ພາລະກິດຂອງປະຖົມມະການແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນຫ່ວງເອີຣົບ?

ການໂທ ພາລະກິດປະຖົມມະການໂຄງການດັ່ງກ່າວ, ເປີດຕົວໂດຍ ທຳ ນຽບຂາວເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, ໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການໂຕ້ວາທີສາກົນກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດ, ວິທະຍາສາດ, ແລະພະລັງງານທາງພູມສາດ. ໂຄງການມີຈຸດປະສົງເພື່ອ ຈັດຕັ້ງວິທີການສ້າງຄວາມຮູ້ທາງວິທະຍາສາດຄືນໃໝ່ຢູ່ໃນສະຫະລັດແລະ, ດັ່ງນັ້ນ, ເພື່ອ ເພື່ອກໍານົດຈັງຫວະສໍາລັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງໂລກໃນການແຂ່ງຂັນສໍາລັບການເດັ່ນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໂລກ.

ໃນຂະນະທີ່ຢູ່ວໍຊິງຕັນ ມີການເວົ້າເຖິງ ການລິເລີ່ມທີ່ທຽບເທົ່າກັບຈຸດສຳຄັນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງສະຕະວັດທີ 20ໃນເອີຣົບ - ແລະໂດຍສະເພາະໃນສະເປນ - ປະຊາຊົນກໍາລັງສັງເກດເຫັນດ້ວຍຄວາມສົນໃຈ, ຄວາມລະມັດລະວັງ, ແລະບາງຄວາມບໍ່ພໍໃຈກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້. ຄໍາຫມັ້ນສັນຍາອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ AI ນໍາໃຊ້ກັບວິທະຍາສາດ ມັນສາມາດກໍານົດຄືນວ່າໃຜເປັນຜູ້ນໍາພາເສດຖະກິດຄວາມຮູ້ ໃນທົດສະວັດທີ່ຈະມາເຖິງ.

ພາລະກິດຂອງປະຖົມມະການແມ່ນຫຍັງແທ້?

ພາລະກິດຂອງ Genesis ແມ່ນຄໍາສັ່ງບໍລິຫານທີ່ລົງນາມໂດຍປະທານາທິບໍດີສະຫະລັດທ່ານ Donald Trump ທີ່ສະເຫນີ ຄວາມ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ປະ​ສານ​ງານ​ແຫ່ງ​ຊາດ​ເພື່ອ​ນໍາ​ໃຊ້​ປັນຍາ​ປະດິດ​ກັບ​ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ການບໍລິຫານຕົວມັນເອງອະທິບາຍວ່າມັນເປັນໂຄງການ "ປຽບທຽບໄດ້ໃນຄວາມຮີບດ່ວນແລະຄວາມທະເຍີທະຍານກັບໂຄງການ Manhattan," ໂຄງການລັບທີ່ນໍາໄປສູ່ການລະເບີດປະລໍາມະນູທໍາອິດ, ແລະເປັນ ".ການລະດົມຊັບພະຍາກອນວິທະຍາສາດຂອງລັດຖະບານກາງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດນັບຕັ້ງແຕ່ໂຄງການ Apollo".

ນີ້ບໍ່ແມ່ນຫ້ອງທົດລອງໃໝ່ ຫຼືສູນຄົ້ນຄວ້າທີ່ໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະ ຂໍ້ມູນ, ຄອມພິວເຕີ, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຫັນປ່ຽນລະບົບວິທະຍາສາດຂອງສະຫະລັດ.

ແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານແມ່ນເພື່ອສ້າງປະເພດຂອງ ແຫ່ງຊາດ "ສະຫມອງວິທະຍາສາດ": ເພື່ອເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດທັງໝົດທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍກອງທຶນສາທາລະນະເຂົ້າໄປໃນເວທີດຽວ, ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນກັບພະລັງງານຂອງ supercomputers ຂອງລັດຖະບານກາງຂອງກົມພະລັງງານ, ແລະເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນຄ້ວາຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ, ຫ້ອງທົດລອງແຫ່ງຊາດ, ແລະບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຂະຫນາດໃຫຍ່.

ຈຸດປະສົງທີ່ລະບຸໄວ້ແມ່ນ ເລັ່ງການຄົ້ນພົບໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຊີວະວິທະຍາພະລັງງານ, ວັດສະດຸໃຫມ່, ຫຸ່ນຍົນ, ຫຼືຄອມພິວເຕີ້ quantum, ການນໍາໃຊ້ ຮູບແບບ AI ຂັ້ນສູງທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການກວດສອບຮູບແບບ, ສະເຫນີສົມມຸດຕິຖານ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການໃນລະດັບທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ສໍາລັບທີມງານຂອງມະນຸດ. ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ.

