Que signifient les licenciements dans les divisions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique de Meta et Twitter

​Dans le cadre des licenciements massifs de Twitter, l’équipe Ethical AI de l’entreprise, qui s’efforçait de rendre les algorithmes de Twitter plus transparents et plus équitables, a été licenciée dans son ensemble il y a dix jours. L'équipe, appelée ML Ethics, est dirigée par Rumman Chowdhury, connue pour son leadership en matière d'éthique des algorithmes appliqués.

Pendant ce temps, Meta a licencié 11 000 employés la semaine dernière, ce qui représente 13 % de l'effectif total de l'entreprise, dont une équipe de 50 personnes axée sur la recherche sur l'infrastructure d'apprentissage automatique. Un chercheur de l'équipe de probabilité a déclaré que dans l'équipe, 19 personnes sont responsables de la modélisation bayésienne, 9 personnes sont responsables du classement et des recommandations, 5 personnes sont responsables de l'efficacité de l'apprentissage automatique et 17 personnes sont responsables de l'intelligence artificielle dans la conception des puces et compilation et quelques gestionnaires.

Les experts affirment que les licenciements de ces deux entreprises sont importants car ils marquent un paysage industriel changeant, même pour les secteurs les plus en vogue de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, ainsi que pour les grandes entreprises technologiques et les équipes commerciales. Réflexions sur la gestion de son propre travail responsable en matière d’IA.

Le chef de l'équipe d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique de Meta a été licencié

Georgios Gousios, directeur de recherche chez le développeur de logiciels Endor Labs et professeur agrégé à l'Université de technologie de Delft aux Pays-Bas, a déclaré que l'équipe de probabilité de Meta équivaut à une équipe tactique de une force d'élite.

Gousios a travaillé au sein de l'équipe Probabilités d'octobre 2020 à février 2022. Il a déclaré que Facebook compte de nombreux développeurs travaillant dans des départements tels que la pile technologique et les affaires. Le travail effectué par l'équipe Probability est lié au développement quotidien de logiciels et vise à inventer et à appliquer de nouveaux outils/méthodes pour rendre les autres équipes plus efficaces dans leur travail quotidien. .

Il a expliqué que cela inclut la programmation probabiliste (écriture de programmes qui utilisent des distributions plutôt que des valeurs uniques pour représenter des variables), la programmation différenciable (rendre les réseaux neuronaux plus efficaces) et les applications de génie logiciel, telles que l'utilisation de l'apprentissage automatique pour aider davantage les ingénieurs. efficacement Écrivez du code plus rapidement avec moins d'erreurs et disposez des outils nécessaires pour déboguer plus rapidement les problèmes inévitables.

Il a déclaré : « Le niveau technique des membres de l'équipe Probability est très élevé et beaucoup d'entre nous sont engagés dans la recherche universitaire depuis de nombreuses années. Beaucoup ont des décennies d'expérience en recherche dans des endroits comme Microsoft Research ou Bell Labs, et plus encore. 60 % de personnes titulaires d'un doctorat.

Ce sont les meilleurs chercheurs dans le domaine, mais ils ne sont tout simplement pas aussi connus que les autres, a déclaré Nantas Nardelli, chercheur scientifique principal chez CarbonRe, un développeur d'intelligence artificielle pour les technologies climatiques.

Il a déclaré : "Ils ont tendance à fabriquer des produits qui ne sont pas aussi glamour, mais cela pourrait devenir le pilier des produits d'apprentissage automatique dans 5 à 10 ans."

Il a expliqué que leur travail d'apprentissage automatique est très adapté aux bas niveaux. ou Volumes de données intermédiaires, connaissances approfondies du domaine et problèmes importants liés à l'estimation de l'incertitude. « Cette expertise est souvent difficile à trouver, et il y a de moins en moins de personnes qui s'y spécialisent », a-t-il déclaré. "

Les licenciements par Twitter de son équipe d'IA éthique sont une leçon pour les entreprises.

Triveni Gandhi, responsable de l'intelligence artificielle au sein de la plateforme de science des données et d'apprentissage automatique Dataiku, a déclaré qu'elle n'était pas surprise que l'équipe d'IA éthique de Twitter soit licenciée en tant que

Elle a déclaré dans une interview avec les médias de l'industrie : « Ma réaction instinctive est que bien sûr, ils sont la première équipe à être licenciée parce que la direction actuelle de Twitter a des points de vue différents sur les questions d'éthique, de confiance et de sécurité. "

Mais en tant que responsable responsable de l'intelligence artificielle, elle a déclaré qu'elle a également commencé à réfléchir à ce que cette nouvelle signifie pour ses entreprises clientes. Elle a dit : "Vont-ils également commencer à penser à ne pas avoir besoin de ces technologies ou applications ?"

Cependant, elle a déclaré que la réaction des acteurs de l'industrie aux licenciements dans les deux sociétés a montré à quel point l'IA éthique est devenue importante et respectée.

Elle a déclaré : "Je pense que d'autres entreprises constatent les réductions dans cette équipe en particulier. Elles penseront : " Nous ne voulons pas répéter cette erreur. Nous ne voulons pas créer un sentiment de méfiance chez les consommateurs qui adoptent nos produits d’intelligence artificielle. "

Elle a ajouté qu'elle avait vu dans les commentaires des clients la détermination suscitée par l'annonce des licenciements au sein de l'équipe Ethical AI de Twitter. " Ils ont dit : " Nous pouvons faire mieux, nous allons permettre à une équipe d'IA responsable et commencer à les amener à mettre cette technologie en pratique, commençons. »

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