Генеративный ИИ концентрируется в ключевых метрополитенских районах, вызывая опасения по поводу неравенства

Новые данные свидетельствуют о том, что рост генеративного ИИ сосредоточен в нескольких ключевых метрополитенских районах, что вызывает дискуссии о необходимости вмешательства для создания более инклюзивной экосистемы ИИ.

Ландшафт генеративного ИИ переживает стремительный рост, и множество предпринимателей, инвесторов и технологических мыслителей прогнозируют его победителей. Однако недавние данные показывают, что, несмотря на обещание демократизации технологий, расширение возможностей генеративного ИИ может ещё больше концентрироваться в отдельных метрополитенских районах, бросая вызов идее децентрализации.

Несмотря на то, что инициативы с открытым исходным кодом и лицензионные соглашения обеспечили широкий доступ к технологиям генеративного ИИ, концентрация вакансий в конкретных мегаполисах указывает на иную реальность. Согласно исследованию Брукингского института, более 60% вакансий в сфере генеративного ИИ за год, закончившийся в июле 2023 года, были сосредоточены всего в десяти метрополитенских районах, причем значительная их часть пришлась на район залива. Эта тенденция отражает историческую концентрацию цифровых технологий в технологических хабах.

Исторически disruptive-технологии сохраняли свою концентрацию в ключевых локациях, создавая долгосрочные преимущества для этих пионерских регионов. Генеративный ИИ, похоже, следует аналогичной модели, обусловленной потребностью в специализированных кадрах, сетевыми эффектами и преимуществами инноваций в местных кластерах. Хотя рост доступности и снижение стоимости вычислительных мощностей могут в будущем способствовать большей децентрализации, ряд факторов продолжает концентрировать разработку ИИ.

Ключевые факторы концентрации ИИ

Ряд факторов способствуют концентрации деятельности в области ИИ в конкретных регионах. Наличие высококвалифицированных специалистов и экспертизы в ключевых центрах управления и дизайна привлекает разработку ИИ.

Ранние участники в сфере ИИ обладают конкурентным преимуществом, что затрудняет для развивающихся регионов догнать их. Технические вызовы: Сложности создания и обучения фундаментальных моделей склонны закреплять развитие ИИ в регионах с достаточными ресурсами.

Чтобы решить проблему концентрации генеративного ИИ и обеспечить инклюзивность в ландшафте искусственного интеллекта, политические деятели и игроки рынка должны рассмотреть ряд мер вмешательства: Расширение исследований и разработок: Расширение таких инициатив, как программа Национальных институтов исследований в области искусственного интеллекта, поддерживающих разнообразные исследовательские повестки в университетах, может способствовать более широкому распределению НИОКР в сфере ИИ.

Создание Национального ресурса для исследований в области ИИ (NAIRR) может демократизировать доступ к необходимым данным и вычислительным ресурсам, снижая затраты на разработку ИИ в не-суперзвездных центрах. Штаты и регионы должны инвестировать в программы цифрового образования и подготовки, уделяя особое внимание недостаточно представленным группам, чтобы обеспечить более широкий доступ к путям развития навыков в области ИИ. Статус ИИ как «ключевой отрасли», присвоенный правительственными агентствами, представляет возможность для штатов и регионов получить доступ к ресурсам и создать местные экосистемы ИИ.

Неопределенный путь впереди

Хотя существует надежда, что разработка с открытым исходным кодом и облачные вычисления освободят ИИ от концентрации в отдельных центрах, текущие данные о вакансиях в области генеративного ИИ указывают на то, что динамика «победитель забирает большую часть» в цифровом секторе может сохраниться. Останется ли путь развития ИИ похожим на путь предыдущих цифровых технологий или он пойдет по другому пути — покажет время. В любом случае необходимы проактивные усилия на национальном, региональном и местном уровнях, чтобы преимущества ИИ были доступны более широкой аудитории в разнообразных регионах.