Pesquisadores de inteligência artificial enfrentam mudanças no cenário acadêmico, pois o desenvolvimento de modelos de ponta migrou para empresas privadas. A escassez de recursos e o controle de grandes corporações sobre tecnologias como ChatGPT e Claude limitam a pesquisa universitária, segundo especialistas.
A pesquisa em IA reorientou-se em torno de modelos de linguagem grandes nos últimos quatro anos, e sua vanguarda saiu das instituições acadêmicas para as empresas privadas. Universidades não possuem capacidade financeira para adquirir as GPUs necessárias para treinar modelos de ponta. Além disso, empresas como Anthropic e OpenAI restringem o acesso aos detalhes de design e treinamento de suas ferramentas.
Uma professora de ciência da computação da UC Berkeley comparou a situação a um biólogo em um mundo onde empresas privadas controlam a ferramenta CRISPR. Pesquisadores, como uma professora de Johns Hopkins, direcionam seus estudos para questões que as empresas podem não priorizar por falta de retorno financeiro. Isso inclui estudos sobre vieses de gênero em respostas de modelos de linguagem.
O panorama acadêmico também sofre com a migração de talentos para laboratórios de ponta e com a emergência de preocupações sobre o futuro da matemática pura diante dos avanços da IA. Contudo, alguns cientistas veem a IA como ferramenta de eficiência, e as restrições de recursos forçam a busca por modelos menores e mais eficientes.
