Cada gran progreso en la informática ha ofrecido oportunidades para que más gente innove en la frontera digital. Sin embargo, la investigación en materia de IA se está volviendo cada vez más costosa, por lo que hay menos personas que tienen acceso al poder computacional necesario para desarrollar la tecnología detrás de productos futuristas como vehículos autónomos o asistentes digitales.
El peligro está en que las investigaciones pioneras de la inteligencia artificial sean un campo de privilegiados y desposeídos, en el que solo unas cuantas empresas tecnológicas de gran tamaño como Google, Microsoft, Amazon y Facebook, puedan invertir millones en la materia.
En el campo de los desposeídos, advierten, se encontrarán los laboratorios universitarios, tradicionalmente una fuente de innovaciones. "Los enormes recursos informáticos que tienen estas compañías plantean una amenaza, pues las universidades no pueden competir", dijo Craig Knoblock, director ejecutivo del Instituto de las Ciencias de la Informática, un laboratorio de investigación de la Universidad del Sur de California.
Las advertencias de los científicos investigadores llegan en medio de las preocupaciones en aumento acerca del poder de las grandes empresas tecnológicas. Los centros modernos de datos de las grandes compañías tecnológicas son extensos y herméticos, blindados y ultraseguros.
Según un informe reciente del Instituto Allen de Inteligencia Artificial, se observó que el volumen de cálculos necesarios para ser líder en las tareas de IA ha aumentado casi 300.000 veces en los últimos seis años. El aprendizaje profundo ha sido el principal motor de las innovaciones en materia de IA en años recientes.
"Cuando tiene éxito, hay enormes beneficios", comentó Oren Etzioni, director ejecutivo del Instituto Allen, fundado en 2014 por Paul Allen, el multimillonario cofundador de Microsoft. "Sin embargo, el costo de realizar investigaciones se está elevando exponencialmente. Como sociedad y economía, sufrimos si solo hay un puñado de lugares donde puedes estar en la vanguardia".
Los académicos también están planteando preocupaciones sobre el poder consumido por los programas avanzados de IA. Entrenar un modelo enorme de aprendizaje profundo puede generar la misma huella de carbón que toda la vida útil de cinco autos estadounidenses, incluyendo la gasolina, según calcularon tres expertos en informática de la Universidad de Massachusetts, campus Amherst, en un artículo de investigación reciente.
Sería prudente que las compañías también proporcionaran apoyo sólido para la investigación académica, incluyendo un acceso mucho mayor a sus recursos informáticos con el fin de que la competencia de ideas e innovaciones vaya más allá de los muros corporativos, dijo Ed Lazowska, profesor de la Universidad de Washington.
Una relación más solidaria, argumenta Lazowska, beneficiaría sus intereses corporativos. De otra manera, señaló, "veremos un debilitamiento importante de la capacidad de la comunidad académica de producir la siguiente generación de expertos en informática que impulsarán a estas empresas".