A influência da indústria na IA está moldando o futuro da tecnologia - para melhor e para pior

O enorme potencial de AI para remodelar o futuro tem visto investimentos maciços da indústria nos últimos anos. Mas a crescente influência de empresas privadas na pesquisa básica que está alimentando essa tecnologia emergente pode ter sérias implicações em como ela se desenvolve, dizem os pesquisadores.

A questão de saber se as máquinas poderiam replicar o tipo de inteligência visto em animais e humanos é quase tão antiga quanto o próprio campo da ciência da computação. O envolvimento da indústria com esta linha de pesquisa tem flutuado ao longo das décadas, lpassando por uma série de invernos de IA à medida que o investimento entrava e depois voltava à medida que a tecnologia avançava falhou em viver de acordo expectativas.

O advento do aprendizado profundo na virada da década anterior, no entanto, resultou em uma das corridas mais sustentadas de interesse e investimento de empresas privadas. Isso agora está começando a produzir alguns produtos de IA verdadeiramente revolucionários, Mas uma nova análise em Ciência mostra que também está levando a indústria a assumirvincogposição dominante na pesquisa de IA.

Esta é uma faca de dois gumes, dizem os autores. A indústria traz consigo dinheiro, recursos de computação e grandes quantidades de dados que turbinaram o progresso, mas também está reorientando todo o campo para áreas de interesse de empresas privadas, em vez daquelas com maior potencial ou benefício para a humanidade.

"Os motivos comerciais da indústria os levam a se concentrar em tópicos orientados para o lucro. Frequentemente, esses incentivos geram resultados alinhados com o interesse público, mas nem sempre”, escrevem os autores. “Embora esses investimentos da indústria beneficiem os consumidores, o domínio da pesquisa que os acompanha deve ser uma preocupação para os formuladores de políticas em todo o mundo, porque significa que alternativas de interesse público para importantes ferramentas de IA podem se tornar cada vez mais escassas”.

Os autores mostram que a pegada da indústria na pesquisa de IA aumentou dramaticamente nos últimos anos. Em 2000, apenas 22% das apresentações nas principais conferências de IA apresentavam um ou mais coautores de empresas privadas, mas em 2020 esse número atingiu 38%. Mas o impacto é mais claramente sentido na vanguarda do campo.

O progresso na aprendizagem profunda tem sido, em grande parte, impulsionado pelo desenvolvimento de modelos cada vez maiores. Em 2010, a indústria representava apenas 11% dos maiores modelos de IA, mas em 2021 esse número atingiu 96%. Isso coincidiu com o crescente domínio dos principais benchmarks em áreas como reconhecimento de imagem e modelagem de linguagem, onde o envolvimento da indústria no modelo líder cresceu de 62% em 2017 para 91% em 2020.

Um dos principais impulsionadores dessa mudança são os investimentos muito maiores que o setor privado pode fazer em comparação com os órgãos públicos. Excluindo os gastos com defesa, o governo dos EUA alocou US$ 1.5 bilhão para gastos com IA em 2021, em comparação com os US$ 340 bilhões gastos pela indústria em todo o mundo naquele ano.

Esse financiamento extra se traduz em recursos muito melhores — tanto em termos de capacidade de computação quanto de acesso a dados — e a capacidade de atrair os melhores talentos. O tamanho dos modelos de IA está fortemente correlacionado com a quantidade de dados e recursos de computação disponíveis e, em 2021, os modelos da indústria eram 29 vezes maiores que os acadêmicos em média.

E enquanto em 2004 apenas 21% dos PhDs em ciência da computação que se especializaram em IA foram para a indústria, em 2020 esse número saltou para quase 70%. A taxa na qual especialistas em IA foram contratados fora da universidade por empresas privadas também aumentou oito vezes desde 2006.

Os autores apontam para OpenAI como um marcador da crescente dificuldadey de fazer pesquisa de ponta em IA sem os recursos financeiros do setor privado. Em 2019, a organização passou de uma organização sem fins lucrativos para uma “organização limitada com fins lucrativos” para “aumentar rapidamente nossos investimentos em computação e talento”, disse a empresa na época.

Esse investimento extra teve suas vantagens, observam os autores. Ajudou a tirar a tecnologia de IA do laboratório e colocá-la em produtos do dia a dia que podem melhorar a vida das pessoas. Também levou ao desenvolvimento de uma série de ferramentas valiosas usadas tanto pela indústria quanto pela academia, como pacotes de software como TensorFlow e PyTorch e chips de computador cada vez mais poderosos adaptados às cargas de trabalho de IA.

Mas também está impulsionando a pesquisa de IA a se concentrar em áreas com potenciais benefícios comerciais para seus patrocinadores e, igualmente importante, abordagens de IA ávidas por dados e computacionalmente caras que se encaixam perfeitamente com o tipo de coisas em que as grandes empresas de tecnologia já são boas. À medida que a indústria define cada vez mais a direção da pesquisa de IA, isso pode levar à negligência de abordagens concorrentes em relação à IA e outras aplicações socialmente benéficas sem fins lucrativos claros.

"Dado o quão amplamente as ferramentas de IA podem ser aplicadas em toda a sociedade, tal situação daria a um pequeno número de empresas de tecnologia um enorme poder sobre a direção da sociedade”, observam os autores.

Existem modelos de como a lacuna entre o setor público e privado pode ser fechada, dizem os autores. Os EUA propuseram a criação de um recurso nacional de pesquisa de IA composto de nuvem de pesquisa pública e conjuntos de dados públicos. A China aprovou recentemente um “sistema de rede de poder de computação nacional”. AA plataforma de Computação de Pesquisa Avançada do Canadá está em operação há quase uma década.

Mas sem a intervenção dos formuladores de políticas, os autores dizem que os acadêmicos provavelmente não conseguirão interpretar e criticar adequadamente os modelos da indústria ou oferecer alternativas de interesse público. Garantir que eles tenham os recursos para continuar a moldar a fronteira da pesquisa de IA deve ser uma prioridade fundamental para os governos de todo o mundo.

Crédito de imagem: 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/