共有計算データがAI研究のために何ができるかを尋ねる新しいWHワーキンググループ

Artificial Intelligence

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人工知能の話題が浮かび上がるたびに、2つのことが議論の中心になります。それは未来の技術であり、中国は米国よりも進んでいます。現実にもかかわらず、ホワイトハウスは今年初めに国家知能研究タスクフォースを立ち上げました。 それは科学技術政策局と国立科学財団によって使い果たされています。 ワーキンググループの作業の進捗状況に関するレポートについては、 トムテミンとの連邦運転 National ScienceFoundationのDr.Ervin Gianchandaniの翻訳、イノベーション、パートナーシップに関する上級顧問になりました。

トム・テム: ジャンチャンダニ博士、あなたがここにいてくれてうれしいです。

アーウィン・ジャンチャンダニ: トム、私を受け入れてくれてありがとう。

トム・テム: この国家情報タスクフォースについて教えてください-それは朝食です。 そして、憲章は何ですか? そして、あなたはこれまでに何をしましたか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: もちろん、絶対に。 間違いなく一口。 つまり、AIリソース-一言で言えばAI-AIのタスクリソースタスクフォースは、2021年の国防授権法の一部として議会によって実際に採用されたものです。そのため、法案は今年初めに法制化されました。 そして、この法案の一部として、人工知能イニシアチブのための全国法があります。 そして、その行為の一環として、連邦政府にこのワーキンググループを設立するよう呼びかけています。これにより、科学と工学のすべての分野のAI研究者と学生に提供できる共有コンピューティングとデータインフラストラクチャを実際に調査できるようになります。 、全体的な洗練されたコンピューティングエコシステムにアクセスできる-これはどのように見えるでしょうか? したがって、ワーキンググループの目的は、実際にそのような作業を実行して、より広い国で利用できるようになり、アクセスを実際に民主化できるAI研究リソースの設計と実装に何が入るのかを理解しようとすることです。すべてのAIの研究開発と教育のためのこの機能に。 そして、この計画、この実施計画、このガバナンス計画、この持続可能性計画を提案するために、彼はそれを大統領と議会に送り、次のステップがどのようになるかを決定しました。 そのため、タスクフォースは今年6月に開始されました。必要に応じて、実装計画の作成を試み、その日から1年以内に最初のドラフトと中間レポートを入手する予定です。 ですから、来年の春、初夏のいつか、そして来年の秋までに最終報告書を持っているので、もしそうなら、2022年11月か12月に。

トム・テム: そしてもちろん、それはNDAAの一部であったため、すぐに疑問が生じますが、それは必ずしもNDAAに該当する防御要素に完全に関連しているわけではありません。 このアイデアは、民間の目的に加えて、軍事目的と諜報目的の両方を網羅していますか? それとも、あなたが想像するのは、より民間志向ですか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: トム、それは素晴らしい質問です。 そして、それは本当に範囲を決定するためのワーキンググループの仕事になると思います。 議会は、サイバーインフラストラクチャへのアクセスを民主化する方法に主に焦点を当てていたと思いますか? これらは、高度なコンピューティング機能を理解しているデータセット、高品質の代表的なデータセットです。 今日のAIについて考えると、今日見られるAI革命に何が影響しますか? それは、データへのアクセスと高度なコンピューティングへのアクセスであり、高性能コンピューティングであれスーパーコンピューターであれ、クラウドコンピューティングやハイブリッドコンピューティングモデルへのアクセスであり、ニューロモーフィックコンピューティングなどの新しい形のコンピューティングが出現しています。 ですから、彼らは、学術研究者や学生の幅広い集団、つまり、研究一次機関、コミュニティカレッジ、マイノリティサービス機関など、さまざまな種類の機関が、この種の重要な重要事項にどのようにアクセスできるかを確認することに本当に興味を持っていたと思います。 AIの研究開発を刺激できるようにしたい場合の要素は? より具体的には、どのコミュニティに所属していても、所属している機関に関係なく、個人的な経歴に関係なく、誰でもこのタイプのリソースにアクセスできるようにするにはどうすればよいでしょうか。 ですから、民間人に対する軍隊についてのあなたの質問は素晴らしいと思います。 とにかく最初はとにかく、ワーキンググループでの議論は市民のこの種の資源へのアクセスに非常に焦点を合わせていると思いますが、私たちは前進するにつれて確かに私たちの議論にオープンであり続けようとしています。

トム・テム: アーウィン・ジャンチャンダニ博士と話をしている彼は、全米科学財団の翻訳、イノベーション、パートナーシップに関する上級顧問です。 そして、データとデータアクセスはどうですか? 多くの研究者にとっての大きな課題は、最新かつ最高のデータセットを用意することです。これは、研究対象と、AIの非常に多くのアプリケーションで必要とされるバイアスや包含の欠如の両方に役立ちます。

アーウィン・ジャンチャンダニ: トム、あなたがそれについて尋ねてくれてとてもうれしいです。 バイアスとプライバシーについて質問されてうれしいです。データセットについて考えるとき、それは実際にはここでのもう1つの要素であり、市民の自由と市民の権利について考えています。 または、より一般的には、このタイプの調査リソースを通じて実行される調査です。 そして、私たちはワーキンググループでこれらの会話をしているので、私たちの心の中で最も重要なことの1つは、リソースを介してデータにアクセスできるようにする計画は何ですか? しかし同時に、すべての推奨事項が、機密性を高めるための責任ある技術と機会およびアプローチも考慮に入れるようにするにはどうすればよいでしょうか。 そして、私たちが何をするにしても、ユーザー権限に関する基本的なルールがあり、データの移植性に関する基本的なルールがあることを確認する方法。 データセット自体の個人を特定できる要素やその他の機密性の要素を匿名化するための基本的なルールもあります。 機密データは、法的および政治的制約によって提供されるリソースを通じて提供されない場合があります。 ただし、提供されるすべてのものは、これらのプライバシー強化手法と、今説明したこれらのタイプの管理属性に従う必要があります。

