[Совместная работа Кореи и Японии над проектом «Мир 2050»] ⑥ ИИ общего назначения (AGI) для науки, наука для сотрудничества в области AGI

I. Введение и обоснование

1. Растущее влияние ИИ на науку и потенциал AGI

На стыке искусственного интеллекта и научных исследований находится один из самых многообещающих рубежей в современной научной истории. Поскольку системы искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют все более сложные возможности в таких областях, как анализ данных и разработка экспериментов, мы стоим на пороге фундаментальной трансформации научных методологий. Появление искусственного интеллекта общего назначения (AGI) обещает революционизировать не только то, как мы проводим научные исследования, но и наше фундаментальное понимание природных явлений и технологических возможностей (Mitchell 2024).

DeepMind: «ИИ, а в конечном итоге и AGI, обладает потенциалом для осуществления одной из величайших трансформаций в истории. Решая некоторые из самых сложных научных и инженерных задач нашего времени, мы работаем над созданием прорывных технологий, которые могли бы продвинуть науку, трансформировать труд, служить различным сообществам — и улучшить жизнь миллиардов людей». (Google DeepMind n.d.).

В последние годы были достигнуты беспрецедентные успехи в возможностях ИИ. Большие языковые модели продемонстрировали выдающиеся способности в анализе научной литературы и синтезе знаний. Мультимодальные системы ИИ показали многообещающие результаты в распознавании сложных закономерностей в различных научных областях. Приложения научного ИИ ускорили открытия в таких областях, как разработка лекарств, материаловедение, моделирование климата и физика элементарных частиц. Эти разработки позволяют предположить, что AGI может ускорить научный прогресс в областях, ранее считавшихся невозможными.

2. Необходимость сотрудничества Кореи и Японии для развития AGI

Стратегическое значение сотрудничества Кореи и Японии в разработке AGI невозможно переоценить. Обе страны обладают уникальными сильными сторонами и возможностями, которые могут привести к значительному прогрессу в глобальных исследованиях и разработках AGI. Это сотрудничество обусловлено несколькими убедительными факторами: взаимодополняющие технологические сильные стороны, общие региональные проблемы и объединенные исследовательские возможности.

Во-первых, развитая промышленная база Японии, известная своим точным машиностроением и робототехникой, дополняет динамичный технологический сектор Кореи, особенно в области полупроводников и цифровой инфраструктуры. Эта технологическая синергия создает прочную основу для развития AGI.

Во-вторых, обе страны сталкиваются со схожими общественными проблемами, включая быстрое старение населения, требующее инновационных решений в области здравоохранения, экологические проблемы, требующие сложных стратегий мониторинга и смягчения последствий, проблемы энергетической безопасности, требующие интеллектуальных сетевых решений и эффективного управления ресурсами в быстро меняющемся глобальном ландшафте.

Наконец, исследовательские экосистемы обеих стран предлагают взаимодополняющие преимущества. Сильные стороны Японии в фундаментальных исследованиях и долгосрочных научных проектах. Гибкость Кореи в коммерциализации технологий и быстром внедрении. Объединенная исследовательская инфраструктура, способная конкурировать в глобальном масштабе.

II. Анализ текущего состояния

1. Текущее состояние политики Республики Корея в области ИИ и международного сотрудничества

1) Стратегия Республики Корея в области ИИ

Стратегия Республики Корея в области искусственного интеллекта делится на две основные оси: создание правовой и институциональной основы и реализация конкретных политик развития ИИ.

Во-первых, что касается правовой и институциональной основы, то «Специальный закон о развитии национальных стратегических технологий», принятый в сентябре 2023 года, создал правовую основу для систематического развития национальных стратегических технологий, включая ИИ. Этот закон охватывает комплексное содержание, включая отбор и управление национальными стратегическими технологиями, разработку основных планов, назначение институтов поддержки политики, стратегические исследовательские проекты и специализированные исследовательские институты, продвижение смелых НИОКР и создание региональных центров технологических инноваций. Кроме того, в сентябре 2023 года была опубликована «Хартия цифровых прав», определяющая основное направление развития норм цифрового порядка в эпоху ИИ. Она структурирована вокруг пяти основных принципов: гарантия свободы и прав в цифровой среде, обеспечение справедливого доступа и равных возможностей, создание безопасного и надежного цифрового общества, содействие цифровым инновациям, основанным на автономии и творчестве, и повышение благосостояния человека.

