Kinijos kelias į DI dominavimą turi problemą: protų nutekėjimą

Kategorija: Dirbtinis intelektas Paskelbta rugpjūčio 07 d

Nauja analizė rodo, kad Kinijos dirbtinio intelekto tyrėjų skaičius per pastarąjį dešimtmetį išaugo dešimt kartų, tačiau dauguma jų gyvena už šalies ribų.

Supergalios svajonės: Per pastaruosius kelerius metus Kinija dėjo bendras pastangas, kad išaugtų į pirmaujančią dirbtinio intelekto galią. Pekinas jau 2012 m. nusprendė, kad šiai disciplinai reikia ypatingo dėmesio, o 2017 m. paskelbė išsamią nacionalinę technologijos tobulinimo ir panaudojimo strategiją.

Namų kariuomenė: A nauja analizė , Joy Dantong Ma, MacroPolo, Čikagoje įsikūrusios ekspertų grupės, orientuotos į Kinijos ekonomikos augimą, direktoriaus pavaduotojas, parodė, kaip šis spaudimas iš viršaus į apačią paveikė dirbtinio intelekto talentus. Ataskaitoje buvo analizuojama straipsnių, priimtų į vieną prestižiškiausių tarptautinių dirbtinio intelekto konferencijų, NeurIPS, autorystė ir nustatyta, kad per pastarąjį dešimtmetį Kinijoje bakalauro studijas baigusių autorių skaičius išaugo beveik dešimt kartų. 2009 m. buvo tik apie 100 Kinijos mokslininkų, o tai sudarė 14 % visų autorių, o 2018 m. jų buvo beveik 1 000, ty ketvirtadalį. Didžiausias padidėjimas įvyko 2017–2018 m., kai buvo paskelbta nacionalinė strategija, pirmiausia dėl antrosios pakopos universitetų, atvėrusių dirbtinio intelekto specializacijų ir studijų programas, skubėjimo.

Protų nutekėjimas: Nepaisant šalies sėkmės ugdant vidaus talentus, jai sunku išlaikyti. Maždaug trys ketvirtadaliai tyrime dalyvavusių Kinijos autorių šiuo metu dirba ne Kinijoje, o 85 % jų dirba JAV – technologijų milžinuose, tokiuose kaip Google ir IBM, arba universitetuose, tokiuose kaip UCLA ir Ilinojaus universitetas Urbana-Champaign.

Kodėl tai svarbu: Iš keturių pagrindinių įvesties į šalies AI ekosistemą – talentų, duomenų, kapitalo ir techninės įrangos – pirmasis turi didžiausią poveikį. Žinių koncentracija lemia, ar specialistai savo energiją labiau nukreips į dirbtinio intelekto tyrimus ar, pavyzdžiui, taikomąsias programas. Tai taip pat yra pagrindinis algoritmų ir aparatinės įrangos inovacijų variklis, kuris ilgainiui greičiausiai bus svarbesnis tobulinant technologiją nei, pavyzdžiui, duomenų prieinamumas.

Analizė rodo, kad Kinijos investicijų į šią sritį gali nepakakti norint sukurti ilgalaikius gebėjimus pirmauti dirbtiniu intelektu. Vyriausybė žino apie šią problemą ir neseniai ėmėsi veiksmų jai spręsti: 2017 m. dirbtinio intelekto nacionalinėje strategijoje ji įsipareigojo suvilioti geriausius mokslininkus namo konkurencingais kompensavimo paketais ir kitomis paskatomis. Tuo tarpu JAV, kaip dirbtinio intelekto lyderės, padėtis buvo labai naudinga Kinijos mokslininkų antplūdžiui, nors tai prieštarauja dabartinės prezidento administracijos siekiui sumažinti bendradarbiavimą kuriant AI.

Labai gaila, sako mama. Dėl AI lenktynių mentaliteto žmonės tai vertina kaip nulinės sumos žaidimą. Pasak jos, sklandesnis mokslininkų judėjimas būtų naudingas ir JAV, ir Kinijai, nes taip būtų kuriamos abiejų šalių dirbtinio intelekto ekosistemos ir būtų lengviau sukurti taip reikalingus pasaulinius AI etikos standartus. Pavyzdžiui, daugelis Kinijos mokslininkų įgyja daktaro laipsnį JAV, grįžta į Kiniją pirmajai savo karjeros daliai, o paskui grįžta į užsienį atgal į valstijas, kad tęstų. Tai toks judėjimas, dėl kurio mokslininkai pradeda bendradarbiauti įvairiose vietose, sako Ma, ir atveria žmonėms duris diskusijoms apie geriausią praktiką.