Fei-Fei Li, la “madrina de la inteligencia artificial”, hizo una súplica urgente al presidente Biden en el reluciente salón de baile del hotel Fairmont de San Francisco en junio pasado. El profesor de Stanford le pidió a Biden que financiara un almacén nacional de potencia informática y conjuntos de datos, parte de una “inversión alucinante” que permitirá a los principales investigadores de IA del país mantenerse al día con los gigantes tecnológicos. Elevó la petición el jueves en el discurso sobre el Estado de la Unión de Biden, al que Li asistió como invitado de la representante Anna G. Eshoo (demócrata por California). ) para promover un proyecto de ley para financiar un repositorio nacional de IA. Li está a la vanguardia de un coro cada vez mayor de académicos, formuladores de políticas y ex empleados que argumentan que el altísimo costo de trabajar con modelos de IA está excluyendo a los investigadores del campo, comprometiendo a los independientes. estudio de la floreciente tecnología. A medida que empresas como Meta, Google y Microsoft canalizan miles de millones de dólares hacia la IA, se está creando una enorme brecha de recursos incluso con las universidades más ricas del país. Meta pretende adquirir 350.000 chips de computadora especializados, llamados GPU, necesarios para ejecutar cálculos gigantescos en modelos de inteligencia artificial. Por el contrario, el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural de Stanford tiene 68 GPU para todo su trabajo. Después de asistir al discurso sobre el Estado de la Unión #SOTU esta noche, tuve un breve intercambio con el presidente Biden @POTUS. Yo: “Sr. Presidente, usted pronunció un discurso histórico al mencionar a la IA en el discurso de SOTU por primera vez en la historia”. @POTUS (sonriendo): “¡Sí! Y mantenlo a salvo”. 1/ pic.twitter.com/cJ7vs440fx— Fei-Fei Li (@drfeifei) 8 de marzo de 2024 Para obtener la costosa potencia informática y los datos necesarios para investigar sistemas de IA, los académicos suelen asociarse con empleados de tecnología. Mientras tanto, los salarios alucinantes de las empresas tecnológicas están agotando el talento estrella del mundo académico. Las grandes empresas tecnológicas ahora dominan los avances en este campo. En 2022, la industria tecnológica creó 32 modelos importantes de aprendizaje automático, mientras que los académicos produjeron tres, un cambio significativo con respecto a 2014, cuando la mayoría de los avances en IA se originaron en las universidades, según un informe de Stanford. Los investigadores dicen que esta dinámica de poder desequilibrada está dando forma al campo. de manera sutil, empujando a los estudiosos de la IA a adaptar su investigación para uso comercial. El mes pasado, el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, anunció que el laboratorio independiente de investigación de inteligencia artificial de la compañía se acercaría a su equipo de producto, asegurando «cierto nivel de alineación» entre los grupos, dijo. «El sector público ahora está significativamente rezagado en recursos y talento en comparación con el de la industria”, dijo Li, ex empleado de Google y codirector del Instituto Stanford para la IA centrada en el ser humano. «Esto tendrá profundas consecuencias porque la industria se centra en desarrollar tecnología con fines de lucro, mientras que los objetivos de la IA del sector público se centran en la creación de bienes públicos». Esta agencia tiene la tarea de mantener segura la IA. Sus oficinas se están desmoronando. Algunos están presionando para conseguir nuevas fuentes de financiación. Li ha estado recorriendo Washington, reuniéndose con el director de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca, Arati Prabhakar, cenando con la prensa política en un elegante restaurante de mariscos y carnes y visitando el Capitolio para reunirse con legisladores que trabajan en IA, incluido el senador Martin Heinrich. (DN.M.), Mike Rounds (RS.D.) y Todd Young (R-Ind.). Las grandes empresas de tecnología han contribuido con recursos informáticos al National AI Research Resource, el proyecto de almacén nacional, incluida una donación de 20 millones de dólares en créditos