剛剛，李飛飛在美國《國會山報》上發(fā)表了一篇文章《美國在全球領(lǐng)導(dǎo)以人為本的人工智能不能只靠工業(yè)界》（America's global leadership in human-centered AI can't come from industry alone）。

其中，她提到了起草「國家研究云計算框架」（National Research Cloud ），讓學(xué)者和科學(xué)家獲得目前主要由少數(shù)科技巨頭獲得的計算資源——訪問他們的云數(shù)據(jù)中心，以及用于研究的公共數(shù)據(jù)集。

這一提議得到了斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)和俄亥俄州立大學(xué)等幾所大學(xué)的支持，另外，在周二，谷歌、亞馬遜和 IBM 在內(nèi)的科技公司也對此表示支持。

而此舉的目的仍然是為了應(yīng)對來自中國的挑戰(zhàn)，該法案的發(fā)起人、加州的民主黨眾議員Anna g. Eshoo說，「我們國家在人工智能方面面臨著來自中國的真正挑戰(zhàn)?！箛以朴嬎懔⒎▽⒆鳛榻衲陣李A(yù)算授權(quán)的修正案提出。

現(xiàn)年78歲的Eshoo從1993年起就在國會代表硅谷地區(qū)

國家云立法，關(guān)注深度學(xué)習(xí)

「國家研究云」將把重點放在「深度學(xué)習(xí)」技術(shù)上。在語言理解、計算機視覺、游戲和常識推理等任務(wù)上取得的驚人進步，都要歸功于人工智能的一個分支——深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展越來越需要巨大的算力。

去年，艾倫人工智能研究所根據(jù)OpenAI的數(shù)據(jù)指出，在過去六年里，要想成為先進人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，需要進行的計算量飆升了大概30萬倍。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的成本，無休止地在海量數(shù)據(jù)中循環(huán)，可能達到數(shù)百萬美元。

對龐大計算資源的成本和需求，使得一些尖端的人工智能研究超出了學(xué)術(shù)界的能力范圍。只有像谷歌、亞馬遜和微軟這樣的科技巨頭才能在數(shù)據(jù)中心上每年花費數(shù)十億美元。

因此，計算機人才被云數(shù)據(jù)中心和豐厚的薪酬所吸引，他們離開大學(xué)加入大型科技公司。

這樣，學(xué)術(shù)研究——創(chuàng)新的源頭、未來突破的種子，正受到破壞。

學(xué)術(shù)研究的重要性不言而喻，有些領(lǐng)域雖然目前沒有盈利，就像上世紀80年代深度學(xué)習(xí)的故事一樣，是一小部分學(xué)者多年來培育了這一領(lǐng)域，直到2012年，它有了足夠的算力和數(shù)據(jù)，才實現(xiàn)真正起飛。

相比國家投資建設(shè)云數(shù)據(jù)中心，花錢購買更合理，所以李飛飛聯(lián)合斯坦福HAI另一位主任John Etchemendy共同提出了「國家研究云」。

以下是文章正文：

美國支持以人為本的人工智能

近日，拜登政府貫徹了國會授權(quán)，成立美國國家人工智能研究資源工作組（National AI Research Resource Task Force，NAIRRTF）。

NAIRRTF隸屬于「國家人工智能計劃辦公室」，這是川普在下臺之前成立，這個辦公室負責(zé)監(jiān)督和實施美國國家人工智能戰(zhàn)略，并將成為美國政府在人工智能研究和決策過程中與私營部門、學(xué)術(shù)界進行協(xié)調(diào)的中心樞紐。

NAIRRTF頂尖的專家分別來自聯(lián)邦政府、高校及私人組織，致力于加強美國人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)，推動該領(lǐng)域發(fā)展。

工作組將向國會提交兩份報告，中期報告，2022年5月提交，這將是一份全面的戰(zhàn)略和實施計劃，2022年11月提交最終報告。

李飛飛是計算機科學(xué)家、AI研究員、教育家，同時也是斯坦福大學(xué)以人為本的人工智能研究所的聯(lián)合主任，她大力支持兩黨立法授權(quán)成立該工作組，也成為了組內(nèi)成員之一。

打造以人為本的AI，美國不可或缺、無法替代

李飛飛認為，從制造業(yè)到衛(wèi)生醫(yī)療，從運輸業(yè)到國防，AI這一技術(shù)具有促進創(chuàng)新的巨大潛力。成立NAIRRTF，是團結(jié)美國各界人士的重要機會，能夠幫助美國鞏固在AI領(lǐng)域的世界地位。

她認為，正如所有人類文明擁有的技術(shù)一樣，「人工智能」對我們而言都是一種工具，AI的應(yīng)用效果要看我們怎么去創(chuàng)造、怎么去使用。AI能夠反映出我們社會以及當(dāng)下這個時代的「價值觀」。

