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A luglio, la presidente del MIT Sally Kornbluth e il prevosto Cynthia Barnhart hanno lanciato un appello a presentare documenti per “articolare tabelle di marcia efficaci, raccomandazioni politiche e inviti all’azione nell’ampio dominio dell’intelligenza artificiale generativa”.
Nel corso del mese successivo, hanno ricevuto un afflusso di risposte da ogni scuola del MIT che proponeva di esplorare le potenziali applicazioni e l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa in aree che vanno dal clima e dall’ambiente all’istruzione, all’assistenza sanitaria, alla compagnia, alla musica e alla letteratura.
Attualmente sono state selezionate 27 proposte per ricevere finanziamenti esplorativi. Coautorate da team interdisciplinari di docenti e ricercatori affiliati a tutte e cinque le scuole dell’Istituto e al MIT Schwarzman College of Computing, le proposte rappresentano un’ampia gamma di prospettive per esplorare il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa, in direzioni sia positive che negative per società.
“Nell’ultimo anno, l’intelligenza artificiale generativa ha catturato l’immaginazione del pubblico e sollevato innumerevoli domande su come questa tecnologia in rapido progresso influenzerà il nostro mondo”, afferma Kornbluth. “Quest’estate, per aiutare a far luce su queste domande, abbiamo offerto alla nostra facoltà borse di studio per gli “articoli di impatto” più promettenti – fondamentalmente, proposte per portare avanti una ricerca intensiva su alcuni aspetti di come l’IA generativa modellerà la vita e il lavoro delle persone. Sono entusiasta di riferire che abbiamo ricevuto 75 proposte in breve tempo, in un vasto spettro di campi e molto spesso da team interdisciplinari. Con le sovvenzioni iniziali ora assegnate, non vedo l’ora di vedere come i nostri docenti espanderanno la nostra comprensione e metteranno in luce i potenziali impatti dell’IA generativa”.
Ciascun gruppo di ricerca selezionato riceverà tra $ 50.000 e $ 70.000 per creare documenti di impatto di 10 pagine che saranno consegnati entro il 15 dicembre. Tali documenti saranno ampiamente condivisi tramite un luogo di pubblicazione gestito e ospitato dalla MIT Press e dalle biblioteche del MIT.
I documenti sono stati esaminati da un comitato di 19 docenti in rappresentanza di una dozzina di dipartimenti. Riflettendo l’impatto ad ampio raggio dell’intelligenza artificiale generativa oltre la sfera tecnologica, 11 delle proposte selezionate hanno almeno un autore della Scuola di scienze umane, artistiche e sociali. Tutte le proposte sono state inizialmente esaminate da tre membri del comitato, con i professori Caspar Hare, Dan Huttenlocher, Asu Ozdaglar e Ron Rivest che hanno formulato le raccomandazioni finali.
“È stato emozionante vedere la risposta ampia e diversificata generata dalla richiesta di documenti”, afferma Ozdaglar, che è anche vicepreside del MIT Schwarzman College of Computing e capo del dipartimento di ingegneria elettrica e informatica. “I nostri docenti hanno contribuito con alcune idee davvero innovative. Speriamo di sfruttare lo slancio attuale attorno a questo argomento e di supportare la nostra facoltà nel trasformare questi abstract in un impatto accessibile a un vasto pubblico al di fuori del mondo accademico e che possa aiutare a informare la conversazione pubblica in questa importante area”.
La forte risposta ha già stimolato nuove collaborazioni e un ulteriore invito a presentare proposte sarà pubblicato entro la fine del semestre per espandere ulteriormente la portata della ricerca sull’intelligenza artificiale generativa nei campus. Molte delle proposte selezionate fungono da tabelle di marcia per ampi campi di indagine sull’intersezione tra l’intelligenza artificiale generativa e altri campi. In effetti, i membri del comitato hanno definito questi documenti l’inizio di una ricerca molto più approfondita.
“Il nostro obiettivo con questo invito era quello di promuovere un ulteriore entusiasmante lavoro per riflettere sulle implicazioni delle nuove tecnologie di intelligenza artificiale e su come svilupparle e utilizzarle al meglio”, afferma Dan Huttenlocher, preside del MIT Schwarzman College of Computing. “Volevamo anche incoraggiare nuovi percorsi di collaborazione e scambio di informazioni all’interno del MIT”.
Thomas Tull, membro del consiglio consultivo del preside della School of Engineering del MIT ed ex studioso di innovazione presso la School of Engineering, ha contribuito allo sforzo.
“Anche se non c’è dubbio che le implicazioni a lungo termine dell’intelligenza artificiale saranno enormi, poiché è ancora nella sua fase nascente, è stata oggetto di infinite speculazioni e innumerevoli articoli, sia positivi che negativi”, afferma Tull. “In quanto tale, ho ritenuto fortemente opportuno finanziare uno sforzo che coinvolga alcune delle migliori menti del paese per facilitare un discorso pubblico significativo su questo argomento e, idealmente, contribuire a modellare il modo in cui pensiamo e utilizziamo al meglio quella che è probabilmente la più grande innovazione tecnologica nel mondo. la nostra vita”.
