A pesquisa de IA é um incêndio na lixeira e o Google está segurando as partidas

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O Google inventou o capitalismo de vigilância e, no entanto, a maior parte do mundo não tem ideia do que isso é ou significa. É o uso da “inteligência” da máquina para transformar o coletivo em um recurso que pode ser vendido com enormes lucros. Isso não é benevolente para a humanidade, mas sim destrutivo para o individualismo, bem como para todos os sistemas democráticos de governança. ⁃ Editor TN

O esforço científico não é páreo para a ganância corporativa.

O mundo da pesquisa de IA está em frangalhos. Dos acadêmicos que priorizam esquemas fáceis de monetizar em vez de inovar, à elite do Vale do Silício usando a ameaça de perda de emprego para encorajar hipóteses amigáveis às empresas, o sistema é uma bagunça quebrada.

E o Google merece a maior parte da culpa.

Como começou

Havia aproximadamente 85,000 trabalhos de pesquisa publicado globalmente sobre IA/ML no ano de 2000. Avancemos para 2021 e havia quase o dobro publicado apenas nos EUA.

Dizer que houve uma explosão no campo seria um eufemismo enorme. Esse afluxo de pesquisadores e novas ideias fez com que o aprendizado profundo se tornasse uma das tecnologias mais importantes do mundo.

Entre 2014 e 2021, as grandes empresas de tecnologia praticamente abandonaram seus princípios de “primeiro na web” e “primeiro em dispositivos móveis” para adotar estratégias “primeiro em IA”.

Agora, em 2022, os desenvolvedores e pesquisadores de IA estão em maior demanda (e comandam mais salários) do que quase todos os outros empregos em tecnologia fora do C-suite.

Mas esse tipo de crescimento desenfreado também tem um lado sombrio. Na luta para atender à demanda do mercado por produtos e serviços baseados em aprendizado profundo, o campo se tornou tão implacável e inconstante quanto os esportes profissionais.

Nos últimos anos, vimos o “GANpai”, Ian Goodfellow, salte do Google para a Apple, Timnit Gebru e outros são demitidos do Google por opiniões divergentes sobre a eficácia da pesquisa, e uma torrente virtual de documentos duvidosos de IA consegue de alguma forma limpar a revisão por pares.

A enxurrada de talentos que chegou após a explosão do aprendizado profundo também trouxe consigo uma enxurrada de pesquisas ruins, fraudes e ganância corporativa.

Como está indo

O Google, mais do que qualquer outra empresa, é responsável pelo paradigma moderno de IA. Isso significa que precisamos dar nota máxima G grande para trazer processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem para as massas.

Isso também significa que podemos creditar ao Google a criação do ambiente pesquisador-come-pesquisador que tem alguns estudantes universitários e seus professores parceiros de grande tecnologia tratando os trabalhos de pesquisa como pouco mais do que isca para capitalistas de risco e headhunters corporativos.

No topo, o Google mostrou sua disposição de contratar os pesquisadores mais talentosos do mundo. E também foi demonstrado várias vezes que isso os demitirá em um piscar de olhos se eles não seguirem a linha da empresa.

A empresa ganhou as manchetes em todo o mundo depois de demitir Timnit Gebru, um pesquisador que havia contratado para ajudar a liderar sua divisão de ética em IA, em dezembro de 2020. Apenas alguns meses depois, demitiu outro membro da equipe, Margaret Mitchell.

O Google sustenta que o trabalho dos pesquisadores não estava de acordo com as especificações, mas tanto as mulheres quanto vários apoiadores afirmam que as demissões só ocorreram depois que levantaram preocupações éticas sobre a pesquisa que o chefe de IA da empresa, Jeff Dean, havia assinado.

Agora é pouco mais de um ano depois e a história está se repetindo. Google demitiu outro pesquisador de IA de renome mundial, Satrajit Chatterjee, depois que ele liderou uma equipe de cientistas para desafiar outro artigo que Dean havia assinado.

O efeito deslizamento de terra

No topo, isso significa que a competição por empregos bem remunerados é acirrada. E a caça ao próximo pesquisador ou desenvolvedor talentoso começa mais cedo do que nunca.

Espera-se que os alunos que trabalham para obter diplomas avançados nas áreas de aprendizado de máquina e IA, que eventualmente desejam trabalhar fora da academia, sejam autores ou coautores de trabalhos de pesquisa que demonstrem seu talento.

Infelizmente, o pipeline da academia para a grande tecnologia ou o mundo das startups lideradas por VC está cheio de artigos ruins escritos por estudantes cuja tendência é escrever algoritmos que podem ser monetizados.

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