Что касается конкретных политик развития ИИ, то репрезентативными примерами являются «План повышения конкурентоспособности сверхбольших ИИ» и «Национальный план внедрения ИИ». План повышения конкурентоспособности сверхбольших ИИ фокусируется на расширении инфраструктуры, включая создание корейских текстовых данных, поддержку разработки основного аппаратного и программного обеспечения, а также продвижение новых НИОКР. В частности, он реализует «Пять флагманских проектов сверхбольших ИИ» для разработки прикладных сервисов сверхбольших ИИ в пяти областях: право, медицина, психологическое консультирование, культура и искусство, а также научные исследования.

Национальный план внедрения ИИ рассматривает четыре аспекта: общественное благосостояние, конкурентоспособность промышленности, государственные системы и повседневная жизнь. В части общественного благосостояния он направлен на повышение качества жизни граждан посредством социальной поддержки уязвимых групп населения, ИИ для медицинской помощи и платформ по уходу за детьми. В части конкурентоспособности промышленности он поддерживает повышение эффективности работы экспертов и общее внедрение ИИ в промышленности посредством флагманских проектов сверхбольших ИИ. Для государственных систем он повышает эффективность управления в таких областях, как реагирование на стихийные бедствия, управление качеством воды и автоматизация статистической классификации. В части повседневной жизни он способствует повышению грамотности в области ИИ и стандартизации ИИ для всех граждан.

В качестве продолжения этих усилий, принятие Базового закона об ИИ и создание Исследовательского института безопасности ИИ к концу 2024 года свидетельствуют о дальнейшем укреплении институциональной основы для развития ИИ.

2) Стратегия Республики Корея в области международного сотрудничества в сфере ИИ

Международное сотрудничество Республики Корея в области ИИ в основном сосредоточено на двустороннем сотрудничестве с единомышленниками, включая США и ЕС, а также на обеспечении лидерства и влияния на новых форумах по развивающимся технологиям.

В области ИИ Республика Корея продемонстрировала свою приверженность установлению глобального регуляторного лидерства для безопасного и инклюзивного развития ИИ, приняв Глобальный саммит по безопасности ИИ в мае 2024 года. Кроме того, в сентябре 2024 года Республика Корея запустила Глобальную лабораторию передовых исследований ИИ с ведущими исследователями из Кореи и США, начав конкретное сотрудничество между двумя странами. Этот проект объединяет ведущих ученых и исследователей из обеих стран для проведения глобальных исследований и разработок в области ИИ в областях фундаментального ИИ, надежного ИИ и ИИ в здравоохранении с целью достижения мировых и первых в мире исследовательских результатов.

2. Текущее состояние политики Японии в области ИИ и международного сотрудничества

1) Стратегия Японии в области искусственного интеллекта

Правительство Японии объявило свою «Стратегию ИИ» в 2019 году с целью реализации Общества 5.0. Это расширило «Стратегию развития технологий ИИ», объявленную в 2017 году, и превратилось в комплексную стратегию, охватывающую таланты, промышленность, общество и управление за пределами технологической сферы. Эта стратегия представляет стратегические цели по четырем направлениям — таланты, промышленность, развитие технологий и международное сотрудничество — на основе трех принципов: достоинство, разнообразие и инклюзивность, а также устойчивость.

Рассматривая основное содержание стратегии, в части талантов она направлена на развитие человеческих ресурсов, подходящих для эпохи ИИ, и привлечение мировых талантов. Она фокусируется на практическом промышленном применении ИИ и обеспечении глобального лидерства. Она также направлена на создание технологических систем для реализации устойчивого общества и ускорения достижения ЦРТ посредством создания международных исследовательских, образовательных и социальных инфраструктурных сетей под руководством Японии.

Для достижения этих целей были определены задачи по двум направлениям: «поле создания будущей основы», включая образование и исследования, и «поле создания промышленной и социальной основы», включая продвижение использования ИИ в обществе, промышленности и государственном секторе, а также создание инфраструктуры данных. Впоследствии, в рамках «Стратегии ИИ 2021» и «Стратегии ИИ 2022», были представлены последующие меры в ответ на возникающие проблемы и технологические разработки. Примечательно, что в «Стратегии ИИ 2022» было добавлено создание инфраструктуры технологий реагирования на кризисы, связанные с бедствиями и пандемиями, на основе ИИ для укрепления национальной устойчивости после COVID-19.

