La ricerca sull'intelligenza artificiale è un incendio nei cassonetti e Google tiene i fiammiferi

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Google ha inventato il capitalismo della sorveglianza e tuttavia la maggior parte del mondo non ha la più pallida idea di cosa sia o significhi. È l'uso dell'”intelligenza” delle macchine per trasformare il collettivo in una risorsa che può essere venduta con enormi profitti. Questo non è benevolo per l'umanità, ma piuttosto distruttivo per l'individualismo così come tutti i sistemi democratici di governo. ⁃ Editore TN

L'impegno scientifico non può competere con l'avidità aziendale.

Il mondo della ricerca sull'IA è allo sbando. Dagli accademici che danno la priorità a schemi facili da monetizzare rispetto ad aprire nuove strade, all'élite della Silicon Valley che usa la minaccia della perdita del lavoro per incoraggiare ipotesi favorevoli alle aziende, il sistema è un pasticcio rotto.

E Google merita la parte del leone della colpa.

Come è iniziato

C'erano circa 85,000 documenti di ricerca pubblicato a livello globale sull'argomento AI/ML nell'anno 2000. Andando avanti rapidamente fino al 2021, solo negli Stati Uniti ne sono stati pubblicati quasi il doppio.

Dire che c'è stata un'esplosione sul campo sarebbe un enorme eufemismo. Questo afflusso di ricercatori e nuove idee ha portato il deep learning a diventare una delle tecnologie più importanti al mondo.

Tra il 2014 e il 2021 la grande tecnologia ha quasi abbandonato i suoi principi "web first" e "mobile first" per adottare strategie "AI first".

Ora, nel 2022, gli sviluppatori e i ricercatori di intelligenza artificiale sono più richiesti (e hanno uno stipendio maggiore) rispetto a quasi tutti gli altri lavori nel settore tecnologico al di fuori della C-suite.

Ma questo tipo di crescita sfrenata ha anche un lato oscuro. Nella corsa per soddisfare la domanda del mercato di prodotti e servizi basati sull'apprendimento profondo, il campo è diventato spietato e volubile come gli sport professionistici.

Negli ultimi anni abbiamo visto il “GAN padre,” Ian Goodfellow, salta la nave da Google ad Apple, Timnit Gebru e altri vengono licenziati da Google per opinioni dissenzienti sull'efficacia della ricerca, e un torrente virtuale di documenti di intelligenza artificiale dubbia riesce in qualche modo a chiarire la peer-review.

La marea di talenti che è arrivata sulla scia dell'esplosione del deep learning ha portato anche una valanga di cattive ricerche, frodi e avidità aziendali.

Come va

Google, più di ogni altra azienda, è responsabile del moderno paradigma dell'IA. Ciò significa che dobbiamo dare il massimo dei voti G per portare l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini alle masse.

Significa anche che possiamo attribuire a Google il merito di aver creato l'ambiente ricercatore-mangia-ricercatore in cui alcuni studenti universitari e i loro professori partner di grandi tecnologie trattano i documenti di ricerca come poco più che un'esca per i venture capitalist e i cacciatori di teste aziendali.

In cima, Google ha mostrato la sua volontà di assumere i ricercatori più talentuosi del mondo. Ed è stato anche dimostrato numerose volte che li licenzierà in un batter d'occhio se non rispettano la linea aziendale.

L'azienda ha fatto notizia in tutto il mondo dopo aver licenziato Timnit Gebru, un ricercatore che aveva assunto per aiutare a guidare la sua divisione di etica dell'IA, nel dicembre del 2020. Solo pochi mesi dopo ha licenziato un altro membro del team, Margaret Mitchell.

Google sostiene che il lavoro dei ricercatori non era all'altezza delle specifiche, ma sia le donne che numerosi sostenitori affermano che i licenziamenti sono avvenuti solo dopo aver sollevato preoccupazioni etiche sulla ricerca che il capo dell'IA dell'azienda, Jeff Dean, aveva firmato.

È passato poco più di un anno e la storia si sta ripetendo. Google ha licenziato un altro ricercatore di intelligenza artificiale di fama mondiale, Satrajit Chatterjee, dopo aver guidato un team di scienziati a sfidare un altro documento che Dean aveva firmato.

L'effetto colata di fango

Al vertice, ciò significa che la competizione per i lavori ben pagati è agguerrita. E la caccia al prossimo ricercatore o sviluppatore di talento inizia prima che mai.

Gli studenti che lavorano verso diplomi avanzati nei campi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, che alla fine vogliono lavorare al di fuori del mondo accademico, dovrebbero creare o co-autori documenti di ricerca che dimostrino il loro talento.

Sfortunatamente, la pipeline dal mondo accademico alla grande tecnologia o al mondo delle startup guidate da VC è disseminata di documenti scadenti scritti da studenti la cui intera inclinazione è scrivere algoritmi che possono essere monetizzati.

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