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Alguns temem que a regulamentação do progresso da IA ​​num país possa retardar esse país, colocando-o em desvantagem numa corrida armamentista global da IA. Muitos defensores da regulamentação da IA ​​discordam; eles se opuseram à estrutura geral, apontaram sérias desvantagens e limitações das corridas e argumentaram que os regulamentos não precisam retardar o progresso. 

Outra divergência é sobre se os países estão de fato numa corrida armamentista lado a lado; alguns acreditam que os Estados Unidos e os seus aliados têm uma liderança significativa que permitiria a regulamentação, mesmo que isso tenha o custo de retardar o progresso da IA. ¹

Esta visão geral utiliza métricas e indicadores simples para ilustrar e discutir o estado do desenvolvimento da IA ​​de fronteira em diferentes países — e fatores relevantes que moldam a forma como o quadro pode mudar. 

Pontos-chave: 

• Os principais laboratórios e modelos de IA atualmente estão situados nos Estados Unidos e no Reino Unido.
• Os principais avanços na pesquisa em IA vieram em grande parte dos Estados Unidos e do Canadá.
• A China lidera no número de publicações científicas e de registos de patentes de IA, mas esses números são complicados e as classificações podem ser enganosas; o controle da qualidade mostra uma liderança dos EUA.
• Os seguintes fatores sugerem que os Estados Unidos e os seus aliados manterão uma vantagem no futuro:
  • Os Estados Unidos investem mais em IA do que qualquer outro Estado.
  • Os Estados Unidos e a Europa têm mais acesso aos principais talentos da IA.
  • A cadeia de suprimentos de semicondutores é dominada pelos Estados Unidos, Taiwan, Coreia do Sul, Japão e Holanda. Além disso, os Estados Unidos e países aliados impuseram controles de exportações significativos (e provavelmente continuarão a introduzir novos controles) sobre semicondutores. Isso já está afetando o acesso das empresas chinesas aos chips de IA mais avançados.  
  • A censura e outros fatores políticos e econômicos podem impedir o progresso da IA ​​na China — e já atrapalharam o desenvolvimento da IA.
  • Se os Estados Unidos e países aliados instituírem regulamentações que atrasem o desenvolvimento da IA, poderão igualmente retardar o progresso da IA ​​na China, uma vez que os avanços chineses na IA parecem depender significativamente de investigação publicada no estrangeiro.

Onde o progresso da IA ​​de fronteira está acontecendo agora

Os principais laboratórios e modelos de IA estão situados nos Estados Unidos e no Reino Unido

Em termos de desempenho e financiamento do produto, os principais laboratórios de IA no momento são indiscutivelmente a OpenAI (que produziu o ChatGPT e o GPT-4), a Google DeepMind, a Anthropic e a Meta AI .² Essas são todas empresas dos EUA ou subsidiárias de empresas dos EUA.³ Se ampliarmos o escopo de “liderança” para incluir todos os laboratórios que produziram modelos de aprendizado de máquina (AM) chamados de “significativos” no relatório do Índice da IA de 2023 de Stanford, ainda descobriremos que a maioria desses laboratórios está situada nos Estados Unidos.⁴

Também podemos medir as capacidades nacionais de IA comparando o número de modelos importantes produzidos em diferentes países. O Índice da IA de 2023 relata que, de acordo com sua definição de “significativo”, os Estados Unidos se destacaram com 16 sistemas de M significativos, seguidos pelo Reino Unido com 8, China com 3 e, em seguida, Canadá, Alemanha, França, Índia, Rússia e Singapura.

Os principais avanços na pesquisa em IA vieram em grande parte dos Estados Unidos e do Canadá

Desde a “revolução do aprendizado profundo”, o aprendizado profundo tornou-se o principal paradigma no progresso da IA. Três dos cientistas cujo trabalho contribuiu para essa transformação (e que receberam um Prémio Turing pelo seu trabalho) — Bengio, Hinton e LeCun — estão situados no Canadá e nos Estados Unidos. 

