США и Китай сотрудничают в области искусственного интеллекта более тесно, чем вы думаете

США и Китай по многим параметрам является главным соперником в области искусственный интеллекткогда компании стремятся превзойти друг друга алгоритмы, моделии специализированный кремний. И тем не менее, мировые сверхдержавы в области искусственного интеллекта по-прежнему в удивительной степени сотрудничают, когда дело доходит до передовых исследований.

WIRED анализ более 5000 исследовательских работ в области искусственного интеллекта, представленных в прошлом месяце на главной отраслевой конференции Neural Information Processing Systems (Neural Information Processing Systems).НейрИПС), показывает значительный объем сотрудничества между лабораториями США и Китая.

Анализ показал, что 141 из 5290 статей (примерно 3 процента) связаны с сотрудничеством между авторами, связанными с учреждениями США, и авторами, связанными с китайскими учреждениями. Сотрудничество США и Китая также выглядит довольно постоянным: в 2024 году в 134 из 4497 статей участвовали авторы из учреждений обеих стран.

WIRED также изучил, как алгоритмы и модели, разработанные в одной стране, распространяются и адаптируются в Тихоокеанском регионе. Архитектура трансформатора, разработанная группой исследователей из Google и в настоящее время широко используемая в отрасли, представлена в 292 статьях авторов из китайских учреждений. Семейство моделей Llama компании Meta было ключевым элементом исследования, представленного в 106 из этих статей. Между тем, все более популярная модель большого языка Qwen от китайского технологического гиганта Alibaba фигурирует в 63 статьях, в которых участвуют авторы из организаций США.

Джеффри Дин, доцент Университета Джорджа Вашингтона, который отслеживает ситуацию с искусственным интеллектом в Китае, говорит, что он не удивлен, увидев такой уровень командной работы. «Нравится это политикам с обеих сторон или нет, экосистемы искусственного интеллекта США и Китая неразрывно связаны — и обе стороны получают выгоду от этого соглашения», — говорит Дин.

Анализ, несомненно, упрощает степень, в которой США и Китай разделяют идеи и таланты. Многие исследователи китайского происхождения учатся в США, налаживая связи с коллегами на всю жизнь.

«NeurIPS сам по себе является примером международного сотрудничества и свидетельством его важности в нашей области», — заявила в своем заявлении Кэтрин Горман, представитель NeurIPS. “Сотрудничество между студентами и консультантами часто продолжается еще долгое время после того, как студент покинул университет. Вы можете увидеть такого рода сигналы, указывающие на сотрудничество в различных областях, во многих местах, включая профессиональные сети и прошлых сотрудников”.

последний выпуск WIRED исследует множество способов, которыми Китай формирует нынешнее столетие. Но поскольку американские политики и руководители технологических компаний используют опасения по поводу подъема Китая в качестве оправдания правила выброски и стимулирование ошеломляющих инвестицийнаш анализ является хорошим напоминанием о том, что две мировые сверхдержавы в области ИИ еще могут много выиграть от совместной работы.

Примечание о методологии

Я использовал Codex, модель написания кода OpenAI, чтобы анализировать статьи NeurIPS. Написав сценарий для загрузки всех документов, я использовал модель, чтобы изучить каждый из них и провести некоторый анализ. Для этого Кодексу пришлось написать сценарий для поиска учреждений США и Китая в поле автора каждой статьи.

Эксперимент позволил увлекательно взглянуть на потенциал моделей кодирования для автоматизации полезной работы. Существует много паники по поводу того, что ИИ заменяет работу программиста, но на создание этого у меня обычно не было бы ни времени, ни бюджета. Я начал писать сценарии и поручил Кодексу модифицировать их, а затем просто попросил Кодекс провести анализ самостоятельно. Это включало импорт библиотек Python, тестирование различных инструментов и написание сценариев перед созданием отчетов для моей проверки. Этот процесс включал в себя немало проб и ошибок, и вам нужно быть очень осторожным, потому что модели ИИ допускают удивительно глупые ошибки, даже если они достаточно умны. Мне нужно было убедиться, что в каждом отчете есть возможность просмотреть результаты, и я проверил как можно больше результатов вручную.

Это издание Уилл Найт Информационный бюллетень AI Lab. Прочтите предыдущие информационные бюллетени здесь.