informáticos de Microsoft. “Hace mucho que aceptamos la importancia de compartir conocimientos y recursos informáticos con nuestros colegas del mundo académico”, dijo en un comunicado el director científico de Microsoft, Eric Horvitz. Los responsables de la formulación de políticas están tomando algunas medidas para abordar las brechas de financiación. El año pasado, la Fundación Nacional de Ciencias anunció una inversión de 140 millones de dólares para lanzar siete Institutos Nacionales de Investigación de IA dirigidos por universidades para examinar cómo la IA podría mitigar los efectos del cambio climático y mejorar la educación, entre otros temas. Eshoo dijo que espera aprobar la Ley de Creación de IA. , que cuenta con respaldo bipartidista en la Cámara y el Senado, para fin de año, cuando está previsto que se jubile. La legislación “esencialmente democratiza la IA”, dijo Eshoo. Pero los académicos dicen que esta infusión puede no llegar lo suficientemente rápido. A medida que Silicon Valley se apresura para construir chatbots y generadores de imágenes, está atrayendo a aspirantes a profesores de ciencias de la computación con salarios altos y la oportunidad de trabajar. sobre interesantes problemas de IA. Casi el 70 por ciento de las personas con doctorados en inteligencia artificial terminan consiguiendo un trabajo en la industria privada en comparación con el 21 por ciento de los graduados hace dos décadas, según un informe de 2023. En medio de una demanda explosiva, Estados Unidos se está quedando sin poder. El auge de la IA de las grandes tecnologías ha impulsado la los salarios de los mejores investigadores a nuevas alturas. Los paquetes de compensación medios para los científicos investigadores de IA en Meta aumentaron de 256.000 dólares en 2020 a 335.250 dólares en 2023, según Levels.fyi, un sitio web de seguimiento de salarios. Las verdaderas estrellas pueden atraer aún más dinero: los ingenieros de IA con un doctorado y varios años de experiencia en la construcción de modelos de IA pueden obtener una compensación de hasta 20 millones de dólares en cuatro años, dijo Ali Ghodsi, quien como director ejecutivo de la nueva empresa de IA DataBricks compite regularmente para contratar talentos de IA. “La compensación está por las nubes. Es ridículo”, dijo. “No es un número raro de escuchar, en términos generales”. Los académicos universitarios a menudo no tienen más remedio que trabajar con investigadores de la industria, y la empresa paga la factura de la potencia informática y la oferta de datos. Casi el 40 por ciento de los artículos presentados en las principales conferencias de IA en 2020 tuvieron al menos un autor empleado de tecnología, según el informe de 2023. Y las subvenciones de la industria a menudo financian a estudiantes de doctorado para que realicen investigaciones, dijo Mohamed Abdalla, científico del Instituto para una Mejor Salud de Trillium Health Partners, con sede en Canadá, que ha realizado investigaciones sobre el efecto de la industria en la investigación de IA de los académicos. una broma corriente de que como todos están siendo contratados por ellos”, dijo Abdalla. «Y las personas que quedaron fueron financiadas por ellos, es decir, en cierto modo contratadas por ellos». Google cree que las empresas privadas y las universidades deberían trabajar juntas para desarrollar la ciencia detrás de la IA, dijo Jane Park, portavoz de la empresa. Google todavía publica rutinariamente sus investigaciones para beneficiar a la comunidad de IA en general, dijo Park. David Harris, ex gerente de investigación del equipo responsable de IA de Meta, dijo que los laboratorios corporativos pueden no censurar el resultado de la investigación, pero pueden influir en qué proyectos se abordan. «Cuando ves una mezcla de autores que son empleados de una empresa y autores que trabajan en una universidad, realmente deberías examinar los motivos de la empresa para contribuir a ese trabajo», dijo Harris, quien ahora es académico público del canciller en la Universidad. de California en Berkeley. «Solíamos considerar a las personas empleadas en el mundo académico como académicos neutrales, motivados únicamente por la búsqueda