Badania AI to pożar w śmietniku, a Google trzyma zapałki

Wysiłki naukowe nie mogą się równać z chciwością korporacji.

Świat badań nad sztuczną inteligencją jest w rozsypce. Od naukowców, którzy przedkładają łatwe do zarabiania schematy nad nowatorskimi rozwiązaniami, po elity Doliny Krzemowej wykorzystujące groźbę utraty pracy w celu wspierania hipotez przyjaznych dla korporacji, w systemie panuje zepsuty bałagan.

A Google zasługuje na lwią część winy.

Jak to się zaczęło

Było około 85,000 XNUMX artykułów naukowych opublikowanych na całym świecie na temat AI/ML w 2000 roku. Szybko do roku 2021 i było prawie dwa razy więcej opublikowanych w samych Stanach Zjednoczonych.

Stwierdzenie, że w terenie doszło do eksplozji, byłoby ogromnym niedopowiedzeniem. Ten napływ naukowców i nowych pomysłów doprowadził do tego, że uczenie głębokie stało się jedną z najważniejszych technologii na świecie.

W latach 2014-2021 big tech prawie całkowicie porzucił zasady „najpierw internet” i „najpierw urządzenia mobilne”, aby przyjąć strategie „najpierw AI”.

Teraz, w 2022 r., programiści i badacze AI są bardziej poszukiwani (i zarabiają więcej) niż prawie jakakolwiek inna praca w technologii poza kierownictwem.

Ale ten rodzaj nieskrępowanego wzrostu ma również ciemną stronę. W dążeniu do zaspokojenia popytu rynkowego na produkty i usługi oparte na głębokim uczeniu się, dziedzina ta stała się tak samo okrutna i zmienna jak sport zawodowy.

W ciągu ostatnich kilku lat widzieliśmy „Ojciec GAN”, Ian Goodfellow, przeskoczyć statek z Google do Apple, Timnit Gebru i inni zostają zwolnieni od Google za odmienne opinie na temat skuteczności badań, a wirtualny potok wątpliwych artykułów dotyczących sztucznej inteligencji zdołał jakoś wyczyścić recenzję.

Powódź talentów, która pojawiła się w wyniku eksplozji głębokiego uczenia się, przyniosła również lawinę złych badań, oszustw i korporacyjnej chciwości.

Jak leci

Google, bardziej niż jakakolwiek inna firma, ponosi odpowiedzialność za nowoczesny paradygmat AI. Oznacza to, że musimy dać duże G pełne oceny za udostępnienie masom przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania obrazów.

Oznacza to również, że możemy podziękować Google za stworzenie środowiska badacz-jeść-badacza, w którym niektórzy studenci i ich profesorowie współpracujący z dużymi technologiami traktują prace badawcze jako niewiele więcej niż przynętę dla inwestorów venture capital i korporacyjnych łowców głów.

Na górze Google pokazało, że chce zatrudniać najbardziej utalentowanych naukowców na świecie. Wielokrotnie udowodniono również, że wyrzuci ich w mgnieniu oka, jeśli nie zastosują się do linii firmy.

Firma trafiła na pierwsze strony gazet na całym świecie po zwolnieniu Timnit Gebru, badacza, którego zatrudniła do pomocy w kierowaniu działem etyki AI, w grudniu 2020 r. Zaledwie kilka miesięcy później zwolniła innego członka zespołu, Margaret Mitchell.

Google utrzymuje, że praca badaczy nie była zgodna ze specyfikacją, ale zarówno kobiety, jak i liczni zwolennicy twierdzą, że zwolnienia miały miejsce dopiero po zgłoszeniu obaw etycznych dotyczących badań, na które zgodził się szef firmy, zajmujący się sztuczną inteligencją, Jeff Dean.

Teraz minął ledwie ponad rok, a historia się powtarza. Google zwolnił innego światowej sławy badacza AI, Satrajit Chatterjee, po tym, jak kierował zespołem naukowców kwestionującym inny artykuł, który podpisał Dean.

Efekt lawiny błotnej

Na szczycie oznacza to, że konkurencja o dobrze płatne prace jest zacięta. A polowanie na kolejnego utalentowanego badacza lub programistę zaczyna się wcześniej niż kiedykolwiek.

Studenci pracujący w kierunku zaawansowanych stopni w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, którzy ostatecznie chcą pracować poza środowiskiem akademickim, powinni być autorami lub współautorami artykułów naukowych, które demonstrują ich talent.

Niestety, rurociąg od akademii do wielkich technologii lub kierowany przez VC świat startupów jest zaśmiecony gównianymi artykułami napisanymi przez studentów, których całym sercem jest pisanie algorytmów, które można spieniężyć.

Przeczytaj całą historię tutaj…