det amerikanska AI-initiativet: ett bra första steg, av många

Bildkrediter: dowell / Getty Images

vägen till allmän AI — och eventuellt superintelligens-Banas inför våra ögon. Och med spridningen av ett AI-driven samhälle ökar också det sociala och ekonomiska värdet av sådan teknik. Att utnyttja och utnyttja sådan teknik måste i sin tur sträcka sig utöver riskkapitalisternas, investeringsgruppernas och entreprenörernas intressen — och också vara en prioritet i geopolitisk skala.

när den globala ekonomin börjar känna skiftet inlett med massadoption av AI, måste usa leda avgiften i motsats till att jaga förpackningen.

om USA ska konkurrera på global nivå kommer de att möta en vapenkapplöpning av sorter från en litany av nationer som redan fördubblar de massiva fördelarna som följer med nationell AI-färdighet. Faktum är att 18 olika länder har lanserat nationella AI-strategier, med statlig finansiering från 20 miljoner dollar till nästan 2 miljarder dollar.

ett första steg i rätt riktning togs av Trump-administrationen nyligen när presidenten undertecknade en verkställande order som lanserade det amerikanska AI-initiativet. Denna policy kommer att tratt federal finansiering och resurser mot AI-specifik forskning samtidigt genomföra USA-ledda internationella AI-standarder. Dessutom kommer programmet att kräva ny forskning om ökad AI-läskunnighet hos amerikanska arbetare.

tyvärr finns det inga detaljer kring vad exakt det här nya programmet faktiskt ser ut i praktiken, och det finns ingen ytterligare forskning som ägnas åt AI-utveckling. Det finns inga tidslinjer för genomförandet av dessa initiativ, bara ett vagt mål på ungefär sex månader innan en detaljerad plan rullas ut. Jason Furman, en Harvard-professor som hjälpte till att utarbeta Obama-administrationens rapport om AI, sa att planen hade ”alla rätt element” men var också ”ambitiös utan detaljer och är inte självutförande.”

ändå kan vikten av regeringens engagemang i AI R&D inte överdrivas. Om vi fortsätter på den väg vi är på, en där stora teknikföretag och VC-företag finansierar huvuddelen av AI-forskning, skulle landet bara se tillväxtfickor runt de största Teknikföretagen och landets regioner skulle fortsätta att stagnera. Vi skulle inte kunna arbeta med stora moonshot-projekt och kollektivt samla våra resurser för det större bra i alla regioner i USA.alla innovationer skulle vara tätt kontrollerade av teknikföretag och adoptionsgraden skulle inte gå upp och faktiskt göra skillnad i hur vi använder AI. Detta skulle resultera i en marginell talangpool, och ny utveckling skulle vara teknikinnovatörer — inte problemlösare. Allt skulle drivas av dess bidrag till näringslivet och inte dess bidrag till samhället i stort.

så, regeringens engagemang är viktigt, men administrationen kan inte vara ensam ansvarig för att katalysera den förändring som behövs av den amerikanska arbetskraften — det faller också på oss. Så det väcker frågan…

Hur kan den privata sektorn bygga på vad den federala regeringen har infört?

programmet fokuserar på fem huvudpelare: forskning och utveckling, infrastruktur, styrning, arbetskraft och internationellt engagemang. Som Furman SA är dessa begrepp bra och bra, men de förblir vaga och fortfarande tydligt odefinierade. Men även om administrationens program inte slår marken, betyder det inte att du och jag inte kan trycka bollen i rätt riktning. Så, hur kan vi som arbetskraft hjälpa till att genomföra programmet? Vad behöver vi göra för att anta de ideal som den federala regeringen är inriktad på i AI?

fokusera på att bygga AI-läskunnighet hos amerikanska arbetare

tills den amerikanska arbetskraften själv handlar om att vara AI-först kommer vi att se utmaningar i implementering, adoption och implementering, och AI-läskunnighet kommer i stor utsträckning att begränsas till de områden där den redan används kraftigt (automatisering, kundservice, insikter, engagemang etc.).

dessutom använder dessa branscher inte ens AI för att faktiskt lösa problem eller förbättra samhället, de använder det till stor del som en autopilot. Och om AI används helt enkelt för att automatisera processer för teknikföretag, missar vi möjligheten att använda den till sin fulla fördel för att lösa faktiska sociologiska problem kring hunger, fattigdom och sjukvård.

och fokus måste sträcka sig bortom arbetskraften och in i klassrummet. Alla STEM-program i amerikanska skolor behöver AI-baserade kurser. Universitet behöver AI-baserade program och intelligenslaboratorier, till exempel MIT, där ungefär 25% av fakulteten bedriver forskning om intelligens i laboratorier som MIT-IBM Watson AI Lab, Robust Robotics Group och Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS).

våra akademiska institutioner och forskningscentra skulle fortsätta att sträva som kompetenscentra runt om i världen, vilket innebär att de bästa och ljusaste sinnena skulle fortsätta att lockas och skulle hålla vår talangpool fylld. Våra universitet skulle öka inskrivningen för AI / digitala experter, eftersom dessa roller skulle vara den gyllene mogna standarden.

Startups måste svärma och arbeta nära med federal AI-strategi

medan jag hatar att använda kliches, är detta ett ”teamwork makes the dream work” – situation. Att anpassa startgemenskapen med regeringens strategi skulle göra det möjligt för innovation och socialt gott att gå hand i hand när det gäller AI-utveckling.

detta skulle leda till ny rymdteknik, skapa ny innovation för samhället inom mat, energi och hälsa och skapa en livsstil som balanserar effektivitet och fritid. Det skulle också göra det möjligt för amerikanska företag att gå efter spridning och banbrytande innovation. Ur ett regeringsperspektiv innebär detta att fortsätta att tillhandahålla öppna och strukturerade datamängder för allmänheten att använda samtidigt som man skyddar den känsliga informationen som håller våra medborgare säkra. Att tillhandahålla dessa datamängder är det första steget, men att göra andra medvetna genom utbildningskampanjer är också viktigt

gör AI allomfattande

ungefär på samma sätt som IT-experter, kodare och webb-/apputvecklare var tvungna att lära sig att arbeta sida vid sida med företagare, marknadsförare och anställda på produktionsnivå över affärsekosystemet under de senaste två och ett halvt decennierna måste vi överbrygga ”klyftan” mellan AI-experter, tekniker och ledande teknikföretag och lösningsägare, allmänna små och medelstora företag och företagsamerika för att utveckla en inkluderande och universellt förståelig ai utvecklingsstrategi.

utvecklingen av maskininlärningsmodeller, särskilt djupinlärning, bygger på intag av datastrukturerad eller ostrukturerad. Delningen av dessa data, från personer som är involverade i dagliga problem och lösningar till tekniker som är intresserade av helheten, är nyckeln till att utveckla innovativa och inkluderande AI-lösningar. En bättre AI-framtid byggd på olika datamängder kräver att båda parter arbetar tillsammans.

Data är officiellt den mest värdefulla varan på jorden och de länder som vinner loppet för att utnyttja och använda den till sitt maximala värde och effektivitet kommer att positionera sig positivt runt om i världen. Och om Amerika ska vinna loppet kommer det att ta inköp av kollektiva offentliga, privata och statliga enheter i vårt land. Om vi ska gå förbi att förbättra våra visningsmönster på Netflix och börja lösa mässingsskatteproblemen i vårt lands samhälle kommer det att bli ett resultat av konvergensen mellan regering, samhälle och företag.

{{{Titel}}}

{{{författare}}}
{{{datum}}}