de la verdad y el interés de la sociedad». Estas imágenes falsas revelan cómo la IA amplifica nuestros peores estereotipos. Los gigantes tecnológicos obtienen enormes cantidades de potencia informática a través de centros de datos y tienen acceso a GPU, chips de computadora especializados que son necesarios para ejecutar los gigantescos cálculos necesarios para la IA. Estos recursos son caros: un informe reciente de investigadores de la Universidad de Stanford estimó que el desarrollo del gran modelo de lenguaje de Google DeepMind, Chinchilla, costó 2,1 millones de dólares. Más de 100 importantes investigadores de inteligencia artificial instaron el martes a las empresas de inteligencia artificial generativa a ofrecer un puerto seguro legal y técnico a los investigadores para que puedan examinar sus productos sin temor a que las plataformas de Internet suspendan sus cuentas o amenacen con acciones legales. Es probable que se fortalezca a medida que los científicos de IA procesen más datos para mejorar el rendimiento de sus modelos, dijo Neil Thompson, director del proyecto de investigación FutureTech en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, que estudia el progreso en la informática. , [what] Lo que se espera que se necesite es más y más dinero, más y más computadoras, más y más datos”, afirmó Thompson. «Lo que eso significará es que las personas que no tienen tanta capacidad informática [and] quienes no tienen tantos recursos dejarán de poder participar”. Históricamente, las empresas tecnológicas como Meta y Google han administrado sus laboratorios de investigación de IA para que se parezcan a universidades donde los científicos deciden qué proyectos llevar a cabo para avanzar en el estado de la investigación, según las personas. familiarizado con el asunto que habló bajo condición de anonimato para hablar sobre asuntos de empresas privadas. Esos trabajadores estaban en gran medida aislados de los equipos centrados en crear productos o generar ingresos, dijeron las personas. Fueron juzgados por la publicación de artículos influyentes o avances notables, métricas similares a las de sus pares en las universidades, dijeron las personas. Los principales científicos de IA de Meta, Yann LeCun y Joelle Pineau, tienen nombramientos duales en la Universidad de Nueva York y la Universidad McGill, desdibujando las líneas entre la industria y la academia. Los principales investigadores de IA dicen que OpenAI, Meta y más obstaculizan las evaluaciones independientes. En un mercado cada vez más competitivo para productos de IA generativa, la investigación La libertad dentro de las empresas podría disminuir. En abril pasado, Google anunció que fusionaría dos de sus grupos de investigación de IA, DeepMind, una empresa de investigación de IA que adquirió en 2010, y el equipo Brain de Google Research en un departamento llamado Google DeepMind. El año pasado, Google comenzó a aprovechar más sus propios descubrimientos en IA, compartiendo trabajos de investigación sólo después de que el trabajo de laboratorio se había convertido en productos, informó The Washington Post. Meta también ha reorganizado sus equipos de investigación. En 2022, la compañía puso a FAIR bajo el mando de su división de realidad virtual Reality Labs y el año pasado reasignó a algunos de los investigadores del grupo a un nuevo equipo de productos de IA generativa. El mes pasado, Zuckerberg dijo a los inversores que FAIR trabajaría «más estrechamente» con el equipo de productos de IA generativa, argumentando que si bien los dos grupos seguirían realizando investigaciones en «diferentes horizontes temporales», era útil para la empresa «tener cierto nivel de confianza». alineación” entre ellos. “En muchas empresas de tecnología en este momento, contrataron científicos de investigación que sabían algo sobre IA y tal vez establecieron ciertas expectativas sobre cuánta libertad tendrían para establecer su propio cronograma y su propia agenda de investigación”, Harris dicho. «Eso está cambiando, especialmente para las empresas que se están moviendo frenéticamente en este momento para enviar estos productos».

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