Кроме того, Япония представила семь принципов в «Социальных принципах ИИ» в 2019 году. Они включают человекоцентричность, образование и грамотность, защиту конфиденциальности, безопасность, справедливую конкуренцию, справедливость/прозрачность и инновации. Эти принципы направлены на содействие ответственности и участию всех граждан, живущих в обществе ИИ.

2) Стратегия Японии в области международного сотрудничества в сфере ИИ

Международное сотрудничество Японии в области ИИ в основном сосредоточено на тесном сотрудничестве с США. Среди заметных примеров — запуск программы исследований ИИ стоимостью 110 миллионов долларов между Вашингтонским университетом, Университетом Цукубы, Университетом Карнеги — Меллона и Университетом Кэйо, при поддержке таких глобальных компаний, как NVIDIA, Arm, Amazon и Microsoft.

В области этики ИИ обе страны договорились взаимно поддерживать создание исследовательских институтов по безопасности ИИ и укреплять сотрудничество в области стандартов, методов и оценок безопасности ИИ. В частности, они договорились сотрудничать в области сертификации и маркировки официального правительственного контента, а также в разработке связанных технологий и стандартов для снижения рисков и ущерба от контента, сгенерированного ИИ.

На уровне исследовательских институтов осуществляется различное сотрудничество, включая сотрудничество в области ИИ и квантовых технологий между Национальным институтом передовой промышленной науки и технологий Японии (AIST) и NVIDIA, соглашения о проектах в области высокопроизводительных вычислений и ИИ между Министерством энергетики США и Министерством образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT), а также подписание меморандума о взаимопонимании по научному сотрудничеству в области ИИ между Аргоннской национальной лабораторией и RIKEN.

3. Текущее состояние AGI для науки и науки для AGI

Текущий ландшафт применения AGI в научных исследованиях выявляет как значительный прогресс, так и существенные возможности для развития. В этом разделе анализируется текущее состояние возможностей AGI и их влияние на методологии научных исследований.

9 способов, которыми GoogleИИ продвигает наукуследующие (Google 2024):

1. Решение 50-летней «великой задачи» прогнозирования структуры белка

2. Отображение человеческого мозга с беспрецедентной детализацией для поддержки исследований в области здравоохранения

3. Спасение жизней благодаря точному прогнозированию наводнений

4. Более раннее обнаружение лесных пожаров, чтобы помочь пожарным быстрее их потушить

5. Более быстрое и точное прогнозирование погоды

6. Продвижение границ математических рассуждений

7. Использование квантовых вычислений для точного прогнозирования химической реакционной способности и кинетики

8. Ускорение материаловедения и потенциал для создания более устойчивых солнечных элементов, аккумуляторов и сверхпроводников

9. Значительный шаг к термоядерному синтезу и обильной чистой энергии

Наиболее многообещающие области вИИ для наукиследующие (Wang et al. 2023):

1. Прогнозирование погоды,

2. Оптимизация проектирования аккумуляторов

3. Магнитное управление термоядерными реакторами

4. Планирование пути химического синтеза

5. Нейронные решатели дифференциальных уравнений

6. Планирование размещения гидроэлектростанций

7. Генерация синтетических электронных медицинских карт

8. Отбор редких событий в столкновениях частиц

9. Языковое моделирование для биомедицинских последовательностей

10. Высокопроизводительный виртуальный скрининг

11. Навигация в пространстве гипотез

12. Сверхразрешающая 3D-визуализация живых клеток

13. Символьная регрессия

Согласно Wang et al. (2023), ИИ незаменим в большинстве научных исследований, включая оптимизацию параметров и функций, автоматизацию процедур сбора, визуализации и обработки данных, исследование обширных пространств гипотез для формирования теорий, а также генерацию гипотез и оценку их неопределенности для предложения релевантных экспериментов в различных областях.

[Рисунок 1] Изучение значимых представлений научных данных

Источник: (Wang et al. 2023).

