AI Research er en dumpsterbrand, og Google holder tændstikkerne

Videnskabelige bestræbelser er ikke match for virksomhedernes grådighed.

AI-forskningens verden er i ruiner. Fra akademikere, der prioriterer ordninger, der er lette at tjene penge på, frem for banebrydende nye terræn, til Silicon Valley-eliten, der bruger truslen om jobtab til at opmuntre til virksomhedsvenlige hypoteser, systemet er et ødelagt rod.

Og Google fortjener en broderpart af skylden.

Hvordan det startede

Der blev cirka 85,000 forskningsartikler udgivet globalt om emnet AI/ML i år 2000. Spol frem til 2021, og der var næsten dobbelt så mange udgivet i USA alene.

At sige, at der har været en eksplosion i feltet, ville være en massiv underdrivelse. Denne tilstrømning af forskere og nye ideer har ført til, at deep learning er blevet en af ​​verdens vigtigste teknologier.

Mellem 2014 og 2021 opgav big tech næsten sine "web first"- og "mobile first"-principper for at vedtage "AI first"-strategier.

Nu, i 2022, er AI-udviklere og -forskere efterspurgte (og har mere løn) end næsten alle andre job inden for teknologi uden for C-suiten.

Men denne form for uhæmmet vækst har også en mørk side. I kampen om at imødekomme markedets efterspørgsel efter deep learning-baserede produkter og tjenester, er feltet blevet lige så hårdt og ustadigt som professionel sport.

I de sidste par år har vi set "GANfar", Ian Goodfellow, hopper fra Google til Apple, Timnit Gebru og andre bliver fyret fra Google for afvigende meninger om effektiviteten af ​​forskning, og en virtuel strøm af tvivlsomme AI-artikler formår på en eller anden måde at klare peer-review.

Floden af ​​talent, der ankom i kølvandet på den dybe læringseksplosion, bragte også et mudderskred af dårlig forskning, svindel og virksomheders grådighed med sig.

Hvordan det går

Google har mere end nogen anden virksomhed ansvaret for det moderne AI-paradigme. Det betyder, at vi skal give store G-karakterer for at bringe naturlig sprogbehandling og billedgenkendelse til masserne.

Det betyder også, at vi kan kreditere Google for at skabe et forsker-spise-forskermiljø, hvor nogle universitetsstuderende og deres professorer, der er partnere med storteknologi, behandler forskningsartikler som lidt mere end lokkemad for venturekapitalister og virksomhedsheadhuntere.

På toppen har Google vist sin vilje til at ansætte verdens dygtigste forskere. Og det er også blevet demonstreret adskillige gange, at det vil fyre dem med et hjerteslag, hvis de ikke går efter virksomhedens linje.

Virksomheden skabte overskrifter over hele kloden efter at have fyret Timnit Gebru, en forsker, det havde hyret til at hjælpe med at lede sin AI-etikafdeling, i december 2020. Blot et par måneder senere fyrede det et andet medlem af holdet, Margaret Mitchell.

Google fastholder, at forskernes arbejde ikke var op til specifikationerne, men både kvinder og adskillige tilhængere hævder, at fyringerne først fandt sted, efter at de havde rejst etiske bekymringer over forskning, som virksomhedens AI-chef, Jeff Dean, havde skrevet under på.

Det er nu knap et år senere, og historien gentager sig. Google fyrede en anden verdenskendt AI-forsker, Satrajit Chatterjee, efter at han førte et team af videnskabsmænd i at udfordre et andet papir, som Dean havde meldt sig ud af.

Mudderskred-effekten

I toppen betyder det, at konkurrencen om højtlønnede job er hård. Og jagten på den næste talentfulde forsker eller udvikler begynder tidligere end nogensinde.

Studerende, der arbejder hen imod avancerede grader inden for maskinlæring og AI, som i sidste ende ønsker at arbejde uden for den akademiske verden, forventes at forfatter eller medforfatter forskningsartikler, der demonstrerer deres talent.

Desværre er pipelinen fra den akademiske verden til den store teknologi eller den VC-ledede startup-verden fyldt med lorte papirer skrevet af studerende, hvis hele deres ben er at skrive algoritmer, der kan tjene penge på.

Læs hele historien her ...