Кілька попередніх млявих поглядів на майбутнє політики щодо штучного інтелекту: На сьогоднішній день більшість людей у цій галузі зосередилися на моделях - тобто на стороні R&D. Вони імпліцитно припускають, що небезпечною/трансформаційною річчю є сама базова модель, а не те, як вона налаштована, обмежена та інтегрована в реальні системи; Таким чином, модель стає відповідним «об'єктом» регулювання або нагляду. Це може бути правдою, а може й ні, і я радий, що є багато думок у цьому напрямку. Але в рівній мірі цілком імовірно, що все, що в кінцевому підсумку має не менше значення, так це те, що система використовує модель за допомогою будівельних риштувань, інструментів, субагентів та іншого - те, що люди зазвичай називають стороною «розгортання». Ці системи/послуги виглядатимуть дуже по-різному залежно від відповідних користувачів, ринків та секторів. Це може означати кілька різних речей: По-перше, я вважаю, що розгортання має набагато більше значення, ніж зазвичай мається на увазі. Це було певною мірою інтерналізовано під час дебатів про упередження, де стало очевидним, що ви не можете отримати модель для одночасного вирішення всіх упереджень, про які тільки можна подумати, а натомість краща точка втручання – це розгортання, враховуючи місцеві закони та контексти. Модельно-орієнтований погляд іноді заохочує стиль міркування, відірваний від інституційного та предметно-специфічного контексту, де ризики фактично матеріалізуються. По-друге, щоб перемогти Китай або вилікувати хвороби, або отримати високі темпи зростання, марно мати суперпотужну модель, яка просто сидить у вас в підвалі. Насправді вам потрібна технологія, розгорнута в усіх напрямках. І я припускаю, що це буде досить складно з тих самих причин, з яких багато західних економік намагаються побудувати будь-що (житло, енергетику, інфраструктуру, медичні технології, споживче кредитування тощо). «Сторона розгортання» скалічена багатьма застарілими законами, не пов'язаними зі штучним інтелектом, які сповільнять корисне впровадження. Розглянемо, як у Лондоні все ще є водії метро, незважаючи на те, що «здатність» автоматизується. Якщо ви хочете, щоб AGI допомагав суспільствам процвітати, то вам потрібно буде вирішити багато політичних проблем, які не стосуються штучного інтелекту. По-третє, якщо розгортання має найбільше значення, то нещодавня одержимість «суверенними» моделями штучного інтелекту, швидше за все, введена в оману. Економічна міць походить від ефективного розгортання штучного інтелекту в економіці, а не від володіння базовою моделлю. Для цього потрібно як виправити бар'єри розгортання (як зазначено вище), так і прагматично використовувати найкращі доступні моделі незалежно від походження. У більш широкому сенсі, та ж логіка застосовна і не тільки до моделей. Спроба наземити все на місцевому рівні, чи то за допомогою промислової політики, чи то за допомогою протекціонізму, ігнорує базові економічні реалії. Бельгія отримує більше вигоди від доступу до мільйонів книг, ніж від володіння друкарськими верстатами; Так само розвинені економіки отримують більше від розумної спеціалізації та торгівлі з союзниками, ніж від дорогих спроб автаркії. Навіть якщо штучний інтелект є ненормальною технологією, основи того, як економіка організовує складне виробництво, не змінилися. Якщо це так, то більша частина майбутньої політичної роботи полягає в зменшенні розбіжностей при розгортанні, сприянні торгівлі та розбудові секторального та інституційного потенціалу: always-has-been-atronaut.gif!