削减研究经费，削弱国家实力
开放的科学研究使美国更加强大。削减资金会危及国家的竞争力和安全性。
尊敬的朋友们，
我感到震惊的是，美国提议削减基础研究经费，以及这对美国在人工智能和其他领域的竞争力造成的影响。资助公开共享的研究有利于全世界，但受益最大的国家是进行研究的国家。
如果不是国家科学基金会 (NSF) 和国防高级研究计划局 (DARPA) 资助我在深度学习方面的早期工作，我就不会发现关于扩展的经验教训，这促使我向谷歌提出启动 Google Brain 以扩大深度学习规模。我担心削减基础科学的资金将导致美国乃至全世界错过下一组想法。
事实上，这种资助对美国的益处超过任何其他国家。科学研究给工作发生的国家带来最大的好处，因为 (i) 新知识在该国传播最快，并且 (ii) 进行研究的过程为该国创造了新的人才。
为什么生成式人工智能的大部分创新仍然发生在硅谷？因为位于该地区的两个团队——发明 Transformer 网络的 Google Brain 和扩大其规模的 OpenAI——做了很多早期工作。随后，团队成员转移到附近的其他企业，开始了竞争对手，或与当地大学合作。此外，当地的社交网络通过休闲咖啡会议、当地会议甚至孩子们的玩耍日期迅速传播了知识，在这些会议中，年龄相仿的孩子们的父母会面并讨论技术想法。通过这种方式，知识在硅谷内的传播速度比其他地区更快。
同样，在美国进行的研究在美国的传播速度比其他地理区域快得多。当研究通过论文和/或开源公开共享时，尤其如此：如果研究人员有权谈论一个想法，他们可以更快地分享更多信息，例如如何真正使算法工作的技巧和窍门。它还可以让其他人更快地弄清楚谁可以回答他们的问题。在学术环境中创造的知识的传播尤其迅速。学术界往往是完全开放的，与许多公司的员工不同，学生和教授完全有权谈论他们的工作。
因此，资助美国的基础研究对美国最有益，也有利于我们的盟友。诚然，开放性也有利于我们的对手。但正如美国众议院科学、空间和技术委员会的一个小组委员会所指出的那样，“……开放共享基础研究并非没有风险。相反，……研究的开放性对于竞争力和安全性非常重要，因此值得冒险让对手也可能从科学开放中受益。”
此外，生成式人工智能的演进速度非常快，因此保持领先地位至关重要。例如，许多团队现在都可以训练具有 GPT-3.5 甚至 GPT-4 级别能力的模型，这一事实似乎并没有对 OpenAI 造成太大影响，该公司正忙于通过开发尖端的 o4、Codex、GPT-4.1 等来发展其业务。那些发明技术的人可以首先将其商业化，并且在快速发展的世界中，尖端技术是最有价值的。研究表明，知识在本地传播的速度比在全球传播的速度快得多。
当 ChatGPT 于 2022 年首次推出时，中国在生成式人工智能方面明显落后于美国。然而，中国科技生态系统内部非常开放，这有助于它在过去两年中赶上：
- 中国对开放的学术研究有充足的资金。
- 中国的企业，如 DeepSeek 和阿里巴巴，已经发布了尖端的、开放权重的模型。这种公司层面的开放性加速了知识的传播。
- 中国的劳动法使得竞业禁止协议（阻止员工跳槽到竞争对手）相对难以执行，并且工作文化支持不同公司员工之间的大量想法分享；这使得想法的传播相对有效。
虽然中国有很多东西我不想效仿，但其科技生态系统的开放性帮助它加速了发展。
1945 年，范内瓦·布什的具有里程碑意义的报告“科学：无尽的疆界”为美国研究和人才发展的公共资金奠定了关键原则。这些原则使美国在几十年内主导了科学进步。美国联邦政府对科学的资助创造了无数突破，这些突破极大地造福了美国乃至世界，同时培养了几代国内科学家以及同样造福美国的移民。
好消息是，这本剧本现在广为人知。我希望更多的国家能够效仿它，并在科学和人才方面投入巨资。我希望美国在率先推出这一非常成功的模式后，不会通过大幅削减科学研究经费而从中退出。
此致，
安德鲁
