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domingo, julio 6, 2025

La administración Trump está poniendo en peligro el auge de la IA


Casi tres meses después del mandato del presidente Donald Trump, el futuro del liderazgo de IA estadounidense está en peligro. Básicamente, cualquier producto generativo-AI que haya usado o que haya oído hablar (chatgpt, Claude, Alfafold, Sora, depende del trabajo académico o fue construido por investigadores entrenados en la industria en la industria, y con frecuencia ambos. El growth de IA de hoy se ve impulsado por el uso de chips especializados de gráficos informáticos para ejecutar modelos de IA, una técnica pionera por investigadores de Stanford que recibieron fondos del Departamento de Defensa. ¿Todos esos chatbots? Confían en un método de entrenamiento llamado “aprendizaje de refuerzo”, cuyos cimientos fueron desarrollado con subvenciones de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF).

“No creo que nadie afirme seriamente que estos [AI breakthroughs] podría haberse hecho si las universidades de investigación en los Estados Unidos no existieran a la misma escala “, me dijo Rayid Ghani, un investigador de aprendizaje automático de la Universidad Carnegie Mellon. Pero Trump y el Departamento de Eficiencia del Gobierno se han congelado, cancelado o de otra manera ralentizado de otra manera miles de millones de dólares en subvenciones y despedidas cientos del private de las agencias federales que han financiado la investigación académica pionera de la nación durante décadas, incluidos los Institutos Nacionales de Salud y la NSF. La administración ha detenido o amenazado con retener miles de millones de dólares de las universidades de investigación de primer nivel que ha acusado de antisemitismo o iniciativas de DEI no deseadas. Los estudiantes de posgrado están siendo detenido por agentes de inmigración. Las universidades, a su vez, están emitiendo congelación de contratación, reduciendo oferta a estudiantes graduados y cancelando proyectos de investigación.

Exteriormente, Trump se ha posicionado como un defensor de la IA. Durante su primera semana en el cargo, firmó una orden ejecutiva destinado Para “sostener y mejorar el dominio de Estados Unidos en IA” y anunció con orgullo el proyecto Stargate, una empresa privada que llamó “el proyecto de infraestructura de IA más grande, con mucho, en la historia”. Ha sido claro que quiere que sea lo más fácil posible que las empresas construyan e implementen modelos de IA como deseen. Trump se ha consultado y se ha asociado con líderes en la industria tecnológica, incluidos Elon Musk, Sam Altman y Larry Ellison, quienes a su vez han sacudido al presidente con elogios. Pero la IA generativa no es solo una industria, es una tecnología que depende de innovaciones progresivas. A pesar de su bravuconería, Trump está erosionando rápidamente el motor de la innovación científica en Estados Unidos y, por lo tanto, la capacidad de la IA continúa avanzando.

En un comunicado, el secretario de prensa asistente de la Casa Blanca, Taylor Rogers, escribió que las acciones de la administración están al servicio de construir la economía, luchar contra China y combatir los “programas DEDE divisivos” en las universidades de la nación. “Mientras Joe Biden se sentó y dejó que China obtuviera ganancias en el espacio de IA, el presidente Trump está restaurando el dominio international de Estados Unidos al imponer aranceles a China, que nos ha estafado durante demasiado tiempo”, escribió Rogers. (Como escribió mi colega Damon Beres A principios de esta semanalos aranceles solo pueden dañar a los negocios de tecnología estadounidense).

A pesar de los objetivos de Trump, Estados Unidos ahora corre el riesgo de perder terreno ante Canadá, Europa y, de hecho, China en la carrera por la IA y otra innovación tecnológica. En Naturaleza encuesta De los científicos estadounidenses el mes pasado, el 75 por ciento de los encuestados, algunos 1.200 investigadores, dijeron que estaban considerando abandonar el país. Pueden ocurrir nuevos desarrollos científicos y tecnológicos en otros lugares, reducir la velocidad o simplemente detenerse por completo.