Isso reflete um padrão mais amplo: os principais avanços na investigação moderna em IA ocorreram principalmente nos Estados Unidos e no Canadá. Isso inclui o desenvolvimento do AlexNet e de redes convolucionais profundas (Canadá), de Redes Adversariais Generativas (RAGs) (Canadá), do aprendizado por reforço (EUA), do AlphaGo e de técnicas de aprendizado por reforço profundo (desenvolvidas principalmente no Reino Unido e nos EUA), de arquiteturas de transformadores ( EUA), do ResNet (EUA/China ⁵), de leis de amplificação (EUA), do GPT-1 e do BERT (EUA), do aprendizado não supervisionado, do aprendizado por reforço a partir do feedback humano (EUA), etc.

Concentrando-nos apenas nos principais avanços ocorridos em 2022 (conforme selecionados pelo Comitê Diretor do Índice da IA), ⁷ vemos que a tendência continua: a maioria vem dos Estados Unidos. Dos 22 avanços listados, 5 vieram provavelmente do Reino Unido, 1 da China, 3 de colaborações internacionais e os outros 13 dos Estados Unidos.

A China lidera em número de publicações científicas e registros de patentes de IA, mas esses números são complicados e as classificações podem ser enganosas

As discussões sobre as capacidades nacionais em IA concentram-se por vezes no número de publicações científicas relacionadas com a IA em diferentes países e nos registos de patentes — e no fato de a China liderar nesses números.⁸ Mas é importante interpretar esses números corretamente.

A China produz mais publicações no total, mas os Estados Unidos produzem a maioria das principais publicações. As publicações chinesas representaram quase 40% do total em 2019, enquanto a participação dos Estados Unidos rondou os 20%. (Os grandes incentivos financeiros para os acadêmicos chineses podem ser uma causa significativa desse fato.) Contudo, os artigos chineses são menos citados; o número médio de citações anuais por artigo é de 2,35 para a China e 6,25 para os EUA. A liderança dos EUA em pesquisas altamente citadas é mais óbvia no topo: os Estados Unidos dominam a lista dos 100 artigos de IA mais citados em 2022. ⁹

Em última análise, é importante lembrar que o número de (principais) publicações produzidas por um grupo é uma medida falha do progresso que o grupo está fazendo em IA avançada. Muitos dos avanços mais importantes no desenvolvimento de IA vêm da indústria e não da academia, e os laboratórios da indústria publicam significativamente menos (e quando publicam, publicam pré-publicações com mais frequência no arXiv). A OpenAI ilustra bem esse fenômeno; ela publicou muito poucos artigos, mas seus modelos e artigos têm muito mais probabilidade de serem inovadores: quase 40% das publicações da OpenAI entraram na lista das 100 publicações mais citadas nos últimos anos. 

Os números de pedidos de patentes refletem padrões nos números de publicações; mais patentes de IA são depositadas na China do que em qualquer outro lugar, mas essa também é uma métrica complicada. Em 2019, a Organização Mundial da Propriedade Intelectual divulgou um relatório mostrando que o número de novas patentes de IA na China ultrapassou o número nos Estados Unidos. (Tal como acontece com as publicações acadêmicas, os incentivos financeiros para registos de patentes pode ter levado a esse crescimento.) Mas as classificações parecem muito diferentes quando as métricas de qualidade das patentes são levadas em consideração. Apenas 4% das patentes chinesas foram posteriormente depositadas em outra jurisdição, em comparação com 25% a 63% das patentes inicialmente depositadas em outros países, sugerindo que as patentes são, em média, menos importantes – quando uma invenção parece especialmente promissora, os requerentes muitas vezes depositam patentes adicionais em outras jurisdições.¹⁰ O número de outras patentes que citam uma patente mais antiga também pode ser uma medida de qualidade. Os Estados Unidos ficaram em primeiro lugar no número de pedidos de patentes altamente citadas, enquanto a China ficou em quinto lugar: atrás do Japão, Alemanha e Coreia do Sul ¹¹.

