Revista Science advierte que las universidades se están quedando rezagadas en el área de la IA

Mientras las universidades se están quedando rezagadas, las empresas privadas copan la inversión en el ámbito de la inteligencia artificial (IA); según una publicación hecha recientemente por la revista “Science”, donde se advierte que la academia ha perdido el liderazgo en esta área, que ahora está más concentrada en manos privadas.

Las universidades se atrasan y las empresas privadas avanzan

En otoño del año 2018, el presidente de Francia, Emmanuel Macron dijo en un discurso que, si se quiere gestionar qué clase de sociedad se desea, y qué civilización, entonces es necesario ser una parte activa en la revolución de la inteligencia artificial.

Desde aquel momento los avances en esta área de investigación se han multiplicado, aunque también se ha intensificado la tendencia contra la que advertía aquel discurso: la empresa privada cada vez controla más parte del pastel, mientras que la academia (como la propia Europa) corre el riesgo de quedarse rezagada.

La comunidad científica viene dando la voz de alerta sobre este asunto, los avances que decidirán el futuro de la humanidad se están concentrando en muy pocas manos.  En este sentido, un artículo publicado en el último número de la revista “Science”; se advierte que, es fácil ver en las noticias los éxitos de la industria de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, esos encabezados son heraldos de un cambio mucho mayor y más sistemático, al tiempo que la industria privada controla cada vez más los 3 ingredientes de la investigación moderna en esta área: el poder de computación, los inmensos conjuntos de datos e investigadores altamente cualificados.

Los medios para investigar en IA se concentran más en la industria que en las universidades

Los autores de este artículo de “Science” revisan varias evidencias recientes de que los medios para investigar en el área de la inteligencia artificial, han sido desviados crecientemente hacia la industria privada, mucho más que los controlados por las instituciones académicas y las universidades (tanto públicas como privadas). Además de las colaboraciones mixtas entre academia e industria. De lo que se deriva que los avances dirigidos desde las compañías copan cada vez más las presentaciones en congresos científicos y artículos publicados en revistas internacionales.

Además, está presente otro indicador más elocuente: en los diez mayores modelos de IA, casi el cien por ciento de su desarrollo provino de la industria privada.

Los expertos de “Science” también advierten que el problema es que, no se trata de que las universidades deban asumir una cuota concreta de investigación. En este sentido, Nur Ahmed, quien es investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el resto de autores del artículo; señalan que, más bien, el objetivo debería ser asegurar la presencia de capacidades suficientes para contribuir a auditar los modelos de la empresa privada (que en varias ocasiones han mostrado significativos sesgos y deficiencias), o para producir modelos alternativos desarrollados con el interés público en mente.

La academia debe estar a la vanguardia de la investigación moderna

Los autores contrastan que, con estas capacidades, las universidades pueden seguir dando forma a la vanguardia de la investigación moderna en inteligencia artificial y así poder definir cómo debería ser una inteligencia artificial responsable. De no existir estas capacidades, importantes trabajos de interés público en la IA serán dejados de lado.

Y finalmente los autores del artículo demandan que, debería considerarse de especial interés la creación de conjuntos de datos significativos para los cuales no haya intereses comerciales inmediatos.

En los últimos años, las técnicas de aprendizaje profundo, el llamado “deep learning” han servido para la creación de sorprendentes aplicaciones, como, por ejemplo, el ya famoso robot de conversación “ChatGPT” de OpenAI. Sin embargo, este tipo de sistemas presenta algunas limitaciones.

La primera de esas limitaciones consiste en la gran dificultad de saber qué están haciendo las máquinas o poder comprobar si sus respuestas son las correctas.Y la segunda es que se alimentan de enormes bases de datos, un elemento que desequilibra todavía más la balanza a favor de las compañías privadas de tecnología, que llevan décadas recolectando toda clase de información sobre nuestras actividades en línea.

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