← к ленте

Мнение о позиции Terence Tao по поводу закрытости AI-моделей в науке

С@seeallochnayaAI-инженер
2 нед

Разбор позиции Terence Tao о влиянии закрытых AI-моделей на научное сообщество, конкуренцию и доступность инструментов для математиков.

Вопрос доступа к мощным AI-инструментам определяет будущее фундаментальной науки.

  • Закрытость моделей крупнейших компаний создает барьер для независимых исследователей.
  • Существует риск монополизации научных открытий корпорациями, обладающими вычислительными ресурсами.
  • Необходим поиск баланса между коммерческой разработкой AI и открытым доступом к инструментам для академической среды.
И моё мнение про то, что написал Terence Tao (или вернее как я понял, что он написал). В комментариях его многие назвали луддитом, но мне не кажется, что это так. Он не призывает остановить прогресс и отказаться от AI, он говорит (и это самая важная часть его сообщения): > Я скорблю ... о том, как можно было бы использовать эти инструменты для развития сотрудничества и обмена знаниями, а не конкуренции и секретности. О том, как можно было бы открывать новые двери, не закрывая старые. То есть он не против инструмента (AI) и его внедрения, он лишь против текущего выбранного подхода, когда открытые задачи в первую очередь решаются закрытыми моделями компаний с огромным ресурсом, и сообществу останутся крохи, которые «не дожали» внутри фронтир-лаб. Если бы этого не происходило, а вместо этого компании давали бесплатную подписку всем учёным в каждом университете — многие из открытый совершались бы людьми в коллаборации с AI. Я вижу в этом две большие проблемы: — (минорно) не ясно зачем задерживать доказательства до тех пор, пока их получат вне стенок OpenAI/Anthropic. Чтобы... люди чувствовали себя частью прогресса? Чтобы молодые учёные могли сделать себе имя? Чтобы эти же молодые учёные учились через поиск решений новыми инструментами и вырастали в математиков? А нужны ли будут математики умеющие доказывать что-то, или может им стоит всем готовиться задавать вопросы и разрабатывать теории? (как раз по эссе выше) — (мажорно) даже если этим не будут заниматься OpenAI и Anthropic, с которыми я верю, что можно будет договориться, доказательства будут находиться и публиковаться другими компаниями. Уже есть куча стартапов вроде AxiomMath, которые поднимали десятки-сотни миллионов долларов на AI for math. Они точно имеют больше ресурсов, чем какая-то кафедра вне топ-университета. Договориться и с ними тоже? Тогда найдутся те, кто имеет миллионы долларов и хочет сделать себе имя. В общем есть много ступенек между «бедный студент на кафедре» и «OpenAI», и я с трудом вижу, как можно сделать так, чтобы всё доходило до первого и не спотыкалось в середине, и чтобы не было дискриминации по бюджету, который можно вбухать в вызовы роя агентов передовых моделей (если к этому сведётся нахождение многих решений). Поэтому мне интересно будет следить за позицией Tao и других учёных с именем, какие они предложения будут вносить, и каково их видение ближайшего будущего.
КонтекстAI
Terence Tao — один из самых известных современных математиков, лауреат Филдсовской премии. Недавно он опубликовал размышления о влиянии AI на математические исследования, выразив обеспокоенность тем, что закрытые модели компаний вроде OpenAI и Anthropic могут монополизировать процесс научных открытий, оставляя академическое сообщество в стороне.

Кратко (AI)

Автор анализирует эссе Terence Tao, отмечая, что математик не выступает против AI, а критикует закрытый подход корпораций к научным исследованиям. Основная проблема заключается в неравенстве доступа к мощным моделям, что может ограничить возможности независимых ученых и студентов. Автор задается вопросом, как обеспечить демократизацию научных открытий в условиях доминирования крупных AI-лабораторий.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