Silicon Valley, a pesar de operar frecuentemente en desacuerdo con la supervisión federal, no podría haber presentado algunas de sus concepts más valiosas o capacitar a los científicos de investigación que lo hicieron, sin la ayuda del gobierno. Investigadores e investigadores apoyados por el gobierno federal, realizados y capacitados en universidades estadounidenses, ayudaron a hacer posible Web, búsqueda en Google, ChatGPT, Alfafold y todo el auge de la IA (para no decir nada de vacunas, vehículos eléctricos y pronósticos del tiempo). Este hecho no se pierde en dos de los “padrinos” de Ai, Yann Lecun y Geoffrey Hinton, quienes tener criticado El asalto de la administración a la financiación científica.

“La investigación impulsada por la curiosidad es lo que nos permite explorar las direcciones que el capital de riesgo o los laboratorios de investigación en la industria no lo harían, y no debería explorar”, me dijo Alex Dimakis, un científico informático de UC Berkeley y cofundador de los laboratorios de AI Begin-up a medida. Por ejemplo, Alphafold, una serie de modelos de IA que predicen la estructura tridimensional de las proteínas, fue diseñada en Google pero se capacitó en una enorme colección de datos de proteínas que, durante décadas, ha sido mantenido con fondos del NIH, el NSF y otras agencias federales, así como un apoyo gubernamental related en Europa y Japón; Los creadores de Alfafold recientemente ganaron un Premio Nobel. “Todas estas innovaciones, ya sea el transformador o GPT o algo más así, se construyeron sobre pequeños avances más pequeños que ocurrieron anteriormente”, me dijo Mark Riedl, científico informático del Instituto de Tecnología de Georgia. La necesidad de mostrar a los inversores progresar en cada trimestre fiscal, luego una fuente de ingresos en unos pocos años, limita los temas que los científicos pueden seguir; Mientras tanto, las subvenciones federales les permiten explorar concepts e hipótesis de alto riesgo y a largo plazo que pueden no presentar caminos obvios hacia la comercialización. Las compañías tecnológicas más grandes, como Google, pueden financiar investigaciones exploratorias pero sin la misma amplitud de sujetos o tolerancia para el fracaso, y estos gigantes son la excepción, no la norma.

La industria de la IA ha convertido la investigación anterior y basic en impresionantes avances de IA, empujando modelos generadores de idiomas e imágenes a alturas impresionantes. Pero estas compañías desean estirarse más allá de los chatbots, y sus laboratorios de IA no pueden funcionar sin estudiantes graduados. “En los Estados Unidos, no hacemos doctorados sin fondos federales”, dijo Riedl. De 2018 a 2022, el gobierno apoyó casi $ 50 mil millones en proyectos universitarios relacionados con la IA, que al mismo tiempo recibió aproximadamente $ 14 mil millones en premios no federales, según investigaciones dirigidas por Julia Lane, economista laborista de NYU. Una gran parte del dinero de las subvenciones se destina a pagar a la facultad, estudiantes de posgrado e investigadores postdoctorales, que probablemente enseñan a estudiantes universitarios, que trabajan o inician empresas privadas, aportando experiencia e concepts nuevas. Cuanto 49 por ciento del costo de construir modelos AI avanzados, como Gemini y GPT-4, va al private de investigación.

“La forma en que la innovación ha ocurrido como resultado de la inversión federal son las inversiones en personas”, me dijo Lane. Y quizás tan importante como la inversión federal es la política federal de inmigración: la mayoría de las principales compañías de IA en los Estados Unidos tienen al menos un fundador de inmigrantes, y la mayoría de los estudiantes de posgrado a tiempo completo en campos relacionados con la IA clave son internacionales, según un 2023 análisis. La detención y la deportación de Trump de varios inmigrantes, incluidos los estudiantes, han puesto en duda la capacidad y el deseo de los investigadores nacidos en el extranjero o tratados de trabajar en los Estados Unidos.

