Le Big Tech svuotano le università: stipendi da record per attirare i professori nell’AI

La guerra dei talenti nell’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto ingegneri e ricercatori dei laboratori privati che si contendono a vicenda i propri dipendenti.

Come raccontato qualche mese fa a proposito di Thinking Machines di Mira Murati, colpita da un’emorragia di ingegneri attratti da Meta e poi tornati persino a OpenAI, il talento resta la risorsa più scarsa e contesa dell’intero settore. Ora, però, questa caccia si sta spingendo dentro un territorio finora relativamente al riparo: le università.

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Un esodo che coinvolge informatica, fisica, economia e filosofia

Come riportato in un lungo articolo apparso su The Atlantic, negli ultimi mesi il mondo accademico ha assistito a un fenomeno che sta assumendo proporzioni sempre più rilevanti: il trasferimento massiccio di professori universitari verso le principali aziende del settore dell’intelligenza artificiale.

Secondo quanto riportato nell’articolo, Anthropic ha recentemente ingaggiato figure di spicco provenienti da ambiti molto diversi tra loro, tra cui un economista di Stanford, un fisico teorico dell’Università del Maryland e un filosofo analitico dell’Università del Texas ad Austin, oltre al responsabile del dipartimento di ingegneria elettrica e informatica di UC Berkeley.

Il fenomeno non riguarda solo Anthropic. OpenAI ha assunto matematici e fisici di alto profilo, inclusi specialisti in buchi neri e teoria delle stringhe; Meta ha reclutato almeno tre professori di informatica nel giro di poche settimane; DeepMind, come Anthropic, ospita un gruppo di filosofi al proprio interno. Complessivamente, tra le quattro aziende citate sono stati individuati oltre 80 tra ex ed attuali professori, un numero che gli osservatori ritengono comunque sottostimato rispetto alla realtà.

Stipendi e risorse di calcolo che le università non possono eguagliare

Le motivazioni dietro questo spostamento sono molteplici visto che da un lato vi sono le retribuzioni, spesso difficilmente eguagliabili dalle istituzioni accademiche; dall’altro l’accesso a risorse di calcolo e a budget di ricerca che le università, specialmente in un contesto di tagli ai finanziamenti pubblici, non sono più in grado di garantire. Il divario si è ampliato ulteriormente in tempi recenti, complice la riduzione dei fondi destinati alla ricerca scientifica.

Storicamente, la ricerca sull’intelligenza artificiale è nata in ambito universitario, con radici che risalgono alla conferenza di Dartmouth del 1956. Il passaggio verso il settore privato è iniziato in modo più deciso nei primi anni 2010, quando Google, Facebook e Uber avviarono le prime importanti acquisizioni di talenti accademici, mantenendo tuttavia una cultura di ricerca aperta e pubblicazioni condivise.

Un approccio che ha contribuito, per esempio, alla pubblicazione nel 2017 dell’architettura “transformer” da parte di Google, alla base degli attuali modelli linguistici.

La ricerca è sempre più chiusa e orientata alla sicurezza

Oggi la situazione appare diversa visto che la competizione tra le aziende ha portato a una progressiva chiusura della ricerca, con una riduzione stimata del 65% nella produzione di pubblicazioni scientifiche da parte di chi lascia l’accademia per l’industria. Le pubblicazioni che vengono comunque rilasciate tendono a concentrarsi su temi di sicurezza piuttosto che sulle reali capacità dei modelli più avanzati.

Le conseguenze per il mondo accademico non sono trascurabili: meno docenti disponibili per la didattica, corsi cancellati per assenza di titolari e minori opportunità per gli studenti di lavorare con ricercatori di alto livello. Alcuni osservatori, tuttavia, sottolineano aspetti potenzialmente positivi, come il ritorno futuro di questi ricercatori in ambito accademico con nuove competenze.

Nell’articolo resta aperto il dibattito sul ruolo che le aziende tecnologiche assumeranno nel futuro della scienza perché se da un lato i vertici di queste realtà rivendicano il potenziale dell’IA come strumento di accelerazione della ricerca scientifica, dall’altro cresce la preoccupazione che la concentrazione di talenti e risorse di calcolo in poche mani possa invece limitarne lo sviluppo, trasformando i grandi laboratori privati in veri e propri gatekeeper della conoscenza scientifica.