Liepos mėnesį MIT prezidentė Sally Kornbluth ir provostė Cynthia Barnhart paskelbė kvietimą pateikti dokumentus, kad „suformuotų veiksmingus planus, politikos rekomendacijas ir raginimus imtis veiksmų visoje generatyvaus AI srityje“.
Per kitą mėnesį jie sulaukė daugybės atsakymų iš visų MIT mokyklų, siūlančių ištirti galimą generatyvaus AI pritaikymą ir poveikį įvairiose srityse, pradedant klimatu ir aplinka, baigiant švietimu, sveikatos priežiūra, draugyste, muzika ir literatūra.
Dabar tiriamajam finansavimui gauti atrinkti 27 pasiūlymai. Kartu su visomis penkiomis instituto mokyklomis ir MIT Schwarzman College of Computing sudarytais tarpdisciplininių dėstytojų ir tyrėjų komandų pasiūlymai atspindi daugybę perspektyvų, leidžiančių ištirti generatyvaus AI transformacinį potencialą tiek teigiama, tiek neigiama kryptimi. visuomenė.
„Praėjusiais metais generatyvusis AI pavergė visuomenės vaizduotę ir iškėlė daugybę klausimų, kaip ši sparčiai besivystanti technologija paveiks mūsų pasaulį“, – sako Kornbluthas. „Šią vasarą, norėdami išsiaiškinti šiuos klausimus, pasiūlėme savo fakulteto pradines stipendijas perspektyviausiems „poveikio dokumentams“ – iš esmės pasiūlymams atlikti intensyvius tyrimus, susijusius su kai kuriais aspektais, kaip generatyvus AI paveiks žmonių gyvenimą ir darbą. Džiaugiuosi galėdamas pranešti, kad per trumpą laiką gavome 75 pasiūlymus įvairiose srityse ir labai dažnai iš tarpdisciplininių komandų. Kadangi dabar skiriamos pradinės dotacijos, negaliu laukti, kol pamatysiu, kaip mūsų fakultetas išplės mūsų supratimą ir nušvies galimą generatyvaus AI poveikį.
Kiekviena atrinkta tyrimų grupė gaus nuo 50 000 iki 70 000 JAV dolerių, kad sukurtų 10 puslapių poveikio dokumentus, kurie turės būti pateikti iki gruodžio 15 d. Šie dokumentai bus plačiai dalijami per publikavimo vietą, kurią tvarko ir priglobia MIT spauda ir MIT bibliotekos.
Darbus peržiūrėjo 19 fakultetų, atstovaujančių keliolika katedrų, komisija. Atspindi platų generatyvinio AI poveikį už technologijų sferos ribų, 11 iš atrinktų pasiūlymų turi bent vieną autorių iš Humanitarinių, menų ir socialinių mokslų mokyklos. Iš pradžių visus pareiškimus peržiūrėjo trys komiteto nariai, o profesoriai Caspar Hare, Dan Huttenlocher, Asu Ozdaglar ir Ron Rivest pateikė paskutines rekomendacijas.
„Buvo įdomu matyti platų ir įvairų atgarsį, kurį sukėlė kvietimas pateikti dokumentus“, – sako Ozdaglar, kuris taip pat yra MIT Schwarzmano skaičiavimo koledžo dekano pavaduotojas ir Elektros inžinerijos ir kompiuterių mokslo katedros vadovas. „Mūsų fakultetas pateikė tikrai novatoriškų idėjų. Tikimės išnaudoti dabartinį pagreitį, susijusį su šia tema, ir paremti savo dėstytojus, kad šios santraukos būtų prieinamos plačioms auditorijoms už akademinės bendruomenės ribų ir galėtų padėti informuoti viešą pokalbį šioje svarbioje srityje.
Tvirtas atsakas jau paskatino naujus bendradarbiavimus, o vėliau šį semestrą bus paskelbtas papildomas kvietimas teikti paraiškas, siekiant dar labiau išplėsti generatyvaus AI tyrimų sritį miestelyje. Daugelis atrinktų pasiūlymų veikia kaip gairės, skirtos plačioms generatyvinio AI ir kitų sričių sankirtoms tirti. Iš tiesų, komiteto nariai šiuos dokumentus apibūdino kaip daug daugiau tyrimų pradžią.
„Mūsų tikslas šiuo kvietimu buvo paskatinti tolesnį įdomų darbą, galvojant apie naujų AI technologijų pasekmes ir apie tai, kaip geriausiai jas kurti ir naudoti“, – sako Danas Huttenlocheris, MIT Schwarzman skaičiavimo koledžo dekanas. „Mes taip pat norėjome paskatinti naujus bendradarbiavimo ir informacijos mainų būdus visame MIT.”
Thomas Tull, MIT inžinerijos mokyklos dekano patariamosios tarybos narys ir buvęs Inžinerijos mokyklos inovacijų mokslininkas, prisidėjo prie pastangų.
„Nors neabejotina, kad dirbtinio intelekto ilgalaikiai padariniai bus didžiuliai, nes jis vis dar tik pradeda formuotis, buvo begalės spekuliacijų ir daugybės straipsnių – tiek teigiamų, tiek neigiamų“, – sako Tull. „Todėl labai jaučiausi finansuojantis pastangas, įtraukiant kai kuriuos geriausius šalies protus, siekiant palengvinti prasmingą viešąjį diskursą šia tema ir, idealiu atveju, padėti formuoti mūsų mąstymą ir geriausiai panaudoti greičiausiai didžiausią technologinę naujovę pasaulyje. mūsų gyvenimą“.
