تحاول أمازون جذب الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي بمبلغ 110 مليون دولار في شكل منح وائتمانات

هناك معركة بشأن شرائح الذكاء الاصطناعي تختمر بين بائعي الخدمات السحابية الرئيسيين. دخلت شريحة Trillium من Google، وهي شريحة مخصصة للتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، للمعاينة مؤخرًا، ومن المتوقع أن تتبعها شريحة Maia من Microsoft في وقت قصير.

وحتى لا يتفوق عليها أحد، تمتلك Amazon Web Services شرائح الذكاء الاصطناعي أيضًا: Trainium، وInferentia، وGraviton. وفي محاولة للفت الانتباه إلى Trainium على وجه الخصوص، تطلق الشركة برنامج منح جديد لأبحاث الذكاء الاصطناعي.

يُطلق على البرنامج الجديد اسم Build on Trainium، وسيمنح إجمالي 110 ملايين دولار للمؤسسات والعلماء والطلاب الذين يبحثون في مجال الذكاء الاصطناعي. ستقدم AWS ما يصل إلى 11 مليون دولار أمريكي على شكل اعتمادات Trainium للجامعات التي لديها شراكات استراتيجية معها، إلى جانب منح فردية تصل إلى 500000 دولار أمريكي لمجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي الأوسع.

تقول AWS أيضًا إنها تقوم بإنشاء “مجموعة بحثية” تضم ما يصل إلى 40.000 فريق بحث عن شرائح Trainium ويمكن للطلاب الوصول إليها من خلال الحجوزات المُدارة ذاتيًا.

قال جادي هت، المدير الأول في Annapurna Labs التابعة لـ AWS، وهي شركة لصناعة الرقائق استحوذت عليها AWS في عام 2015، إن الهدف من Build on Trainium هو تزويد الباحثين بدعم الأجهزة الذي يحتاجونه لمتابعة عملهم. وأضاف هوت أنه سيتم أيضًا ربط المشاركين في المنحة بموارد Trainium التعليمية وبرامج التمكين.

وقال هت: “تواجه الأبحاث الأكاديمية في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم اختناقات شديدة بسبب نقص الموارد، وبالتالي، يتخلف القطاع الأكاديمي بسرعة”. “من خلال Build on Trainium، تستثمر AWS في موجة جديدة من أبحاث الذكاء الاصطناعي التي تسترشد بأبحاث الذكاء الاصطناعي الرائدة في الجامعات والتي من شأنها تطوير حالة تطبيقات الذكاء الاصطناعي والمكتبات والتحسينات التوليدية.”

في الواقع، يفتقر الأكاديميون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى البنية التحتية الكبيرة التي تمتلكها عمالقة التكنولوجيا تحت تصرفهم. على سبيل المثال، قامت شركة ميتا بشراء أكثر من 100 ألف شريحة ذكاء اصطناعي لتطوير نماذجها الرئيسية. في المقابل، تمتلك مجموعة معالجة اللغات الطبيعية في جامعة ستانفورد 68 وحدة معالجة رسوميات لجميع أعمالها.

ولكن لا يعتقد الجميع أن AWS ستكون راعيًا خيريًا.

قال أوس كيز، طالب الدكتوراه في جامعة واشنطن والذي يدرس التأثير الأخلاقي للتكنولوجيات الناشئة، لـ TechCrunch: “يبدو هذا وكأنه جهد لتعميم الفساد في تمويل البحوث الأكاديمية”.

من خلال Build on Trainium، سيكون لـ AWS القرار النهائي بشأن المشاريع التي ستتلقى المنح. عملية الاختيار مبهمة. لن يقول Hutt إلا أن AWS ستخصص الأموال “على أساس الجدارة والاحتياجات البحثية” و”تقييم نجاح البرنامج ونتائجه”.

وأوضح متحدث باسم AWS لاحقًا أن لجنة من “ممارسي الذكاء الاصطناعي والتطبيقات” ستقوم بمراجعة المقترحات واختيار “المشاريع الأكثر تأثيرًا والواعدة التي ستساعد في تقدم علوم التعلم الآلي إلى الأمام”.

