俄亥俄州立大学推动人工智能研究与应用

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在俄亥俄州立大学（2024USNews美国大学排名：43）校长沃尔特·“泰德”·卡特的领导下，人工智能（AI）在高等教育中的应用成为了一个重要的讨论话题。卡特在州议会大厦举行的首届人工智能研讨会上，回顾了早期的机器学习项目，如帮助美国海军战斗机在航母上安全着陆的系统，并指出了人工智能技术的潜力和风险。如今，俄亥俄州立大学在人工智能研究方面投入了超过2.3亿美元，涉及600多名教职员工，并设有人工智能制造系统实验室和AI-EDGE研究所，致力于智能交通、远程医疗和智能航空航天等领域。此次研讨会由州内14所公立大学、行业领袖和政府机构的人工智能专家参与，探讨了如何利用人工智能推动俄亥俄州的发展。迈阿密大学工程与计算学院院长比娜·苏库马兰介绍了与三菱合作开发的智能工厂项目，辛辛那提大学的RJ·萨金特强调了数字和人工智能素养的重要性。卡特还指出，未来的人工智能发展需要包括伦理决策的理解，并呼吁各大学协同合作，共同推进这一领域的研究。

俄亥俄州立大学在人工智能研究方面的投资

俄亥俄州立大学在人工智能研究方面的投资不仅仅是一个孤立的现象，而是全球范围内对人工智能技术安全性和应用潜力的广泛关注的一部分。美国国家科学基金会（NSF）宣布投资1090万美元用于支持确保人工智能技术安全发展的研究。该项目名为“安全学习启用系统计划”，由NSF与Open Philanthropy和Good Ventures合作，旨在促进基础研究，以设计和实施安全且具有弹性的计算机化学习启用系统，包括自主和生成性AI技术。

NSF主任Sethuraman Panchanathan表示，NSF致力于研究如何保证AI系统的安全性，向AI研究界传达了一个明确的信息，即安全性是AI负责任扩展和演变的首要任务。随着AI系统在医疗、商业和交通等高风险环境中的快速发展，其安全性变得尤为重要。此次投资的项目包括：

威斯康星大学麦迪逊分校的“野外安全感知学习的基础”项目，设计新的安全感知机器学习算法和方法。
普林斯顿大学的“基于视觉的最大符号安全监督与优雅降级和程序验证”项目，开发新技术以持续监控自主机器人系统的动作。
弗吉尼亚理工大学和加州大学伯克利分校的“学习启用电力系统中的分布式安全”项目，设计新颖的学习启用安全关键系统。
密歇根大学安娜堡分校、亚利桑那州立大学和俄亥俄州立大学的“安全分布式强化学习启用系统：理论、算法和实验”项目，开发基础技术以确保强化学习技术的安全性。
宾夕法尼亚大学的“规范引导的感知启用一致安全强化学习”项目，设计和实施具有精确数学和经验安全保证的强化学习框架。
哈佛大学的“生成性AI安全的理论视角：近期和长期”项目，开发具有坚实理论保证的AI部署方法。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和南卡罗来纳大学的“跨自治架构的安全学习保证管道”项目，设计新系统以推进自主学习启用系统。
宾夕法尼亚大学和加州大学伯克利分校的“安全学习启用系统中的离线设计与在线适应的桥梁”项目，缓解未知环境中学习启用系统的不确定性。
弗吉尼亚大学的“基于强化学习的对抗性场景安全强化”项目，开发新框架以压力测试现有的自动驾驶软件。
内布拉斯加大学林肯分校和奥古斯塔大学研究所的“学习启用系统的定性和定量安全评估基础”项目，建立端到端的安全评估基础。
加州大学洛杉矶分校和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的“AI基础顺序生成中的安全约束验证和执行”项目，开发算法以评估AI程序的安全性。

这些项目展示了美国在确保人工智能技术安全性方面的广泛努力，也反映了俄亥俄州立大学在这一领域的积极参与和贡献。

人工智能在高等教育中的角色

人工智能正在变革各个行业，包括非营利和教育部门。生成式AI（GenAI），如生成预训练变换器（GPTs），为任务执行和创新提供了新的机会。在涉足AI之前，高等教育机构必须明确其目标。巴布森学院在最近的播客中解释了他们如何为学生和教职员工设立GenAI试点，并逐步发展为全面的生成式AI战略。其他高等教育机构可以从巴布森的协作方法中学习，制定优先考虑学习精神、风险缓解和价值创造的战略。