Параллельно предпринимаются усилия в различных фундаментальных научных дисциплинах для преодоления присущих ИИ ограничений, включая объяснимость и повышение производительности моделей. Подобно тому, как глубокое обучение было основано на принципах работы нейронов, продолжаются различные исследовательские инициативы:

1. Разработка новых архитектур ИИ на основе комплексных исследований в области нейронаук и наук о жизни,

2. Создание более точных, эффективных, стабильных и объяснимых моделей, основанных на различных физических, математических и статистических теориях,

3. Расширение областей применения ИИ посредством интеграции с передовыми инженерными исследованиями, такими как повышение возможностей человекоподобных роботов на базе ИИ.

Критически важным моментом является то, что Соединенные Штаты и Китай сохраняют значительное лидерство как в области ОИИ для науки, так и в области науки для ОИИ по сравнению с другими странами мира. Это указывает на то, что существующий существенный разрыв в возможностях ИИ и научных исследованиях между ведущими странами (например, США, Китай) и другими будет продолжать увеличиваться.

Это растущее расхождение, вероятно, приведет к разрыву в инновациях, что впоследствии может привести к всестороннему расхождению в национальной конкурентоспособности по многим направлениям, включая экономический рост и процветание, социальное развитие и безопасность.

III. Общие проблемы

1. Человеческий капитал

Как Южная Корея, так и Япония сталкиваются со значительными трудностями в подготовке талантов в области ИИ и передовых научных областей из-за серьезных демографических проблем: снижение рождаемости, старение населения, низкий уровень поступления в STEM-области и недостаточное количество докторов и постдоков. Южная Корея и Япония не только испытывают трудности с привлечением талантов из-за менее конкурентоспособной оплаты труда и условий по сравнению с мировыми технологическими гигантами и ведущими странами в области ИИ, такими как США и Китай, но и сталкиваются со значительным «утечкой мозгов».

Подготовка и удержание высококвалифицированных кадров имеет решающее значение как для ОИИ, так и для научных исследований. Однако обе страны, Южная Корея и Япония, сталкиваются с трудностями в развитии и привлечении талантов не только в каждой из этих областей, но и сталкиваются с еще большими трудностями в развитии и обеспечении талантами в конвергентных областях, где эти две области пересекаются.

2. Данные

Критически важным компонентом ОИИ является обеспечение высококачественными исходными данными. В то время как Корея и Япония сохраняют сильную конкурентоспособность в области передового производства и научных исследований, они по-прежнему сталкиваются с относительными недостатками как в количестве, так и в качестве сложных научных наборов данных по сравнению с передовыми странами и фирмами.

Поскольку будущий ОИИ развивается в сторону мультимодального интеллекта, основанного на разнообразных формах данных, разнообразие, объем и сложность данных становятся все более важными. Однако обе страны сталкиваются с трудностями в преодолении своего невыгодного положения из-за присущих им ограничений, таких как численность населения. В этом контексте возникает несколько критических проблем: устранение быстро приближающегося дефицита исходных данных, управление производством и администрированием синтетических данных, а также потенциальное восполнение дефицита данных посредством двустороннего сотрудничества.

3. Инфраструктура и финансирование

Обучение больших языковых моделей и проведение передовых научных исследований требуют не только исключительного человеческого капитала и высококачественных данных, но и современной инфраструктуры, подкрепленной значительными финансовыми инвестициями.

Центры обработки данных ИИ, требующие большого количества ИИ-чипов стоимостью более 30 000 долларов США каждый, являются основой для обучения ИИ, наряду с различными критически важными аппаратными компонентами, включая энергетическую инфраструктуру. Аналогично, передовые научные исследования требуют высокопроизводительного экспериментального оборудования и крупномасштабных объектов фундаментальных исследований, требующих значительных капиталовложений.

Следовательно, большая часть передовых исследований в области искусственного интеллекта сосредоточена вокруг нескольких крупных технологических компаний, способных удовлетворить такие огромные потребности в ресурсах. В фундаментальных научных исследованиях разрыв между престижными университетами и другими учреждениями продолжает экспоненциально расти. В то время как США и Китай осуществляют значительные государственные и корпоративные инвестиции для обеспечения конкурентоспособности в области искусственного интеллекта, разумно утверждать, что ни одна другая страна не обладает возможностями для достижения значительной экономии за счет масштаба в научных исследованиях и инвестициях в искусственный интеллект, ни на корпоративном, ни на национальном уровне.