Os países também têm vantagens diferentes em áreas diferentes, o que complica o quadro. Num depoimento de 2019, o professor Jeffrey Ding aponta que os Estados Unidos superam significativamente a China no que diz respeito ao desenvolvimento de plataformas-chave e arquiteturas de suporte que alimentam muitos projetos de IA. De acordo com um livro branco do governo chinês citado no depoimento, 66% dos softwares de código aberto de IA do mundo (como a estrutura de ML PyTorch ) foram desenvolvidos principalmente por desenvolvedores dos EUA, em comparação com os 12% desenvolvidos por desenvolvedores chineses. A maioria das avaliações das capacidades nacionais de IA inflaciona o desempenho da China, concentrando-se no desenvolvimento tecnológico e em aplicações específicas, como novos produtos (p. ex., smart speakers) e start-ups.

Como tudo isso pode mudar no futuro

Os melhores laboratórios de hoje (ou de 2022) podem não continuar sendo os melhores laboratórios para sempre; por isso é útil examinar como o progresso da IA ​​em diferentes países mudará no futuro. Existem muitas abordagens diferentes a essa questão. O Índice Global da IA da Tortoise Media classifica as nações em seus níveis de investimento, inovação e implementação de IA (em seu relatório de 2023, os EUA ficaram em primeiro lugar em todas as três dimensões, seguidos pela China, Singapura, Reino Unido e Canadá, que tiveram classificação melhor e pior em diferentes fatores). Outros analistas concentram-se nos investimentos nacionais no desenvolvimento de IA, ou nos planos anunciados por diferentes Estados para acelerar o progresso da IA ​​– muita cobertura midiática concentrou-se nos objetivos bem divulgados da China e nas parcerias governamentais com laboratórios. Outros investigadores constroem modelos que analisam fatores como a disponibilidade de recursos computacionais e dados de treinamento, o estado do progresso tecnológico e intelectual em diferentes nações e que outros fatores podem afetar o desenvolvimento e lançamento de modelos poderosos de IA. 

Essas abordagens e as pessoas que as adotam têm muitas divergências, mas parece que os Estados Unidos têm uma vantagem em termos de acesso aos principais recursos necessários para o desenvolvimento da IA ​​de fronteira (financiamento, os principais talentos em IA, a cadeia de suprimentos de semicondutores), e a China tem algumas qualidades políticas e econômicas específicas que podem impedir o desenvolvimento da IA. 

Os Estados Unidos investem mais em IA do que qualquer outro Estado

Os Estados Unidos investem mais em desenvolvimento de IA ​​do que qualquer outro Estado. Conforme descrito no Relatório do Índice da AI de 2023: “Em 2022, os 47,4 mil milhões de dólares investidos nos EUA foram cerca de 3,5 vezes o montante investido no próximo país com maior valor, a China (13,4 mil milhões de dólares).¹² Os EUA também continuam a liderar em termos de número total de empresas de IA recentemente financiadas, vendo 1,9 vezes mais do que a União Europeia e o Reino Unido juntos, e 3,4 vezes mais do que a China.” 

Alguns países também têm estratégias nacionais e orçamentos dedicados para orientar o desenvolvimento da IA, mas os orçamentos dedicados são muito menores do que o investimento privado total. O governo dos EUA, por exemplo, alocou 1,7 mil milhões de dólares para Pesquisa & Desenvolvimento em IA em 2022 (e solicitou 1,8 mil milhões de dólares para 2023). A China anunciou planos para se tornar líder na inovação em IA, mas os dados de investimento público da China não são muito transparentes e pode ser difícil obter números exatos de investimento. Um relatório de 2019 do Centro de Segurança e Tecnologia Emergente (CSET) estima que o investimento público em Pesquisa & Desenvolvimento em IA foi da ordem de alguns bilhões de dólares em 2018 (o Índice da IA de 2023 mostra que os gastos dos EUA foram de 1,29 mil milhões de dólares em 2018), enquanto o investimento privado total a nível mundial foi de cerca de 80 mil milhões de dólares em 2018. O relatório observa também que a despesa governamental provavelmente se inclina para a pesquisa aplicada e o desenvolvimento experimental, e não para a pesquisa básica – apoiando os padrões observados anteriormente.

