Relatório IA 2022: O Impacto no mundo real

Em 16 de março, o Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Homem (HAI) de Stanford divulgou o relatório 2022 AI Index, seu quinto estudo anual sobre o impacto e o progresso da IA. O estudo foi liderado por um grupo interdisciplinar de especialistas e destaca os rápidos avanços técnicos e do mercado da IA, bem como as crescentes preocupações éticas e regulatórias associadas à ela.

2021 foi o ano em que a IA passou de uma tecnologia emergente para uma tecnologia madura – não estamos mais lidando com uma parte especulativa da pesquisa científica, mas sim com algo que tem impacto no mundo real, tanto positivo quanto negativo”, disse Jack Clark, copresidente do AI Index. “O Índice deste ano nos diz que a IA está sendo integrada à economia e os efeitos disso estão começando a se tornar globais”. No seminário on-line HAI, Clark fez uma excelente apresentação sobre o AI Index.

O relatório está organizado em cinco capítulos:

  1. Desempenho Técnico
  2. Ética em IA,
  3. P&D,
  4. Economia e Educação e
  5. Política e Governança.

E aqui estão as principais conclusões de cada capítulo.

1. Desempenho técnico

A IA tornou-se mais acessível e com melhor desempenho, levando a uma adoção comercial mais ampla. “Desde 2018, o custo para treinar um sistema de classificação de imagens diminuiu 63,6%, enquanto os tempos de treinamento melhoraram 94,4%.” Custos de treinamento mais baixos e tempos mais rápidos são vistos em outras tarefas de IA, incluindo mecanismos de recomendação, detecção de objetos e processamento de linguagem.

Os principais benchmarks técnicos dependem cada vez mais de dados de treinamento muito grandes. A maioria dos benchmarks de IA de ponta foi treinada com conjuntos de dados extragrandes. Isso favorece implicitamente grandes empresas com acesso a grandes quantidades de dados.

A IA já supera os níveis de desempenho humano em benchmarks básicos de compreensão de leitura, como SuperGlue e SQuAD, mas ainda não dominou tarefas complexas de linguagem. A IA ainda é incapaz de alcançar o desempenho humano em tarefas linguísticas complexas, como um aNLI, mas a diferença está diminuindo.

O interesse está aumentando em tarefas específicas de visão computacional, como segmentação de imagens médicas e identificação de rostos mascarados, à medida que a pesquisa de IA está cada vez mais focada em mais aplicativos do mundo real. “Por exemplo, apenas 3 trabalhos de pesquisa testaram sistemas contra o benchmark de imagem médica Kvasir-SEG [um aplicativo de segmentação de pólipos gastrointestinais] antes de 2020. Porém em 2021, 25 trabalhos foram apresentados.”

A pesquisa de IA está progredindo no aprendizado geral por reforço. Nas últimas décadas, os sistemas de IA conseguiram dominar tarefas de aprendizado por reforço altamente focadas, como xadrez, Go e videogames. “No entanto, nos últimos dois anos, os sistemas de IA também melhoraram 129% em tarefas mais gerais de aprendizado por reforço (Procgen) [um benchmark de aprendizado por reforço] em que eles devem operar em ambientes novos. Essa tendência fala sobre o desenvolvimento futuro de sistemas de IA que podem aprender a pensar de forma mais ampla.

Os braços robóticos estão se tornando mais baratos, tornando a pesquisa em robótica mais acessível e econômica. “Uma pesquisa do AI Index mostra que o preço médio dos braços robóticos diminuiu 46,2% nos últimos cinco anos – de US$ 42.000 por braço em 2017 para US$ 22.600 em 2021.

2. Ética em IA

A ética da IA está agora em toda parte. A rápida implantação de aplicativos de IA do mundo real levou pesquisadores e profissionais a considerar os danos do mundo real que refletem e amplificam os preconceitos sociais humanos e geram informações falsas. Isso inclui “sistemas comerciais de reconhecimento facial que discriminam com base em raça, sistemas de triagem de currículo que discriminam gênero e ferramentas de saúde clínica alimentadas por IA que são tendenciosas em linhas socioeconômicas e raciais”.

Grandes modelos de linguagem são mais capazes do que nunca, mas também mais tendenciosos. No entanto, modelos maiores também são mais propensos a refletir a toxicidade e o viés de seus dados de treinamento. “O modelo de 280 bilhões de parâmetros desenvolvido em 2021 mostra um aumento de 29% nos resultados tóxicos induzidos em relação a um modelo de 117 milhões de parâmetros considerado o estado da arte em 2018.”

A pesquisa sobre a transparência na IA está amplamente difundida. Desde 2014, houve um aumento de cinco vezes nas publicações e em conferências relacionadas à ética na IA. A imparcialidade e o viés algorítmicos estão se tornando um tópico de pesquisa dominante com amplas implicações. “Pesquisadores preocupados com isso, contribuíram com 71% a mais de publicações ano após ano em conferências focadas em ética na IA nos últimos anos.”

