硅谷“逼死”AI学术圈

文章来源：智东西

编译 |  香草

编辑 |  李水青

危险的大模型权力失衡：硅谷主宰一切，学者无路可走。

图片来源：由无界AI生成

智东西3月13日消息，据《华盛顿邮报》报道，当下头部科技公司对AI领域的“垄断”愈发严重，学术界面临前所未有的挑战。

根据斯坦福大学的一份报告，2022年，科技公司创造了32个重要的机器学习模型，而学术界只产生了3个，这与2014年形成了明显的反转，当时大部分AI突破都来自高校。

随着Meta、谷歌和微软等公司将数十亿美元投入AI领域，即使是美国最富有的高校也与它们存在巨大的资源差距。例如，Meta于今年1月宣布将采购35万个GPU，相比之下，斯坦福大学的自然语言处理小组总共只有68个GPU。

大模型训练的天价成本迫使高校只能与企业合作，同时硅谷的千万美元高薪正在从学术界“抢走”人才。根据一份2023年发表在《科学》杂志上的报告，近70%拥有AI博士学位的人才最终进入私营公司就业，而20年前这个比例只有21%。

对此，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，以寻求资金、资源投入和政策的倾斜。去年6月，被称为“AI教母”的她在旧金山的一场宴会上向美国总董拜登发出紧急呼吁：请求建立一个全球性的算力和数据集仓库，让美国顶尖的AI研究人员能够跟上科技巨头的步伐。

报告地址：

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf

https://ide.mit.edu/wp-content/uploads/2023/03/0303PolicyForum_Ai_FF-2.pdf

01.
大模型开发成本高昂
高校“被迫”与企业合作

大模型训练所需要的算力和数据都是非常昂贵的资源。斯坦福大学报告估计，谷歌DeepMind的大型语言模型Chinchilla开发成本为210万美元。

为了获得昂贵的算力和数据资源，高校学者通常别无选择，只能与工业界的研究人员合作。根据《科学》杂志刊登的报告，2020年在顶级AI会议上提交的论文中，近40%的论文作者包含至少一位科技公司员工。

越来越多的学者、政策制定者和企业前员工认为，训练和使用模型的高昂成本正在将研究人员排除在外，威胁到对这一新兴技术的独立研究。研究人员认为，这种失衡的权力动态以微妙的方式塑造了AI领域，使得学者将他们的研究定位偏向于商业用途。

▲去年，一名学生在斯坦福大学走廊里工作（图源：《华盛顿邮报》）

在科技公司内部也有同样的情况。上个月，扎克伯格宣布Meta的独立AI研究实验室将更加靠近产品团队，以确保两个团队之间“有一定程度的协调”。

“与工业界相比，公共部门在资源和人才方面严重滞后，”李飞飞说道，“这将产生深远的影响，因为工业界专注于开发以盈利为驱动的技术，而公共部门的AI目标则着眼于创造公共利益。”

包括李飞飞在内的一些学者正在推动寻找新的资金来源。她一直在华盛顿游说，与白宫科学技术办公室主任提出合作，并访问国会山与从事AI工作的立法者会面。

▲2017年，李飞飞在旧金山举行的谷歌会议上发言（图源：Getty Images）

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7个由高校领导的全国AI研究所，研究AI如何减轻气候变化影响、改善教育等课题。

大型科技公司也向国家AI研究资源提供了计算资源，如微软捐赠了价值2000万美元的计算积分，其首席科学家称，公司长期以来一直重视与学术界同仁分享知识和计算资源。

02.
千万美元高薪吸引人才
七成AI博士选择私企就业

虽然科技公司和政策制定者开始采取措施解决资源缺口，但一些学者认为，这种投入或许已经太迟了，因为硅谷正在用疯狂的高薪从高校“抢夺”人才。