10 previsioni AI per il 2021
Di seguito sono riportate 10 previsioni audaci su ciò che si svolgerà nel mondo dell’intelligenza artificiale nel 2021, dalla ricerca accademica alle startup, dai mercati dei capitali alla regolamentazione. Per rimanere onesti, rivisiteremo queste previsioni nel dicembre 2021 per valutare come abbiamo fatto.
- Sia Waymo che Cruise debutteranno sui mercati pubblici.
Gli sviluppatori di veicoli autonomi come Waymo e Cruise hanno enormi esigenze di cassa in corso. Gli investitori del mercato pubblico sono assetati di IPO. Il boom della SPAC del 2020 ha fornito un nuovo modo per le imprese meno mature di diventare pubbliche. E SPAC investitori hanno mostrato un appetito vorace per le aziende di mobilità di nuova generazione (vedi, ad esempio, Nikola , Velodyne , Luminar , Innoviz , Canoo , Fisker , Romeo Sistemi ).
Waymo e Cruise trarranno vantaggio dall’ambiente di mercato diventando quotate in borsa nel 2021. Il completo allontanamento dalle loro società madri, rispettivamente Alphabet e General Motors, sbloccherà probabilmente un valore aziendale significativo. Dei due, è più probabile che Waymo persegua un’IPO tradizionale.
- Un deepfake politico diventerà mainstream negli Stati Uniti, alimentando una diffusa confusione e disinformazione.
La tecnologia Deepfake sta rapidamente migliorando e proliferando. I recenti incidenti in Gabon e Brasile riflettono il potenziale distruttivo della tecnologia nella sfera politica. Il 2021 sarà l’anno in cui un contenuto deepfake diventerà mainstream negli Stati Uniti, con una parte significativa della popolazione che inizialmente crede che sia reale. Il deepfake sarà molto probabilmente un video di un personaggio pubblico che fa commenti controversi.
In risposta, alcuni responsabili politici intensificheranno le richieste di abrogare la Sezione 230 del Communications Decency Act, sostenendo che le grandi aziende tecnologiche devono essere ritenute responsabili del controllo della diffusione dei deepfake sulle loro piattaforme.
- Il numero totale di articoli di ricerca accademica pubblicati sull’apprendimento federato aumenterà.
La privacy dei dati sta diventando una questione sempre più urgente per i consumatori e le autorità di regolamentazione. Detto questo, i metodi di IA che preservano la privacy continueranno a guadagnare slancio come il modo più sostenibile per costruire modelli di machine learning. Il più importante di questi metodi è l’apprendimento federato.
Il numero di articoli di ricerca accademici pubblicati sull’apprendimento federato è cresciuto da 254 nel 2018, a 1.340 nel 2019, a 3.940 nel 2020, secondo Google Scholar. Questa crescita esponenziale continuerà: nel 2021 verranno pubblicati oltre 10.000 articoli di ricerca sul tema dell’apprendimento federato.
- Una delle principali startup di chip AI sarà acquisita da un’importante azienda di semiconduttori per oltre 2 miliardi di dollari.
I chip di silicio progettati appositamente per i carichi di lavoro dell’IA sono il futuro del settore dei semiconduttori . L’acquisizione da 2 miliardi di dollari di Habana Labs da parte di Intel lo scorso anno è stata un riconoscimento di questa realtà. Nel 2021, nel tentativo di evitare che venga interrotto, un altro produttore di chip legacy effettuerà un’importante acquisizione di una startup di chip AI.
Obiettivi di acquisizione più probabili: Graphcore, Cerebras, SambaNova
Acquirenti più probabili: NVIDIA, AMD, Qualcomm, Intel
- Una delle principali startup per la scoperta di farmaci per l’intelligenza artificiale verrà acquisita da una grande azienda farmaceutica per oltre $ 2 miliardi.
Big Pharma si è resa conto del fatto che l’apprendimento automatico offre il potenziale per rivoluzionare la scoperta e lo sviluppo di farmaci. Nel 2021, una delle principali aziende farmaceutiche pagherà per acquisire una startup per la scoperta di farmaci AI, portando la sua tecnologia e il suo talento all’interno.
