San Francisco, San Jose, California, New York, Los Angeles, Boston e Seattle. Queste sono le aree metropoline costiere in cui, secondo il think tank americano Brookings, si sono concentrate le domande di lavoro nel campo dell’AI generativa.
La ricerca e la produzione di AI generativa, in linea con quanto accaduto nelle precedenti fasi di sviluppo dell’innovazione (social media, internet, pc … andando a ritroso …), vanno concentrandosi piuttosto che decentralizzarsi. Occorre, infatti, la disponibilità di profondi bacini di competenze e di talenti preesistenti
Negli USA, la geografia dell’innovazione conta parecchio. E la decentralizzazione, che molti auspicano, porterebbe con sé anche il tema della democratizzazione dell’innovazione. Eppure, realisticamente parlando, Mark Muro e Julian Jacobs (Brookings), notano che ‘i politici e i tecnologi devono tenere conto dei costi, dei talenti tecnici e degli ostacoli informatici che tendono a localizzare la costruzione e la formazione dei modelli di base nei centri di frontiera. Questi fattori, uniti a vantaggi di prima mano di ogni tipo, servono a centralizzare lo sviluppo dell’IA e ad ancorarlo in centri di gestione e progettazione dominati dalle aziende e dai cluster più dotati di risorse. Per questo motivo sembra probabile che l’IA – nonostante la sua promessa di incrementare la produttività delle aziende, di creare nuovi casi d’uso in nuovi settori e di apportare benefici economici alle economie locali – continuerà a essere dominata dalle solite regioni‘.
Muro e Jacobs sottolineano la necessità di intraprendere azioni a livello federale, statale e locale per decentralizzare le attività legate all’AI (diversamente da come avvenuto per le ondate d’innovazione tecnologica precedenti). Si tratta di individuare strategie fondate sui ‘luoghi’ per ampliare la portata dello sviluppo dell’IA e garantirne i benefici per un maggior numero di persone
(English version)
San Francisco, San Jose, California, New York, Los Angeles, Boston and Seattle. These are the coastal metropolitan areas where, according to the American think tank Brookings, job applications in the field of generative AI are concentrated.
The research and production of generative AI, in line with what has happened in previous phases of innovation development (social media, internet, PCs … going backwards …), is becoming more concentrated rather than decentralised. It requires the availability of deep pools of expertise and pre-existing talent.
In the US, the geography of innovation matters a lot. And decentralisation, which many would like to see, would also bring with it the issue of democratising innovation. Yet, realistically speaking, Mark Muro and Julian Jacobs (Brookings), note that ‘policymakers and technologists need to take into account the costs, technical talent, and computing hurdles that tend to locate the building and training of foundation models in frontier hubs. These—combined with first-mover advantages of all sorts—are serving to centralize AI development and anchor it in core management and design hubs dominated by the most well-resourced companies and clusters‘.
Muro and Jacobs emphasise the need to take action at federal, states and local level to decentralise AI-related activities (unlike previous waves of technological innovation). It is a matter of identifying ‘place-based’ strategies to broaden the scope of AI development and ensure its benefits for more people
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