L’été dernier, 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 ». La réponse à l'appel a largement dépassé les attentes avec 75 propositions soumises. De celles, 27 propositions ont été sélectionnées pour un financement de démarrage.
À la lumière de cette réponse enthousiaste, Kornbluth et Barnhart ont annoncé un deuxième appel de propositions cet automne.
« La vague d'intérêt et le calibre des idées en général ont clairement montré qu'un deuxième tour était de mise », ont-ils déclaré cet automne dans leur courrier électronique adressé à la communauté des chercheurs du MIT. Ce deuxième appel de propositions a donné lieu à 53 soumissions.
À la suite du deuxième appel, le comité facultaire du premier tour a examiné les propositions et a sélectionné 16 propositions 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 offrent des informations et des perspectives sur l'impact potentiel et les applications de l'IA générative dans un large éventail de sujets et de disciplines.
Chaque groupe de recherche sélectionné recevra entre 50 000 et 70 000 dollars pour créer des documents d'impact de 10 pages. Ces articles seront largement partagés via un lieu de publication géré et hébergé par MIT Press sous les auspices du programme MIT Open Publishing Services.
Comme pour la première série d'articles, Thomas Tull, membre du conseil consultatif du doyen de la MIT School of Engineering et ancien spécialiste de l'innovation à la School of Engineering, a contribué financièrement à soutenir cet effort.
Les articles sélectionnés sont :
- « Une feuille de route pour la confidentialité et la vérifiabilité de bout en bout dans l'IA générative », dirigée par Alex Pentland, Srini Devadas, Lalana Kagal et Vinod Vaikuntanathan ;
- « Un cycle vertueux : IA générative et découverte dans les sciences physiques », dirigé par Philip Harris et Phiala Shanahan ;
- « Intelligence cambrienne artificielle : générer de nouvelles formes d'intelligence visuelle », dirigé par Ramesh Raskar et Tomaso A. Poggio ;
- « Fictions artificielles et valeur de l'art généré par l'IA », dirigé par Justin Khoo ;
- « GenAI pour améliorer les interactions interhumaines en mettant l'accent sur les négociations », dirigé par Lawrence Susskind ;
- « L'IA générative en tant que nouvelle plate-forme et écosystème d'applications », dirigé par Michael Cusumano ;
- « L'IA générative pour les villes : un manuel d'engagement civique », dirigé par Sarah Williams, Sara Beery et Eden Medina ;
- « IA générative pour l'ingénierie textile : matériaux avancés de Heritage Lace Craft », dirigé par Svetlana V. Boriskina ;
- « Impact de l'IA générative pour l'innovation biomédicale et la découverte de médicaments », dirigé par Manolis Kellis, Brad Pentelute et Marinka Zitnik ;
- « Impact de l'IA générative sur l'économie créative », dirigé par Ashia Wilson et Dylan Hadfield-Menell ;
- « Redéfinir la virtuosité : le rôle de l'IA générative dans les performances musicales en direct », dirigé par Joseph A. Paradiso et Eran Egozy ;
- « Apprentissage basé sur la réflexion avec l'IA générative », dirigé par Stefanie Mueller ;
- « Systèmes robustes et fiables pour l'IA générative », dirigé par Shafi Goldwasser, Yael Kalai et Vinod Vaikuntanathan ;
- « Soutenir la population vieillissante grâce à l'IA générative », dirigé par Pattie Maes ;
- « La science du langage à l'ère de l'IA générative », dirigé par Danny Fox, Yoon Kim et Roger Levy ; et
- « Artistes visuels, choc technologique et IA générative », dirigé par Caroline Jones et Huma Gupta.