工智能領域的領導地位。”
眼下，科技巨頭對AI的掌控大有不可阻擋之勢。HAI認為，一個健康且來源廣泛、包容度高的創新生態系統——國家研究云計算框架是扭轉局面的唯一鑰匙。打破“卡脖子”的數據壁壘將對實現AI的產研平衡產生深遠影響。
目前“國家研究云”仍在構想階段，諸如“組織架構、實施主體、資金安排、合作機制、硬件布局、數據范疇、訪問權限”等許多難點并未攻克，此外還需要強力的 “數據標準化”等公共政策和持續的資源支撐，以及大量持續的資金投入。
《構建國家人工智能研究資源：國家研究云藍圖》（Building a National AI Research Resource: A Blueprint for the National Research Cloud.）的作者：
Daniel E. Ho, William Benjamin Scott 和 Luna M. Scott法學教授，斯坦福大學以人為本的人工智能研究所（HAI）副所長。
Jennifer King，斯坦福大學以人為本的人工智能研究所（HAI）的隱私和數據政策研究員。
Russell C. Wald，斯坦福大學以仁為本人工智能研究所（HAI）的政策主任。
Christopher Wan，斯坦福大學法學博士/MBA預讀生，是“建立國家人工智能研究資源”報告的合著者，為本文提供了研究和編輯協助。
斯坦福大學“以人為本”人工智能研究所(Stanford Institute for Human-Centered AI，簡稱HAI)，由華裔斯坦福大學人工智能科學家李飛飛和哲學教授約翰·埃切曼迪聯合擔任院長，致力于推動人工智能跨領域合作，讓科技以人為本，回歸人性，加強對人工智能社會影響力的研究。
國家人工智能研究資源工作組(NAIRR) ：美國國家智庫，由12名來自學術界、政界和產業界尖端專家組成，斯坦福大學李飛飛教授，谷歌云Andrew Moore， 艾倫人工智能研究所Oren Etzioni等。旨在讓AI科研人員旨科研人員獲得更多政府數據、計算資源和其他工具。
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