Os Estados Unidos e a Europa têm mais acesso aos principais talentos da IA

“O talento humano pode ser o input mais valioso para o ecossistema de IA de uma nação”, de acordo com o testemunho do Professor Ding. Os Estados Unidos parecem liderar em termos de acesso aos principais talentos da IA.

Um relatório sobre talentos globais de IA em 2020 estudou repositórios no arXiv (onde os pesquisadores pré-publicam artigos) para estimar métricas sobre talentos globais de IA. É importante observar que a China provavelmente está sub-representada nesses números porque as publicações em alfabetos não latinos são mais raramente postadas no arXiv. De acordo com o relatório, os autores dos EUA representam quase metade de todos os autores de IA no arXiv (47,9%). A China está em segundo lugar, com 11,4% da participação global. 

O relatório também estudou até que ponto diferentes países atraem talentos estrangeiros em IA e retêm talentos nacionais em IA. Parece que a China (o ponto de dados destacado nos gráficos abaixo) está na média (retém um pouco menos talentos e convida talentos um pouco mais), enquanto os Estados Unidos (o ponto de dados mais alto no eixo Y nos gráficos abaixo) é uma exceção¹³, especialmente em atrair talentos estrangeiros:

O Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China publicou um relatório em 2020, traduzido para o inglês por pesquisadores do Centro de Segurança e Tecnologia Emergente (CSET)¹⁴. O relatório descreve uma escassez de talentos na China, observando que as universidades estão com dificuldades para construir a qualidade e a capacidade necessárias para fornecer candidatos qualificados suficientes exigidos pela indústria, e que a demanda por novos graduados é significativamente menor do que a procura de profissionais de IA mais experientes (cerca de 3% da demanda global em 2019 foi para novos graduados, que representavam cerca de 14% dos candidatos a empregos em IA). ¹⁵

A cadeia de suprimentos de semicondutores é dominada pelos Estados Unidos, Taiwan, Coreia do Sul, Japão e Holanda – e os controles de exportação provavelmente limitarão o acesso das empresas chinesas a semicondutores avançados

O aprendizado de máquina depende do poder computacional, algoritmos (pesquisa e progresso científico) e dados para modelos de treinamento. Não está claro se alguma região tem vantagem em dados. Alguns (incluindo o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China) argumentaram que a China tem uma vantagem devido à grande quantidade de dados de usuários acessíveis às principais empresas na China, mas grandes modelos linguagem poderosos são atualmente treinados principalmente em grandes corpos de conteúdo acessível ao público. ¹⁶

Por outro lado, as regiões variam significativamente em termos de controle sobre a cadeia de suprimentos de semicondutores (e, portanto, de acesso futuro ao poder computacional). Atualmente, apenas três empresas podem produzir os chips (semicondutores) mais avançados, e todas estão sediadas nos Estados Unidos ou em países aliados: a TSMC (Taiwan), a Samsung (Coreia do Sul) e a Intel (Estados Unidos). A fabricação desses chips, por sua vez, depende de três processos mais amplos: design, fabricação e “ATP” – montagem, teste e embalagem. E a produção requer equipamentos tecnologicamente complexos, materiais como o silício altamente puro e o gás xénon, e propriedade intelectual relacionada com os designs dos chips (que podem envolver milhares de milhões de componentes interligados). 

Conforme descrito num relatório do CSET, a produção de semicondutores é atualmente dominada pelos Estados Unidos e seus aliados; Japão, Coreia do Sul, Taiwan e Europa. Em resumo, o design e desenvolvimento avançados de chips (principalmente pela AMD e a Nvidia), bem como o software para esse design, estão situados nos Estados Unidos.¹⁷ Os EUA, a Coreia do Sul, a Europa, o Japão, Taiwan e a China lideram a produção de semicondutores, mas as etapas principais são dominadas por países e grupos específicos. Crucialmente, os EUA, o Japão e a Holanda dominam a produção de equipamentos de fabricação de semicondutores, que inclui ferramentas para tarefas como fabricação e marcação de wafers, implantação de íons, litografia, etc.¹⁸ Esses são pontos de estrangulamento importantes para a China. A Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) é responsável por mais de 90% da fabricação dos chips mais avançados; a Coreia do Sul faz o resto. A ASML (com sede na Holanda) é a única empresa que fabrica as máquinas necessárias para esse processo. E o Japão controla a fotolitografia, que desenha padrões de circuitos em camadas de silício usadas em um chip. 

