Исследования искусственного интеллекта — это пожар в мусорном баке, а Google держит спички

Пожалуйста, поделитесь этой историей!

Google изобрел Surveillance Capitalism, и все же большая часть мира понятия не имеет, что это такое и что это значит. Это использование машинного «разума» для превращения коллектива в ресурс, который можно продать с огромной прибылью. Это не во благо человечества, а скорее разрушительно для индивидуализма, а также для всех демократических систем управления. ⁃ Редактор ТН

Научная деятельность не может сравниться с корпоративной жадностью.

Мир исследований ИИ находится в упадке. От академиков, отдающих предпочтение схемам, которые легко монетизировать, а не новым открытиям, до элиты Силиконовой долины, использующей угрозу потери работы для поощрения благоприятных для корпораций гипотез, система представляет собой беспорядок.

И Google заслуживает львиную долю вины.

Как это начиналось

Существовали около 85,000 XNUMX научных работ опубликовано по всему миру на тему AI/ML в 2000 году. Перенесемся в 2021 год, и только в США было опубликовано почти вдвое больше.

Сказать, что в поле произошел взрыв, было бы большим преуменьшением. Этот приток исследователей и новых идей привел к тому, что глубокое обучение стало одной из самых важных мировых технологий.

В период с 2014 по 2021 год крупные технологические компании практически отказались от своих принципов «сначала веб» и «сначала мобильные», чтобы принять стратегии «сначала ИИ».

Теперь, в 2022 году, разработчики и исследователи ИИ пользуются большим спросом (и получают более высокую зарплату), чем почти любые другие рабочие места в сфере технологий, не относящиеся к высшему руководству.

Но у такого безудержного роста есть и обратная сторона. В борьбе за удовлетворение рыночного спроса на продукты и услуги, основанные на глубоком обучении, эта область стала такой же беспощадной и непостоянной, как профессиональный спорт.

В последние несколько лет мы наблюдаем «GANотец», Ян Гудфеллоу, переходит из Google в Apple, Тимнит Гебру и другие уволены от Google за несовпадение мнений об эффективности исследований, а виртуальный поток сомнительных статей об искусственном интеллекте ухитрился каким-то образом очистить рецензирование.

Поток талантов, прибывший после взрыва глубокого обучения, также принес с собой оползень плохих исследований, мошенничества и корпоративной жадности.

Как дела

Google больше, чем любая другая компания, несет ответственность за современную парадигму ИИ. Это означает, что мы должны поставить большие высшие баллы за то, что принесли обработку естественного языка и распознавание изображений в массы.

Это также означает, что мы можем отдать должное Google за создание среды «исследователь ест-исследователь», в которой некоторые студенты колледжей и их профессора, сотрудничающие с крупными технологиями, рассматривают исследовательские работы как не более чем приманку для венчурных капиталистов и корпоративных охотников за головами.

На вершине Google продемонстрировал свою готовность нанимать самых талантливых исследователей в мире. И также неоднократно демонстрировалось, что они будут уволены в мгновение ока, если они не будут следовать линии компании.

Компания попала в заголовки газет по всему миру после того, как в декабре 2020 года уволила Тимнита Гебру, исследователя, которого она наняла для руководства подразделением по этике ИИ. Всего несколько месяцев спустя она уволила еще одного члена команды, Маргарет Митчелл.

Google утверждает, что работа исследователей не соответствовала требованиям, но как женщины, так и многочисленные сторонники утверждают, что увольнения произошли только после того, как они подняли этические вопросы по поводу исследований, на которые подписал глава компании по искусственному интеллекту Джефф Дин.

Прошло чуть больше года, и история повторяется. Google уволил еще одного всемирно известного исследователя ИИ, Сатраджит Чаттерджи, после того, как он возглавил группу ученых, оспаривающих другую работу, которую подписал Дин.

Эффект оползня

Наверху это означает, что конкуренция за высокооплачиваемую работу является жесткой. И охота за следующим талантливым исследователем или разработчиком начинается раньше, чем когда-либо.

Ожидается, что студенты, работающие над получением ученых степеней в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые в конечном итоге захотят работать за пределами академических кругов, будут авторами или соавторами исследовательских работ, демонстрирующих их талант.

К сожалению, путь от академических кругов к крупным технологиям или миру стартапов под руководством венчурного капитала завален дрянными статьями, написанными студентами, чья цель — написание алгоритмов, которые можно монетизировать.

Прочитайте полную историю здесь…