4. Фрагментация международного управления

Наряду с проблемами в области талантов, данных, инфраструктуры и финансирования, самой значительной проблемой в текущем международном сотрудничестве в области ИИ является фрагментация глобальной экосистемы ИИ и науки из-за стратегической конкуренции между США и Китаем.

Вся экосистема ИИ и научных исследований требует значительно более строгого соблюдения мер безопасности на всех этапах — от совместных исследований и обмена ресурсами до обмена талантами, передачи технологий и коммерциализации — по сравнению с предыдущими периодами. Кроме того, такие механизмы, как экспортный контроль США и проверка исходящих инвестиций, не только снизили темпы обмена в области ИИ и научных исследований между США и Китаем, но и существенно повлияли на международное сотрудничество между крупными странами со средним уровнем влияния.

Хотя эта всеобъемлющая секьюритизация ИИ и научных исследований может считаться неизбежной в целях национальной безопасности, она повсеместно снижает эффективность глобальных совместных исследований и продуктивность исследований. Более того, это создает ненормальную и искаженную среду для большинства стран, которые должны дополнять свою внутреннюю инновационную экосистему посредством международного сотрудничества, за исключением нескольких сверхдержав. Хотя соглашение между США и Китаем в области науки и техники было продлено в ограниченных областях в декабре 2024 года, деглобализация в наиболее критических секторах ИИ, вероятно, еще больше усложнит сложный ландшафт международного научно-технического сотрудничества (Gilbert and Mallapaty 2024).

IV. Предметы сотрудничества

1. Согласование долгосрочного видения ОИИ

Укрепление многоуровневой согласованности политики между двумя странами должно стать первым приоритетом для эффективного продвижения сотрудничества в области ОИИ для науки и науки для ОИИ между Кореей и Японией с долгосрочной перспективой до 2050 года.

Корея представила «Инновации в науке и технологиях 2045», а Япония — «Общество 5.0» в качестве национальных долгосрочных видений. Существует необходимость совместно изучить возможности сотрудничества для достижения желаемого будущего, которое обе страны стремятся реализовать посредством этих долгосрочных видений. Например, поскольку видения обеих стран представляют четкие цели в таких областях, как старение населения, загрязнение окружающей среды, изменение климата, борьба с болезнями, стихийные бедствия и цифровая трансформация, существует серьезная необходимость изучить сотрудничество Кореи и Японии в области ИИ для науки как методологию достижения этих целей.

После завершения изучения совместных пунктов на высшем уровне необходимо разработать и институционализировать конкретные планы действий, дорожные карты и флагманские проекты на различных уровнях, включая министерства, ведомства, научно-исследовательские институты, компании и университеты. Кроме того, бюджет, необходимый для этого долгосрочного сотрудничества, должен быть разработан гибким и устойчивым образом.

Наконец, долгосрочное видение сотрудничества в области ОИИ для науки и науки для ОИИ между двумя странами должно активно доводиться до сведения и находить отклик у гражданского общества в обеих странах. В настоящее время граждане обеих стран разделяют общие опасения по поводу социального воздействия чрезмерного технологического развития, и международное сотрудничество в передовых областях технологий должно более прозрачно доносить свою необходимость, легитимность и безопасность до граждан страны-партнера.

1. Согласование видения: Разработка совместных политических рамок, общие дорожные карты исследований, скоординированные инвестиционные стратегии, регулярные диалоги на высоком уровне, гармонизация регулирования, общие системы соответствия, совместные механизмы прогнозирования, совместный комитет по исследованиям

2. Гражданское общество: Образовательные программы, оценка воздействия на общество, инициативы по обеспечению прозрачности, программы культурного обмена

2. Трансгенерационный проект ОИИ для науки, наука для ОИИ

Одной из наиболее репрезентативных задач для продвижения долгосрочного сотрудничества в области ОИИ для науки и науки для ОИИ между Кореей и Японией является разработка трансгенерационного проекта между двумя странами. Этот проект выходит за рамки простого предоставления исследовательского финансирования на значительно более длительные периоды. Он поддерживает полноцикловое сотрудничество (планирование, проектирование, реализация) основных исследовательских групп между двумя странами, а также совместную коммерциализацию ключевых результатов исследований и совместную подготовку основных кадров.

