En juillet, la présidente du MIT, Sally Kornbluth, et la doyenne Cynthia Barnhart ont lancé un appel à communications pour « articuler des feuilles de route efficaces, des recommandations politiques et des appels à l’action dans le vaste domaine de l’IA générative ».
Au cours du mois suivant, ils ont reçu un afflux de réponses de toutes les écoles du MIT proposant d'explorer les applications potentielles et l'impact de l'IA générative dans des domaines allant du climat et de l'environnement à l'éducation, aux soins de santé, à la camaraderie, à la musique et à la littérature.
Aujourd'hui, 27 propositions ont été sélectionnées pour recevoir un financement exploratoire. Co-écrites par des équipes interdisciplinaires de professeurs et de chercheurs affiliés aux cinq écoles de l'Institut et au MIT Schwarzman College of Computing, les propositions représentent un large éventail de perspectives pour explorer le potentiel transformateur de l'IA générative, dans des directions à la fois positives et négatives pour société.
« Au cours de l'année écoulée, l'IA générative a captivé l'imagination du public et soulevé d'innombrables questions sur la manière dont cette technologie en évolution rapide affectera notre monde », déclare Kornbluth. « Cet été, pour aider à faire la lumière sur ces questions, nous avons offert à nos professeurs des subventions de démarrage pour les « articles d'impact » les plus prometteurs – essentiellement, des propositions visant à poursuivre des recherches intensives sur certains aspects de la façon dont l'IA générative façonnera la vie et le travail des gens. Je suis ravi d'annoncer que nous avons reçu 75 propositions en peu de temps, dans un vaste éventail de domaines et très souvent émanant d'équipes interdisciplinaires. Avec les subventions de démarrage désormais attribuées, j’ai hâte de voir comment nos professeurs élargiront notre compréhension et mettront en lumière les impacts potentiels de l’IA générative.
Chaque groupe de recherche sélectionné recevra entre 50 000 et 70 000 dollars pour créer des articles d'impact de 10 pages qui seront attendus d'ici le 15 décembre. Ces articles seront largement partagés via un lieu de publication géré et hébergé par MIT Press et les bibliothèques du MIT.
Les articles ont été examinés par un comité de 19 professeurs représentant une douzaine de départements. Reflétant l'impact considérable de l'IA générative au-delà de la sphère technologique, 11 des propositions sélectionnées ont au moins un auteur de l'École des sciences humaines, des arts et des sciences sociales. Toutes les soumissions ont été examinées initialement par trois membres du comité, les professeurs Caspar Hare, Dan Huttenlocher, Asu Ozdaglar et Ron Rivest faisant les recommandations finales.
« C'était passionnant de voir la réponse large et diversifiée générée par l'appel à communications », a déclaré Ozdaglar, qui est également doyen adjoint du MIT Schwarzman College of Computing et chef du département de génie électrique et d'informatique. « Nos professeurs ont apporté des idées véritablement innovantes. Nous espérons capitaliser sur l’élan actuel autour de ce sujet et aider nos professeurs à transformer ces résumés en un impact accessible à un large public au-delà du monde universitaire et qui peut contribuer à éclairer le débat public dans ce domaine important.
Cette réponse robuste a déjà stimulé de nouvelles collaborations, et un appel à propositions supplémentaire sera lancé plus tard ce semestre pour élargir davantage la portée de la recherche sur l'IA générative sur le campus. Bon nombre des propositions sélectionnées servent de feuilles de route pour de vastes domaines de recherche à l’intersection de l’IA générative et d’autres domaines. En effet, les membres du comité ont qualifié ces articles de début de recherches beaucoup plus approfondies.
« Notre objectif avec cet appel était de lancer d'autres travaux passionnants pour réfléchir aux implications des nouvelles technologies d'IA et à la meilleure façon de les développer et de les utiliser », explique Dan Huttenlocher, doyen du MIT Schwarzman College of Computing. « Nous voulions également encourager de nouvelles voies de collaboration et d'échange d'informations au sein du MIT. »
Thomas Tull, membre du conseil consultatif du doyen de la MIT School of Engineering et ancien chercheur en innovation à la School of Engineering, a contribué à cet effort.