トム・テム: 将来のある時点でこのリソースが作成され、自分の商業目的で使用するときに、このリソースにアクセスする人々を想像できますか? これがその目的であるならば、それらのうちのいくつが納税者の源として生じたであろうか? それとも、主に人工知能に対する連邦政府のニーズに焦点を当てていると思いますか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: はい、トム、それは素晴らしい質問です。 そして、それは私たちが今後数ヶ月の議論の過程でワーキンググループがどこに行くのかを見たいと思うものだと思います。 ワーキンググループのすべての会議は公開され、公開されていることに注意する必要があります。 これは連邦諮問委員会です。 そして、彼らは私たちが連邦官報に通知を送ることに気づきました。私たちは本当に人々に会議に参加してもらいたいのです。私たちが約半日から4分の3になったことで、2つになりました。 ワーキンググループ以外にも、出席して質問をする人がたくさんいました。 だからこそ、この多様な見方を実現することが非常に重要だと思います。 情報を要求したばかりなので、もう1つ注意しておきますが、実際には7月末に発行し、最近このRFI期間を10月初めまで延長しました。 ですから、私たちは、セクターや出身地に関係なく、私たちの考えを伝えるのに役立つ、すべての異なる利害関係者、すべての異なる視点からの情報を本当に探しています。 そして、誰がこの特定のリソースにアクセスできるべきかというあなたの質問に本当に戻るために。 議会がスタッフを務めるNSFとOSTPおよびNSFは支援を目指していると言えます。私たちは、学術機関での研究を主に支援する連邦資金提供機関です。 しかし、私たちはどこでデータを入手し、ワーキンググループの討論が私たちをどこに連れて行くかを見るでしょう。

トム・テム: この取り組みの持続可能性について考えますか? 何年にもわたってこのようなものをたくさん見てきたので、数年前には、performance.govなどのdata.govがありました。 そして、これ、あれ、other.gov。 そして、彼らはたくさんのファンファーレで力強く始まります。 しかし、率直に言って、その努力は衰退し、data.govはまだそこにあり、開発されていますが、最初に立ち上げたときに誰もが想像したことではないと思います。 では、この種の取り組みの長期的な持続可能性についてはどうでしょうか。

アーウィン・ジャンチャンダニ: この種の取り組みにおける持続可能性の重要性については、もはや同意できませんでした。 これが本当に私たちが望んでいる長期的な影響を及ぼし、AI研究と教育の革新に関してリーダーであり続けることを可能にするために、私たちは本当に懸命に、長く考える必要があると思いますこの持続可能性計画が何であるかについてすぐに。 そして、この持続可能性計画、トムは、一緒に集まることができる人々のセット、および一緒に集まることができるリソースのセットではありません。 NSF、エネルギー省、連邦政府の他の機関は、これらのタイプのリソース、高度なコンピューティング機能、データセットへのアクセスなどのいくつかにすでに資金を提供していることを忘れないでください。 それはある意味で、これらの既存の投資のいくつかと将来の新しい投資を結びつける試みです。 そして、これを行う際に、持続可能性のこの部分について考え、コンピューティング能力と機能を常に更新する方法を考えます。たとえば、これは、この秋と早い時期に注目する要素の1つです。来年。ワーキンググループの議論で。

トム・テム: では、時間に貢献する可能性のある大規模なコンピューティング機能を備えた連邦機関を想像することになりますか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: 潜在的に多く。 ですから、これは素晴らしい機会です。 この種の国家AI研究資源に彼らの資源を提供すること、これらの種類の資源の割り当てを可能にすることなど。 絶対に、これは確かに可能性の領域にあります。

トム・テム: そして機会の範囲についての最後の質問:それはまた、共有アクセスのようなものを含むことができます、そこではオープンソース分野であるかもしれない仕事をしたい人々は一種の共有された方法で彼らの学習に貢献することができますか?商品またはプラットフォームそれは、これらの新しい発見をオープンソースの基盤として誰もが利用できるようにしますか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: はい。 トム、それは素晴らしい質問だと思います。 そして実際、これは私たちの最後のタスクフォース会議の1つで簡単に出てきたものであり、実際には、これから詳しく見ていきます。また、あなたがあなたとして結果をどのように行うかについてのこの考えも調査を行います。この調査から、より幅広い消費、より具体的には出現する可能性のあるデータセットに利用できます。 つまり、これは実際、最近の研究の再現性と再現性の重要な側面です。 そして、これは確かにタスクフォースのメンバーの頭の中にあるものです。

トム・テム: 皮肉なことに、これはAIの作業を大幅に拡大する可能性がありますが、同時に作業の重複を減らすことができますか?

アーウィン・ジャンチャンダニ: 絶対に可能です。

トム・テム: Erwin Gianchandani博士は、米国国立科学財団の翻訳、イノベーション、パートナーシップに関するシニアアドバイザーです。 ご参加ありがとうございました。

アーウィン・ジャンチャンダニ: トム、私を受け入れてくれてありがとう。

トム・テム: 状況を確認するために、1年後にもう一度ご連絡いたします。

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