Além disso, os recentes (e crescentes) controles às exportações tornarão muito mais difícil para a China alcançar os outros. Uma análise para o Centro de Estudos Estratégicos e Internacionais (CSIS) explica que os controles do final de 2022 aprovados pelo governo dos EUA irão “estrangular” a indústria chinesa de semicondutores, visando especificamente a produção de chips concebidos para serem interligados para grandes modelos de IA. Os controles limitam a capacidade dos grupos chineses de comprar chips de IA de ponta, removem o acesso a softwares importantes de design de chips (que são quase inteiramente projetados nos Estados Unidos), proibem as vendas de equipamentos de fabricação de semicondutores fabricados nos EUA (estima-se que as alternativas chinesas estejam mais de uma década e meia atrás do estado da arte dos EUA) e controlam outros componentes importantes. (Os controles afetam todas as empresas que operam na China, em parte porque os militares chineses utilizam por vezes empresas de fachada para comprar produtos que as empresas não estão autorizadas a vender diretamente aos militares.) Os governos holandês e japonês, que já anunciaram controles de exportações de equipamentos avançados de fabricação de semicondutores (esses dois países, juntamente com os Estados Unidos, representam 90% das vendas globais de tais equipamentos). Os efeitos desses controles agravam as economias de escala e os efeitos de rede existentes; novos produtos têm de ser compatíveis com outras partes da cadeia de suprimentos e com chips mais antigos (veja CUDA) e precisam trabalhar com uma rede estreita de empresas estabelecidas, tornando mais difícil para qualquer nova empresa ou grupo iniciar um negócio lucrativo nesta área. 

A China lidera em montagem, teste e embalagem (ATP). Isso é importante e trabalhoso, mas é menos complicado tecnicamente. (A embalagem pode se tornar um obstáculo maior no desempenho dos chips no futuro.) Japão, Singapura, EUA e alguns outros países também estão envolvidos. E a China tem a maior participação em muitas matérias-primas necessárias para a fabricação de chips, mas enfrenta pontos de estrangulamento na produção de materiais manufaturados (wafers de 300 mm, fotomáscaras e resinas fotossensíveis), que são produzidos principalmente pelo Japão, EUA, Taiwan, Coreia do Sul, e Alemanha. (Os EUA e os seus aliados também produzem uma parte considerável de todas as matérias-primas, exceto três.)

A censura e outros fatores políticos e econômicos podem impedir o progresso da IA ​​na China

O ambiente político e econômico incomum da China poderá afetar significativamente o desenvolvimento da IA ​​chinesa. 

A censura terá um impacto significativo na viabilidade da maioria dos produtos de IA generativa na China. O Partido Comunista no poder da China censura o discurso público na China. Os cidadãos não podem acessar sites como o Google e o Facebook, e alguns temas e posições políticas são estritamente proibidos. Grandes modelos de linguagem não podem ser treinados em conjuntos de dados que incluem discurso proibido (o que é importante porque limitar os dados prejudica o desempenho), e se um produto de IA como um chatbot (como o ChatGPT) produzir respostas críticas ao governo chinês ou algo semelhante, ele poderá ser suspenso[ ^19], e as empresas são imputáveis caso os seus produtos de IA compartilhem conteúdo que viole as leis de censura. Mas controlar quais respostas são elicitadas de modelos como esses é notoriamente difícil e pode está em conflito direto com a qualidade.²⁰ Como resultado dessa censura, o desenvolvimento de modelos de linguagem poderosos e voltados para o usuário na China é mais difícil e menos viável e termos comerciais. (A prática já levou à remoção de muitos aplicativos da Apple Store na China.)