通过利用最新版本的ChatGPT和Dall-E等封闭AI系统，学院可以成功地将AI整合到课程、行政操作和学生体验中。负责任的AI和公平访问也很重要，这意味着提供社区所需的工具和教育。明确的目标将指导AI评估过程，无论是提高运营效率、增强教育成果还是更好地服务社区。许多公司正在将AI添加到现有平台中，例如Salesforce为其教育云宣布了AI驱动的学生成功工具。AI还在捐赠者搜索和个性化捐赠者邮件撰写等方面提供了帮助。技术合作也在增加，例如亚利桑那州立大学与OpenAI的合作。使用GenAI公共模型可能会引发偏见、透明度和隐私方面的伦理问题，因此在实施AI模型之前，必须制定明确的使用政策。

人工智能技术的潜力和风险

人工智能有望每年为全球经济增加数万亿美元，其中生成式AI单独就可能每年提升4.4万亿美元的产出。然而，AI在带来巨大机遇的同时，也伴随着需要谨慎管理的风险，这为保险行业提供了新的风险保护产品需求。瑞士再保险公司（Swiss Re）的一份报告指出，AI可能在性能基准上失败、无意中延续歧视、遭受恶意攻击或造成现实世界的损害。

瑞士再保险公司开发了一个模型来评估AI在10个不同行业中的风险，该模型结合了历史数据和前瞻性专利数据，提供了全面的AI风险视图。模型考虑了AI相关事件发生的概率和潜在损失的严重性，涵盖了数据偏见、网络漏洞、算法和性能、伦理和透明度、知识产权和隐私等六个主要风险类别。报告还预测，未来AI技术的风险将更加均匀地分布在各个行业，特别是健康/制药和移动/运输行业。保险公司在提供AI风险保护产品和服务方面面临重大商机，但也需警惕AI相关风险在其投资组合中积累。

大学与行业在人工智能项目中的合作

格拉斯哥大学正在开设一个新的计算机科学创新实验室，以促进学术界与工业界之间的合作。GLACSIL的目标是建立在已经与各行业公司建立的富有成效的合作伙伴关系之上，激发新的研究合作，获得联合资助机会，并开发新的商业产品。GLACSIL的联合主任Jill Dykes表示，大学是研究人员探索有趣想法和推动新技术发展的独特空间。GLACSIL的合作伙伴将有机会了解这些突破。

格拉斯哥大学计算机科学学院在多个领域进行创新，包括人工智能、计算机视觉、社会机器人、医疗技术、算法开发、网络安全、系统和通信以及编程语言。GLACSIL将与合作伙伴在这些领域合作，解决现实世界的问题、业务需求和商业应用。GLACSIL已经与六家公司合作，包括Bell Nokia Labs、BT Research、Thales、Moodagent、International Data Flows和DotPhoton，并通过联合资助的研究与学院的研究人员建立了密切的合作关系。第一个项目将是向成员公司开放计算机科学学院的研究机会。成员将能够参加研究研讨会、工作坊、网络活动等，讨论和解决学术界和工业界的关键研究问题。

GLACSIL的学术负责人和联合主任Phil Trinder教授表示，中心的项目将从与大学有密切关系的公司开始，目标是使GLACSIL对所有规模的公司开放。格拉斯哥正迅速成为一个主要的科技中心，拥有多个创新区和加速器项目。

综合总结

俄亥俄州立大学在人工智能研究方面的投资和努力，反映了全球范围内对人工智能技术安全性和应用潜力的广泛关注。通过与其他大学和行业的合作，俄亥俄州立大学不仅在技术研发方面取得了显著进展，还在推动人工智能在高等教育中的应用方面发挥了重要作用。人工智能技术的潜力巨大，但也伴随着需要谨慎管理的风险。通过大学与行业的合作，可以更好地应对这些挑战，推动人工智能技术的安全和负责任的发展。未来，随着更多的大学和行业参与到人工智能研究和应用中，人工智能技术将继续在各个领域发挥重要作用，为社会带来更多的创新和进步。