det amerikanske AI-initiativ: et godt første skridt, af mange

Billedkreditter: dovell / Getty Images

vejen til generel AI — og muligvis superintelligens — bliver banet for vores øjne. Og med udbredelsen af et AI-drevet samfund er den sociale og økonomiske værdi af sådan teknologi også stigende. Til gengæld skal Udnyttelse og udnyttelse af sådan teknologi strække sig ud over venturekapitalisternes, investeringsgruppernes og iværksætternes interesser — og også være en prioritet i geopolitisk skala.

når den globale økonomi begynder at føle skiftet indvarslet med masseadoption af AI, skal USA lede anklagen i modsætning til at jagte pakken.

hvis USA skal konkurrere på globalt plan, vil de stå over for et våbenkapløb af slags fra en litany af nationer, der allerede fordobler de massive fordele, der følger med national AI-færdighed. Faktisk har 18 forskellige lande lanceret nationale AI-strategier med statsfinansiering fra $20 millioner til næsten $2 milliarder.

et første skridt i den rigtige retning blev taget af Trump-administrationen for nylig, da præsidenten underskrev en bekendtgørelse, der lancerede det amerikanske AI-initiativ. Denne politik vil trække føderal finansiering og ressourcer mod AI-specifik forskning, mens den også implementerer amerikansk ledede Internationale AI-standarder. Derudover vil programmet opfordre til ny forskning i stigende AI-læsefærdigheder hos amerikanske arbejdere.

Desværre er der ingen detaljer omkring, hvordan netop dette nye program faktisk ser ud i praksis, og der er ingen yderligere forskning dedikeret til AI-Udvikling. Der er ingen tidslinjer for gennemførelsen af disse initiativer, kun et vagt mål på ca.seks måneder, før en detaljeret plan rulles ud. Jason Furman, en Harvard-professor, der hjalp med at udarbejde Obama-administrationens rapport om AI, sagde, at planen havde “alle de rigtige elementer”, men også var “ambitiøs uden detaljer og ikke selvudførende.”

alligevel kan vigtigheden af regeringsinddragelse i AI R & D ikke overvurderes. Hvis vi forbliver på den vej, Vi er på, en hvor store teknologiselskaber og VC-virksomheder finansierer størstedelen af AI-forskning, ville landet kun se lommer med vækst omkring de største teknologiselskaber, og landets regioner ville fortsætte med at stagnere. Vi ville ikke være i stand til at arbejde på større moonshot-projekter og kollektivt samle vores ressourcer til større gavn på tværs af alle regioner i USA. Dette ville resultere i en marginal talentpulje, og nye udviklinger ville være teknologiske innovatører — ikke problemløsere. Alt ville være drevet af dets bidrag til erhvervslivet og ikke dets bidrag til samfundet som helhed.

så regeringsinddragelse betyder noget, men administrationen kan ikke være eneansvarlig for at katalysere den ændring, som den amerikanske arbejdsstyrke har brug for — det falder også på os. Så det rejser spørgsmålet…

Hvordan kan den private sektor bygge videre på, hvad den føderale regering har indført?

programmet fokuserer på fem centrale søjler: forskning og udvikling, infrastruktur, styring, arbejdsstyrke og internationalt engagement. Som Furman sagde, er disse begreber godt og godt, men de forbliver vage og stadig klart udefinerede. Men selvom administrationens program ikke rammer jorden, betyder det ikke, at du og jeg ikke kan skubbe bolden i den rigtige retning. Så hvordan kan vi som arbejdsstyrke hjælpe med at udføre programmet? Hvad skal vi gøre for at vedtage de idealer, som den føderale regering er fokuseret på i AI?

fokus på at opbygge AI-læsefærdigheder hos amerikanske arbejdere

indtil den amerikanske arbejdsstyrke selv er bekymret for at være AI-først, vil vi se udfordringer i implementering, adoption og implementering, og AI-læsefærdigheder vil stort set være begrænset til de områder, hvor det allerede bruges stærkt (automatisering, kundeservice, indsigt, engagement osv.).

