Les scientifiques de la gestion économique mettent en garde contre la domination croissante de l’industrie dans la recherche sur l’IA

Un trio de scientifiques en gestion économique, deux de la Sloan School of Management du MIT et un de Virginia Tech, mettent en garde contre les conséquences de la domination de l’industrie dans la recherche sur l’IA. Dans leur article Policy Forum publié dans la revue ScienceNur Ahmed, Muntasir Wahed et Neil Thompson décrivent l’histoire récente des efforts de recherche en IA et pourquoi les consommateurs devraient s’inquiéter de la direction qu’elle prend.

Comme le notent Ahmed, Wahed et Thompson, pendant de nombreuses années, les tentatives pour faire penser et agir les ordinateurs comme des humains relevaient principalement du domaine universitaire. Mais ensuite, un changement de jeu est arrivé : les réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur. Après avoir rencontré un succès limité dans le développement d’applications d’IA vraiment utiles, année après année, les chercheurs en IA se sont soudainement retrouvés avec un outil d’IA vraiment utile – et ils fonctionnent avec.

Les réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur constituent désormais l’épine dorsale d’une grande variété d’applications utiles, du diagnostic médical au traitement du langage. Mais parallèlement au développement de tels outils, notent les chercheurs, il y a un changement dans les secteurs où ces recherches sont menées. Le secteur privé mène un nombre croissant de recherches sur l’IA, et les chercheurs notent que cela a conduit à un changement d’objectifs.

En raison de la nature de la technologie, les grands modèles d’IA ont tendance à produire des résultats plus impressionnants que les modèles plus petits. Cela conduit l’industrie à exercer beaucoup plus d’influence sur le terrain car les entreprises ont plus d’argent à dépenser. À titre d’exemple, les chercheurs déclarent qu’en 2010, l’industrie n’a développé que 11 % des plus grands modèles d’IA, tandis que le milieu universitaire représentait le reste. Mais en 2021, l’industrie construisait environ 96 % des plus gros modèles.

L’équipe note également que les chercheurs en IA travaillant dans l’industrie ont généralement accès à des ordinateurs beaucoup plus grands et plus puissants et à des ensembles de données plus importants utilisés pour la formation. En conséquence, la recherche sur l’IA par l’industrie a augmenté à pas de géant tandis que le milieu universitaire est resté stable. Cela a également conduit à une fuite des cerveaux – en 2004, seulement 21% des docteurs en informatique travaillant sur des applications d’IA travaillaient dans l’industrie. En 2020, ce nombre était passé à 70 %.

Ahmed, Wahed et Thompson soutiennent que le changement devrait être un motif de préoccupation, car si la recherche universitaire est généralement orientée vers la promotion du progrès scientifique, l’industrie est toujours fermement axée sur la réalisation de bénéfices. Ainsi, les nouveaux produits d’IA pourraient mieux servir les résultats de l’entreprise que le consommateur moyen.