A China poderá ter menor capacidade de “difundir” ou espalhar inovações tecnológicas através das suas indústrias, o que poderá prejudicar significativamente a sua capacidade de alavancar o progresso da IA. As inovações normalmente precisam ser adotadas e desenvolvidas para terem impacto. Um Estado que produza um avanço tecnológico pode ter uma vantagem e ser capaz de adotar ou “difundir” novas tecnologias rapidamente, mas vencer a “corrida” não é algo garantido; outro país ainda poderá adotar primeiro a inovação se as suas empresas estiverem mais bem ligadas aos institutos de pesquisa.²¹ Um artigo recente na Review of International Political Economy discute sobre exemplos históricos importantes,²² argumenta que a difusão é subestimada na maioria das avaliações das capacidades científicas e tecnológicas dos países (que muitas vezes se concentram na capacidade de inovação dos países) e afirma que a China tem uma capacidade de difusão particularmente baixa – o que significa que as avaliações geralmente superestimam o potencial da China para liderança científica e tecnológica. Por exemplo, quando os indicadores das potências tecnológicas dos países são separados em indicadores de inovação e difusão, avaliar a China em termos de capacidade de difusão em 2020 significa que a classificação média da China cai 34 posições, colocando-a perto da Federação Russa – que ocupa a 47ª posição geral. A sua lenta adoção de tecnologias de informação e comunicação, como a computação em nuvem, é provavelmente um sintoma e uma causa de problemas de difusão.

Retardar o desenvolvimento da IA ​​num país na liderança provavelmente também retardaria o desenvolvimento em outros países (particularmente na China).

Muitas pesquisas de IA são internacionais e as pesquisas publicadas são acessíveis (e frequentemente usadas por) desenvolvedores de IA em outros países; o progresso da IA ​​num país acelera o progresso em outros. Além disso, algumas evidências sugerem que o progresso da IA ​​na China depende especialmente do progresso da IA ​em noutros lugares. Se isso for verdade, o retardo do progresso da IA ​​em países como os Estados Unidos²³ também retardaria o progresso na China. 

Em um artigo, os pesquisadores argumentaram que “os avanços da IA ​​na China dependem muito da reprodução e do ajuste da pesquisa publicada no estrangeiro, uma dependência que pode tornar difícil para as empresas chinesas assumir um papel de liderança neste campo. Se o ritmo da inovação diminuísse em outros lugares, os esforços da China para construir Grandes Modelos de Linguagem – como um ciclista mais lento contornando o turbilhão dos líderes – provavelmente retardariam”. Eles salientaram que, numa ocasião em 2021, mais de 100 pesquisadores de Stanford colaboraram num importante artigo sobre “modelos fundacionais”. Meio ano depois, “a Academia de IA de Pequim divulgou uma revisão de literatura igualmente extensa sobre um assunto relacionado, com quase o mesmo número de coautores. Mas dentro de algumas semanas, um pesquisador da Google descobriu que grandes seções do artigo chinês haviam sido plagiadas de um punhado de artigos internacionais – talvez, a mídia sinófona especulou, porque os pós-graduandos envolvidos no esboço do artigo tenham encarado uma extrema pressão e estivessem enfrentando prazos muito curtos”. 

Além disso, as preocupações de que, se um país regulamentar a IA, ficará em desvantagem em comparação com outros, parecem demasiado simplificadas, até porque muitos governos estão começando a regulamentar a IA. De acordo com o Índice da IA, pelo menos 31 países aprovaram um projeto de lei relacionado à IA desde 2016. A China introduziu regulamentações extensas. E muitos países procuram ativamente seguir o exemplo dos Estados Unidos, do Reino Unido e da União Europeia sobre se e como devem regulamentar o uso e o uso indevido. 