無論公私，各領(lǐng)域都在打造越來越復(fù)雜的科技手段，但這樣不僅會放慢經(jīng)濟發(fā)展，甚至還會監(jiān)視公民、審查美國人習(xí)以為常的自由言論、實行其它社會管控手段。這很可能會形成嚴峻的「數(shù)字獨裁主義」，無論人們身在何處，都會威脅到他們的言論、生活、行動的能力，甚至還會威脅到人們思考的自由。

另一方面，李飛飛認為，美國領(lǐng)先發(fā)明的技術(shù)，如燈泡、飛機、個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)等，都植根于普世的人權(quán)和民主的價值觀。這些技術(shù)能夠為更加自由繁榮的未來奠定基礎(chǔ)。

AI能處理常規(guī)的工作，讓人們將精力放在更有意義的工作上。數(shù)字工具能夠協(xié)助醫(yī)療診斷與治療，提高病人看護的水平，也能幫助老年人。AI技術(shù)還能抵御勒索軟件和其它網(wǎng)絡(luò)攻擊，保障世界各國的安全。

李飛飛認為，美國具有獨一無二的創(chuàng)新能力，希望通過打造AI以適應(yīng)更好的未來，美國行業(yè)、大學(xué)和聯(lián)邦政府的領(lǐng)先創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)還有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

美國憑借以上三個優(yōu)點，足以成為打造以人為中心的人工智能中，必不可少且無法替代的重要角色。

為了確保未來科技能夠造福社會，李飛飛表示，我們必須要引領(lǐng)創(chuàng)新，與盟友一起，基于民主與人權(quán)，共同開發(fā)使用人工智能。

人工智能發(fā)展困境

考慮到這一點，NAIRRTF的任務(wù)已經(jīng)確定，它來自于一個明確但困難的問題。

美國在經(jīng)濟、科學(xué)和國家安全領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，取決于先進科技的能力，包括人工智能領(lǐng)域不斷取得更多創(chuàng)新突破。

然而今天，昂貴的算力和人工智能研發(fā)所必需的數(shù)據(jù)只能提供給一小部分最先進的技術(shù)公司。

即使在這些強大的技術(shù)公司成功探索和推進人工智能應(yīng)用的同時，投機性的基本和基礎(chǔ)學(xué)術(shù)研究已經(jīng)放緩，因為資源已經(jīng)變得遙不可及，老師們也已經(jīng)加入人工智能行業(yè)。如今，許多人工智能博士紛紛進入企業(yè)，不僅產(chǎn)生長期創(chuàng)新或造福社會的研究減少，而且培養(yǎng)下一代學(xué)者和產(chǎn)業(yè)工人的人也更少。

全國性研究云的計劃

那么，接下來要怎么做？

答案顯而易見：為了保持人工智能的全球領(lǐng)先地位，美國必須建立一個由工業(yè)界、學(xué)術(shù)界、民間社會和聯(lián)邦政府組成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，組成來源變廣泛了、自然更具有包容度。

要實現(xiàn)這一點，關(guān)鍵在于美國是否有能力培養(yǎng)和支持美國學(xué)術(shù)研究人員對其巨大潛力的開發(fā)，他們目前沒有機會獲得與大型科技公司相同的人工智能R&D基礎(chǔ)設(shè)施。

如果沒有聯(lián)邦政府對這種基礎(chǔ)和基本的人工智能研究的資助，仍然按照傳統(tǒng)做法——在大學(xué)進行研究，然后在工業(yè)中進行商業(yè)化，那么人工智能創(chuàng)新之源將很快枯竭。

基于這一迫切需要，NAIRRTF被賦予了起草「國家研究云」（National Research Cloud）框架的任務(wù)，該框架將平衡參與人工智能研發(fā)的各方需求，并使人工智能研究、教育和創(chuàng)新民主化。

「國家研究云」將幫助現(xiàn)今研究人員領(lǐng)導(dǎo)關(guān)鍵的、基礎(chǔ)性研究，還將成為教育下一代人工智能科學(xué)家、學(xué)者、發(fā)明家和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的寶貴資源。

「國家研究云」是一個好的開端，也很必要，可以刺激人工智能的創(chuàng)新研究和變革性突破。

李飛飛表示：有了NAIRRTF，我希望我們能夠把所有類型的人和團體聚集在一起，為真正以人為本的人工智能打下基礎(chǔ)。

最后，李飛飛指出：毫不夸張地說，全球技術(shù)發(fā)展的未來可能取決于我們是否能做好這一點。

目前，「國家研究云」在這個階段還是一個概念性的藍圖，但這也是大學(xué)和科技公司為說服美國政府增加對人工智能研究支持的巨大努力。