La influencia de la industria en la IA está dando forma al futuro de la tecnología, para bien y para mal

El enorme potencial de AI para remodelar el futuro ha visto una inversión masiva de la industria en los últimos años. Pero la creciente influencia de las empresas privadas en la investigación básica que impulsa esta tecnología emergente podría tener serias implicaciones sobre cómo se desarrolla, dicen los investigadores.

La cuestión de si las máquinas podrían replicar el tipo de inteligencia que se ve en los animales y los humanos es casi tan antigua como el propio campo de la informática. El compromiso de la industria con esta línea de investigación ha fluctuado a lo largo de las décadas, lpasando a una serie de inviernos de IA a medida que la inversión fluyó y luego volvió a salir a medida que la tecnología no supo estar a la altura esperanzas de heredar.

Sin embargo, el advenimiento del aprendizaje profundo a fines de la década anterior ha resultado en una de las rachas de interés e inversión más sostenidas de las empresas privadas. Esto ahora empieza a producir algunos productos de IA verdaderamente revolucionarios, Pero una nuevo análisis en Ciencia: muestra que también está llevando a la industria a participarplieguegposición dominante en la investigación de IA.

Esta es una espada de doble filo, dicen los autores.. La industria trae consigo dinero, recursos informáticos y grandes cantidades de datos que han acelerado el progreso, pero también está reenfocando todo el campo en áreas que son de interés para las empresas privadas en lugar de aquellas con el mayor potencial o beneficio para la humanidad.

"Los motivos comerciales de la industria los empujan a enfocarse en temas que están orientados a las ganancias. A menudo, estos incentivos producen resultados acordes con el interés público, pero no siempre”, escriben los autores. “Aunque estas inversiones de la industria beneficiarán a los consumidores, el dominio de la investigación que las acompaña debería ser una preocupación para los responsables políticos de todo el mundo porque significa que las alternativas de interés público para herramientas importantes de IA pueden volverse cada vez más escasas”.

Los autores muestran que la huella de la industria en la investigación de IA ha aumentado drásticamente en los últimos años. En 2000, solo el 22 por ciento de las presentaciones en las principales conferencias de IA presentaban uno o más coautores de empresas privadas, pero para 2020 eso había alcanzado el 38 por ciento. Pero el impacto se siente más claramente en la vanguardia del campo.

El progreso en el aprendizaje profundo ha sido impulsado en gran medida por el desarrollo de modelos cada vez más grandes. En 2010, la industria representaba solo el 11 por ciento de los modelos de IA más grandes, pero para 2021 había alcanzado el 96 por ciento. Esto ha coincidido con un dominio creciente en puntos de referencia clave en áreas como el reconocimiento de imágenes y el modelado de lenguaje, donde la participación de la industria en el modelo líder ha crecido del 62 % en 2017 al 91 % en 2020.

Un factor clave de este cambio son las inversiones mucho mayores que el sector privado puede realizar en comparación con los organismos públicos. Excluyendo el gasto en defensa, el gobierno de EE. UU. asignó $ 1.5 mil millones para gastar en IA en 2021, en comparación con los $ 340 mil millones gastados por la industria en todo el mundo ese año.

Esa financiación adicional se traduce en recursos mucho mejores, tanto en términos de potencia informática y acceso a datos, como en la capacidad de atraer a los mejores talentos. El tamaño de los modelos de IA está fuertemente correlacionado con la cantidad de datos y recursos informáticos disponibles, y en 2021 los modelos industriales eran 29 veces más grandes que los académicos en promedio.

Y mientras que en 2004 solo el 21 por ciento de los doctores en ciencias de la computación que se habían especializado en IA ingresaron a la industria, para 2020 eso había aumentado a casi el 70 por ciento. La tasa a la que las empresas privadas han contratado expertos en IA fuera de la universidad también se ha multiplicado por ocho desde 2006.

Los autores señalan a OpenAI como un marcador de la creciente dificultady de hacer investigación de inteligencia artificial de vanguardia sin los recursos financieros del sector privado. En 2019, la organización se transformó de una organización sin fines de lucro a una "organización con fines de lucro limitada" para "aumentar rápidamente nuestras inversiones en computación y talento", dijo la compañía en ese momento.

Esta inversión adicional ha tenido sus ventajas, señalan los autores. Ha ayudado a llevar la tecnología de IA del laboratorio a productos cotidianos que pueden mejorar la vida de las personas. También condujo al desarrollo de una gran cantidad de herramientas valiosas utilizadas tanto por la industria como por la academia, como paquetes de software como TensorFlow y PyTorch y chips informáticos cada vez más potentes adaptados a las cargas de trabajo de IA.

Pero también está impulsando la investigación de IA para que se centre en áreas con posibles beneficios comerciales para sus patrocinadores y, lo que es igual de importante, enfoques de IA que consumen muchos datos y son computacionalmente costosos y que encajan muy bien con el tipo de cosas en las que las grandes empresas de tecnología ya son buenas. A medida que la industria establece cada vez más la dirección de la investigación de la IA, esto podría conducir a que se descuiden los enfoques competitivos hacia la IA y otras aplicaciones socialmente beneficiosas sin un claro motivo de lucro.

"Dada la amplitud con la que las herramientas de IA podrían aplicarse en toda la sociedad, tal situación otorgaría a un pequeño número de empresas de tecnología una enorme cantidad de poder sobre la dirección de la sociedad”, señalan los autores.

Hay modelos de cómo se podría cerrar la brecha entre el sector público y el privado, dicen los autores. EE. UU. ha propuesto la creación de un recurso nacional de investigación de IA compuesto por una nube de investigación pública y conjuntos de datos públicos. China aprobó recientemente un "sistema nacional de red de energía informática". ALa plataforma informática de investigación avanzada de Canadá ha estado funcionando durante casi una década.

Pero sin la intervención de los formuladores de políticas, los autores dicen que los académicos probablemente no podrán interpretar y criticar adecuadamente los modelos de la industria u ofrecer alternativas de interés público. Asegurarse de que tengan las capacidades para continuar dando forma a la frontera de la investigación en IA debería ser una prioridad clave para los gobiernos de todo el mundo.

Crédito de la imagen: Mente profunda / Unsplash 

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• Fuente: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/