Liczby robią wrażenie. Ambicje są jeszcze większe. Rząd USA jest skłonny przeznaczyć 5 miliardów dolarów w nadziei, że to zadziała, i wszystkie swoje nadzieje pokłada w sztucznej inteligencji (AI). To nie jest projekt pilotażowy. Jest to wdrożenie na pełną skalę.
W proces ten zaangażowanych jest piętnaście agencji federalnych: zdrowie, energia, obrona, transport. Każdy otrzyma swoją część budżetu. Cel? Rozwiązuj problemy naukowe, które narastały przez dziesięciolecia. Mówimy o poszukiwaniu pierwotnych przyczyn chorób przewlekłych, przyspieszeniu odkrywania nowych leków pozwalających przerwać cykl stagnacji i opracowaniu materiałów budowlanych, które nie zniszczą się po kilku zimach.
Plan przedstawił Michael Krazzios, główny doradca Trumpa ds. technologii. Naukowcy będą mieli dostęp do najpotężniejszych superkomputerów Departamentu Energii USA. Otrzymają narzędzia AI i specjalistyczne zbiory danych. Jest to swego rodzaju zestaw narzędzi przeznaczony do przeprowadzania eksperymentów z prędkością, której sam ludzki mózg nie jest w stanie zapewnić.
„Biały Dom pomaga łączyć różne agencje działające w różnych dziedzinach, aby wziąć udział w tym większym wysiłku na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji dla nauki” – powiedział Krazzios agencji Reuters.
Oto, co w praktyce oznacza „AI dla nauki”. Nie tylko chatboty, ale prawdziwe algorytmy przetwarzające prawdziwe dane.
Polityka finansowania nauki
To tutaj następuje przesunięcie. Strukturalny. We wtorek wieczorem Biały Dom opublikował raport przedstawiający plan radykalnej zmiany sposobu dystrybucji federalnych funduszy badawczych w systemie.
Zamiast wysyłać czeki do uczelni, administracja chce bezpośrednio wspierać poszczególnych naukowców. Planowane jest ukierunkowane finansowanie wdrożenia sztucznej inteligencji. Mniej biurokracji, większa kontrola. W raporcie argumentuje się, że federalne wsparcie dla nauki powinno być „odpowiedzialne politycznie”.
Mówiąc najprościej: Biały Dom chce dokładnie wiedzieć, dokąd i dlaczego trafia każdy dolar.
Wpisuje się to w ogólną strategię drugiej administracji Trumpa: większa kontrola, mniejsze zaufanie do istniejących instytucji. Sądy federalne już się wycofały, wydając w styczniu orzeczenie sądu apelacyjnego, zgodnie z którym administracja nie może po prostu obciąć funduszy na dotacje dla Narodowych Instytutów Zdrowia (NIH). Te uniwersytety są na razie chronione. Ale presja rośnie.
Dlaczego dane są ważniejsze niż moc obliczeniowa
Modele AI są żarłoczne. Potrzebują danych, aby znaleźć wzorce. Potrzebują danych, aby wygenerować prognozy. Potrzebują danych, aby zautomatyzować decyzje, które wcześniej trwały latami.
Rząd Stanów Zjednoczonych prowadzi jedne z największych i najbardziej szczegółowych baz danych na świecie. Zapisy dotyczące chemikaliów, minerałów krytycznych, zdrowia pacjentów. To niewykorzystana kopalnia informacji.
Inicjatywa o wartości 5 miliardów dolarów stanowi zasadniczo mechanizm finansowania szkolenia modeli sztucznej inteligencji w oparciu o dane przekazywane przez rząd. Krazzios twierdzi, że jest to okazja do wykorzystania algorytmów do odpowiedzi na pytania naukowe, których jeszcze nawet nie zadaliśmy.
To jest ryzyko. Jeśli modele zadziałają, otrzymamy odpowiedzi. Szybko. Jeśli im się nie uda, pozostaniemy z wydatkami rzędu 5 miliardów dolarów i mnóstwem wściekłych naukowców.
Które agencje otrzymają pieniądze? Które algorytmy zostaną przeszkolone? Jest kilka szczegółów. Ale intencja jest jasna. Rząd stawia na sztuczną inteligencję, aby rozwiązać nierozwiązywalne problemy. I chce trzymać rękę na pulsie całego procesu.
Zobaczymy, czy superkomputery sprostają temu zadaniu. Albo po prostu będą generować hałas.