Pasirinkti popieriai yra šie:
- „Ar generatyvus AI gali suteikti patikimų finansinių patarimų? vadovauja Andrew Lo ir Jillian Ross;
- „AI-identifikavimo efektyvumo vertinimas žmogaus ir DI komunikacijoje“, vadovaujamas Athulya Aravind ir Gabor Brody (Brown University);
- „Generatyvusis AI ir tyrimų vientisumas“, vadovaujami Chriso Bourgo, Sue Kriegsman, Heather Sardis ir Erin Stalberg;
- „Generatyvusis AI ir teisingas dirbtinio intelekto ugdymas“, vadovaujamas Cynthia Breazeal, Antonio Torralba, Kate Darling, Asu Ozdaglar, George Westerman, Aikaterini Bagiati ir Andrew Salazar Gomez;
- „Kaip pažymėti turinį, kurį gamina „Generative AI“, vadovauja Davidas Randas ir Adamas Berinskis;
- Didžiųjų kalbų modelių duomenų kilmės auditas, vadovaujamas Deb Roy ir Alexo „Sandy“ Pentlando;
- „Dirbtinė iškalba: stilius, citatos ir teisė į savo balsą AI amžiuje“, vadovaujamas Joshua Brandon Bennett;
- „Generatyvinio dirbtinio intelekto įtaka klimatui ir tvarumui“, vadovaujama Elsa Olivetti, Vivienne Sze, Mohammad Alizadeh, Priya Donti ir Anantha Chandrakasan;
- „Nuo automatizavimo iki papildymo: iš naujo apibrėžiant inžinerinį dizainą ir gamybą NextGen AI amžiuje“, vadovaujamas Faezas Ahmedas, Johnas Hartas, Simonas Johnsonas ir Daronas Acemoglu;
- „Lygybės skatinimas: Generatyvaus dirbtinio intelekto panaudojimas kovai su sisteminiu rasizmu“, vadovaujamas Fotini Christia, Catherine D’Ignazio, Munzer Dahleh, Marzyeh Ghassemi, Peko Hosoi ir Devavrat Shah;
- „Generatyvaus AI eros apibrėžimo agentūra“, vadovaujama Graham M. Jones ir Arvind Satyanarayan;
- „Generative AI and K-12 Education“, vadovaujamas Halas Abelsonas, Ericas Klopferis, Cynthia Breazeal ir Justinas Reichas;
- „Darbo rinkos suderinimas“, vadovaujamas Johno Hortono ir Manisho Raghavano;
- „Tvirto, iki galo paaiškinamo ir visą gyvenimą besimokančio generatyvaus AI su didelės populiacijos modeliais link“, vadovaujamas Joshas Tenenbaumas ir Vikashas Mansinghka;
- „Generatyvinio dirbtinio intelekto įgyvendinimas JAV ligoninėse“, vadovaujamas Julie Shah, Retsef Levi ir Kate Kellogg;
- „Tiesioginė demokratija ir generuojantis AI“, vadovaujamas Lily Tsai ir Alexas „Sandy“ Pentlandas;
- „Mokymasis iš gamtos, kad būtų pasiektas medžiagų tvarumas: generatyvus AI, skirtas griežtam biologiškai įkvėptam medžiagų projektavimui“, vadovauja Markusas Buehleris;
- „Generatyvusis dirbtinis intelektas, skirtas paremti jaunimą kūrybiško mokymosi patirtimi“, vadovauja Mitchel Resnick;
- „Darbdavių įgyvendinimas generatyvaus dirbtinio intelekto nelygybės ateityje“, vadovaujamas Nathanas Wilmersas;
- „Kišeninis skaičiuotuvas, „Google“ vertėjas ir „Chat-GPT: nuo trikdančių technologijų iki mokymo programos naujovių“, vadovaujama Per Urlaub ir Eva Dessein;
- „Closing the Execution sprags in Generative AI for Chemicals and Materials: Freeways or Safeguards“, vadovauja Rafael Gomez-Bombarelli, Regina Barzilay, Connor Wilson Coley, Jeffrey Grossman, Tommi Jaakkola, Stefanie Jegelka, Elsa Olivetti, Litus, Woj Mciechti ir Ju Li;
- „Generatyvusis AI alternatyvių „faktų“ eroje“, vadovaujamas Saadia Gabriel, Marzyeh Ghassemi, Jacob Andreas ir Asu Ozdaglar;
- „Kas mes tampame, kai kalbame su mašinomis? Thinking About Generative AI and Artificial Intimacy, the New AI“, vadovaujama Sherry Turkle;
- „Darbuotojų balsų įtraukimas į generatyvaus AI dizainą ir naudojimą“, vadovaujamas Thomas A. Kochan, Julie Shah, Ben Armstrong, Meghan Perdue ir Emilio J. Castilla;
- „Eksperimentuokite su „Microsoft“, kad suprastumėte „CoPilot“ produktyvumo poveikį programinės įrangos kūrėjams“, vadovaujamas Tobias Salz ir Mert Demirer;
- „AI muzikiniam atradimui“, vadovaujamas Todas Machoveris; ir
- „Dideli kalbų modeliai projektavimui ir gamybai“, vadovaujamas Wojciecho Matusiko.
