Штучний інтелект у Канаді: шлях до незалежності чи нова залежність від американського бізнесу?
Nathan Sanders — науковець даних при Центрі Беркмана Клайна в Гарварді. Bruce Schneier — викладач у Гарвардській школі Кеннеді та у Munk School в Торонто. Вони співавтори книги “Перепрошивка демократії: як штучний інтелект трансформує політику, уряд і громадянство”.
Виклики штучного інтелекту для Канади
Канада зараз стоїть перед важливим вибором щодо майбутнього штучного інтелекту (ШІ). Адміністрація прем’єра Карні інвестує 2 мільярди доларів США у стратегічний план Sovereign AI Compute Strategy на найближчі п’ять років. Проте залишається відкритим питання: чи залишаться вигоди від цієї «суверенної» ШІ всередині країни, чи це буде просто транзит для капіталу американських технологічних гігантів?
Ініціативи з боку OpenAI, розробників ChatGPT, не залишають сумнівів у серйозності конкуренції. Компанія просуває програму «OpenAI для країн» і активно веде переговори з урядом Канади, зокрема з міністром з питань штучного інтелекту Еваном Соломоном.
Скандали і прозорість: справжнє лице OpenAI
Незважаючи на імідж відкритості, OpenAI приховувала важливу інформацію. Відомо про випадок із стрільцем з Тумблер Ридж у Британській Колумбії: компанія помітила його тривожні діалоги в ChatGPT, які містили обговорення насильства з використанням зброї. Працівники намагалися попередити правоохоронців, але їм відмовили.
Навіть після трагедії офіційний представник OpenAI не повідомив про інцидент провінційний уряд. Про інцидент громадськість дізналася лише завдяки розслідуванню Wall Street Journal. Це свідчить про те, що керівництво компанії не ставило публічні інтереси на перше місце.
Американський вплив і загрози суверенітету
OpenAI позиціонує свою програму «OpenAI для країн» як «координацію з урядом США». Але ця ініціатива — лишень одна з багатьох, запропонованих прибутковими американськими компаніями. Всі вони підпадають під юрисдикцію США, їхні інтереси часто збігаються з політикою і впливом Білого дому. Переїзд дата-центрів до Канади не змінить цієї залежності.
Сьогоднішній світовий порядок робить очевидним, що Канада не повинна покладатися на американські технологічні корпорації у питаннях критично важливої інфраструктури, зокрема у сфері штучного інтелекту та хмарних обчислень.
А що з канадськими компаніями?
Так, у Канаді є приватні фірми, що працюють у сфері ШІ — проте їхні бізнес-цілі далеко не завжди збігаються із загальними інтересами країни. Тож єдиною варіацією справжньої свободи є розробка і підтримка повністю публічної, державної ШІ-інфраструктури.
Уявлення про публічний ШІ: користь для суспільства
Спробуйте уявити, якби ШІ впроваджували в сфери буденного життя, оптимізуючи його якість:
- Медицина: автоматичний аналіз рентгенівських знімків, раннє виявлення ракових захворювань, допомога лікарям у веденні документації.
- Освіта: персоналізовані навчальні програми, адаптовані до навчальних планів провінцій.
- Ринок праці: автоматичне зіставлення вакансій із даними про ринок і державними програмами підтримки.
- Інфраструктура: оптимізація громадського транспорту, енергетичних мереж та міського зонування.
Навіть судові процеси й корпоративні рішення могли б прискоритись за допомогою ефективного, доступного кожному штучного інтелекту.
Приклад Швейцарії: як це може працювати
Швейцарія вже зробила крок у цьому напрямку. Завдяки державному фінансуванню, консорціум наукових установ — ETH Zurich, EPFL і Swiss National Supercomputing Centre — випустили Apertus, найпотужнішу публічну модель штучного інтелекту у вересні минулого року.
Ця модель працює, використовуючи:
- Екологічно чисту гідроенергію;
- Існуючу інфраструктуру наукових обчислень;
- Відсутність використання нелегально скопійованих авторських матеріалів та експлуатації дешевої праці з країн Глобального Півдня.
Хоча Apertus трохи поступається за продуктивністю провідним корпоративним рішенням, вона є більш ніж достатньою для більшості застосувань і — що важливо — безкоштовною для вільного використання і розвитку.
Економічна ефективність «публічного» ШІ
Замість складних і дорогих проєктів на кшталт «суперінтелекту», що витрачають мільярди, Apertus розроблений зі ставкою на практичність і масштабованість. Його тренування здійснювалися на 70 мільярдів параметрів — у кілька десятків разів менше від величезних моделей Big Tech — при значно нижчих витратах. Це свідчить про можливість створення ефективного і доступного ШІ без надмірних інвестицій.
Вже сьогодні на основі Apertus формується екосистема з безкоштовних чат-ботів, платформ для розробки з дотриманням етичних та правових норм, а також розширена жива інфраструктура у кількох країнах світу.
Громадський контроль і прозорість у розробці штучного інтелекту
Публічні ШІ-моделі відкривають шлях до справжнього суспільного контролю, який міг би відповісти на найнагальніші питання:
- Як працювати з авторськими правами на навчальні дані?
- Як виявляти та мінімізувати упередження у системах?
- Як розподіляти доступ, якщо попит перевищує можливості?
- Які правила застосування ШІ у чутливих галузях, наприклад, у правосудді або медицині?
Події навколо стрільби в Тумблер Ридж яскраво ілюструють, наскільки важливо, щоб подібні рішення приймались публічно і під демократичним наглядом, а не залишалися прихованими всередині приватних компаній.
Канадські перспективи: що вже зроблено і що варто змінити
У Канаді вже діють провідні наукові школи ШІ: Vector Institute, Mila, CIFAR — організації, що ще у ранніх етапах розвитку глибинного навчання заклали ґрунт для революції у цій галузі. Крім того, уряд інвестує 2 мільярди доларів у Sovereign AI Compute Strategy.
Однак пріоритетом має стати не залучення приватних інвестицій, а розвиток відкритих публічних моделей ШІ, які створюють, контролюють і підтримують державні та академічні інституції задля максимального блага громадян.
