Sergey Brin pede aos desenvolvedores de IA do Google que parem de mimar os usuários e trabalhem mais

Com o início do boom da inteligência artificial, o cofundador do Google, Sergey Brin, que estava se aposentando, voltou a trabalhar em tempo integral na empresa. Esta semana, ele se dirigiu aos seus subordinados, lembrando-os de que a competição se intensificou e dando recomendações sobre como continuar trabalhando na equipe, relata o The Verge.

Sergey Brin. Fonte da imagem: wikipedia.org

Os maiores players entraram na fase final da corrida para se tornarem os primeiros desenvolvedores de IA avançada (AGI), disse Brin. Para fazer isso, os desenvolvedores do Google terão que trabalhar mais rápido, priorizar soluções simples, parar de perder tempo e parar de mimar usuários que precisam ser confiáveis. O memorando foi endereçado aos funcionários da divisão DeepMind do Google, mas fornece uma visão vívida das atividades de bastidores da indústria de IA. Aqui está o texto completo:

«O programa Gemini e GDM (Google DeepMind) tem dois anos. Durante esse tempo, percorremos um longo caminho e nos esforçamos muito, o que nos deixa orgulhosos. Ao mesmo tempo, a competição se intensificou drasticamente, e a corrida final por uma IA forte começou. Acho que temos todos os ingredientes para vencer esta corrida, mas teremos que dar o nosso melhor.

O mais importante é o código: uma IA forte decolará quando a IA começar a se aprimorar. Provavelmente exigirá muita assistência humana no início, então o desempenho do código é o mais importante. Além disso, isso se aplica ao código que escrevemos. Precisamos ser os programadores e pesquisadores de IA mais eficazes do mundo usando nossa própria IA.

Produtividade – Na minha experiência, 60 horas por semana é o ritmo ideal de trabalho. Algumas pessoas trabalham muito mais, mas podem se esgotar ou perder a criatividade. Alguns trabalham menos de 60 horas, mas também há aqueles que trabalham o mínimo apenas para sobreviver. Essas pessoas não são apenas ineficazes, mas também podem prejudicar seriamente a disciplina de toda a equipe.

Local de trabalho – é importante trabalhar em um escritório, porque a presença pessoal é muito mais eficaz do que a comunicação virtual. Precisamos estar fisicamente próximos de colegas que trabalham nas mesmas tarefas. O número de níveis de subordinação entre países, cidades e edifícios de escritórios deve ser reduzido ao mínimo. Recomendo estar no escritório pelo menos todos os dias da semana.

Organização – Precisamos de linhas claras de responsabilidade e uma estrutura com departamentos altamente eficazes, gestão geral e liderança tecnológica.

Simplicidade – Vamos usar soluções simples sempre que possível. Por exemplo, se as consultas funcionarem, deixe-as funcionar. Não há necessidade de treinar um modelo separado. Sem complicações técnicas desnecessárias (como LoRA). O ideal seria termos uma arquitetura e um modelo que pudessem ser consultados para diferentes propósitos.

Qualidade – Seja uma pontuação, uma fonte de dados, um painel ou uma mensagem de back-end, certifique-se de que tudo funcione e seja executado com alto padrão.

Velocidade – Nossos produtos, modelos e ferramentas internas devem funcionar rápido. Não posso esperar 20 minutos para que Borg execute um pequeno trecho de código Python.

Repita em pequena escala – precisamos de muitas ideias que possam ser testadas rapidamente. A melhor maneira de fazer isso é conduzir experimentos em pequena escala e depois, se forem bem-sucedidos, expandi-los. Essa é uma ótima maneira de verificar. Se você trabalha em larga escala imediatamente, há uma tendência de se limitar a pequenas melhorias, ajustar-se a indicadores de desempenho, perseguir pontos de verificação, etc. Em larga escala, precisamos de vitórias reais.

Pare de transferir responsabilidades: você não pode criar produtos babá. Nossos produtos são cheios de filtros e todo tipo de comprometimento. Precisamos de soluções que funcionem e precisamos confiar em nossos usuários.”