I documenti selezionati sono:
- “L’intelligenza artificiale generativa può fornire consulenza finanziaria affidabile?” guidato da Andrew Lo e Jillian Ross;
- “Valutazione dell’efficacia dell’identificazione dell’intelligenza artificiale nella comunicazione uomo-intelligenza artificiale”, guidato da Athulya Aravind e Gabor Brody (Brown University);
- “IA generativa e integrità della ricerca”, guidato da Chris Bourg, Sue Kriegsman, Heather Sardis ed Erin Stalberg;
- “Generative AI and Equitable AI Pathway Education”, guidato da Cynthia Breazeal, Antonio Torralba, Kate Darling, Asu Ozdaglar, George Westerman, Aikaterini Bagiati e Andrew Salazar Gomez;
- “Come etichettare i contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale generativa”, condotto da David Rand e Adam Berinsky;
- “Controllo della provenienza dei dati per modelli linguistici di grandi dimensioni”, condotto da Deb Roy e Alex “Sandy” Pentland;
- “Eloquenza artificiale: stile, citazione e diritto alla propria voce nell’era dell’intelligenza artificiale”, condotto da Joshua Brandon Bennett;
- “Le implicazioni sul clima e sulla sostenibilità dell’intelligenza artificiale generativa”, guidato da Elsa Olivetti, Vivienne Sze, Mohammad Alizadeh, Priya Donti e Anantha Chandrakasan;
- “Dall’automazione all’aumento: ridefinire la progettazione ingegneristica e la produzione nell’era dell’intelligenza artificiale di nuova generazione”, guidato da Faez Ahmed, John Hart, Simon Johnson e Daron Acemoglu;
- “Avanzare l’uguaglianza: sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per combattere il razzismo sistemico”, guidato da Fotini Christia, Catherine D’Ignazio, Munzer Dahleh, Marzyeh Ghassemi, Peko Hosoi e Devavrat Shah;
- “Definizione dell’agenzia per l’era dell’intelligenza artificiale generativa”, guidato da Graham M. Jones e Arvind Satyanarayan;
- “IA generativa e istruzione primaria e secondaria”, guidato da Hal Abelson, Eric Klopfer, Cynthia Breazeal e Justin Reich;
- “Labour Market Matching”, guidato da John Horton e Manish Raghavan;
- “Verso un’intelligenza artificiale generativa robusta, spiegabile end-to-end e apprendibile per tutta la vita con modelli di grandi popolazioni”, guidato da Josh Tenenbaum e Vikash Mansinghka;
- “Implementing Generative AI in US Hospitals”, condotto da Julie Shah, Retsef Levi e Kate Kellogg;
- “Democrazia diretta e intelligenza artificiale generativa”, guidato da Lily Tsai e Alex “Sandy” Pentland;
- “Imparare dalla natura per raggiungere la sostenibilità dei materiali: intelligenza artificiale generativa per una progettazione rigorosa di materiali bio-ispirati”, guidato da Markus Buehler;
- “AI generativa per supportare i giovani nelle esperienze di apprendimento creativo”, guidato da Mitchel Resnick;
- “Implementazione da parte dei datori di lavoro del futuro dell’intelligenza artificiale generativa della disuguaglianza”, guidato da Nathan Wilmers;
- “La calcolatrice tascabile, Google Translate e Chat-GPT: dalle tecnologie dirompenti all’innovazione curriculare”, guidato da Per Urlaub ed Eva Dessein;
- “Closing the Execution Gap in Generative AI for Chemicals and Materials: Freeways or Safeguards”, condotto da Rafael Gomez-Bombarelli, Regina Barzilay, Connor Wilson Coley, Jeffrey Grossman, Tommi Jaakkola, Stefanie Jegelka, Elsa Olivetti, Wojciech Matusik, Mingda Li, e Ju Li;
- “L’intelligenza artificiale generativa nell’era dei ‘fatti’ alternativi”, guidato da Saadia Gabriel, Marzyeh Ghassemi, Jacob Andreas e Asu Ozdaglar;
- “Chi diventiamo quando parliamo con le macchine? Pensando all’intelligenza artificiale generativa e all’intimità artificiale, la nuova intelligenza artificiale”, guidato da Sherry Turkle;
- “Portare le voci dei lavoratori nella progettazione e nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa”, guidato da Thomas A. Kochan, Julie Shah, Ben Armstrong, Meghan Perdue ed Emilio J. Castilla;
- “Sperimentare con Microsoft per comprendere l’effetto sulla produttività di CoPilot sugli sviluppatori di software”, condotto da Tobias Salz e Mert Demirer;
- “AI for Musical Discovery”, guidato da Tod Machover; E
- “Grandi modelli linguistici per la progettazione e la produzione”, condotto da Wojciech Matusik.
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