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La capacidad de Google y otras grandes empresas tecnológicas para publicar investigaciones de vanguardia en IA ha superado a la academia tradicional, lo que preocupa a varios expertos.
Esta semana, la entrega de los premios Nobel en química y física a un grupo de pioneros de la IA ha generado polémica sobre el dominio de Google en la investigación tecnológica y la forma en que se deben reconocer los avances en la ciencia computacional.
El miércoles, Demis Hassabis, cofundador de la unidad de IA DeepMind de Google, y su colega John Jumper, recibieron el Nobel de Química junto con el bioquímico estadounidense David Baker.
Su galardón se debió al trabajo en la decodificación de las estructuras microscópicas de proteínas, un avance clave en la biología molecular.
Sin embargo, no fue el único Nobel relacionado con la IA otorgado esta semana. Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, recibió el Nobel de Física por sus descubrimientos previos en aprendizaje automático, los cuales sentaron las bases para el actual auge de la IA. Hinton compartió el premio con el científico estadounidense John Hopfield.
A pesar de los elogios por los logros de los galardonados, algunos expertos han cuestionado la forma en que los premios Nobel han reconocido estas contribuciones. La profesora Wendy Hall, asesora en IA para la ONU, comentó que, aunque los trabajos premiados merecen reconocimiento, la ausencia de un Nobel en matemáticas o ciencias computacionales ha distorsionado los resultados.
“El comité del Nobel no quiere quedarse fuera del tema de la IA, por lo que ha sido muy creativo al otorgarle a Geoffrey Hinton el premio a través de la categoría de física”, señaló Hall en una entrevista.
Añadió que, aunque ambos logros son dignos de un Nobel, sería más apropiado que existieran categorías para reconocer directamente los avances en ciencias computacionales.
El profesor Noah Giansiracusa, autor de "Cómo los algoritmos crean y previenen noticias falsas", también puso en duda la pertinencia del Nobel de Física para Hinton. "Lo que hizo fue fenomenal, pero ¿era física? No lo creo", mencionó.
Según Giansiracusa, aunque hay inspiración en la física, no se trata de una nueva teoría o la resolución de un problema histórico de esa disciplina.
El papel dominante de Google en la investigación de IA no está exento de críticas. La compañía, que ha estado a la vanguardia del desarrollo de IA, enfrenta actualmente presiones tanto por parte de la competencia como de los reguladores.
Microsoft, respaldando a OpenAI, y el creciente escrutinio del Departamento de Justicia de Estados Unidos han puesto a Google a la defensiva, lo que podría derivar en la división de algunos de sus negocios, como el navegador Chrome y el sistema operativo Android.
Hinton, quien dejó Google el año pasado para hablar libremente sobre los peligros de la IA, ha expresado remordimientos sobre el impacto de su trabajo. En una conferencia de prensa, mencionó: "Ojalá tuviera una receta simple para que todo esté bien, pero no la tengo, especialmente con respecto a la amenaza existencial de que estas cosas se salgan de control".
A pesar de sus preocupaciones, Hinton aclaró que Google se comportó de manera responsable durante su tiempo en la empresa. Sin embargo, para muchos, los premios Nobel de esta semana subrayan las dificultades que enfrenta la academia tradicional para competir con las gigantes tecnológicas en la investigación científica.
Giansiracusa destacó la necesidad de una mayor inversión pública en investigación. "Gran parte de las grandes empresas tecnológicas no se enfocan en el próximo gran avance en el aprendizaje profundo, sino en ganar dinero vendiendo chatbots o llenando internet de anuncios", afirmó. "Existen focos de innovación, pero gran parte de ello es poco científico".
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