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Ante el viento en contra económico, los gigantes tecnológicos como Amazon, Meta y Twitter eliminaron miles de puestos de trabajo. ¿Qué significa eso para el futuro de la IA?

Foto de Aditya Vyas en UnsplashHasta hace muy poco, las empresas luchaban por atraer y retener personal de calidad en ciencia de datos. Los negocios en línea prosperaron durante los tiempos de confinamiento, y el mundo de repente dependió de las entregas de paquetes, los entornos en la nube, los espacios de reunión en línea y los pasatiempos virtuales. Los gigantes tecnológicos informaron ganancias récord, canalizando su exceso de efectivo en ambiciosos proyectos e innovaciones de IA. [1]Cada científico de datos calificado era un producto de alto valor, y las empresas hicieron todo lo posible para evitar que los empleados se unieran al movimiento Great Resign. Corona o no, el cielo parecía el límite para el sector tecnológico. Y luego, casi de la noche a la mañana, LinkedIn se inundó repentinamente de científicos de datos experimentados que buscaban otro trabajo. En cuestión de días, Twitter despidió a la mitad de su fuerza laboral, Amazon y Meta eliminaron más de 10,000 empleos en despidos masivos, y muchas más empresas congelaron la contratación o redujeron sustancialmente su fuerza laboral. [2]. A nivel mundial, se estima que 200 000 trabajadores tecnológicos ya han perdido su trabajo, y es probable que este número aumente en los próximos meses. [3]De repente, parece que la comunidad de ciencia de datos se vino abajo. ¿Nos dirigimos hacia otro AI Winter? En primer lugar, ¿qué es un AI Winter? Wikipedia [4] lo define como:

“un período de financiación e interés reducidos en la investigación de inteligencia artificial”.

El camino que conduce a tal invierno se describe a continuación:

“Es una reacción en cadena que comienza con pesimismo en la comunidad de IA, seguido de pesimismo en la prensa, seguido de un severo recorte en la financiación, seguido por el final de una investigación seria”.

En términos más generales, un AI Winter puede clasificarse como un canal en un Ciclo de publicidad de Gartner [5]en el que el interés en una tecnología disminuye drásticamente cuando resulta que no se pueden cumplir las expectativas infladas.Ciclo de publicidad de Gartner. Si no se cumplen las expectativas infladas, la tecnología pierde interés y se retira la financiación, lo que detiene nuevos desarrollos. [image via Wikipedia by by Jeremykemp]Según se informa, los principales AI Winters tuvieron lugar durante 1974-1980 y 1987-1993, y la gente ha estado prediciendo que tarde o temprano ocurrirá otro busto. En resumen, para que un AI Winter se materialice, se deben cumplir las siguientes dos condiciones durante un período prolongado de tiempo:Financiación reducidaInterés reducido

Para que conste, la evidencia empírica de la existencia de ciclos de exageración es inestable en el mejor de los casos, pero seguiremos el juego por el bien de este artículo.