ໃນຄໍາເວົ້າຂອງຜູ້ສົ່ງເສີມຂອງຕົນ, ຂະຫນາດຂອງໂຄງການສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເປັນຈິງ "ການປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາຄວາມຮູ້"ໂດຍການລວມເອົາຂໍ້ມູນທີ່ກະແຈກກະຈາຍມາຫຼາຍສິບປີ ແລະສົມທົບກັບຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີຊຸບເປີຄອມພີວເຕີ ແລະແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ທັນສະໄໝ, ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອຫຼຸດໄລຍະເວລາຂອງການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດຢ່າງແຮງ: ປະຈຸບັນນີ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍປີ ຫຼືຫຼາຍສິບປີເພື່ອຄົ້ນພົບສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້, ຢ່າງໜ້ອຍທາງທິດສະດີ, ເປັນສອງສາມເດືອນ.

ເວທີສູນກາງຢູ່ໃນການບໍລິການຂອງ AI

ຄໍາ​ສັ່ງ​ຂອງ​ຜູ້​ບໍ​ລິ​ຫານ​ໄດ້​ຊີ້​ອອກ a ເວທີລະດັບລັດຖະບານກາງສຳລັບການຮ່ວມມືລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ເຊິ່ງຈັດວາງບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີໃຫຍ່ເປັນໃຈກາງຂອງໂຄງການ. ບໍລິສັດເຊັ່ນ OpenAI, Google, Microsoft, Meta, Anthropic, Nvidia, ແລະ SpaceX ແມ່ນຢູ່ໃນບັນດາຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ຕ້ອງການ, ທັງປະກອບສ່ວນພື້ນຖານໂຄງລ່າງຄອມພິວເຕີ້ແລະເຕັກໂນໂລຢີ AI ແລະຮ່ວມກັນພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິທະຍາສາດຂັ້ນສູງໂດຍອີງໃສ່ຕົວແທນແລະຜູ້ຊ່ວຍຮຸ່ນຕໍ່ໄປ.

ແຜນການດັ່ງກ່າວປະກອບມີ ປະສົມປະສານຖານຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດທີ່ໄດ້ຮັບທຶນຈາກລັດຖະບານກາງ ແລະ ໂດຍການລວມສູນພະລັງງານການຄຳນວນຂອງຫ້ອງທົດລອງແຫ່ງຊາດສະຫະລັດ 17 ແຫ່ງ, ບວກກັບສູນຂໍ້ມູນທີ່ດຳເນີນງານໂດຍບໍລິສັດໃຫຍ່ໆໃນຂະແໜງການນີ້. ໃນທາງປະຕິບັດ, ນີ້ໝາຍເຖິງການລວມສູນຂໍ້ມູນຍຸດທະສາດຂອງສະຫະລັດສ່ວນໃຫຍ່ - ຕັ້ງແຕ່ໂຄງການສຸຂະພາບ ແລະ ຊີວະເຕັກໂນໂລຊີ ຈົນເຖິງການຈຳລອງສະພາບອາກາດ, ການຄົ້ນຄວ້າພະລັງງານ, ແລະ ການທົດລອງຟີຊິກພະລັງງານສູງ - ເຂົ້າໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳ AI ດຽວ.

ໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃຫມ່ນີ້ຈະອີງໃສ່ການຜະລິດຕໍ່ໄປຂອງ ຕົວແທນ AI ແລະຜູ້ຊ່ວຍລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະຕິບັດລໍາດັບວຽກງານທີ່ສັບສົນດ້ວຍການແຊກແຊງຂອງມະນຸດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ. ນອກເຫນືອຈາກການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ - ເຊັ່ນ: ການຄຸ້ມຄອງການຈອງຫຼືຂະບວນການບໍລິໂພກອັດຕະໂນມັດ - ພວກມັນຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນເຂດທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ: ການອອກແບບຢາໃຫມ່, ການຄົ້ນພົບຕົວເລັ່ງອຸດສາຫະກໍາ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄືອຂ່າຍພະລັງງານ, ແລະການຄາດຄະເນໄພພິບັດທໍາມະຊາດແບບພິເສດ, ໃນບັນດາຂົງເຂດອື່ນໆ.

ຄໍາ​ສັ່ງ​ຂອງ​ຕົນ​ເອງ​ລະ​ບຸ​ວ່າ​ມັນ​ຈະ​ເປັນ​ລັດ​ຖະ​ບານ​ກາງ​ທີ່​ ເລືອກບໍລິສັດທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມກໍານົດການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານແລະກໍານົດນະໂຍບາຍກ່ຽວກັບຊັບສິນທາງປັນຍາ, ໃບອະນຸຍາດ, ຄວາມລັບການຄ້າ, ແລະວິທີການທາງດ້ານການຄ້າສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ພາລະກິດປະຖົມມະການຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ທີ່​ມີ​ອໍາ​ນາດ​, ຫໍ່ຢູ່ໃນການສົນທະນາດ້ານຄວາມປອດໄພແຫ່ງຊາດ, ເຊິ່ງເສີມສ້າງຕໍາແຫນ່ງຂອງບໍລິສັດຈໍານວນຫນ້ອຍແລະລວມເອົາອິດທິພົນຂອງພວກເຂົາຕໍ່ລະບົບນິເວດວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຢີຂອງອາເມລິກາ.

