【兰德】谁能资助未来的人工智能发展(英)

兰德公司近日发布了一份名为《谁可能资助未来人工智能发展？专家洞见》的报告。该报告探讨了未来人工智能基础模型的发展和训练成本，以及潜在的资助者，包括私人市场和政府的角色。报告指出，对于未来人工智能的巨大投资可能带来世界性的生产力和福祉回报，同时也讨论了私人市场是否能够调动所需资源，以及政府补贴是否必要。报告中提出了多种可能的资金情景，并分析了各种因素如何影响这些资金模式的适用性。这份报告为政府和私人组织提供了一个框架，帮助他们考虑何时以及是否采取不同的资金方法，其中包含了许多关于人工智能未来发展的深刻见解和政策建议。

人工智能的未来，谁来买单？

近年来，人工智能（AI）领域尤其是基础模型的发展突飞猛进，这些模型在经过大量数据训练后，能执行多种任务，显示出惊人的能力。但随着技术的进步，训练这些模型的成本也在急剧增加，引发了一个关键问题：未来这些巨额成本将由谁来承担？

AI基础模型的训练成本正在以惊人的速度增长。例如，OpenAI的GPT-3模型在2020年的训练成本估计在160万到460万美元之间，而GPT-4的训练成本据估计可能高达6300万美元。这些数字令人震惊，而且随着模型变得更加复杂，成本还在不断上升。如果这种趋势持续下去，未来模型的训练成本可能会超出即使是大型科技公司的承受能力。

那么，谁来为这些成本买单？目前，私人部门对AI基础模型的投资热情很高，但这种投资是否能够持续，还是个未知数。一方面，如果AI技术能够带来革命性的生产力提升和经济利益，那么私人投资可能会继续增加。但另一方面，如果成本增长速度超过了技术带来的收益，私人部门可能会重新考虑他们的投资决策。

政府的角色也不容忽视。在某些情况下，政府可能会介入，提供资金支持AI基础模型的开发。这种情况可能发生在AI技术对国家安全或全球竞争力至关重要时。此外，如果私人市场无法或不愿意承担这些成本，政府可能会出于公共利益的考虑而介入。然而，政府的介入也可能会伴随着对AI技术使用和部署的更严格监管。

AI技术的发展也带来了一些挑战，比如模型崩溃和数据质量的问题。随着模型变得越来越大，它们可能会在训练数据中产生和复制错误信息，导致模型性能下降。此外，随着AI生成的内容在互联网上越来越多，未来的训练数据可能会受到这些内容的影响，进一步影响模型的质量。

从经济角度来看，AI基础模型的盈利模式尚不明确。一些公司可能会通过直接向用户销售模型服务来获得收入，而另一些公司可能会选择提供免费服务，并通过广告或其他相关服务来获得收益。然而，随着模型成本的增加，这些收入模式是否能够持续，还是个问题。

AI的发展也面临着环境影响的挑战。训练大型AI模型需要大量的电力，这可能会对环境产生影响。虽然目前AI模型对全球碳排放的贡献相对较小，但随着AI技术的快速发展，这一影响可能会增加。

总的来说，AI基础模型的未来充满了不确定性。私人部门和政府都可能在其中扮演重要角色，但具体的资金模式和治理结构将取决于多种因素，包括技术发展的速度、成本和收益的平衡，以及社会和政治的影响。

这篇文章的灵感来自于RAND公司发布的《谁可能资助未来的人工智能发展？》报告。这份报告提供了对AI基础模型未来发展的深入分析，除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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