I ricercatori universitari di IA vengono esclusi dal loro stesso campo

Punti chiave

• I ricercatori accademici non possono accedere al funzionamento interno dei modelli IA di frontiera come ChatGPT o Claude, che sono mantenuti privati dai loro proprietari aziendali.
• Le università non possono permettersi i chip specializzati necessari per addestrare o eseguire l'IA all'avanguardia, secondo i ricercatori della riunione AI2050 di Schmidt Sciences del 2025 a Mountain View, California.
• Uno studio della Johns Hopkins ha rilevato che i modelli di linguaggio IA danno risposte meno dettagliate alle domande formulate in modi più comunemente associati alle donne rispetto agli uomini.
• Il team AlphaFold di Google DeepMind, che ha vinto il Premio Nobel per aver previsto come si ripiegano le proteine, è stato sciolto il mese scorso.
• Alcuni ricercatori temono che gli strumenti IA che risolvono la matematica avanzata potrebbero minacciare il futuro dei matematici umani.

Immagina di essere un biologo marino in un mondo dove l'intero oceano si trova dietro un muro a pagamento aziendale. È più o meno così che Nika Haghtalab, professoressa di informatica all'UC Berkeley, descrive la ricerca accademica sull'IA al momento. Ha raccontato a MIT Technology Review che studiare l'IA odierna è come essere un biologo escluso da CRISPR, la tecnologia di modifica genetica che ha trasformato la medicina, perché completamente di proprietà di aziende private.

Il paragone ha avuto un impatto forte durante una riunione recente a Mountain View, California, dove il programma Schmidt Sciences AI2050 ha riunito alcuni dei ricercatori di IA più rispettati che lavorano al di fuori dei grandi laboratori tecnologici. Il programma, finanziato da Eric e Wendy Schmidt, sostiene gli accademici il cui lavoro riguarda l'intelligenza artificiale.

Perché le università non possono semplicemente condurre loro stesse la ricerca?

La risposta breve è il denaro. L'addestramento o l'esecuzione di un modello IA di frontiera richiede enormi quantità di GPU, i chip specializzati che eseguono il pesante calcolo numerico di cui l'IA ha bisogno, e le università semplicemente non possono permettersi un numero sufficiente. Il programma AI2050 fornisce ai borsisti finanziamenti per acquistare chip, che i ricercatori hanno definito un vero salvavita, ma i tagli ai finanziamenti federali per la scienza stanno ulteriormente stringendo i bilanci.

Anche i ricercatori che non addestrano i loro stessi modelli affrontano costi. Porre ripetutamente domande ai sistemi di OpenAI o Anthropic per studiarli adeguatamente si accumula rapidamente, e le aziende non aprono affatto i loro design interni a scrutini esterni.

Così gli accademici stanno trovando territorio diverso. Anjalie Field, professoressa di informatica alla Johns Hopkins, lo ha detto chiaramente: "Cerco di non lavorare su problemi che penso saranno risolti da un'azienda tecnologica." Il suo studio recente ha rilevato che i modelli di linguaggio IA danno risposte meno dettagliate e meno sofisticate a domande scritte in stili più comunemente usati dalle donne. Quel tipo di ricerca, che potrebbe riflettere negativamente sul prodotto di un'azienda, difficilmente emergerà dall'interno di una.

Che dire della ricerca sull'IA che non ha nulla a che fare con i chatbot?

Una grande fetta dell'IA accademica non ha mai toccato i grandi modelli di linguaggio. Questi ricercatori costruiscono strumenti focalizzati e specializzati: modelli che prevedono il meteo estremo, simulano come i farmaci interagiscono con il corpo, o analizzano dati climatici. Non stanno perseguendo gli stessi obiettivi di OpenAI.

Ma hanno il loro problema. Quando la maggior parte delle persone sente "IA" immagina chatbot affamati di energia, e questa immagine rende più difficile per i ricercatori del clima o della salute argomentare il valore del loro lavoro.

Anche il percorso di talenti del campo sta cambiando. Diversi accademici noti hanno preso un congedo dalle università per unirsi a laboratori di frontiera, e molti borsisti AI2050 ora ricoprono contemporaneamente sia una posizione accademica che un ruolo nel settore industriale.

C'è una nota più positiva. La stessa mancanza di risorse spinge i laboratori accademici a trovare modi per rendere i modelli IA più piccoli, più economici e più veloci da eseguire. Tim Dettmers, uno scienziato informatico della Carnegie Mellon, sostiene che gli strumenti IA potrebbero rendere gli scienziati umani drammaticamente più produttivi piuttosto che sostituirli. I vincoli, suggerisce, generano creatività.

Se il prossimo vero progresso nell'IA viene da un laboratorio universitario finanziato scarsamente piuttosto che da un'azienda da trilioni di dollari, le persone in quella sala d'albergo a Mountain View non saranno sorprese.