ເຊື້ອ​ຊາດ​ຕ້ານ​ຈີນ​ແລະ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ຂອງ​ຄວາມ​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ຂອງ​ອໍາ​ນາດ

ພາລະກິດຂອງ Genesis ແມ່ນ framed ຢ່າງເປີດເຜີຍພາຍໃນ ການ​ແຂ່ງ​ຂັນ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ກັບ​ຈີນ​ ສໍາ​ລັບ​ການ​ເດັ່ນ​ຂອງ​ປັນຍາ​ປອມ​ແລະ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄຫມ​. ຄໍາສັ່ງຕົວມັນເອງເຮັດໃຫ້ຄວາມຊັດເຈນນີ້: ສະຫະລັດຖືວ່າຕົນເອງຢູ່ໃນການແຂ່ງຂັນສໍາລັບຄວາມເປັນຜູ້ນໍາທົ່ວໂລກໃນ AI ແລະເຫັນວ່າການລິເລີ່ມດັ່ງກ່າວເປັນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາຂອງຍັກໃຫຍ່ຂອງອາຊີ, ທັງໃນການຜະລິດວິທະຍາສາດແລະສິດທິບັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຫຸ່ນຍົນ, ການເຄື່ອນໄຫວອັດຕະໂນມັດ, ແລະລະບົບ AI ປະສົມປະສານເຂົ້າໃນອຸດສາຫະກໍາແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານ.

​ໃນ​ຊຸມ​ປີ​ມໍ່ໆ​ມາ​ນີ້, ຈີນ​ໄດ້​ຕິດ​ຕັ້ງ​ຫຸ່ນ​ຍົນ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກຳ​ຫຼາຍ​ຮ້ອຍ​ພັນ​ໂຕ​ທີ່​ພ້ອມ​ກັບ​ລະບົບ​ອັດ​ສະ​ລິ​ຍະ​ແລະ​ໄດ້​ພັດທະນາ​ຕົວ​ແບບ AI ທີ່​ອີງ​ຕາມ​ນັກ​ວິ​ເຄາະ​ບາງ​ຄົນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ປະຕິບັດເປັນ "Sputnik" ເຕັກໂນໂລຊີ. ໂດຍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສະຖາປັດຕະຍະກໍາເປີດສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າສິ່ງທີ່ປິດ. ຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ວາງໄວ້ຕໍ່ນັກວິທະຍາສາດແລະບໍລິສັດຂອງຈີນໄດ້ກະຕຸ້ນການເສີມສ້າງລະບົບນິເວດທີ່ພຽງພໍຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງໃນປັດຈຸບັນການແຂ່ງຂັນຫົວຕໍ່ຫົວກັບຜູ້ນໃຫຍ່ຂອງອາເມລິກາແລະເອີຣົບ.

ໃນສະພາບການນັ້ນ, ພາລະກິດປະຖົມມະການຖືກຕີຄວາມວ່າເປັນຮູບແບບຂອງ ຈັດກຸ່ມຊັບພະຍາກອນຂອງລັດ ແລະເອກະຊົນຄືນໃໝ່ ເພື່ອຮັກສາຄວາມໄດ້ປຽບຂອງສະຫະລັດແລະ, ໂດຍບັງເອີນ, ຍືນຍົງເສດຖະກິດອີງໃສ່ການລົງທຶນທີ່ຄາດເດົາໃນ AI. ບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີໃຫຍ່ 7 ແຫ່ງໄດ້ຄອບງໍາມູນຄ່າຕະຫຼາດລະດັບຊາດ ແລະທົ່ວໂລກ, ດ້ວຍມູນຄ່າທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງແນ່ນອນຍ້ອນການວາງເດີມພັນກັບປັນຍາປະດິດ ແລະສູນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ເຂົາເຈົ້າກຳລັງສ້າງ. ບັນຫາແມ່ນວ່າສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການລົງທຶນເຫຼົ່ານີ້ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ແປເປັນຜົນກໍາໄລທີ່ຊັດເຈນ, ເຊິ່ງຜູ້ຊ່ຽວຊານຫຼາຍຄົນອະທິບາຍວ່າເປັນຟອງໃຫມ່ທີ່ລະນຶກເຖິງຟອງ dot-com.