Кроме того, в долгосрочной перспективе нам необходимо определить темы исследований «великих вызовов», которые являются гиперрискованными для частного сектора. Вместо того чтобы поддерживать исследования с высокой вероятностью успеха, которые незначительно улучшают мир, обе страны должны поддерживать прорывные, революционные исследования, которые могут изменить мир с более высокой вероятностью неудачи.

В настоящее время, за редким исключением, в университетах Кореи и Японии существуют обязательные пенсионные возрасты, и исследовательские достижения, накопленные за длительные периоды старшими исследователями, часто теряются или утекают вовне без надлежащей передачи. Для улучшения этой системы мы должны поддерживать деятельность выдающихся ученых после выхода на пенсию и способствовать трансгенерационному сотрудничеству между двумя странами, сопоставляя их с новыми молодыми талантами, которые унаследуют их опыт.

1. Трансгуманоидные интеллектуальные системы: Преодоление как интеллектуальных, так и физических ограничений человека, интеграция передового ИИ с роботизированными возможностями, улучшение возможностей взаимодействия человека и машины

2. Инфраструктура нового поколения, высокопроизводительная и экологически чистая: Сверхвысокие скорости обработки, системы сверхнизкого энергопотребления, инфраструктура со сверхнизким уровнем выбросов углерода

3. Передовая модель ИИ (после трансформера) для продления жизни: Модель ОИИ с выдающейся производительностью, без сложного риска и с меньшей зависимостью от данных для решения великих задач, таких как продление жизни

3. ОИИ для пост-ЦУР

Наконец, Корея и Япония должны совместно разрабатывать проекты по достижению пост-ЦУР с использованием ОИИ после завершения текущих ЦУР в 2030 году. Недавние исследования, измеряющие влияние ИИ на устойчивое развитие, показали очень положительные эффекты во всех областях, кроме гендерного равенства и международного сотрудничества. Однако, если мы не сможем устранить различные текущие ограничения и зависимости, появление ОИИ с гораздо более мощными возможностями, чем нынешние, может иметь более негативные последствия для наших будущих целей устойчивого развития.

[Рисунок 2] Влияние ИИ на ЦУР

Источник: (Vinuesa et al. 2020).

Поэтому корейско-японское сотрудничество должно быть спланировано таким образом, чтобы компенсировать различные побочные эффекты, возникшие в существующей области ИИ для ЦУР, и прогнозировать и решать проблемы, которые, вероятно, возникнут в будущую эпоху ОИИ для ЦУР. В этом процессе проблемы, которые необходимо решить с помощью ОИИ, должны быть разделены на глобальные и региональные вызовы.

1. ОИИ для следующих великих вызовов: Разработка решений для прогнозирования и предотвращения возникновения глобальных вызовов, таких как пандемии, изменение климата, утрата биоразнообразия и стихийные бедствия, а также неравенства в области ИИ.

2. AGI для решения региональных проблем нового поколения: Разработка решений для устранения социально-экономической поляризации между классами и регионами в сфере социальных услуг (таких как здравоохранение, образование и мобильность), вызванной старением населения и низкой рождаемостью. ■

Список литературы

Гилберт, Наташа и Смрити Маллапати. 2024. «США и Китай подписали новый научный пакт — но с серьезными ограничениями».Nature.

Google. 2024. “9 Ways AI Is Advancing Science.” Google Blog, November 18. https://blog.google/technology/ai/google-ai-big-scientific-breakthroughs-2024/.

Google DeepMind. n.d. “Our Mission: Build AI Responsibly to Benefit Humanity.” DeepMind. https://deepmind.google/about/.

Mitchell, Melanie. 2024. “Debates on the Nature of Artificial General Intelligence.” Science 383(6689): eado7069.

Винуэса, Рикардо и др. 2020. «Роль искусственного интеллекта в достижении целей устойчивого развития».Nature Communications 11(1): 233.

Wang, Hanchen, et al. 2023. “Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence.” Nature 620(7972): 47-60.

■ Seoin Baek является доцентом Университета Ханьян ERICA.

■ Набор текста Chaerin Kim, младший научный сотрудник

    По вопросам: 02 2277 1683 (доб. 208) | crkim@eai.or.kr