Droga Chin do dominacji AI ma problem: drenaż mózgów

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany sie 07

Nowa analiza pokazuje, że liczba chińskich badaczy sztucznej inteligencji wzrosła dziesięciokrotnie w ciągu ostatniej dekady, ale większość z nich mieszka poza granicami kraju.

Marzenia o supermocarstwach: W ciągu ostatnich kilku lat Chiny podjęły skoordynowane wysiłki, aby stać się wiodącą potęgą sztucznej inteligencji. Pekin uznał tę dyscyplinę za wymagającą szczególnej uwagi już w 2012 r., a w 2017 r. opublikował szczegółową krajową strategię rozwoju i wykorzystania tej technologii.

Armia krajowa: W nowa analiza Joy Dantong Ma, zastępca dyrektora MacroPolo, think tanku z siedzibą w Chicago, który koncentruje się na wzroście gospodarczym Chin, pokazała, jak to odgórne dążenie wpłynęło na talenty AI. Raport przeanalizował autorstwo artykułów przyjętych na NeurIPS, jedną z najbardziej prestiżowych międzynarodowych konferencji AI, i wykazał prawie dziesięciokrotny wzrost liczby autorów, którzy ukończyli studia licencjackie w Chinach w ciągu ostatniej dekady. Podczas gdy w 2009 r. było tylko około 100 chińskich badaczy, co stanowi 14% całkowitej liczby autorów, w 2018 r. było ich prawie 1000, co stanowi jedną czwartą. Największy wzrost miał miejsce w latach 2017-2018 po opublikowaniu strategii krajowej, głównie z powodu napływu uniwersytetów drugiego rzędu, które otworzyły specjalizacje i programy studiów w zakresie sztucznej inteligencji.

Drenaż mózgów: Jednak pomimo sukcesu w kultywowaniu krajowych talentów, kraj ten walczył z retencją. Mniej więcej trzy czwarte chińskich autorów w badaniu pracuje obecnie poza Chinami, a 85% z nich pracuje w Stanach Zjednoczonych – albo w gigantach technologicznych, takich jak Google i IBM, albo na uniwersytetach, takich jak UCLA i University of Illinois Urbana-Champaign.

Dlaczego jest to ważne: Spośród czterech głównych danych wejściowych do ekosystemu sztucznej inteligencji danego kraju — talentu, danych, kapitału i sprzętu — ten pierwszy ma największy wpływ. Koncentracja wiedzy fachowej decyduje o tym, czy praktycy skierują swoją energię bardziej na przykład na badania lub zastosowania sztucznej inteligencji. Jest także głównym motorem innowacji w algorytmach i sprzęcie, które prawdopodobnie będą ważniejsze w rozwoju technologii w dłuższej perspektywie niż, powiedzmy, dostępność danych.

Analiza pokazuje, że chińskie inwestycje w tej dziedzinie mogą być niewystarczające w budowaniu ich długoterminowej zdolności do przywództwa w zakresie sztucznej inteligencji. Rząd zdaje sobie sprawę z tego problemu i niedawno zaczął podejmować kroki, aby go rozwiązać: w krajowej strategii AI z 2017 r. zobowiązał się do zwabienia najlepszych naukowców do domu konkurencyjnymi pakietami wynagrodzeń i innymi zachętami. W międzyczasie pozycja USA jako lidera sztucznej inteligencji znacznie skorzystała na napływie chińskich naukowców – nawet jeśli jest to sprzeczne z dążeniami obecnej administracji prezydenckiej do minimalizowania współpracy w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji.

To bardzo niefortunne, mówi mama. Ze względu na mentalność rasy AI ludzie postrzegają to jako grę o sumie zerowej. Bardziej płynny ruch naukowców przyniósłby korzyści zarówno USA, jak i Chinom, mówi, budując ekosystemy sztucznej inteligencji w obu krajach, jednocześnie ułatwiając tworzenie tak bardzo potrzebnych globalnych standardów etyki sztucznej inteligencji. Wielu chińskich naukowców, na przykład, otrzymuje doktorat w USA, wraca do Chin na pierwszą część swojej kariery, a następnie wraca za granicę z powrotem do Stanów, aby ją kontynuować. To ten rodzaj ruchu, który pozwala naukowcom zacząć współtworzyć artykuły w różnych miejscach, mówi Ma, i otwiera ludziom drzwi do dyskusji na temat najlepszych praktyk.