ນອກ​ເຫນືອ​ໄປ​ຈາກ​ຂະ​ຫນາດ​ເສດ​ຖະ​ກິດ​, ໂຄງ​ການ​ເປີດ​ທາງ​ຫນ້າ​ລະ​ອຽດ​ອ່ອນ​: ຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງພະລັງງານວິທະຍາສາດແລະຂໍ້ມູນ ຢູ່ໃນມືຂອງນັກສະແດງຈໍານວນຫນ້ອຍຫຼາຍ. ໃຜເປັນຜູ້ຄວບຄຸມເວທີ Genesis Mission, ນັກວິເຄາະບາງຄົນໂຕ້ຖຽງ, ຈະຄວບຄຸມສິ່ງທີ່ຖືກຄົ້ນຄວ້າ, ສິ່ງທີ່ຖືກຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ, ແລະສິ່ງທີ່ຍັງເຊື່ອງໄວ້. ແລະໃນໂລກທີ່ຄວາມຮູ້ເປັນເຄື່ອງຈັກທາງເສດຖະກິດແລະພູມສາດການເມືອງຕົ້ນຕໍ, ອໍານາດການຕັດສິນໃຈນັ້ນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເທົ່າກັບການຄວບຄຸມພະລັງງານທີ່ສໍາຄັນຂອງໂລກ.

ຄຳເຕືອນກ່ຽວກັບການປົກຄອງ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະຈັນຍາບັນ

ສຽງຈາກວົງວິຊາການ ແລະ ຊຸມຊົນວິທະຍາສາດສາກົນໄດ້ເລີ່ມສຸມໃສ່ຄວາມສ່ຽງຂອງ ຂໍ້ມູນສູນກາງແລະ AI ເວທີຂະຫນາດໃຫຍ່ ວ່າ​ມັນ​ຂຶ້ນ​ກັບ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ທາງ​ການ​ເມືອງ​ແລະ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ຂອງ​ປະ​ເທດ​ດຽວ​. ຄວາມຢ້ານກົວແມ່ນວ່າ, ພາຍໃຕ້ຄໍາສັນຍາຂອງປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງຄວາມຮູ້, ຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງພະລັງງານວິທະຍາສາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນປະຫວັດສາດທີ່ຜ່ານມາຈະສິ້ນສຸດລົງ, ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະນໍາພາວາລະການຄົ້ນຄວ້າທົ່ວໂລກ.

ຜູ້ຂຽນທີ່ໄດ້ສຶກສາກ່ຽວກັບ ສະຕິປັນຍາລວມ ແລະລະບົບແຈກຢາຍ ພວກເຂົາຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສຸມໃສ່ຢູ່ໃນມືຈໍານວນຫນ້ອຍ, ຊ່ອງຫວ່າງເລິກເປີດຂຶ້ນລະຫວ່າງຜູ້ທີ່ຄວບຄຸມຂໍ້ມູນແລະຜູ້ທີ່ຂຶ້ນກັບມັນ.ແທນທີ່ຈະສົ່ງເສີມລະບົບນິເວດທີ່ເປີດແລະຮ່ວມມືກັນ, ຄວາມສ່ຽງແມ່ນການສ້າງ "ທະເລຊາຍຄວາມຮູ້" ໃນພາກພື້ນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງໂລກ, ບ່ອນທີ່ສະຖາບັນຂາດການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແລະພະລັງງານຄອມພິວເຕີທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອແຂ່ງຂັນໃນພາກສະຫນາມທີ່ມີລະດັບ.

ຈາກທັດສະນະຂອງວິທີການວິທະຍາສາດ, ຄໍາຖາມພື້ນຖານກໍ່ເກີດຂື້ນ. ວິທະຍາສາດບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການຊອກຫາຮູບແບບໃນຖານຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ; ມັນຮຽກຮ້ອງ ກວດ​ສອບ​ຄວາມ​ຜິດ​ປົກ​ກະ​ຕິ​, ຖາມ​ສົມ​ມຸດ​ຕິ​ຖານ​ທີ່​ຜ່ານ​ມາ​, ເລືອກ​ເອົາ​ລະ​ຫວ່າງ​ທິດ​ສະ​ດີ​ຄູ່​ແຂ່ງ​ ແລະເພື່ອຊັກຊວນຊຸມຊົນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານໂດຍຜ່ານການສົນທະນາເປີດແລະການທົບທວນຄືນ peer . ການໂອນອຳນາດການຕັດສິນໃຈຫຼາຍເກີນໄປໃຫ້ກັບລະບົບ AI ທີ່ເປັນຕາໜ່າງ, ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກການຄົ້ນຄວ້າກ່ອນໜ້າ, ສາມາດເສີມສ້າງຂົງເຂດທີ່ຕັ້ງຂຶ້ນ ແລະປົກຄຸມແນວຄວາມຄິດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂຶ້ນໄດ້, ເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວເລີ່ມມີຂໍ້ມູນໜ້ອຍລົງ, ການອ້າງອີງໜ້ອຍລົງ ແລະ ເງິນທຶນໜ້ອຍລົງ.

ນັກຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ Akhil Bhardwaj ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າບົດເລື່ອງຄວາມສໍາເລັດທີ່ສໍາຄັນໃນ AI ວິທະຍາສາດ, ເຊັ່ນ AlphaFold ໃນຊີວະສາດໂຄງສ້າງ, ເຮັດວຽກເນື່ອງຈາກວ່າ. ພວກມັນຖືກລວມເຂົ້າໃນລະບົບນິເວດທີ່ນໍາພາປະຊາຊົນບ່ອນທີ່ທີມງານຂອງມະນຸດເບິ່ງແຍງ, ກວດສອບ, ແລະແກ້ໄຂ. ຂໍ້ສະເໜີຂອງພວກເຂົາແມ່ນຈະແຈ້ງ: ພາລະກິດຂອງ Genesis ຄວນຄິດວ່າ AI ເປັນຊຸດຂອງເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການບໍລິການຂອງຊຸມຊົນວິທະຍາສາດ.ບໍ່ແມ່ນເປັນ autopilot ຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຈະສືບສວນ, ວິທີການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບ, ຫຼືສິ່ງທີ່ຈະແປເປັນນະໂຍບາຍສາທາລະນະ.

ໃນລັກສະນະດຽວກັນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກໂນໂລຊີນາໂນ ແລະ ການໂອນຍ້າຍເຕັກໂນໂລຊີຢືນຢັນວ່າ ການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຈະສືບສວນແລະວິທີການນໍາໃຊ້ຜົນການຄົ້ນພົບ ຕ້ອງຢູ່ໃນມືຂອງມະນຸດ. ການມອບໝາຍໜ້າທີ່ອັນສຳຄັນໃຫ້ກັບຕົວແບບທີ່ opaque ສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍ, "ຄວາມຫຼົງໄຫຼທາງວິທະຍາສາດ," ຫຼືຄວາມລຳອຽງທີ່, ເມື່ອເຜີຍແຜ່ໃນວັນນະຄະດີ, ຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະແກ້ໄຂ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ "AI Slop"-ເນື້ອໃນວິທະຍາສາດທີ່ມີຄຸນນະພາບຕໍ່າທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI- ສະແດງເຖິງຂະໜາດຂອງບັນຫາ."

ປະເຊີນຫນ້າກັບສະຖານະການນີ້, ການແກ້ໄຂທີ່ສະເຫນີໂດຍນັກວິທະຍາສາດຈໍານວນຫຼາຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການເສີມສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງ ເປີດວິທະຍາສາດ, ການຕິດຕາມ, ແລະການກວດສອບເອກະລາດ ຂອງລະບົບ AI ທີ່ໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າ. ມັນໄດ້ຖືກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຮູບແບບ, ຂໍ້ມູນ ແລະ ຂະບວນການຕັດສິນໃຈສາມາດກວດສອບໄດ້, ມີກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບການປົກຄອງສາທາລະນະ ແລະ ກົນໄກທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງການຄວບຄຸມແບບປະຊາທິປະໄຕ, ດັ່ງນັ້ນຜົນປະໂຫຍດສ່ວນຕົວບໍ່ສາມາດບັງຄັບວາລະຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງງຽບໆເໜືອຜົນປະໂຫຍດຮ່ວມກັນ.

ການຕອບສະຫນອງຂອງເອີຣົບ: ຮູບແບບຂອງຕົນເອງຂອງ AI ວິທະຍາສາດ

ໃນເອີຣົບ, ການເປີດຕົວຂອງ Genesis Mission ໄດ້ປົກຄອງການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງທະວີບໃນການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກສໍາລັບ AI. ສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າເຊັ່ນ Javier García Martínez, ຜູ້ອຳນວຍການຫ້ອງທົດລອງເຕັກໂນໂລຊີນາໂນໂມເລກຸນ ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Alicante ແລະ ໜ່ວຍງານສາກົນກ່ຽວກັບການໂອນຍ້າຍເຕັກໂນໂລຊີ, “ເອີຣົບບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຕົກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ເພາະວ່າອະນາຄົດເສດຖະກິດຂອງພວກເຮົາແມ່ນຂຶ້ນກັບການນໍາພາໃນ AI.ຈຸດ, ລາວຊີ້ແຈງ, ບໍ່ແມ່ນການຄັດລອກຂໍ້ລິເລີ່ມຂອງອາເມລິກາ, ແຕ່ ອອກແບບຍຸດທະສາດເອີຣົບທີ່ສໍາຄັນທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄຸນຄ່າຂອງມັນ.