Si las empresas de IA esperan llevar a sus modelos a tener problemas científicos, por ejemplo, en oncología o física de partículas, o construir máquinas “superinteligentes”, necesitarán private con capacitación científica a medida que una empresa privada simplemente no puede proporcionar. Reducir los fondos del NIH, el NSF y otros lugares, o retirar directamente el dinero de las universidades, puede conducir a menos innovación, menos investigadores de IA entrenados en EE. UU. Y, en última instancia, a una industria estadounidense menos exitosa. Mientras tanto, múltiples compañías chinas de inteligencia synthetic, notablemente profundas, Alibaba y Manus AI, se están poniendo al día rápidamente, y Canadá y Europa también tienen operaciones considerables de investigación de IA (y financiamiento más saludable de la ciencia del gobierno). Simplemente correrán por delante, y otras compañías incluso podrían reubicar algunas de sus operaciones estadounidenses en otros lugares, como lo hicieron muchas instituciones financieras después del Brexit.

Si el grupo de talentosos investigadores de IA se cut back, solo los verdaderos gigantes de IA podrán pagarles; A medida que el grupo de ciencias federales otorga disminuciones, esas mismas empresas probablemente dirigirán aún más la investigación en las instrucciones que son más rentables para ellos. Sin una investigación académica abierta, el oligopolio de IA solo se consolidará más.

Eso puede no ser bueno para los consumidores, ni para la IA como un esfuerzo científico. “Parte de lo que ha convertido a los Estados Unidos en un verdadero gigante de investigación e innovación es el hecho de que las personas han compartido investigaciones”, me dijo Alondra Nelson, profesor del Instituto de Estudios Avanzados que anteriormente se desempeñó como director interino de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca. Operai, Anthrope y Google Share Restricted Investigación, código o conjuntos de datos de capacitación, y casi nada sobre sus modelos más avanzados, lo que es difícil verificar los productos contra las grandiosas afirmaciones de los ejecutivos. Más problemas, el progreso en la IA, y realmente en cualquier tecnología o ciencia, depende de la colaboración entre las personas y la polinización de las concepts. Estas empresas podrían avanzar con los mismos modelos masivos, costosos e intensivos en energía que pueden no ser capaces de hacer lo que prometen. Cada vez menos nuevas empresas y académicos podrán desafiarlos o proponer enfoques alternativos; Estas empresas se beneficiarán de menos y menos estudiantes de posgrado con perspectivas externas y experiencia para provocar nuevos avances.

Puede que el presidente Trump no le importe mucho a estos científicos. Pero hay uno que tiene en alta estima que podría haber tenido algo que decir sobre todo esto. El difunto tío del presidente, John G. Trump, fue un físico en el MIT que hizo un trabajo pionero en usos clínicos y militares de la radiación. El presidente tiene llamado Tío John un “tremendous genio”. John Trump recibió un nacional medalla de ciencia de la NSF, y su trabajo fue apoyado por al menos cientos de miles de dólares en subvenciones de la agencia, más de $ 4 millones hoy, además de financiar el NIH, según sus documentos en los archivos e informes gubernamentales del MIT. Esas subvenciones de NSF apoyaron al menos seis doctorales, 20 maestros y 13 tesis de pregrado en el Laboratorio de Trump, y ese fue un período de 14 años en la carrera de décadas del anciano Trump.

Mientras investigaba para este artículo, encontré el informe de investigación last del científico al NSF al concluir esos 14 años, escrito en 1966.

Imagen de la carta y la firma de John G. Trump
Cortesía de las bibliotecas del MIT

John G. Trump se encargó de notar el “tremendouse de su equipo [sic] Apreciación por el apoyo financiero de la Nationwide Science Basis “y su” admiración por la manera reflexiva y considerada en que el proyecto fue administrado y evaluado por el private de NSF “. El apoyo de la fundación, dijo Trump, había sido una “influencia invaluable en la operación educativa y de investigación” de su laboratorio.

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