Modelos multimodais podem levar a um aumento de vieses. Os modelos de aprimoramento de IA estabeleceram novos recordes em tarefas como classificação e criação de imagens a partir de descrições de texto, “mas também refletem estereótipos e preconceitos sociais em seus resultados – experimentos no CLIP mostraram que imagens de pessoas negras foram classificadas erroneamente como não-humanas em mais de duas vezes a taxa de qualquer outra raça.

3. Pesquisa e desenvolvimento

Publicações. O número total de publicações de IA no mundo cresceu de cerca de 162.500 em 2010 para 334.500 em 2021, com artigos de periódicos (51,5%) e artigos de conferências (21,5%) como as duas maiores categorias. A China foi a líder em artigos de periódicos (31% do total) e conferências, artigos (28%), seguido pela União Europeia e Reino Unido (19% em cada categoria) e os EUA (13,7% e 17%, respectivamente ).

Colaborações entre países. “Apesar das crescentes tensões geopolíticas, os Estados Unidos e a China tiveram o maior número de colaborações entre países em publicações de IA de 2010 a 2021, aumentando cinco vezes desde 2010. A colaboração entre os dois países produziu 2,7 vezes mais publicações do que entre o Reino Unido e China – o segundo maior da lista.”

Colaboração Intersetorial. O setor de educação teve o maior número de publicações de IA (59,6%) em 2021, seguido por organizações sem fins lucrativos (11,3%), empresas privadas (5,2%) e governo (3,2%). “De 2010 a 2021, a colaboração entre organizações educacionais e sem fins lucrativos produziu o maior número de publicações de IA, seguida pela colaboração entre empresas privadas e instituições educacionais e entre instituições educacionais e governamentais.

Patentes. Mais de 30 vezes mais patentes foram registradas em 2021 do que em 2015, uma taxa de crescimento anual composta de 77%. Em 2021, a China registrou mais da metade (51,7%) das patentes do mundo, seguida pelos EUA (16,9%) e pela UE e Reino Unido (3,9%).

4. Economia e Educação

Investimento. Em 2021, o investimento privado em IA totalizou cerca de US$ 93,5 bilhões, mais que o dobro dos US$ 46 bilhões investidos em 2020 e mais de 10 vezes os US$ 9 bilhões investidos em 2015. No entanto, o número de startups de IA recém-financiadas caiu de 1.051 empresas em 2019 e 762 em 2020, para 746 em 2021, – um reflexo da crescente adoção da IA por empresas maiores e mais maduras. Além disso, houve 15 rodadas de financiamento de US$ 500 milhões ou mais em 2021, em comparação com 4 em 2020.

Gerenciamento de dados, processamento e nuvem receberam a maior quantidade de investimento privado em IA em 2021, 2,6 a mais do que em 2020. Seguido por medicina e saúde, fintech, audiovisual, semicondutor, automação industrial, varejo e fitness e bem-estar.

Em 2021, os EUA lideraram o mundo em investimento privado geral em empresas de IA (US$ 52,9 bilhões), seguidos pela China (US$ 17,2 bilhões), União Europeia (US$ 6,42), Reino Unido (US$ 4,65 bilhões) e Israel (US$ 2,4 bilhões). Os EUA também lideraram o número de empresas de IA recém-financiadas (299) em 2021, seguidas pela China (119), UE (106), Reino Unido (49) e Israel (28).

Educação. Em 2020, IA/ML foi a especialidade mais popular (21%) dos graduados em Ciências da Computação nos EUA, enquanto Robótica/Visão foi a 6ª especialidade mais popular (6,3%). Entre 2010 e 2020, o número de graduados em CS PhD nos EUA com especialidades de IA/ML e robótica/visão cresceu 72% (161 a 277) e 51% (55 a 83), respectivamente.

Em 2020, 60% dos novos doutorados em IA/ML nos EUA foram para a indústria, 24% para a academia, 2% para o governo e 12% para cargos fora dos EUA. A porcentagem de doutorados entrando na indústria versus academia aumentou substancialmente na última década, de aproximadamente a mesma porcentagem em 2010 para 2,5 vezes maior em 2020. 60,5% dos novos doutorados em IA/ML eram estudantes internacionais, 14% dos quais aceitaram empregos fora os EUA.

5. Política e Governança

Houve um aumento acentuado no número de projetos de lei relacionados à IA no Congresso dos EUA entre 2015 e 2021, mas apenas 2% se tornaram lei. “[A] atual sessão do Congresso (a 117ª) está a caminho de registrar o maior número de menções relacionadas à IA desde 2001, com 295 menções até o final de 2021, na metade da sessão, em comparação com 506 na anterior ( 116ª) sessão. … Os legisladores estaduais nos Estados Unidos aprovaram 1 em cada 50 projetos de lei que contêm disposições de IA em 2021, enquanto o número de projetos de lei propostos cresceu de 2 em 2012 para 131 em 2021.”

No geral, o Índice de IA de 2022 mostra que, após décadas de promessas e hype, a IA finalmente se tornou uma das tecnologias que definem nossa era. A IA já está causando impacto nas economias do mundo real, e abordar suas preocupações éticas e sociais agora é uma prioridade para governos de todo o mundo.

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