A dublini csúcson indult RAISE kezdeményezés összekötné a kontinens kutatási MI-erőforrásait, de a tét a szuverenitás és a bizalom is.
Európa régóta büszke a tudományos kiválóságára, de egyre inkább fél attól, hogy a mesterséges intelligencia (MI) korában éppen a hasznosításban marad le. A Bizottság erre a feszültségre adott új választ, amikor október 15-én, a dublini „MI a tudományban” csúcson elindította a RAISE-t, vagyis a Resource for AI Science in Europe kezdeményezést. A cél nagyratörő: egyetlen közös keretbe fogni a kontinens szétszórt kutatási MI-erőforrásait, a számítási kapacitástól az adatokon át a tehetségig, hogy az európai tudósok ne maradjanak le az amerikai és a kínai versenytársak mögött.
A RAISE nem új épület vagy hivatal, hanem virtuális, páneurópai kutatóintézet, amely a tagállamok és a magánszektor meglévő kapacitásait köti össze. Egy központi titkárság fogja egységbe a kiválósági tematikus hálózatokat, hogy az egyik tudományterület eredményei a többit is segítsék, három platform, a RAISE Hub, a Forum és az Observatory pedig a hozzáférést, az együttműködést és a nyomon követést szervezi. A logika ismerős: évek óta vissza-visszatér az „MI-CERN” gondolata, egy olyan közös európai intézmény ötlete, amely a kutatásnak autonómiát és léptéket adna. A RAISE ennek az elosztott, hálózatos változata, amely nem egy helyre épít, hanem a meglévő erősségeket kapcsolja össze.
A pénz is mozog mögötte, még ha egyelőre óvatosan is. A kezdeményezés mintegy 107 millió eurós kísérleti programmal indul a Horizon Europe-ból, amelyből 58 millió a kiválósági és a doktori hálózatokat finanszírozza, és további 600 millió eurót különítenek el arra, hogy a kutatók dedikált hozzáférést kapjanak az épülő MI-gigagyárakhoz. A tágabb terv, a Bizottság MI a tudományban stratégiája szerint, 2028-ig megduplázná a Horizon éves MI-ráfordítását, ami így évi 3 milliárd euró fölé emelkedne. Ez a réteg kapcsolja össze a RAISE-t a gigagyár-hálózattal: a számítási kapacitás ad valódi tartalmat a hálózatos ígéretnek.
A legnagyobb újdonság azonban a köz- és a magánforrások összekapcsolása. A dublini csúcson elindított felajánlási kör, az „AI in Science Enablers” első vállalói között ott van az Elsevier, amely ingyenes MI-eszközöket és hosszú távú kutatási támogatást ígér, a Mistral, amely nagy léptékű, szuverén infrastruktúrán biztosítana számítási hozzáférést, valamint az Nvidia és a Google DeepMind. A Bizottság szerint a CERN a francia Mistrallal építené meg a fizika eddigi legnagyobb alapmodelljét, ami jól érzékelteti a léptéket. Ezek a felajánlások tehát nem csupán pénzt, hanem eszközöket, modelleket és kapacitást is jelentenek.
Épp itt húzódik azonban a kezdeményezés legérzékenyebb pontja. Ha Európa tudományos mesterséges intelligenciája részben amerikai, például Nvidia- és Google-eszközökre, illetve magáncégek kezében lévő modellekre épül, akkor a szuverenitás kérdése, amelyről annyi szó esett az elmúlt évben, a laboratóriumokban is visszatér. A másik érzékeny terület az etika: a Bizottság frissítette a generatív mesterséges intelligencia felelős kutatási használatáról szóló élő iránymutatását, immár a magukban cselekvő, ügynöki rendszerekre is kiterjesztve, és szakértői véleményt is kér az MI tudományos használatáról. A kritikusok ugyanakkor úgy látják, hogy a stratégia a retorikában bátor, a konkrét adat- és etikai mechanizmusokban viszont óvatosabb, és hogy a tudományos integritás, a hitelesség és a reprodukálhatóság kérdéseire még nincsenek kész válaszok.
A háttérben globális verseny zajlik. Míg az Egyesült Államok a léptékre és az önszabályozásra tesz, Kína pedig állami erőforrásokat mozgósít, Európa a közösen épített infrastruktúrára, a nyílt tudományra és a megbízható keretekre alapozná a saját útját. A RAISE ennek a stratégiának a tudományos pillére: nem a legnagyobb modellek építésében akar versenyezni, hanem abban, hogy a kutatókat felruházza azzal, hogy a meglévő eszközöket a felfedezés szolgálatába állítsák.
A magyar és a közép-kelet-európai kutatók számára mindez nem elvont kérdés. A kontinentális MI-kapacitáshoz a kisebb tagállamok az úgynevezett MI-gyárantennákon keresztül kapcsolódnak, Magyarország esetében a HUN-REN SZTAKI által vezetett HunAIFA révén, amely nemzeti hozzáférési pontot ad az egyik legnagyobb európai szuperszámítógéphez. A RAISE gigagyár-hozzáférési rétege pontosan ezt a belépőt teszi értékessé: a felzárkózó kutatási rendszerek számára ez a gyakorlati esély arra, hogy ne szoruljanak ki a tudományos MI élvonalából. A tét tehát kettős, egyszerre szól a hozzáférésről és arról, hogy a régió szereplőként, ne csupán felhasználóként legyen jelen.
A RAISE így sokkal több egy újabb uniós betűszónál. Annak a próbája, hogy Európa képes-e a tudományos kiválóságát mesterségesintelligencia-vezető szereppé fordítani anélkül, hogy feladná az értékeit vagy az önállóságát. A kezdeményezés iránya helyes, a kérdés a végrehajtás: elég gyorsan és elég nagy forrásokkal épül-e ahhoz, hogy a hálózatos ígéretből valódi lépték legyen, mielőtt a globális verseny eldől.
Nyitókép forrása: tbtb / depositphotos.com