ຄະ​ນະ​ກໍາ​ມະ​ການ​ເອີ​ລົບ​ໄດ້​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ການ​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​ດ້ວຍ​ແຜນ​ທີ່​ສອງ​ດ້ານ​ຄື: ດ້ານ​ຫນຶ່ງ, ຂະຫຍາຍ AI ໃນອຸດສາຫະກໍາແລະການບໍລິຫານສາທາລະນະ; ສໍາລັບຄົນອື່ນ, ເພື່ອ​ເຮັດ​ໃຫ້​ເອີ​ຣົບ​ເປັນ​ພະ​ລັງ​ງານ​ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ທີ່​ມີ AIຫຼັກຂອງອົງປະກອບວິທະຍາສາດນີ້ແມ່ນ RAISE, ສະຖາບັນ virtual ທີ່ມີຫນ້າທີ່ປະສານງານຂໍ້ມູນ, ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ, ແລະພອນສະຫວັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້. ນັກຄົ້ນຄວ້າເອີຣົບສາມາດເຮັດໃຫ້ໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງປັນຍາປະດິດ ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ສຸຂະພາບ, ສະພາບອາກາດ, ຫຼືພະລັງງານ.

ແຜນຊຸມຊົນຄາດຄະເນການລົງທຶນຂອງ 58 ລ້ານເອີໂຣເພື່ອດຶງດູດແລະຮັກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານ AIຫຼາຍກວ່າ 600 ລ້ານ​ຄົນ​ໃນ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ສໍາ​ລັບ​ນັກ​ຄົ້ນ​ຄວ້າ​ແລະ​ການ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ກັບ supercomputers ແລະ​ອະ​ນາ​ຄົດ "AI gigafactories​"​, ແລະ​. ຄວາມພະຍາຍາມດ້ານ AI ປະຈຳປີເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າພາຍໃນໂຄງການ Horizon Europe, que ນີ້ຈະເກີນ 3.000 ຕື້ເອີໂຣຫນຶ່ງໃນບຸລິມະສິດທີ່ລະບຸໄວ້ແມ່ນເພື່ອກໍານົດຊ່ອງຫວ່າງຂໍ້ມູນຍຸດທະສາດແລະສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທີ່ AI ວິທະຍາສາດຕ້ອງເປັນປະໂຫຍດແລະເຊື່ອຖືໄດ້.

García Martínez, ຜູ້ທີ່ປະສານງານບົດລາຍງານ ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງສໍາລັບນະວັດຕະກໍາໃນຊ່ວງເວລາທີ່ສັບສົນ (INTEC 2025) ສໍາລັບມູນນິທິ Rafael del Pino, ມັນໄດ້ຖືກເນັ້ນຫນັກວ່າ AI ໄດ້ເປັນພື້ນຖານຂອງຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍສິບປີ. ຈາກ telescopes ຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອເລັ່ງອະນຸພາກ, ທີມງານວິທະຍາສາດ ພວກມັນສ້າງປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ໂດຍບໍ່ມີສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຊອກຫາຮູບແບບ, ການຈໍາລອງສະຖານະການທີ່ສັບສົນ, ແລະເລັ່ງການຫັນປ່ຽນຈາກການຄົ້ນພົບໄປສູ່ຕະຫຼາດ.

ຕົວຢ່າງແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນ: ຂອບໃຈ AI, abaucine ໄດ້ຖືກຄົ້ນພົບ, ຫນຶ່ງໃນຢາຕ້ານເຊື້ອຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ສາມາດຕໍ່ສູ້ກັບຫນຶ່ງຂອງ superbugs ເຊິ່ງອົງການ WHO ຖືວ່າເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ອັນສຳຄັນອັນເນື່ອງມາຈາກຄວາມຕ້ານທານຕໍ່ຢາທີ່ມີຢູ່. ໃນຂົງເຂດວັດສະດຸ, ບໍລິສັດເຊັ່ນ Kebotix ແລະບໍລິສັດເຢຍລະມັນ ExoMatter ໃຊ້ຕົວແບບ AI ຄາດຄະເນເພື່ອກໍານົດຕົວກະຕຸ້ນອຸດສາຫະກໍາ, ເຊິ່ງພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ໂດຍກົງກັບບໍລິສັດ, ເຮັດໃຫ້ວົງຈອນການປະດິດສ້າງສັ້ນລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ປະເພດຂອງກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເລັ່ງການຄົ້ນພົບທາງວິທະຍາສາດເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນຂອງຜູ້ທີ່ເຊື່ອມໂຍງມັນເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການຂອງພວກເຂົາ.

ພາລະບົດບາດຂອງສະເປນແລະຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປະສານງານ

ໃນສະບັບພາສາເອີຣົບທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງພາລະກິດປະຖົມມະການ, ສະເປນສາມາດມີບົດບາດສໍາຄັນການປະກົດຕົວຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ supercomputing ລະດັບໂລກ, ເຊັ່ນ MareNostrum 5 ໃນບາເຊໂລນາ, ​​ເຮັດ​ໃຫ້​ປະ​ເທດ​ຢູ່​ໃນ​ຖາ​ນະ​ທີ່​ໄດ້​ປຽບ​ເພື່ອ​ກາຍ​ເປັນ​ຫນຶ່ງ​ໃນ nodes ຫຼັກ​ຂອງ​ເຄືອ​ຂ່າຍ AI ຂອງ​ເອີ​ຣົບ​ນໍາ​ໃຊ້​ກັບ​ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ. ນີ້ຈະໃຫ້ທີມງານແອສປາໂຍນແລະເອີຣົບເຂົ້າເຖິງຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີທີ່ກ້າວຫນ້າ, ທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການແຂ່ງຂັນກັບໂຄງການທີ່ສໍາຄັນຂອງອາເມລິກາແລະຈີນ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີ supercomputers ແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງ, ດັ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານຫຼາຍຄົນຊີ້ໃຫ້ເຫັນ, ແມ່ນ ປະສານ​ສົມທົບ​ຢ່າງ​ມີ​ປະສິດທິ​ຜົນ​ແຫຼ່ງກຳລັງ, ພອນ​ສະຫວັນ ​ແລະ ຄວາມ​ສາມາດ​ດ້ານ​ວິທະຍາສາດເອີຣົບມີນັກຄົ້ນຄວ້າລະດັບສູງ, ມະຫາວິທະຍາໄລຊັ້ນນໍາແລະສູນເຕັກໂນໂລຢີມາດຕະຖານ, ແຕ່ມັນມັກຈະທົນທຸກຈາກການແຕກແຍກ, ເຈົ້າຫນ້າທີ່ຫຼາຍເກີນໄປແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການໂອນການຄົ້ນພົບຈາກຫ້ອງທົດລອງໄປສູ່ຂະແຫນງການຜະລິດທີ່ມີຄວາມໄວທີ່ການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກຕ້ອງການ.

ນັກຂ່າວ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຈັນຍາບັນ AI Idoia Salazar, ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ Observatory ຂອງຜົນກະທົບທາງດ້ານສັງຄົມແລະຈັນຍາບັນຂອງປັນຍາປະດິດ (OdiseIA), ຢືນຢັນວ່າ "ມັນບໍ່ມີຈັນຍາບັນທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່" ຂອງ AI ນໍາໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນເອີຣົບ. ດັ່ງທີ່ນາງອະທິບາຍ, ເອີຣົບມີຄວາມສາມາດທາງດ້ານເຕັກນິກ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະມໍລະດົກທາງດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ມີຄຸນຄ່າ ຊຶ່ງສາມາດກາຍເປັນກອບການປະຕິບັດສໍາລັບການສົ່ງເສີມວິທະຍາສາດທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍຂຶ້ນ. ແຕ່ເພື່ອບັນລຸສິ່ງດັ່ງກ່າວ, ທ່ານເຕືອນວ່າ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຫຼຸດຜ່ອນອຸປະສັກແລະລະບົບ bureaucracy ທີ່ຍັງຂັດຂວາງຫຼາຍໂຄງການ, ແລະໃຫ້ຄໍາຫມັ້ນສັນຍາທີ່ຊັດເຈນກັບ AI ທີ່ເສີມສ້າງຄຸນນະພາບວິທະຍາສາດຂອງທະວີບ.

Salazar ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານອື່ນໆເຊື່ອວ່າຜົນສໍາເລັດຂອງຍຸດທະສາດເອີຣົບແມ່ນຂຶ້ນກັບ ໂຄງ​ສ້າງ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ທີ່​ວ່ອງ​ໄວ​ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມໄວທີ່ AI ພັດທະນາ. ຮູບແບບໃນປະຈຸບັນ, ໂດຍອີງໃສ່ຂັ້ນຕອນແບບດັ້ງເດີມຫຼາຍ, ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະລົ້ມເຫລວຖ້າພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງໄວວາ. ໃນສະຖານະການທີ່ຕົວແທນ AI ຈະກາຍເປັນເອກະລາດຫຼາຍຂື້ນໃນການປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນ, ກົດລະບຽບແລະການຊີ້ນໍາບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຫຼາຍຂັ້ນຕອນ.

