La investigación en inteligencia artificial ha descubierto que una «brecha informática» concentra el poder y acelera la desigualdad en la era del aprendizaje profundo.

Los investigadores de inteligencia artificial de Virginia Tech y Western University concluyeron que una distribución desigual de la potencia informática en el mundo académico está impulsando la desigualdad en la era del aprendizaje profundo. También enfatizan el impacto en la academia de personas que abandonan universidades prestigiosas por trabajos industriales bien remunerados.

La concentración de la potencia informática en las universidades de élite desplaza a las organizaciones de investigación de nivel medio-bajo, según un análisis que se basa en 171.394 documentos de casi 60 prestigiosas conferencias de informática. El equipo revisó los artículos aceptados para su publicación en grandes conferencias de IA como ACL, ICML y NeurIPS en categorías como visión por computadora, minería de datos, aprendizaje automático y PNL.

«Aprovechando el aumento repentino en el aprendizaje profundo debido al uso imprevisto de GPU desde 2012, encontramos que la IA está cada vez más formada por unos pocos jugadores y estos actores están afiliados en su mayoría a grandes empresas tecnológicas o universidades de élite». , lee su documento. «Para ‘democratizar’ verdaderamente la inteligencia artificial, se requiere un esfuerzo concertado de los legisladores, las instituciones académicas y los actores a nivel corporativo para abordar la brecha informática».

Nurrudin Ahmed y Muntasir Wahed resumieron sus hallazgos y recomendaciones en un documento titulado «La desdemocratización de la IA: aprendizaje profundo y la brecha informática en la investigación de inteligencia artificial». El documento se publicó recientemente en arXiv y se presentó a finales de octubre en la Strategic Management Society, una conferencia sobre investigación empresarial.

El hecho de que las universidades y empresas más ricas tengan una ventaja en el aprendizaje profundo no es sorprendente. Las grandes redes modernas como AlphaGo Zero y GPT-3 pueden requerir millones de dólares en procesamiento de capacitación. Y un análisis de diciembre de 2019 etiquetó a Google, la Universidad de Stanford, el MIT, la Universidad Carnegie Mellon, UC Berkeley y Microsoft como los seis principales contribuyentes a las principales conferencias de investigación de IA.

Al mismo tiempo, las escuelas más pequeñas a menudo carecen de los recursos financieros para considerar aplicaciones de aprendizaje profundo. Esta limitación puede definir los tipos de IA que los investigadores del mundo académico exploran o acelerar la fuga de cerebros a las grandes empresas de tecnología con mucho dinero para competir por los mejores talentos de IA.

Confirmando esta brecha de oportunidades, el documento encontró que las universidades clasificadas como 301-500 por US News and World Report publicaron un promedio de seis artículos menos en conferencias de investigación de IA, o un 25% menos de uno. Estimador contrafactual: desde la llegada del aprendizaje profundo. Las empresas de Fortune 500, los líderes de las grandes tecnologías y las universidades de élite han visto tendencias radicalmente diferentes.

«Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que encuentra evidencia de que una mayor necesidad de equipo especializado puede llevar a ‘tener y tener’ en un campo científico», se lee en el documento. «Creemos que el aumento del aprendizaje profundo aumenta drásticamente la importancia de la computación y los datos, lo que, a su vez, levanta barreras de entrada al aumentar el costo de producir conocimiento».

Los coautores argumentan que su trabajo demuestra lo que ellos llaman la «brecha informática» a lo largo de una serie de líneas de fractura social. Las universidades de élite tienden a tener estudiantes más ricos y suelen ser menos diversas que otras escuelas. Las grandes empresas de tecnología también carecen de diversidad, particularmente entre ingenieros, gente de diseño de productos e investigación de IA. A medida que la inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología de propósito general que afecta aspectos de las empresas, los servicios públicos y la privacidad, este desequilibrio demográfico tiene consecuencias generalizadas.

Al analizar esta tendencia, Ahmed y Wahed dividen la historia de la inteligencia artificial en dos épocas. Definen el primero que va desde la década de 1960 hasta aproximadamente 2012, cuando se utilizó hardware de propósito general para entrenar la IA. En la segunda era, el aprendizaje profundo y el hardware especializado como las GPU definieron la industria, ya que ambos demostraron ser efectivos juntos en la competencia de clasificación de imágenes ImageNet para avanzar en la visión por computadora.

Cuando se trata de soluciones, los coautores dicen que sus hallazgos presentan «evidencia sólida» de la necesidad de una nube de búsqueda de IA nacional. En junio, las principales universidades, empresas de tecnología y miembros del Senado de los Estados Unidos respaldaron la idea de una nube nacional de investigación de IA. Los conjuntos de datos públicos compartidos que pueden ayudar a entrenar y probar modelos de IA serán especialmente beneficiosos para las organizaciones con recursos limitados.

El documento dice que el gobierno de EE. UU. Debería ayudar a las universidades ampliando los conjuntos de datos públicos compartidos y otros recursos. Grupos como la Junta de Innovación de Defensa y la Comisión de Seguridad Nacional sobre IA (NSCAI) han aconsejado al Pentágono y al Congreso que aumenten las asociaciones público-privadas, la financiación gubernamental y el alcance de los desarrolladores remotos como una forma de atraer talento de entornos no tradicionales.

Es posible que veamos movimientos en estos frentes en los próximos meses. La plataforma del presidente electo Joe Biden se ha comprometido a invertir $ 300 mil millones en investigación y desarrollo en áreas como 5G e inteligencia artificial.

Los hallazgos de Ahmed y Wahed están respaldados por otros artículos recientes que evalúan el ecosistema de IA y el papel de la tecnología para unir la academia y la industria. Por ejemplo, un artículo titulado «Inteligencia artificial, capital humano e innovación» encontró que la inteligencia artificial creó una fuga de cerebros sin precedentes del mundo académico entre 2004 y 2018, lo que llevó a más de 200 personas a dejar puestos en el sector. Publicado en otoño de 2019 y actualizado el mes pasado, el documento señala que las mejores universidades, estudiantes de doctorado y nuevas empresas en aprendizaje profundo se encuentran entre los que más se benefician de la actual escasez de talento en IA. El análisis también encontró que la Universidad Carnegie Mellon, el MIT y la Universidad de Stanford ocupan el primer lugar entre las universidades cuyos alumnos continúan lanzando nuevas empresas de inteligencia artificial.

El artículo de Ahmed y Wahed también sigue a una encuesta de más de 200 jefes de departamentos de informática sobre el impacto de la industria en la academia. Encargado por la Computing Research Association (CRA) y publicado hace unos meses, el estudio identifica resultados tanto positivos como negativos de la estrecha colaboración entre la academia y la industria. Estos cambios incluyen un cambio de la facultad de investigación en ciencias de la computación a trabajos en la industria.

“Este cambio tiene el potencial de generar impactos negativos en los tipos de investigación realizada, la calidad de la investigación, la cultura de los departamentos de TI y la educación de los estudiantes de pregrado y posgrado. Se debe prestar especial atención a las cuestiones relacionadas con la cultura del departamento, los posibles conflictos de intereses, la propiedad intelectual y garantizar que los estudiantes continúen teniendo suficientes tutorías y contactos con el profesorado para prepararlos para sus carreras «, se lee en un blanco. documento de encuesta.


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