Ex-Cientista da Meta Revela Crise Secreta no AI: Demissões, Conflitos e o Futuro da Inteligência Artificial

Tian Yuandong, ex-pesquisador da Meta, expõe os bastidores da reestruturação da equipe de IA, questionando as leis de escalabilidade e prevendo mudanças no mercado de trabalho com a automação.

Tian Yuandong, ex-cientista de pesquisa da Meta Platforms, lançou luz sobre a reestruturação da equipe de inteligência artificial da gigante de mídia social dos EUA, ao mesmo tempo em que lança dúvidas sobre as leis de escalabilidade tradicionais usadas no desenvolvimento de modelos de IA. Em uma entrevista ao canal de vídeo chinês Silicon Valley 101, transmitida na quarta-feira, Tian – anteriormente diretor de pesquisa científica na Meta FAIR, a antiga equipe de Pesquisa de IA Fundamental da empresa-mãe do Facebook – disse que os recursos de computação limitados haviam desencadeado conflitos internos dentro do grupo, à medida que os modelos de linguagem grandes (LLMs) se tornavam um foco importante do desenvolvimento de IA em todo o mundo. A avaliação de Tian pareceu corroborar o motivo pelo qual a Meta – que também possui Instagram, WhatsApp, Messenger e Threads – demitiu cerca de 600 funcionários de sua unidade de pesquisa de IA, meses após a empresa reformular sua estratégia por meio da aquisição da empresa de anotação de dados Scale AI e uma onda de contratações de laboratórios de IA rivais. A Meta confirmou as demissões, que incluíram Tian, no mês passado. Embora a entrevista de Tian tenha sido conduzida no final do mês passado, sua transmissão coincidiu com um relatório do The Financial Times de que o cientista-chefe de IA da Meta e fundador da FAIR, Yann LeCun, estava deixando a empresa com sede em Menlo Park, Califórnia, em meio

a tensões internas. LeCun, que se tornou laureado com o Prêmio Turing em 2018 por seu trabalho em aprendizado profundo, planejava partir para lançar sua própria startup, de acordo com o relatório. A reestruturação da Meta manteve o recém-formado Super Intelligence Lab – liderado pelo novo Chief AI Officer da empresa, Alexandr Wang, ex-CEO e fundador da Scale AI – em grande parte intocado, o que sinalizou não apenas uma mudança de estratégia, mas também o aumento da concorrência por recursos dentro da empresa. Na transmissão, Tian também lançou uma visão pessimista sobre as leis de escalabilidade tradicionais da indústria de IA, que atribuíam o desempenho aprimorado do sistema de IA ao aumento do tamanho dos parâmetros de um modelo, tokens de treinamento e recursos computacionais. “O que realmente precisamos buscar é descobrir que tipos de modelos podem avançar de forma mais eficiente e eficaz”, disse ele. “Computação não é tudo. Precisamos de uma compreensão mais profunda de como os modelos funcionam.” Embora reconhecendo que os LLMs forneceram “um caminho interessante” para desenvolver ainda mais a IA, Tian questionou se esses sistemas eram “os certos”. Ele apontou que os modelos de IA agora eram treinados em volumes de tokens que excediam em muito o que estava disponível para os humanos. Ele acrescentou que os LLMs ainda careciam da capacidade dos seres humanos de obter dados e se aprofundar neles. “Talvez nossos algoritmos de treinamento atuais não sejam ideais”, disse ele. Tian também disse que os modelos de código aberto continuariam a prosperar. Os sistemas de IA provavelmente se tornarão mais especializados, focados em domínios verticais e metas orientadas por aplicações, em vez de um modelo universal que seja capaz em todos os campos, acrescentou ele. Veterano da Meta há mais de uma década, Tian possui diplomas da Shanghai Jiao Tong University e da Carnegie Mellon University, nos EUA. Ele também publicou pesquisas influentes sobre aprendizado por reforço e LLMs. Embora várias startups e grandes empresas de tecnologia tenham entrado em contato com ele, Tian disse que ainda não havia decidido qual seria seu próximo passo. Ele esperava que o que viesse a seguir combinasse aplicação com pesquisa de fronteira. À medida que a IA automatizava mais fluxos de trabalho, Tian previu que a “noção tradicional de trabalho pode desaparecer”. “No geral, menos pessoas podem estar construindo a própria IA”, disse ele. “Mas mais pessoas estarão usando a IA como uma ferramenta para construir outras coisas.”

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