ກ້າວ​ໄປ​ສູ່​ພາ​ລະ​ກິດ​ທົ່ວ​ໂລກ, ເປີດ​ເຜີຍ ແລະ​ຄວບ​ຄຸມ​ແບບ​ປະ​ຊາ​ທິ​ປະ​ໄຕ

ກົງກັນຂ້າມກັບວິທີການຂອງອາເມລິກາ, ຖືກຫມາຍໂດຍການເປັນສູນກາງແລະການນໍາພາຂອງບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ຈໍານວນຫນ້ອຍ, ນັກຄົ້ນຄວ້າເອີຣົບຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າພາລະກິດຄວາມຮູ້ທົ່ວໂລກໂດຍອີງໃສ່ AI ຄວນເປັນ. ເປີດ​ກວ້າງ​ການ​ຮ່ວມ​ມື​, ກະ​ຈາຍ​ແລະ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ວຽກ​ຮ່ວມ​ກັນ​ແທນທີ່ຈະເປັນ megaplatform ແຫ່ງຊາດດຽວ, ພວກເຂົາເຈົ້າມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະເຄືອຂ່າຍສາກົນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫ້ອງທົດລອງ, ມະຫາວິທະຍາໄລ, ສູນສາທາລະນະ, ແລະຊຸມຊົນວິທະຍາສາດ. ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນພາຍໃຕ້ມາດຕະຖານທົ່ວໄປ ແລະລະບົບການປົກຄອງແບບແຈກຢາຍ.

ຮູບແບບນີ້ຈະເຫມາະກັບປະເພນີເອີຣົບຂອງ ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ເປີດ, ປົກ​ປັກ​ຮັກ​ສາ​ສິດ​ພື້ນ​ຖານ​ແລະ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ປະ​ຊາ​ທິ​ປະ​ໄຕແນວຄວາມຄິດບໍ່ແມ່ນການປະຖິ້ມຄວາມທະເຍີທະຍານຫຼືຂະຫນາດ, ແຕ່ເພື່ອສ້າງທາງເລືອກທີ່ປະສົມປະສານອໍານາດຂອງ AI ກັບການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບຄວາມໂປ່ງໃສ, ການຄວບຄຸມແລະການແຈກຢາຍຜົນປະໂຫຍດທີ່ເທົ່າທຽມກັນ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ, ການຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບບູລິມະສິດການຄົ້ນຄວ້າ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຫຼືຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານການຄ້າບໍ່ຄວນຖືກປະໄວ້ຢູ່ໃນມືຂອງບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍຫຼືລັດຖະບານດຽວ.

ບໍ່ເຫມືອນກັບວິທີການຂອງອາເມລິກາ, ຮັບຮູ້ໂດຍຈໍານວນຫຼາຍວ່າເປັນ "ສິ່ງໃດແດ່ໄປ" ບ່ອນທີ່ ເສັ້ນສີແດງແມ່ນບໍ່ຈະແຈ້ງສະເຫມີ.ເອີຣົບມີໂອກາດທີ່ຈະສະເຫນີເສັ້ນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ້ມກ່ຽວກັບປະສົບການດ້ານກົດລະບຽບແລະວັດທະນະທໍາທີ່ມີມູນຄ່າຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງນະວັດຕະກໍາແລະສິດທິ. ເພື່ອບັນລຸສິ່ງດັ່ງກ່າວ, ການລິເລີ່ມ AI ວິທະຍາສາດຂອງເອີຣົບໃນອະນາຄົດຕ້ອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບົບທີ່ໂປ່ງໃສ, ສາມາດຕິດຕາມໄດ້, ແລະກວດສອບໄດ້, ແລະກົດລະບຽບຂອງເກມຕ້ອງປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດສ່ວນຕົວມີອິດທິພົນຕໍ່ວາລະທົ່ວໂລກ.

ໃນທັງສະຫະລັດແລະເອີຣົບ, ທີ່ສໍາຄັນຈະເປັນວ່າ ໃຫ້ມະນຸດສະໜອງທິດທາງ, ຈຸດປະສົງ ແລະ ຂອບດ້ານຈັນຍາບັນ ກັບປັນຍາປະດິດ. ຖ້າພາລະກິດຂອງ Genesis ສິ້ນສຸດລົງໂດຍການເປັນແຮງບັນດານໃຈສໍາລັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງໂລກໃຫ້ດໍາເນີນໂຄງການ AI ວິທະຍາສາດທີ່ເປີດ, ຮັບຜິດຊອບ, ແລະຮ່ວມມືຫຼາຍຂຶ້ນ, ມະນຸດອາດຈະກ້າວໄປສູ່ການກ້າວກະໂດດດ້ານຄຸນນະພາບໃນຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈແລະຫັນປ່ຽນຄວາມເປັນຈິງ. ຖ້າ, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມັນກາຍເປັນສັນຍາລັກໃຫມ່ຂອງອໍານາດທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນແລະຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບໃນການເຂົ້າເຖິງຄວາມຮູ້, ຄວາມສ່ຽງແມ່ນວ່າການປະຕິວັດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຕໍ່ໄປຈະປ່ອຍໃຫ້ຫຼາຍໆຄົນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຫຼາຍກວ່າທີ່ພວກເຮົາຈິນຕະນາການ.