L'influenza dell'industria sull'IA sta plasmando il futuro della tecnologia, nel bene e nel male

L'enorme potenziale di AI per rimodellare il futuro ha visto massicci investimenti da parte dell'industria negli ultimi anni. Ma la crescente influenza delle aziende private nella ricerca di base che sta alimentando questa tecnologia emergente potrebbe avere serie implicazioni per il modo in cui si sviluppa, affermano i ricercatori.

La questione se le macchine possano replicare il tipo di intelligenza visto negli animali e negli esseri umani è vecchia quasi quanto il campo dell'informatica stessa. L'impegno dell'industria con questa linea di ricerca ha oscillato nel corso dei decenni, lche porta a una serie di inverni dell'IA man mano che gli investimenti sono entrati e poi sono tornati indietro come ha fatto la tecnologia non è riuscito a vivere fino a aspettative.

L'avvento del deep learning all'inizio del decennio precedente, tuttavia, ha portato a una delle corse più sostenute di interesse e investimenti da parte delle aziende private. Questo ora sta cominciando a produrre alcuni prodotti AI davvero rivoluzionari, Ma un nuova analisi in Scienze dimostra che sta anche portando l'industria a prendere piedepiegagposizione dominante nella ricerca sull'IA.

Questa è un'arma a doppio taglio, affermano gli autori. L'industria porta con sé denaro, risorse informatiche e grandi quantità di dati che hanno messo il turbo al progresso, ma sta anche rifocalizzando l'intero campo su aree di interesse per le aziende private piuttosto che su quelle con il maggior potenziale o vantaggio per l'umanità.

"I motivi commerciali dell'industria li spingono a concentrarsi su argomenti orientati al profitto. Spesso tali incentivi producono risultati in linea con l'interesse pubblico, ma non sempre", scrivono gli autori. "Sebbene questi investimenti del settore andranno a beneficio dei consumatori, il predominio della ricerca che ne deriva dovrebbe essere una preoccupazione per i responsabili politici di tutto il mondo perché significa che le alternative di interesse pubblico per importanti strumenti di intelligenza artificiale potrebbero diventare sempre più scarse".

Gli autori mostrano che l'impronta dell'industria nella ricerca sull'IA è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Nel 2000, solo il 22 percento delle presentazioni alle principali conferenze sull'intelligenza artificiale presentava uno o più coautori di aziende private, ma nel 2020 si era raggiunto il 38 percento. Ma l'impatto si fa sentire più chiaramente all'avanguardia del campo.

I progressi nel deep learning sono stati in gran parte guidati dallo sviluppo di modelli sempre più grandi. Nel 2010, l'industria rappresentava solo l'11% dei più grandi modelli di intelligenza artificiale, ma nel 2021 aveva raggiunto il 96%. Ciò ha coinciso con il crescente predominio su benchmark chiave in aree come il riconoscimento delle immagini e la modellazione del linguaggio, dove il coinvolgimento del settore nel modello leader è cresciuto dal 62% nel 2017 al 91% nel 2020.

Un fattore chiave di questo cambiamento sono gli investimenti molto maggiori che il settore privato è in grado di fare rispetto agli enti pubblici. Escludendo la spesa per la difesa, il governo degli Stati Uniti ha stanziato 1.5 miliardi di dollari per la spesa per l'intelligenza artificiale nel 2021, rispetto ai 340 miliardi di dollari spesi dall'industria in tutto il mondo quell'anno.

Quel finanziamento extra si traduce in risorse di gran lunga migliori, sia in termini di potenza di calcolo che di accesso ai dati, e nella capacità di attrarre i migliori talenti. La dimensione dei modelli di intelligenza artificiale è fortemente correlata alla quantità di dati e risorse informatiche disponibili e nel 2021 i modelli di settore erano in media 29 volte più grandi di quelli accademici.

E mentre nel 2004 solo il 21 percento dei dottori di ricerca in informatica specializzati in intelligenza artificiale è entrato nell'industria, nel 2020 è balzato a quasi il 70 percento. Anche il tasso con cui gli esperti di intelligenza artificiale sono stati assunti fuori dall'università da aziende private è aumentato di otto volte dal 2006.

Gli autori indicano OpenAI come indicatore della crescente difficoltày di fare ricerca IA all'avanguardia senza le risorse finanziarie del settore privato. Nel 2019, l'organizzazione si è trasformata da un'organizzazione senza scopo di lucro in una "organizzazione a scopo di lucro" per "aumentare rapidamente i nostri investimenti in calcolo e talento", ha affermato la società all'epoca.

Questo investimento extra ha avuto i suoi vantaggi, osservano gli autori. Ha contribuito a portare la tecnologia AI fuori dal laboratorio e nei prodotti di uso quotidiano che possono migliorare la vita delle persone. Ha anche portato allo sviluppo di una serie di strumenti preziosi utilizzati dall'industria e dal mondo accademico, come pacchetti software come TensorFlow e PyTorch e chip per computer sempre più potenti su misura per i carichi di lavoro dell'IA.

Ma sta anche spingendo la ricerca sull'intelligenza artificiale a concentrarsi su aree con potenziali vantaggi commerciali per i suoi sponsor e, cosa altrettanto importante, su approcci di intelligenza artificiale affamati di dati e costosi dal punto di vista computazionale che si adattano perfettamente al tipo di cose in cui le grandi aziende tecnologiche sono già brave. Poiché l'industria stabilisce sempre più la direzione della ricerca sull'IA, ciò potrebbe portare a trascurare approcci concorrenti nei confronti dell'IA e di altre applicazioni socialmente vantaggiose senza un chiaro motivo di profitto.

"Dato quanto ampiamente gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero essere applicati nella società, una situazione del genere darebbe a un piccolo numero di aziende tecnologiche un enorme potere sulla direzione della società ", osservano gli autori.

Esistono modelli su come colmare il divario tra il settore privato e quello pubblico, affermano gli autori. Gli Stati Uniti hanno proposto la creazione di una risorsa nazionale per la ricerca sull'IA composta da cloud di ricerca pubblica e set di dati pubblici. La Cina ha recentemente approvato un "sistema di rete di potenza di calcolo nazionale". And La piattaforma Advanced Research Computing del Canada è in funzione da quasi un decennio.

Ma senza l'intervento dei responsabili politici, gli autori affermano che gli accademici probabilmente non saranno in grado di interpretare e criticare correttamente i modelli di settore o offrire alternative di interesse pubblico. Garantire che abbiano le capacità per continuare a plasmare la frontiera della ricerca sull'IA dovrebbe essere una priorità fondamentale per i governi di tutto il mondo.

Immagine di credito: DeepMind / Unsplash 

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• Fonte: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/