大型言語モデル開発で民間企業が優位、大学研究者が資金難

サンフランシスコ近郊での会合は、数年間蓄積していたAI研究の構造的転換を明確にした。4年間の大規模言語モデルへの方向転換により、最先端は計算リソースと大学が到達不可能な専有モデルを保有する民間企業——Anthropic、OpenAI、Google——に集中している。Haghtalabが引用したCRISPR遺伝子編集に対する独占的支配との比較は適切である。研究者はChatGPTとClaudeの出力を観察できるが、その設計、訓練、内部を調査することはできず、その開発に影響を与えることもできない。これは二層構造を生み出す。AI2050のようなプログラムを通じて資金を得た学者はGPUを購入できるが、それでもなお、厳密な研究のための商用APIへのクエリコストは高すぎ、連邦科学予算の削減により大学は持続的な財政圧力にさらされている。

研究コミュニティの対応は実利的で二分化している。Fieldのような研究者は業界が手をつけない問題——企業の評判を損なう可能性があるか採算性に乏しい研究——に明示的に取り組むことを選択している。その他は大規模言語モデルから完全に身を引き、気候科学、創薬、タンパク質構造予測（DeepMindの解散したAlphaFoldチームに例示される）における特化型モデルに焦点を当てている。第三のグループは両賭けをし、学術職と業界職の両方を保有している。これら3つすべてに共通するのは、AI能力の最先端が学術界の外にあるという暗黙の認識である。その下流効果は静かな信頼危機である。数学者はAIシステムが自分たちの領域の問題を解き始めていることを懸念し、他の分野の研究者は『AI』がエネルギー集約的な大規模言語モデルと同義となった時代に自分たちの仕事を正当化するのに苦労している。