La recherche sur l'IA est un incendie de benne à ordures et Google tient les matchs

L'effort scientifique n'est pas à la hauteur de la cupidité des entreprises.

Le monde de la recherche en IA est en ruine. Des universitaires donnant la priorité aux programmes faciles à monétiser plutôt qu'à l'innovation, à l'élite de la Silicon Valley utilisant la menace de perte d'emploi pour encourager des hypothèses favorables aux entreprises, le système est un gâchis brisé.

Et Google mérite la part du lion du blâme.

Comment ça a commencé

Il y avait environ 85,000 XNUMX articles de recherche publiés dans le monde entier sur le sujet de l'IA/ML en l'an 2000. Avance rapide jusqu'en 2021 et il y en avait presque deux fois plus publiés aux États-Unis seulement.

Dire qu'il y a eu une explosion sur le terrain serait un énorme euphémisme. Cet afflux de chercheurs et de nouvelles idées a fait de l'apprentissage en profondeur l'une des technologies les plus importantes au monde.

Entre 2014 et 2021, les grandes technologies ont pratiquement abandonné leurs principes "web first" et "mobile first" pour adopter des stratégies "IA first".

Maintenant, en 2022, les développeurs et les chercheurs en IA sont plus demandés (et reçoivent plus de salaire) que presque tous les autres emplois dans la technologie en dehors de la suite C.

Mais ce type de croissance sans entraves a aussi un côté sombre. Dans la course pour répondre à la demande du marché en produits et services basés sur l'apprentissage en profondeur, le domaine est devenu aussi impitoyable et capricieux que le sport professionnel.

Au cours des dernières années, nous avons vu le "GANpère", Ian Goodfellow, passe de Google à Apple, Timnit Gebru et d'autres se font virer de Google pour des opinions dissidentes sur l'efficacité de la recherche, et un torrent virtuel d'articles douteux sur l'IA parviennent à clarifier d'une manière ou d'une autre l'examen par les pairs.

Le flot de talents qui est arrivé à la suite de l'explosion de l'apprentissage en profondeur a également entraîné un glissement de terrain de mauvaises recherches, de fraude et de cupidité des entreprises.

Comment ça va

Google, plus que toute autre entreprise, porte la responsabilité du paradigme de l'IA moderne. Cela signifie que nous devons donner au grand G toutes les notes pour apporter le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'image aux masses.

Cela signifie également que nous pouvons créditer Google d'avoir créé l'environnement chercheur-manger-chercheur dans lequel certains étudiants et leurs professeurs partenaires de grandes technologies traitent les documents de recherche comme un simple appât pour les investisseurs en capital-risque et les chasseurs de têtes d'entreprise.

Au sommet, Google a montré sa volonté d'embaucher les chercheurs les plus talentueux du monde. Et il a également été démontré à de nombreuses reprises que cela les licenciera en un clin d'œil s'ils ne respectent pas la ligne de conduite de l'entreprise.

L'entreprise a fait la une des journaux du monde entier après avoir licencié Timnit Gebru, un chercheur qu'elle avait embauché pour l'aider à diriger sa division d'éthique de l'IA, en décembre 2020. Quelques mois plus tard, elle a licencié un autre membre de l'équipe, Margaret Mitchell.

Google soutient que le travail des chercheurs n'était pas à la hauteur des spécifications, mais les femmes et de nombreux partisans affirment que les licenciements n'ont eu lieu qu'après avoir soulevé des préoccupations éthiques concernant la recherche que le patron de l'IA de l'entreprise, Jeff Dean, avait approuvée.

C'est maintenant à peine plus d'un an plus tard et l'histoire se répète. Google a licencié un autre chercheur en IA de renommée mondiale, Satrajit Chatterjee, après avoir dirigé une équipe de scientifiques pour contester un autre article que Dean avait signé.

L'effet coulée de boue

Au sommet, cela signifie que la concurrence pour les emplois bien rémunérés est féroce. Et la chasse au prochain chercheur ou développeur talentueux commence plus tôt que jamais.

Les étudiants qui préparent des diplômes d'études supérieures dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'IA, qui souhaitent éventuellement travailler en dehors du milieu universitaire, doivent rédiger ou co-rédiger des articles de recherche qui démontrent leur talent.

Malheureusement, le pipeline du milieu universitaire à la grande technologie ou au monde des startups dirigé par VC est jonché d'articles de merde écrits par des étudiants dont tout le penchant est d'écrire des algorithmes qui peuvent être monétisés.

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