derudover bruger disse industrier ikke engang AI til faktisk at løse problemer eller forbedre samfundet, de bruger det stort set som en autopilot. Og hvis AI blot bruges til at automatisere processer for tech-virksomheder, går vi glip af muligheden for at bruge det til sin fulde fordel til at løse faktiske sociologiske problemer omkring sult, fattigdom og sundhedspleje.

og fokus skal strække sig ud over arbejdsstyrken og ind i klasseværelset. Alle STEM-programmer i amerikanske skoler har brug for AI-baserede kurser. Universiteter har brug for AI-baserede programmer og intelligenslaboratorier, som f.eks. MIT, hvor omkring 25% af fakultetet forsker i intelligens i laboratorier som MIT-IBM AI Lab, Robotic Robotics Group og Laboratory for Information and Decision Systems (låg).

vores akademiske institutioner og forskningscentre ville fortsætte med at stræbe som ekspertisecentre rundt om i verden, hvilket betyder, at de bedste og lyseste sind fortsat vil blive tiltrukket og holde vores talentpulje fyldt. Vores universiteter ville øge tilmeldingen til AI/digitale eksperter, da disse roller ville være den gyldne modne standard.

Startups skal sværme og arbejde tæt sammen med føderal AI-strategi

mens jeg hader at bruge klicheer, er dette en “teamarbejde gør drømmearbejdet” situation. Tilpasning af opstartssamfundet med regeringens strategi ville gøre det muligt for innovation og socialt godt at gå hånd i hånd, når det kommer til AI-Udvikling.

dette ville føre til nye rumteknologier, skabe ny innovation for samfundet inden for mad, energi og sundhed og skabe en livsstil, der afbalancerer effektivitet og fritid. Det ville også give amerikanske virksomheder mulighed for at gå efter spredning og banebrydende innovation. Fra et regeringsperspektiv betyder det fortsat at levere åbne og strukturerede datasæt, som offentligheden kan bruge, mens de stadig beskytter de følsomme oplysninger, der holder vores borgere sikre. Levering af disse datasæt er det første skridt, men det er også vigtigt at gøre andre opmærksomme gennem uddannelseskampagner

gør AI altomfattende

meget på samme måde som IT-eksperter, kodere og internet-/appudviklere måtte lære at arbejde side om side med virksomhedsejere, marketingfolk og medarbejdere på produktionsniveau på tværs af forretningsøkosystemet i løbet af de sidste to og et halvt årtier skal vi bygge bro over “kløften” mellem AI-eksperter, teknologer og førende teknologivirksomheder og løsningsejere, generelle SMB ‘ er og corporate America for at udvikle en inkluderende og universelt forståelig AI udviklingsstrategi.

udviklingen af maskinlæringsmodeller, specifikt dyb læring, er afhængig af indtagelse af datastruktureret eller ustruktureret. Deling af disse data, fra mennesker, der er involveret i daglige problemer og løsninger til teknologer, der er bekymrede for det store billede, er nøglen til at udvikle innovative og inkluderende AI-løsninger. En bedre AI-fremtid bygget på forskellige datasæt kræver, at begge parter arbejder sammen.

Data er officielt den mest værdifulde vare på jorden, og de lande, der vinder løbet om at udnytte og bruge det til sin maksimale værdi og effektivitet, vil positionere sig positivt over hele kloden. Og hvis Amerika skal vinde løbet, vil det tage buy-in af de kollektive offentlige, private og offentlige enheder i vores land. Hvis vi skal bevæge os forbi forbedring af vores visningsmønstre på nettet og begynde at løse messingbeskatningsproblemerne i vores lands samfund, vil det komme som et resultat af konvergensen mellem regering, samfund og erhvervsliv.

{{{Titel}}}

{{{forfatter}}}
{{{Dato}}}