Obiettivi di acquisizione più probabili: Recursion, Exscientia, insitro, Atomwise
Acquirenti più probabili: Bayer, GlaxoSmithKline, Novartis, Bristol Myers Squibb, Eli Lilly, Gilead
- Il governo federale degli Stati Uniti renderà per la prima volta l’IA una vera priorità politica.
Gli Stati Uniti sono rimasti indietro rispetto ad altri paesi, in particolare la Cina , quando si tratta di sostegno proattivo delle politiche pubbliche per l’intelligenza artificiale. Questo inizierà a cambiare nel 2021 con una Casa Bianca di Biden e un Congresso più motivato.
L’amministrazione Biden proporrà, e il Congresso approverà, un budget federale che aumenterà drasticamente i finanziamenti governativi per l’IA. Il Congresso passerà anche in legge una strategia nazionale per l’IA che affronta argomenti come l’etica dell’IA, le priorità di ricerca, le implicazioni sulla sicurezza nazionale e l’automazione del lavoro.
- Verrà costruito un modello PNL con oltre un trilione di parametri.
Nel 2019 OpenAI ha pubblicato GPT-2 , il primo modello di PNL con oltre 1 miliardo di parametri (ne aveva 1,5 miliardi). All’epoca questo era visto come incredibilmente grande. Nel 2020 OpenAI ha lanciato GPT-3 nel mondo, che aveva ben 175 miliardi di parametri.
La “corsa agli armamenti” dei trasformatori continuerà nel 2021 con la pubblicazione del primo modello con oltre 1 trilione di parametri. Molto probabilmente questo modello verrà da OpenAI e si chiamerà GPT-4. Altre organizzazioni che potrebbero infrangere il marchio del modello del trilione di parametri includono Microsoft, NVIDIA, Facebook e Google.
- La categoria “MLOps” inizierà a subire un significativo consolidamento di mercato.
Negli ultimi anni è emersa una serie di startup che creano strumenti e infrastrutture per l’apprendimento automatico. Relativamente poche di queste startup “scelte e pala AI” sopravviveranno come grandi aziende autonome. Un significativo consolidamento inizierà in questa categoria nel 2021.
Le start-up che realizzano “soluzioni puntuali” specializzate saranno raccolte da grandi attori che cercano di sviluppare piattaforme di sviluppo di modelli complete e end-to-end. Le doppie acquisizioni di Intel di SigOpt e Cnvrg.io quest’anno sono canarini nella miniera di carbone.
Probabili obiettivi di acquisizione: Alectio, Algorithmia, Arize AI, Arthur AI, Comet, DarwinAI, Fiddler Labs, Gradio, OctoML, Paperspace, Snorkel AI, Truera, Verta, Weights & Biases, et al.
Probabili acquirenti: IBM, Microsoft, Amazon, Databricks, DataRobot, Oracle
- L’intelligenza artificiale diventerà una parte importante della narrativa negli sforzi antitrust delle autorità di regolamentazione contro le grandi aziende tecnologiche.
Quest’anno le autorità di regolamentazione negli Stati Uniti e in Europa hanno avviato formalmente procedimenti antitrust contro Amazon, Apple, Facebook e Google. A questo punto, i regolatori non si sono concentrati esplicitamente sull’intelligenza artificiale in quanto hanno articolato i casi antitrust contro i giganti della tecnologia.
Nel prossimo anno, aspettatevi che le autorità di regolamentazione e i commentatori inizino a invocare l’IA più frequentemente mentre inquadrano come e perché queste aziende stanno soffocando ingiustamente la concorrenza. L’argomento principale sarà che i monopoli dei dati delle aziende offrono loro vantaggi insormontabili nello sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico efficaci.
- La biologia continuerà ad acquisire slancio come l’area più calda e più trasformativa a cui applicare l’apprendimento automatico.
Questa è sia la previsione meno misurabile che quella più importante in questo elenco.
In termini di ricerca accademica, finanziamento di startup e attenzione dei media tradizionali, la biologia emergerà sempre più come il campo con il più alto impatto e le maggiori conseguenze a cui applicare l’IA. Lo storico risultato AlphaFold di DeepMind il mese scorso – le cui ramificazioni richiederanno anni per svilupparsi pienamente – è solo un preludio a ciò che l’umanità realizzerà applicando metodi computazionali e apprendimento automatico ai misteri della biologia.