هناك أدلة تشير إلى أن أبحاث الذكاء الاصطناعي المدعومة من الشركات تميل إلى تفضيل العمل مع التطبيقات التجارية على مجالات الدراسة الأخرى. في بحث حديث، وجد الباحثون أن شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة لديها إنتاج أقل بكثير من الأبحاث التي تدرس بشكل نقدي الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي مقارنة بالدراسات التقليدية. علاوة على ذلك، فإن الأبحاث “المسؤولة” التي تجريها الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي أضيق نطاقا، وفقا للمؤلفين المشاركين، وتفتقر إلى التنوع في المواضيع التي تتناولها.

لقد ضغط الباحثون من أجل توفير الحماية القانونية والتقنية لفحص الذكاء الاصطناعي دون خوف من قيام البائعين بتعليق حساباتهم أو التهديد باتخاذ إجراءات قانونية.

إعلان Build with Trainium هو إعلان عن Trainium. ولكن هل تحاول زاوية AWS الأخرى جذب الباحثين إلى منصتها؟ لقد سألت ما إذا كان المستفيدون من المنح سيكونون “مقيدين” بنظام AWS البيئي أو Trainium إذا قبلوا الجائزة. قال هت إنهم لن يفعلوا ذلك، وأن المتطلبات الوحيدة التي يتعين عليهم استيفاؤها هي نشر ورقة بحثية و”المصادر المفتوحة” لعملهم على GitHub بموجب ترخيص متساهل.

وقال: “لا يوجد قفل تعاقدي يجعل الجامعات شركاء تكنولوجيين حصريين”. “ما نطلبه في المقابل هو أن تكون نتائج البحث مفتوحة المصدر لصالح المجتمع.”

على أية حال، ليس من الواضح أن برنامج Build with Trainium سيفعل الكثير لسد الفجوة بين الأوساط الأكاديمية والصناعة في مجال الذكاء الاصطناعي.

وفي عام 2021، خصصت الوكالات الحكومية الأمريكية، إلى جانب وزارة الدفاع، 1.5 مليار دولار للتمويل الأكاديمي لأبحاث الذكاء الاصطناعي. وفي العام نفسه، أنفقت صناعة الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم أكثر من 340 مليار دولار بشكل عام (وليس فقط على الأبحاث).

ما يقرب من 70% من الأشخاص الحاصلين على درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي ينتهي بهم الأمر إلى العمل في القطاع الخاص، ولا تجذبهم الرواتب التنافسية فحسب، بل أيضًا الوصول إلى الحوسبة والبيانات الأساسية (وسبل معالجتها). في السنوات الأخيرة، كثفت الشركات من صيدها للباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي من أعضاء هيئة التدريس، وخصصت منحًا أكبر للحصول على درجة الدكتوراه. الطلاب الذين يقومون بالأبحاث.

النتيجة النهائية؟ إن أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها في أي عام تأتي الآن من الصناعة في أكثر من 90% من الوقت، في حين تضاعف تقريبًا عدد أوراق الذكاء الاصطناعي المنشورة مع مؤلفين مشاركين في الصناعة منذ عام 2000.

اتخذ صناع السياسات بعض الخطوات لمعالجة فجوة التمويل بين الأوساط الأكاديمية والصناعة. في العام الماضي، أعلنت مؤسسة العلوم الوطنية عن استثمار بقيمة 140 مليون دولار لإطلاق سبعة معاهد أبحاث وطنية للذكاء الاصطناعي تقودها الجامعات لدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخفف من آثار تغير المناخ وتحسين التعليم. وفي أماكن أخرى، تُبذل الجهود لإنشاء الموارد البحثية الوطنية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، وهي مبادرة بقيمة 2.6 مليار دولار من شأنها أن توفر للباحثين والطلاب في مجال الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى الموارد الحسابية ومجموعات البيانات.

لكنها لا تزال صغيرة الوقت مقارنة ببرامج الشركات. وليس هناك سبب وجيه للاعتقاد بأن الوضع الراهن سوف يتغير في أي وقت قريب.