em breve O Google concluiu sua investigação a polêmica expulsão de Timnit Gebru, co-líder de sua unidade Ethical AI. A gigante da publicidade prometeu implementar novos procedimentos em torno de “saídas de funcionários potencialmente sensíveis”, embora não tenha tornado suas descobertas públicas.

Gebru disse que foi demitida por alertar colegas de trabalho em um memorando interno que, devido à apatia da administração, era um desperdício de energia tentar promover a diversidade, igualdade e inclusão dentro do Golias do Vale do Silício. O Google alegou que ela efetivamente renunciou.

Os chefes disseram a ela para remover seu nome de um artigo de pesquisa sobre os efeitos ambientais e sociais negativos de redes neurais de processamento de linguagem tendenciosas e massivas, sedentas por poder, como as usadas pelo Google. Após o confronto, Gebru disse que disse aos executivos que se sentiria confortável permanecendo na supercorporação da internet se certas condições fossem atendidas. Isso foi tratado como um pedido de demissão pelos gerentes que recusaram seus pedidos. Muitos pesquisadores dentro do Google e na comunidade de IA mais ampla a apoiaram.

“Eu ouvi e reconheço o que a saída da Dra. Gebru significou para mulheres tecnologistas, para aqueles da comunidade negra e outros grupos sub-representados que estão buscando carreiras em tecnologia e para muitos que se preocupam profundamente com o uso responsável da IA ​​pelo Google”, supremo Jeff Dean, supremo da IA ​​do Google dito em um memorando interno que vazou rapidamente. “Isso levou alguns a questionar seu lugar aqui, o que eu lamento.”

Enquanto isso, Margaret Mitchell, que também co-liderou a unidade Ethical AI ao lado de Gebru, disse na sexta-feira que foi demitida. Mitchell tinha sido bloqueados de sua conta corporativa por semanas.

Eu fui demitido.

- MMitchell (@mmitchell_ai) 19 de fevereiro de 2021

Mitchell disse que não teve acesso a seu e-mail de trabalho e a outros serviços corporativos depois de tentar reunir evidências enquanto investigava a expulsão de seu colega. O Google tem sua própria opinião. “Depois de realizar uma análise da conduta desse gerente, confirmamos que houve várias violações de nosso código de conduta, bem como de nossas políticas de segurança, que incluíam a exfiltração de documentos comerciais confidenciais e dados privados de outros funcionários”, a porta-voz disse El Reg em um comunicado.

Tudo isso aconteceu apenas um dia depois que o Google chamou Marian Croak, uma engenheira veterana, para gerenciar IA responsável, uma nova unidade que supervisiona a AI ética, bem como nove outras equipes. Para um resumo de como o meio-arsado Google lidou com tudo isso, consulte o tópico abaixo.

Em retrospecto, é * incrível * o quão mal o Google está lidando com @timnitGebru e sua equipe.

Há um mundo alternativo em que o Google divulgou o jornal, elogiou-o à lua, falou sobre as mitigações existentes e fez promessas de fazer mais. 1 /

- Rich Harang (@rharang) 20 de fevereiro de 2021

A IBM disse que está pensando em vender sua ala de saúde IA

A Big Blue pode estar se livrando de sua unidade IBM Watson Health depois que seus serviços de aprendizado de máquina comercializados em hospitais não obtiveram lucro. Pretende vender o negócio a outra empresa ou a uma firma de private equity, segundo para o Wall Street Journal.

A divisão sofreu vários problemas ao longo dos anos. Analistas reclamaram que o software usado para analisar dados médicos é difícil de usare que a IBM tem consistentemente prometido demais e cumprido de forma insuficiente - ou simplesmente não foi nada claro sobre o que exatamente é o Watson e como ele se relaciona com a saúde. Big Blue também demitidos funcionários que trabalharam lá no ano passado.

O setor de saúde em IA é um negócio difícil de ser invadido. É repleto de regulamentações rígidas, e o órgão antidrogas da América não aprovou tantos algoritmos de IA inovadores para cuidados médicos. Também parece que os médicos simplesmente não gostam de Watson.

Waymo lança táxis totalmente autônomos em Cali usando funcionários como cobaias

A Waymo começou a testar seu serviço autônomo de táxi-robô em San Francisco, anunciou a subsidiária da Alphabet neste mês.

“Agora estamos acelerando o desenvolvimento e o teste de nossa tecnologia nas cidades, para que um dia possamos levar os benefícios da direção totalmente autônoma para mais pessoas”, o colega estável do Google dito. Anteriormente, apenas os residentes que faziam passeios no centro de Phoenix, Arizona, podiam experimentar o serviço. Agora, ele foi expandido para incluir São Francisco, Califórnia.

No entanto, não tenha muitas esperanças de um passeio de robô agora. A Waymo está apenas transportando funcionários que são voluntários no momento, embora - vamos encarar - se você trabalha no negócio e rejeita, não é uma boa aparência.

Waymo disse que melhorou as capacidades de seu software para se adaptar a cidades movimentadas como SF, incluindo a detecção de peregrinos e objetos como cones de tráfego que sinalizam o trabalho na estrada à frente para que ele possa redirecionar seus carros.

EUA investem US $ 15 milhões em estudos teóricos de aprendizagem profunda

A National Science Foundation da América lançou um novo programa dedicado a financiar pesquisas sobre a compreensão dos fundamentos teóricos por trás das redes neurais.

O programa Stimulating Collaborative Advances Alavancando a Expertise nas Fundações Matemáticas e Científicas de Aprendizado Profundo (SCALE MoDL) está procurando distribuir de 15 a 20 bolsas no valor de até US $ 1.2 milhão cada. Ela espera investir um total de US $ 15 milhões no programa.

“O aprendizado de máquina se desdobrou como um motor fundamental, impulsionando grandes avanços em todas as áreas da ciência e tecnologia”, o NSF dito. “O aprendizado profundo, em particular, teve um sucesso empírico impressionante que alimentou descobertas científicas fundamentais e transformou vários domínios de aplicação da inteligência artificial.

“Nossa compreensão teórica incompleta do campo, no entanto, impede a acessibilidade à tecnologia de aprendizado profundo por uma gama mais ampla de participantes, por falta de recursos significativos atualmente exigidos no treinamento confiável de tais algoritmos, tanto em termos de infraestrutura computacional quanto grandes conjuntos de dados rotulados. ”

Os pesquisadores podem enviar propostas de pesquisa para o programa até 12 de maio. ®

Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/02/22/in_brief_ai/