KI-Forschung ist ein Müllcontainer-Feuer und Google hält die Streichhölzer

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Google hat den Überwachungskapitalismus erfunden und doch hat der größte Teil der Welt keine Ahnung, was das ist oder bedeutet. Es ist der Einsatz maschineller „Intelligenz“, um das Kollektiv in eine Ressource zu verwandeln, die mit riesigen Gewinnen verkauft werden kann. Dies ist nicht wohlwollend für die Menschheit, sondern destruktiv für den Individualismus sowie alle demokratischen Regierungssysteme. ⁃ TN-Editor

Wissenschaftliches Streben ist der Gier von Unternehmen nicht gewachsen.

Die Welt der KI-Forschung liegt in Trümmern. Von den Akademikern, die einfach zu monetarisierende Programme priorisieren, anstatt neue Wege zu beschreiten, bis hin zur Silicon Valley-Elite, die die Drohung mit dem Verlust von Arbeitsplätzen nutzt, um unternehmensfreundliche Hypothesen zu fördern, ist das System ein kaputtes Durcheinander.

Und Google verdient einen Löwenanteil der Schuld.

Wie es begann

Es gab ca. 85,000 Forschungsarbeiten im Jahr 2000 weltweit zum Thema KI/ML veröffentlicht. Wenn wir bis 2021 vorspulen, wurden allein in den USA fast doppelt so viele veröffentlicht.

Zu sagen, dass es auf dem Feld eine Explosion gegeben hat, wäre eine massive Untertreibung. Dieser Zustrom von Forschern und neuen Ideen hat dazu geführt, dass Deep Learning zu einer der weltweit wichtigsten Technologien geworden ist.

Zwischen 2014 und 2021 hat Big Tech seine „Web First“- und „Mobile First“-Prinzipien so gut wie aufgegeben, um „AI First“-Strategien zu übernehmen.

Jetzt, im Jahr 2022, sind KI-Entwickler und -Forscher gefragter (und erhalten mehr Gehalt) als fast alle anderen Jobs in der Technik außerhalb der C-Suite.

Aber diese Art des ungebremsten Wachstums hat auch eine Schattenseite. Im Kampf um die Erfüllung der Marktnachfrage nach Deep-Learning-basierten Produkten und Dienstleistungen wird das Feld so halsabschneiderisch und unbeständig wie der Profisport.

In den letzten Jahren haben wir gesehen, dass die „GANVater“, Ian Goodfellow, Sprungschiff von Google zu Apple, Timnit Gebru und andere werden gefeuert von Google für abweichende Meinungen zur Wirksamkeit von Forschung, und ein virtueller Strom zweifelhafter KI-Papiere schafft es, die Peer-Review irgendwie zu klären.

Die Flut an Talenten, die im Zuge der Deep-Learning-Explosion eintraf, brachte auch eine Schlammlawine aus schlechter Forschung, Betrug und Unternehmensgier mit sich.

Wie es geht

Google trägt mehr als jedes andere Unternehmen die Verantwortung für das moderne KI-Paradigma. Das bedeutet, dass wir Big G die volle Punktzahl geben müssen, um die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Bilderkennung der breiten Masse zugänglich zu machen.

Es bedeutet auch, dass wir Google die Schaffung der Forscher-Essen-Forscher-Umgebung zuschreiben können, in der einige College-Studenten und ihre Professoren mit Big-Tech-Partnern Forschungsarbeiten als wenig mehr als Köder für Risikokapitalgeber und Unternehmens-Headhunter behandeln.

An der Spitze hat Google seine Bereitschaft gezeigt, die talentiertesten Forscher der Welt einzustellen. Und es hat sich auch mehrfach gezeigt, dass es sie sofort feuern wird, wenn sie sich nicht an die Unternehmenslinie halten.

Das Unternehmen machte weltweit Schlagzeilen, nachdem es im Dezember 2020 Timnit Gebru entlassen hatte, einen Forscher, den es eingestellt hatte, um seine KI-Ethikabteilung zu leiten. Nur wenige Monate später entließ es ein weiteres Mitglied des Teams, Margaret Mitchell.

Google behauptet, dass die Arbeit der Forscher nicht den Spezifikationen entsprach, aber sowohl Frauen als auch zahlreiche Unterstützer behaupten, die Entlassungen seien erst erfolgt, nachdem sie ethische Bedenken hinsichtlich der Forschung geäußert hatten, die der KI-Chef des Unternehmens, Jeff Dean, abgesegnet hatte.

Jetzt ist kaum mehr als ein Jahr vergangen und die Geschichte wiederholt sich. Google einen weiteren weltbekannten KI-Forscher gefeuert, Satrajit Chatterjee, nachdem er ein Team von Wissenschaftlern anführte, um ein anderes Papier anzufechten, das Dean unterzeichnet hatte.

Der Schlammlawineneffekt

An der Spitze bedeutet dies, dass der Wettbewerb um hochbezahlte Jobs hart ist. Und die Jagd nach dem nächsten talentierten Forscher oder Entwickler beginnt früher denn je.

Von Studenten, die fortgeschrittene Abschlüsse in den Bereichen maschinelles Lernen und KI anstreben und schließlich außerhalb der Wissenschaft arbeiten möchten, wird erwartet, dass sie Forschungsarbeiten verfassen oder mitverfassen, die ihr Talent unter Beweis stellen.

Leider ist die Pipeline von der Wissenschaft zu Big Tech oder der VC-geführten Startup-Welt mit beschissenen Papieren übersät, die von Studenten geschrieben wurden, deren ganze Neigung darin besteht, Algorithmen zu schreiben, die sich monetarisieren lassen.

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