« Même s’il ne fait aucun doute que les implications à long terme de l’IA seront énormes, car elle en est encore à ses balbutiements, elle a fait l’objet d’interminables spéculations et d’innombrables articles – à la fois positifs et négatifs », explique Tull. « En tant que tel, j'étais fermement convaincu de financer un effort impliquant certains des meilleurs esprits du pays pour faciliter un discours public significatif sur ce sujet et, idéalement, aider à façonner notre façon de penser et d'utiliser au mieux ce qui est probablement la plus grande innovation technologique du monde. notre vie. »
Les articles sélectionnés sont :
- « L'IA générative peut-elle fournir des conseils financiers fiables ? dirigé par Andrew Lo et Jillian Ross ;
- « Évaluer l'efficacité de l'identification de l'IA dans la communication homme-IA », dirigé par Athulya Aravind et Gabor Brody (Brown University) ;
- « IA générative et intégrité de la recherche », dirigé par Chris Bourg, Sue Kriegsman, Heather Sardis et Erin Stalberg ;
- « Éducation générative et équitable à l'IA », dirigée par Cynthia Breazeal, Antonio Torralba, Kate Darling, Asu Ozdaglar, George Westerman, Aikaterini Bagiati et Andres Salazar Gomez ;
- « Comment étiqueter le contenu produit par l'IA générative », dirigé par David Rand et Adam Berinsky ;
- « Audit de la provenance des données pour les grands modèles de langage », dirigé par Deb Roy et Alex « Sandy » Pentland ;
- « L'éloquence artificielle : style, citation et droit à sa propre voix à l'ère de l'IA », dirigé par Joshua Brandon Bennett ;
- « Les implications de l'IA générative sur le climat et la durabilité », dirigé par Elsa Olivetti, Vivienne Sze, Mohammad Alizadeh, Priya Donti et Anantha Chandrakasan ;
- « De l'automatisation à l'augmentation : redéfinir la conception technique et la fabrication à l'ère de l'IA SuivantGen », dirigé par Faez Ahmed, John Hart, Simon Johnson et Daron Acemoglu ;
- « Faire progresser l'égalité : exploiter l'IA générative pour lutter contre le racisme systémique », dirigé par Fotini Christia, Catherine D'Ignazio, Munzer Dahleh, Marzyeh Ghassemi, Peko Hosoi et Devavrat Shah ;
- « Définir l'agence pour l'ère de l'IA générative », dirigé par Graham M. Jones et Arvind Satyanarayan ;
- « IA générative et éducation K-12 », dirigé par Hal Abelson, Eric Klopfer, Cynthia Breazeal et Justin Reich ;
- « L'adéquation du marché du travail », dirigé par John Horton et Manish Raghavan ;
- « Vers une IA générative robuste, explicable de bout en bout et apprenable tout au long de la vie avec des modèles à grande population », dirigé par Josh Tenenbaum et Vikash Mansinghka ;
- « Mise en œuvre de l'IA générative dans les hôpitaux américains », dirigé par Julie Shah, Retsef Levi et Kate Kellogg ;
- « Démocratie directe et IA générative », dirigé par Lily Tsai et Alex « Sandy » Pentland ;
- « Apprendre de la nature pour parvenir à la durabilité des matériaux : IA générative pour une conception rigoureuse de matériaux bio-inspirés », dirigé par Markus Buehler ;
- « L'IA générative pour soutenir les jeunes dans des expériences d'apprentissage créatives », dirigé par Mitchel Resnick ;
- « Mise en œuvre par les employeurs de l'IA générative pour l'avenir des inégalités », dirigé par Nathan Wilmers ;
- « La calculatrice de poche, Google Translate et Chat-GPT : des technologies de rupture à l'innovation curriculaire », dirigé par Per Urlaub et Eva Dessein ;
- « Combler les écarts d'exécution dans l'IA générative pour les produits chimiques et les matériaux : autoroutes ou garanties », dirigé par Rafael Gomez-Bombarelli, Regina Barzilay, Connor Wilson Coley, Jeffrey Grossman, Tommi Jaakkola, Stefanie Jegelka, Elsa Olivetti, Wojciech Matusik, Mingda Li, et Ju Li ;
- « L'IA générative à l'ère des « faits » alternatifs », dirigé par Saadia Gabriel, Marzyeh Ghassemi, Jacob Andreas et Asu Ozdaglar ;
- « Qui devenons-nous lorsque nous parlons aux machines ? Réflexion sur l'IA générative et l'intimité artificielle, la nouvelle IA », dirigée par Sherry Turkle ;
- « Faire entendre la voix des travailleurs dans la conception et l'utilisation de l'IA générative », dirigé par Thomas A. Kochan, Julie Shah, Ben Armstrong, Meghan Perdue et Emilio J. Castilla ;
- « Expérimentez avec Microsoft pour comprendre l'effet de CoPilot sur la productivité des développeurs de logiciels », dirigé par Tobias Salz et Mert Demirer ;
- « IA pour la découverte musicale », dirigé par Tod Machover ; et
- « Grands modèles linguistiques pour la conception et la fabrication », dirigé par Wojciech Matusik.
