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The De-democratization of AI: Deep Learning and the Compute Divide in Artificial Intelligence Research with Nur Ahmed
2020/12/5
Last Week in AI
N
Noor Ahmed
Noor Ahmed：AI领域的权力、数据和技能集中在少数几家公司手中，缺乏系统性证据。研究旨在探讨AI是否正在民主化，主要参与者是谁，以及大型公司或组织的活跃度是否对其他组织产生影响。研究方法包括分析顶级计算机科学会议论文的作者机构，使用合成控制法进行统计分析，并结合ImageNet 2012竞赛的结果，探讨深度学习和GPU的结合对公司和组织参与度的影响。研究发现，大型科技公司和顶尖大学在AI研究中的参与度显著增加，而排名靠后的大学则有所减少，大型公司主要与顶尖大学合作。大型公司在深度学习研究方面领先，而排名靠后的大学则更活跃于传统的机器学习方法。这表明深度学习和计算能力可能是导致非精英大学落后的原因。研究结果也揭示了AI研究中多样性的下降，以及对非精英大学和不同背景的研究人员的不利影响。研究的局限性在于仅关注了主要的计算机科学会议。未来研究方向包括解释公司参与AI研究的原因以及这种参与带来的影响，例如对初创企业的影响，以及计算能力差距是否会加剧数字鸿沟等。
Andrey Krenkov：作为访谈者，Andrey Krenkov主要对Noor Ahmed的研究结果进行提问和总结，并就研究结果的意义、影响以及未来研究方向与Noor Ahmed进行探讨。他强调了研究结果的意外性和重要性，并指出政府干预和政策解决方案的必要性，以促进AI研究的多样性和包容性。
Deep Dive
The study was motivated by concerns over the concentration of power, data, and skills in the hands of a few companies and the need to understand whether AI is becoming more or less democratized.
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