©NetworksofExcellence
Podczas posiedzenia odbyła się merytoryczna dyskusja na temat konkretnych obszarów o sile europejskiej w badaniach nad sztuczną inteligencją i robotyką oraz działań niezbędnych do zapewnienia, by Europa odgrywała istotną rolę w kolejnej (generacyjnej) sztucznej inteligencji.
Komisja Europejska zorganizowała warsztaty w celu wymiany informacji z europejską społecznością zajmującą się sztuczną inteligencją na kluczowe tematy związane ze sztuczną inteligencją. Jest to niepowtarzalna okazja do uzyskania bezpośredniego wkładu od najlepszych ekspertów na temat strategii i wizji dotyczących tego, gdzie prowadzić badania naukowe i innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki, a także na temat tego, gdzie inwestować. NoE stanowią kluczowy element strategii w zakresie sztucznej inteligencji, skupiający najlepszych naukowców w Europie pracujących nad wyzwaniami związanymi ze sztuczną inteligencją. Sześć unijnych sieci doskonałości w zakresie sztucznej inteligencji – AI4Media, ELISE, ELSA, euROBIN, HUMANE-AI-Net i TAILOR zapewnia ramy dla postępów europejskich badań i rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz ich przełożenia na rzeczywiste oddziaływanie w różnych dziedzinach.
Społeczność ta zostanie dodatkowo wzbogacona o trzy nowe sieci i sztandarowe programy w zakresie sztucznej inteligencji; Elias (zrównoważona sztuczna inteligencja), dAIedge (edge AI) i Enfield (zielona, adaptacyjna, godna zaufania i bezpieczna sztuczna inteligencja); które rozpoczną działalność jesienią 2023 r. Sieci są silnie wspierane przez Komisję Europejską, są ściśle powiązane z [notranslate]AI, Data and Robotics Association (ADRA),[/notranslate], prywatną stroną partnerstwa publiczno-prywatnego, które odgrywa kluczową rolę w przekazywaniu wiedzy z europejskiego środowiska naukowego do przemysłu.
Komisja Europejska zwróciła się do sieci doskonałości o pomoc w określeniu istniejących atutów Europy w dziedzinie sztucznej inteligencji i ściśle powiązanych obszarów, o pomoc w mapowaniu europejskiego środowiska badawczego w dziedzinie sztucznej inteligencji, a także o określenie luk i wyzwań. Z perspektywy Komisji warsztaty stanowiły cenną okazję do:
● uznanie sukcesów sieci w dziedzinie badań, edukacji i tłumaczeń pisemnych oraz zobowiązanie do zwiększenia widoczności tych prac na arenie międzynarodowej;
● omawia otwarte konsultacje w sprawie strategicznego programu badań, innowacji i wdrażania ADRA (SRIDA) oraz powiązania ze wspólnym programem badań strategicznych sieci;
● zaprezentowanie platformy sztucznej inteligencji na żądanie jako scentralizowanego zasobu do dzielenia się nowymi wynikami i ich wykorzystywania oraz ponownego wykorzystywania istniejących wyników badań nad sztuczną inteligencją w celu promowania postępu w nauce w kierunku innowacji. Ma to stać się referencyjną platformą społecznościową dla sztucznej inteligencji w Europie, służącą potrzebom wszystkich zainteresowanych stron zajmujących się sztuczną inteligencją.
Przedstawiciele NoE przekazali uczestnikom z DG CNECT cenne informacje i spostrzeżenia, wykorzystując pracę wykonaną wspólnie w ostatnich miesiącach nad wspólnym programem badań strategicznych (SRA). W szczególności warsztaty dostarczyły wielu interesujących informacji na temat przyszłych tendencji badawczych, a także wkładu w średnio- i długoterminową wizję, która powinna ukierunkować inicjatywy przygotowywane przez UE do kolejnej rundy programów finansowania.
Ponadto różnorodne perspektywy i wiedza fachowa NoE okazały się solidną podstawą do refleksji nad potrzebami przemysłu i społeczności innowacji. Warsztaty odbyły się w obecnym kontekście toczących się dyskusji na temat dużych modeli sztucznej inteligencji.
Dyskusje dotyczyły szeregu tematów, takich jak jakość i dostępność danych, aspekty społeczne i skutki społeczne sztucznej inteligencji, w tym wartości demokratyczne, nowe interaktywne zastosowania robotyki, porównanie pozycji Europy na świecie i młodych talentów. Szczególny nacisk położono na następujące dwie kwestie:
Duże modele językowe (LLM): LLM znajdują się w centrum uwagi, ponieważ systemy te są obecnie dostępne dla szerokiego grona odbiorców. Oprócz tych modeli publicznych istnieją inne modele, na przykład w dziedzinie obrazowania medycznego lub radiologii. Przeprowadzono szeroko zakrojoną dyskusję na temat potrzeby stworzenia europejskiego otwartego modelu generycznego multimodalnego, który został opracowany wspólnie za 2 lub 3 lata i zgodny ze wspólnymi wartościami europejskimi, a przede wszystkim z przepisami europejskimi. Opierałoby się to na przejrzystości danych treningowych, wiarygodnych informacjach, ochronie praw twórców, a także ochronie przed stronniczością, fałszywymi lub pozbawionymi sensu treści, z wyraźnym rozróżnieniem między treściami tworzonymi przez człowieka a treściami tworzonymi maszynowo.
W ramach działań krótkoterminowych sieci zaproponowały pomysł uruchomienia europejskiego wyzwania w zakresie sztucznej inteligencji, który zapewni wybranym zespołom wspólną zdolność i ukierunkowane wsparcie – w tym moc obliczeniową. Grupa naukowców z NoE zobowiązała się do spotkania w ciągu najbliższych kilku tygodni w celu sformułowania koncepcji takiej inicjatywy i przedstawienia jej Komisji Europejskiej.
Dostęp do obliczeń wielkiej skali (HPC): Istnieje wyraźne uznanie, że standardowa infrastruktura HPC nie została zaprojektowana do trenowania dużych modeli sztucznej inteligencji oraz że istnieje zapotrzebowanie na infrastrukturę obliczeniową, która może dostosowywać lub zaspokajać potrzeby badań nad sztuczną inteligencją, takie jak dostęp do odpowiedniej architektury, wystarczające przechowywanie dużych ilości danych treningowych, dostęp do celów rozwoju na małą skalę.
