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编译|香草编辑器|李水清智东西东西网3月13日消息，据《华盛顿邮报》报道，当前人工智能领域领先科技公司的“垄断”现象越来越严重，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，科技公司在2022 年创建了32 个重要的机器学习模型，而学术界只创建了3 个。这与2014 年的情况明显相反，当时大多数人工智能突破来自高校。随着Meta、谷歌和微软等公司在人工智能领域投入数十亿美元，即使是美国最富有的学院和大学也存在巨大的资源缺口。例如，Meta 今年1 月宣布将采购35 万个GPU，而斯坦福大学自然语言处理小组总共购买了68 个GPU。大模特培训的天价成本迫使高校与企业合作。与此同时，硅谷数千万美元的高薪正在“窃取”学术界的人才。根据《科学》杂志2023年发表的报告，近70%的人工智能博士人才最终在私营企业找到了工作，而20年前这一比例仅为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，寻求资金、资源投入和政策倾斜。去年6月，被誉为“AI教母”的她在旧金山的一场宴会上向美国总统乔·拜登发出紧急呼吁：要求建立全球算力和数据集仓库，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.pdfhttps://ide.mit.edu/wp-content/uploads/2023/03/0303PolicyForum_Ai_FF-2.pdf

1、大模型开发成本高，高校“被迫”与企业合作。大型模型训练所需的计算能力和数据是非常昂贵的资源。斯坦福大学的一份报告估计，谷歌DeepMind 的大型语言模型Chinchilla 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，大学学者往往别无选择，只能与工业界的研究人员合作。据《科学》杂志发表的报告显示，2020年人工智能顶级会议提交的论文中，近40%的作者至少包括一名科技公司员工。越来越多的学者、政策制定者和前行业员工认为，培训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，这种不平衡的权力动态以微妙的方式塑造了人工智能领域，导致学术界将他们的研究转向商业用途。

去年，一名学生在斯坦福大学走廊打工（来源：《华盛顿邮报》）同样的情况也发生在科技公司内部。上个月，扎克伯格宣布Meta 的独立人工智能研究实验室将更靠近产品团队，以确保两个团队之间“一定程度的协调”。 “与工业相比，公共部门在资源和人才方面严重落后。”李飞飞说。 “这将产生深远的影响，因为行业专注于开发以利润为导向的技术，而公共部门的人工智能目标则专注于创造公共利益。”包括李飞飞在内的一些学者正在努力寻找新的资金来源。她一直在华盛顿进行游说，提议与白宫科学技术办公室主任合作，并访问国会山与致力于人工智能领域的立法者会面。

2017年，李飞飞在旧金山谷歌会议上发言（来源：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，建立七个由大学牵头的国家人工智能研究所，研究人工智能如何减轻气候变化的影响和改善教育。大型科技公司也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，公司长期以来重视与学术界同仁共享知识和计算资源。

2、千万美元高薪吸引人才，70%的人工智能博士选择在私企工作。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，但有学者认为这种投资可能为时已晚，因为硅谷正在用疯狂的高薪从高校“抢”人才。随着硅谷科技公司竞相开发聊天机器人和图像生成器，他们以高薪和挑战自我的机会吸引潜在的计算机科学教授。据《科学》杂志报道，近70%的人工智能博士人才最终在私营企业找到了工作，而20年前这一比例仅为21%。

佛罗里达大学的Malachowski Hall 以Nvidia 联合创始人的名字命名（来源：彭博社） 大型科技公司的AI 热潮让顶尖研究人员的薪资达到了新的高度。根据薪资追踪网站Levels.fyi的数据，Meta的AI研究科学家的年薪中位数从2020年的256,000美元上升到2023年的335,200美元。此外，简历优秀的“明星研究人员”可以获得更高的薪水。人工智能初创公司DataBricks 的首席执行官表示，拥有博士学位和多年构建大型模型经验的人工智能工程师可以在四年内赚取高达2000 万美元的年薪。

3、随着AI产品竞争的激烈，科技公司的研发自由度正在下降。科技公司如何看待这一现象？谷歌发言人简·帕克表示，谷歌认为私营公司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布其研究成果，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，但可能会决定开展哪些项目。据知情人士透露，Meta 和谷歌等科技公司过去像大学一样运营人工智能研究实验室，由科学家决定开展哪些项目。这些研发人员很大程度上与专注于产品开发或商业化的团队隔离。这听起来像是一件好事，但随着人工智能产品的市场竞争变得更加激烈，科技公司内部的研究自由度正在逐渐减弱。去年4月，谷歌宣布将把2010年收购的AI研究公司DeepMind和来自谷歌研究院的Brain团队合并到谷歌DeepMind。与此同时，谷歌开始更多地利用自己的人工智能研究成果来开拓商业化路径，只有在实验室工作转化为产品后才公开研究论文。 Meta还重组了其研究团队。 2022 年，该公司将FAIR 转移到其虚拟现实部门Reality Labs，并于去年将该团队的研究人员重新分配到一个新的生成AI 产品团队。上个月，扎克伯格告诉投资者，FAIR 将与生成式人工智能产品团队“更紧密地合作”。

结论：硅谷将学术界排除在人工智能研究之外。随着领先科技公司加大在人工智能领域的投入和影响力，学术界面临着前所未有的挑战。资源失衡、人才流失、研究自由度受到限制，共同构成人工智能研究未来发展的隐忧。尽管李飞飞等学者的积极行动和政策制定者的回应给学术界带来了一线希望，但仍需要更持续、深入的努力来确保人工智能研究的多样性和独立性。科技企业与学术界的合作应建立在相互尊重、共同推动科学进步的基础上，而不是仅仅受商业利益驱动。来源：《华盛顿邮报》