Comencemos con la financiación reducida. Los despidos récord de personas en empresas tecnológicas naturalmente reducen la capacidad de desarrollar aún más la IA. Obviamente, no todas las personas despedidas son científicos de datos, y no todos los científicos de datos diseñan IA. No obstante, la mayoría de las personas en roles tecnológicos usan IA en su trabajo diario, de una forma u otra. En roles más aplicados, es posible que ni siquiera note las innovaciones directamente. Sin embargo, a la larga, considere lo que sucedería sin inventos para multiplicar matrices de manera más eficiente, cálculos más rápidos de gradientes, prácticas para explicar de manera transparente la toma de decisiones automatizada… ¿Qué tan efectivo sería con los conjuntos de herramientas de hace cinco años? Cuando este tipo de innovaciones estancarse, el sector en su conjunto se estancará y los científicos de datos tendrán menos impacto del que podrían tener. La IA está tan entrelazada con las muchas ramas de la ciencia de datos que los efectos de los despidos masivos se filtrarán a través de todas las grietas del dominio. Naturalmente, los desafortunados que realmente perdieron sus trabajos son los más afectados, pero todos nosotros nos veremos afectados por la pérdida del poder de innovación de la IA. Sin embargo, desde una perspectiva comercial de sentido común, las razones de los despidos son bastante sencillas:Altas reducciones de costos: La ciencia de datos es conocida por sus altos salarios y bonificaciones sustanciales; es una de las razones por las que tanta gente intenta entrar en el campo. En consecuencia, los recortes tienen un impacto sustancial y directo en los costos operativos de las empresas.Despriorizando la I+D: Aunque el concepto de ‘ciencia de datos’ es bastante amplio, muchos en el campo están involucrados en investigación y desarrollo de alguna manera. En tiempos de crisis, las actividades de I+D siempre se ven afectadas, centrándose en la supervivencia a corto plazo en lugar de visiones a largo plazo y esfuerzos especulativos.Corrección del bajo rendimiento: Las acciones tecnológicas han experimentado grandes caídas en los últimos tiempos. Parecía que corona impulsaría cambios permanentes hacia un universo digital en constante expansión, y el sector tecnológico se expandió en consecuencia. Sin embargo, el rendimiento realizado no coincide con las expectativas teñidas de rosa. ¿Algunos ejemplos concretos? Meta invirtió miles de millones en Metaverse, perdiendo casi 10 mil millones en el proyecto solo este año [6] – sin punto de equilibrio a la vista todavía. Según Musk, Twitter actualmente está perdiendo $ 4 millones por día [7].Amazon se convirtió recientemente en la primera compañía en la historia en perder un billón (!) en valor de mercado, con Microsoft no muy atrás. [8].Google continúa experimentando una disminución de sus ganancias, en parte debido a un mercado publicitario sobresaturado y en parte debido a innovaciones fallidas. [9].En un nivel más granular, los equipos o productos específicos no generan ganancias, independientemente de las cualidades de los miembros o la brillantez de la idea. Más sobre eso más adelante. Al final, las decisiones de despido a menudo son simplemente una cuestión de cuánto cuesta un equipo y cuánto genera. Hay políticas de oficina y visiones de negocios, pero el resultado final importa en última instancia.Foto de Maxim Hopman en Unsplash La reducción (pendiente) de la financiación de la IA es innegable, pero a nivel superficial, existen razones macroeconómicas obvias para los despidos. La economía global se recuperó sorprendentemente rápido y bien de la crisis de la corona, en parte debido a la financiación casi ilimitada de los organismos gubernamentales, pero la guerra en Ucrania desencadenó otra cascada de problemas, incluidas más interrupciones en la cadena de suministro y precios de la energía altísimos. Las tasas de inflación se dispararon, los consumidores tenían poder adquisitivo, la gente se volvió temerosa… Esos son todos los ingredientes que necesita una crisis. Los vientos en contra económicos y los despidos van de la mano, por lo que recortar los costos de personal por sí solo no es suficiente para constituir un AI Winter . Sin embargo, si echamos un vistazo más de cerca a quiénes fueron despedidos, podemos percibir los acontecimientos recientes como más que preparativos para la tormenta. Es hora de considerar algunos ejemplos: La disolución de Twitter por completo Equipo ético de IA atrajo una atención generalizada, ya que se consideró que el equipo lideraba el impulso hacia una IA transparente e imparcial [10]. El recorte podría interpretarse como un acto en un espectáculo de un solo hombre, pero también podrían verse despidos específicos similares en otras compañías tecnológicas. equipo de probabilidad, el trabajo en temas como la programación probabilística y diferenciable que podría ayudar a los ingenieros de ML se disolvió por completo. Según se informa, era un equipo de expertos de clase mundial, pero aparentemente carecía de un impacto suficientemente visible. [11].Amazon supuestamente despidió gran parte de sus divisiones de robótica y dispositivos, marcando una reorientación hacia servicios que han demostrado generar flujos de efectivo [12,13,14]En estas decisiones, se debe considerar que los gigantes tecnológicos, aunque obviamente no son filántropos, tienen montañas de efectivo a su disposición. Como tal, desconectar los proyectos de IA no es esencial para la supervivencia a corto plazo, significa que perdieron la fe en su rentabilidad o valor a largo plazo. La terminación de proyectos ocurre en todo momento, pero en este momento se están desconectando muchos. tirado. Para varias empresas es la mayor reducción de personal en décadas; es difícil exagerar la magnitud de los acontecimientos actuales. Estar en medio del proceso y carecer de declaraciones exhaustivas sobre el tamaño y el alcance de los esfuerzos de reestructuración, todavía es demasiado pronto para ver en qué dirección se moverá la IA. Sin embargo, dado que incluso los expertos en inteligencia artificial de clase mundial ya no tienen garantizado un trabajo, parece que hay más en juego que simplemente anticipar contratiempos económicos.Foto de Carles Rabada en Unsplash El futuro dependerá evidentemente de muchos factores: la guerra, la crisis energética, el éxito de las medidas antiinflacionarias, el sentimiento de los consumidores, etc. Aún así, una recuperación en forma de V (seguida de una rápida implosión por un rebote igualmente rápido) como se experimentó durante la corona parece poco probable. A patrón en forma de U (declive gradual, estancamiento, recuperación lenta) parece ser lo mejor que podemos esperar [15]. Dadas las reducciones considerables en la fuerza laboral tecnológica, tomará un tiempo considerable antes de que volvamos a los niveles con los que comenzamos 2022. ¿Todo esto implica un invierno de IA que se avecina? La reducción en la financiación y la mano de obra parece ser un hecho, y las eliminaciones y reducciones específicas de muchas divisiones de IA definitivamente pueden interpretarse como un interés reducido en la IA, o al menos en ramas del campo. Dicho esto, el desarrollo de la IA ciertamente no deténgase. Incluso los inviernos anteriores nunca detuvieron por completo el progreso de la IA. Además, el último invierno se produjo a principios de la década de los 90. La IA actual es tan importante y está tan profundamente arraigada en la vida cotidiana que es difícil imaginar una verdadera “ruptura” en los desarrollos de IA. Aunque los despidos masivos, la terminación de muchas iniciativas de IA y el enfoque actual a corto plazo de las empresas son improbable que no perjudique el progreso de la IA, la El contratiempo económico parece ser un factor mucho más fuerte que la pérdida de fe en la IA en general. Como tal, no es probable que se produzca un invierno de IA severo: la inteligencia artificial simplemente tiene demasiado a su favor todavía. Dicho esto, una manta adicional podría no estar de más en los tiempos que se avecinan.Foto de Robert Thiemann en Unsplash