©NetworksofExcellence
Tijekom sastanka održana je sadržajna rasprava o posebnim područjima europske snage u istraživanju umjetne inteligencije i robotike te o mjerama potrebnima kako bi se osiguralo da Europa ima važnu ulogu u sljedećem valu (generativne) umjetne inteligencije.
Europska komisija organizirala je radionicu za razmjenu mišljenja s europskom zajednicom za umjetnu inteligenciju o ključnim temama povezanima s umjetnom inteligencijom. Pruža jedinstvenu priliku da se od najboljih stručnjaka dobije izravan doprinos u pogledu strategija i vizija o tome gdje se treba kretati u području istraživanja i inovacija u području umjetne inteligencije i robotike, kao i o tome gdje ulagati. NoE je ključan element strategije za umjetnu inteligenciju i okuplja najbolje istraživače u Europi koji rade na problematičnim problemima povezanima s umjetnom inteligencijom. Šest mreža izvrsnosti u području umjetne inteligencije EU- a – AI4Media, ELISE, ELSA, euROBIN, HUMANE-AI-Net i TAILOR pružaju okvir za unapređenje istraživanja i razvoja u području umjetne inteligencije u Europi te njihovo pretvaranje u stvarni učinak u različitim područjima.
Ta će se zajednica dodatno obogatiti trima novim mrežama i svjetionicima umjetne inteligencije; Elias (održiva umjetna inteligencija), dAIedge (UI kod kuće) i Enfield (zelena, prilagodljiva, pouzdana i sigurna umjetna inteligencija); koji će početi s radom u jesen 2023. Snažno ohrabruje Europska komisija, mreže su usko povezane s [notranslate]AI, Data and Robotics Association (ADRA),[/notranslate] privatnom stranom javno-privatnog partnerstva koje ima ključnu ulogu u prenošenju znanja iz europske istraživačke zajednice u industriju.
Europska komisija pozvala je mreže izvrsnosti da pridonesu utvrđivanju postojećih europskih prednosti u području umjetne inteligencije i blisko povezanim područjima, da pridonesu mapiranju europskog istraživačkog okruženja u području umjetne inteligencije te da utvrde nedostatke i izazove. Sa stajališta Komisije radionica je poslužila kao vrijedna prilika za:
uvaže uspjehe mreža u istraživanju, obrazovanju i prevođenju, uz predanost povećanju prepoznatljivosti tog rada na međunarodnoj razini;
raspravlja o otvorenom savjetovanju o Strateškom programu za istraživanje, inovacije i uvođenje ARS-a (SRIDA) i o povezanosti sa zajedničkim strateškim istraživačkim programom mreža;
П predstaviti platformu za umjetnu inteligenciju na zahtjev kao centralizirani resurs za razmjenu i iskorištavanje novih rezultata te ponovnu uporabu postojećih rezultata istraživanja u području umjetne inteligencije kako bi se promicao napredak znanosti prema inovacijama. Cilj je postati referentna platforma zajednice za umjetnu inteligenciju u Europi, koja će služiti potrebama svih dionika u području umjetne inteligencije.
Predstavnici NoE-ova sudionicima Glavne uprave za komunikacijske mreže, sadržaje i tehnologije pružili su vrijedne informacije i uvide, pri čemu su iskoristili svoj zajednički rad na Zajedničkom strateškom programu istraživanja (SRA). Konkretno, radionica je pružila brojne zanimljive spoznaje o budućim trendovima istraživanja, kao i doprinose srednjoročnoj i dugoročnoj viziji koja bi trebala usmjeravati inicijative koje EU priprema za sljedeći krug programa financiranja.
Osim toga, raznovrsne perspektive i stručno znanje NoE-ova pokazali su se kao čvrst temelj za promišljanje o potrebama industrije i inovacijske zajednice. Radionica je održana u trenutačnom kontekstu tekućih rasprava o velikim modelima umjetne inteligencije.
Rasprave su obuhvaćale niz tema, kao što su kvaliteta i dostupnost podataka, društveni aspekti i društveni učinak umjetne inteligencije, uključujući demokratske vrijednosti, nove interaktivne primjene robotike, usporedbu globalnog položaja Europe i mladih talenata. Poseban naglasak stavljen je na sljedeće dvije točke:
Veliki jezični modeli: LLM-ovi su u prvom planu jer su ti sustavi sada dostupni široj javnosti. Osim tih javnih modela postoje i drugi, na primjer u medicinskom snimanju ili radiologiji. Održana je znatna rasprava o potrebi za otvorenim europskim multimodalnim generativnim modelom koji je zajednički razvijen u dvije ili tri godine i usklađen sa zajedničkim europskim vrijednostima i, što je najvažnije, europskim propisima. To bi se temeljilo na transparentnosti podataka o osposobljavanju, pouzdanim informacijama, zaštiti prava stvaratelja te zaštiti od pristranosti, lažnog ili besmislenog sadržaja uz jasnu razliku između sadržaja koji su izradili ljudi i strojno generirani sadržaji.
Kao kratkoročnu mjeru mreže su predložile ideju pokretanja europskog izazova u području umjetne inteligencije koji će odabranim timovima pružiti zajedničke kapacitete i ciljanu potporu, uključujući računalnu snagu. Skupina istraživača iz NoE-a obvezala se da će se u sljedećih nekoliko tjedana okupiti kako bi oblikovala koncept takve inicijative i predstavila ga Europskoj komisiji.
Pristup računalstvu visokih performansi (HPC): Jasno je prepoznato da standardna infrastruktura HPC-a nije osmišljena za osposobljavanje velikih modela umjetne inteligencije i da postoji potreba za računalnom infrastrukturom koja može prilagoditi i/ili zadovoljiti potrebe istraživanja u području umjetne inteligencije, kao što su pristup odgovarajućoj arhitekturi (GPU), dostatna pohrana za velike količine podataka za učenje i pristup za mali razvoj.
