Учеба за рубежом | DreamScholar

OpenAI, кажется, только что показал, насколько быстро AI начинает менять не только нашу работу, но и саму науку. 8 сентября OpenAI объявил, что его экспериментальная AI-система предложила решение знаменитой Navier–Stokes existence and smoothness problem — одной из семи Millennium Prize Problems. Если совсем просто: уравнения Навье — Стокса описывают движение жидкостей и газов — от воды и воздушных потоков до процессов, важных для метеорологии и инженерии. Математики десятилетиями пытались доказать, всегда ли их решения остаются «хорошо себя ведущими» или при определённых условиях могут возникать сингулярности. OpenAI утверждает, что его система построила доказательство того, что такая сингулярность может возникнуть за конечное время. И масштаб здесь интересен не только самим результатом. По данным Nature, сначала OpenAI использовал около 1,000 AI-агентов, работавших над упрощённой задачей примерно 50 часов, а затем увеличил вычислительный эксперимент до 10,000 агентов для полной задачи. Но почти сразу возник и скандал. Математик Tristan Buckmaster из NYU и исследователь Anthropic Levent Alpöge параллельно работали над близкой проблемой — причём использовали в своей работе Claude и инструменты OpenAI. Buckmaster поставил вопрос о том, мог ли OpenAI получить преимущество благодаря информации об их исследованиях. OpenAI это отрицает и утверждает, что не использовал конкретные пользовательские данные исследователей для получения результата. При этом компания признала, что не может полностью исключить возможность того, что обезличенные данные, полученные при использовании её продуктов, могли повлиять на обучение моделей.

И вот здесь история становится особенно интересной. Потому что вопрос уже не только в том, может ли AI совершать научные открытия. А в том: — кому принадлежит открытие, сделанное AI? — что происходит, если исследователь использует коммерческую AI-систему для ещё не опубликованной работы? — может ли информация из таких взаимодействий использоваться для улучшения модели? — кто должен получить academic credit? — какие правила нужны компаниям, университетам и исследователям?

И это одна из причин, почему на наших глазах появляется совершенно новая область — AI Law / Digital Law / AI Governance. Если вам интересно работать именно на пересечении права и технологий, такие направления уже можно изучать в университете. 🎓 Bachelor Paris School of Business предлагает, тем временем, классные программы по Cybersecurity 🎓 Master Maastricht University (Netherlands) — European Law School: Law & AI https://www.maastrichtuniversity.nl/education/master/programmes/european-law-school-law-ai Отдельная специализация Law & AI, где право соединяется с AI и data science. Студенты изучают регулирование AI, данных и цифровых платформ и учатся оценивать AI-системы с юридической и технической точки зрения. Ещё один очень профильный вариант: University of Bologna — Digital Law: Data, Algorithms and Artificial Intelligence https://master.unibo.it/ict-law/en/master-1 Программа непосредственно посвящена digital law, данным, алгоритмам и искусственному интеллекту.

Мне кажется, это отличный пример того, почему сейчас перспективно смотреть не только на специальности «Computer Science» или «Law» по отдельности. AI создаёт целый слой новых профессий между технологиями, правом, политикой и этикой.

И судя по истории OpenAI, специалисты, которые понимают одновременно как работают AI-системы и какие юридические и этические правила должны их ограничивать, будут нужны всё больше. Как вам такое? На русском статья вот тут А если нужна помощь с выбором программ, формированием стратегии, то пишите @opyshkina