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Se est\u00e1 produciendo un cambio colosal en la inteligencia artificial, pero no es el que algunos pueden pensar. Si bien los sistemas avanzados de generaci\u00f3n de lenguaje y los chatbots han dominado los titulares de las noticias, las empresas privadas de inteligencia artificial han afianzado silenciosamente su poder. Los desarrollos recientes significan que un pu\u00f1ado de individuos y corporaciones ahora controlan gran parte de los recursos y el conocimiento en el sector y, en \u00faltima instancia, dar\u00e1n forma a su impacto en nuestro futuro colectivo.<\/p>\n
El fen\u00f3meno, al que los expertos en inteligencia artificial se refieren como “captura industrial”, se cuantific\u00f3 en un art\u00edculo publicado por investigadores del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts en la revista Science a principios de este mes, en el que se ped\u00eda a los legisladores que prestaran m\u00e1s atenci\u00f3n. Sus datos son cada vez m\u00e1s cruciales. La IA generativa, la tecnolog\u00eda subyacente a los gustos de ChatGPT, se est\u00e1 integrando en el software utilizado por miles de millones de personas, como Microsoft Office, Google Docs y Gmail. Y las empresas, desde los bufetes de abogados hasta los medios de comunicaci\u00f3n y las instituciones educativas, se est\u00e1n viendo alteradas por su introducci\u00f3n. <\/p>\n
El MIT investigaci\u00f3n<\/a> encontr\u00f3 que casi el 70 por ciento de los doctores en IA trabajaron para empresas en 2020, en comparaci\u00f3n con el 21 por ciento en 2004. De manera similar, hubo un aumento de ocho veces en la contrataci\u00f3n de profesores en empresas de IA desde 2006, mucho m\u00e1s r\u00e1pido que el aumento general en computadoras. facultad de investigaci\u00f3n cient\u00edfica. \u201cMuchos de los investigadores con los que hablamos hab\u00edan abandonado ciertas trayectorias de investigaci\u00f3n porque sienten que no pueden competir con la industria, simplemente no tienen el talento inform\u00e1tico o de ingenier\u00eda\u201d, dijo Nur Ahmed, autor del art\u00edculo de Science.<\/p>\n En particular, dijo que los acad\u00e9micos no pudieron construir grandes modelos de lenguaje como GPT-4, un tipo de software de inteligencia artificial que genera texto plausible y detallado al predecir la siguiente palabra en una oraci\u00f3n con alta precisi\u00f3n. La t\u00e9cnica requiere enormes cantidades de datos y poder de c\u00f3mputo a los que principalmente solo tienen acceso las grandes empresas tecnol\u00f3gicas como Google, Microsoft y Amazon. Ahmed descubri\u00f3 que la participaci\u00f3n de las empresas en los modelos de IA m\u00e1s importantes pas\u00f3 del 11 % en 2010 al 96 % en 2021.<\/p>\n La falta de acceso significa que los investigadores no pueden replicar los modelos creados en los laboratorios corporativos y, por lo tanto, no pueden probarlos ni auditarlos en busca de posibles da\u00f1os y sesgos muy f\u00e1cilmente. <\/p>\n Los datos del documento tambi\u00e9n mostraron una disparidad significativa entre la inversi\u00f3n p\u00fablica y privada en tecnolog\u00eda de IA. En 2021, las agencias gubernamentales de EE. UU. que no son de defensa asignaron $ 1.5 mil millones a AI. La Comisi\u00f3n Europea ten\u00eda previsto gastar 1.000 millones de euros. Mientras tanto, el sector privado invirti\u00f3 m\u00e1s de $340 mil millones en IA en 2021. <\/p>\n \u201cExiste tal concentraci\u00f3n de riqueza e inversi\u00f3n en un conjunto muy reducido de t\u00e9cnicas\u201d, dijo Alex Hanna, director de investigaci\u00f3n del Instituto de Investigaci\u00f3n de IA Distribuida y ex miembro del equipo de IA \u00c9tica de Google.<\/p>\n Se\u00f1al\u00f3 los datos de inversi\u00f3n de PitchBook que muestran que la mayor parte del dinero para la IA generativa en los \u00faltimos seis a\u00f1os se destin\u00f3 a nuevas empresas como Anthropic, Inflection, Character.ai y Adept AI, y esfuerzos m\u00e1s grandes como OpenAI que est\u00e1n construyendo su propia modelos grandes. En 2019, OpenAI pas\u00f3 de ser una empresa sin fines de lucro a una empresa con fines de lucro con una inversi\u00f3n de $ 1 mil millones de Microsoft, citando la necesidad de “aumentar r\u00e1pidamente nuestras inversiones en computaci\u00f3n y talento”. <\/p>\n Las consecuencias de este cambio son m\u00faltiples. Significa que las alternativas p\u00fablicas a la tecnolog\u00eda de IA corporativa, como modelos y conjuntos de datos, son cada vez m\u00e1s escasas. Y es probable que las nuevas aplicaciones sean impulsadas comercialmente en lugar de un inter\u00e9s p\u00fablico m\u00e1s amplio, se\u00f1alaron varios investigadores. Hanna, cuyo trabajo est\u00e1 financiado por organizaciones sin fines de lucro, est\u00e1 de acuerdo. \u201cSi desea trabajar en tareas especializadas de IA como garantizar la biodiversidad, la ciencia del clima o la agricultura, no hay mucho apetito para eso\u201d, dijo. <\/p>\n Meredith Whittaker, presidenta de la aplicaci\u00f3n encriptada Signal, compar\u00f3 la situaci\u00f3n con el dominio del ej\u00e9rcito de EE. UU. sobre la investigaci\u00f3n cient\u00edfica durante la guerra fr\u00eda en un art\u00edculo seminal en 2021. \u201cEs aqu\u00ed, en estas historias m\u00e1s oscuras, donde enfrentamos el alto costo de la captura. \u2014 ya sea militar o industrial,\u201d ella escribi\u00f3<\/a>. \u201cY sus peligrosas implicaciones para la libertad acad\u00e9mica. . . capaz de hacer que el poder rinda cuentas\u201d. <\/p>\n Los investigadores y expertos en pol\u00edticas coinciden en el diagn\u00f3stico, pero no en las soluciones: algunos, como Ahmed, creen que los gobiernos deber\u00edan establecer centros de datos solo para acad\u00e9micos para permitir que los investigadores realicen experimentos, pero otros, como Whittaker, creen que eso concentrar\u00eda a\u00fan m\u00e1s el poder entre quienes poseen la infraestructura. como servicios en la nube. Pero todos est\u00e1n de acuerdo en lo \u00fanico que los pol\u00edticos simplemente no pueden hacer: hacer la vista gorda.<\/p>\n