Notas finais

Esta visão geral simplifica o quadro (mistura muitos tipos diferentes de investigação em IA, ignora previsões econômicas importantes, quase não menciona países importantes como a Índia e Israel, etc.), ignora fatores de segurança da informação (a espionagem pode reduzir a lacuna entre os países na liderança e os países atrasados) e pode estar perdendo de vista considerações importantes, mas muitos fatores parecem apontar para uma vantagem para os Estados Unidos e os seus aliados. Além disso, é verdade que estão acontecendo muitos progressos importantes na IA na China, mas muitas avaliações das capacidades nacionais de IA parecem aumentar a importância da China .

E deve-se notar que, embora a visão geral se concentre no “progresso” e nos países que lideram o desenvolvimento da IA, ela não pressupõe que o desenvolvimento da IA ​​vá beneficiar sempre o país a originar mais do que outros países ou que sequer o beneficiará – na verdade, o desenvolvimento descuidado da IA ​​pode ser catastrófico.

Notas de rodapé

1. A regulamentação não precisa retardar o desenvolvimento. Por exemplo, uma regulamentação criteriosa poderia evitar problemas futuros que levariam a regulamentações drásticas e reativas que inibiriam significativamente o progresso de uma indústria (os reatores nucleares poderiam ser considerados um exemplo aqui). 

2. “Principais laboratórios” é uma noção vaga; alguns laboratórios podem ter muito financiamento, mas uma produção fraca, enquanto outros podem publicar muito, mas nunca produzir um modelo significativo ou uma pesquisa que seja importante o suficiente para ser citada por outros grupos. Além do financiamento, poderíamos olhar uma lista dos 100 artigos mais citados em 2022 e identificar os grupos cujos trabalhos foram mais citados. Google/DeepMind, Meta, Microsoft, UC Berkeley, Stanford, Universidade de Washington, Universidade Carnegie Mellon, OpenAI, MIT, Universidade Tsinghua, NVIDIA, Universidade Nacional de Singapura, Universidade de Nova York, Universidade Cornell e Universidade de Princeton contribuíram com artigos nessa lista. Quase todos eles estão situados nos EUA.

3. A Google Deepmind está situada no Reino Unido, mas é uma subsidiária da Google, com sede nos EUA. 

4. Os dados da Epoch são produzidos pelas seguintes organizações (pode haver erros na rotulagem dos dados):

1. Universidade de Washington – EUA
2. Tsinghua – China
3. Stability AI – Reino Unido
4. OpenAI – EUA
5. NVIDIA – EUA
6. Naver Corp – Coreia do Sul
7. Microsoft – EUA
8. Meta IA – EUA
9. Hugging Face – EUA
10. Huawei – China
11. Google – EUA
12. EleutherAI – EUA
13. DeepMind – EUA/Reino Unido
14. Baidu – China
15. BAAI – China
16. AI21 Labs – Israel
17. Runway – EUA
18. Big Science – EUA

5. Isso foi da Microsoft Research Asia.

6. Os países baseiam-se em afiliações institucionais. Por exemplo, os RAGs foram desenvolvidos por Goodfellow, um americano que trabalha no Canadá. Nós as consideramos originárias do Canadá.

7. A lista incluía avanços de colaborações internacionais (3), DeepMind/Google (7), Meta (4), OpenAI (3), Nvidia (1), Tsinghua (1), Stanford (1), GitHub (1) e Stability IA (1). Os avanços escolhidos foram: 

1. AlphaCode – DeepMind – Reino Unido
2. Agente de aprendizado por reforço que pode controlar plasma de fusão nuclear em um tokamak – DeepMind – Reino Unido
3. Conjuntos de dados de avaliação com base no IndicNLG – colaboração internacional
4. Make-A-Scene – Meta – EUA
5. PaLM – Google AI – EUA
6. DALL-E 2 – OpenAI – EUA
7. Gato – DeepMind – Reino Unido
8. Imagen – Google Research – EUA
9. BIG-bench – colaboração internacional (132 instituições)
10. Copilot disponível para desenvolvedores – GitHub – EUA
11. GPUs de melhor desempenho – Nvidia – EUA
12. No Language Left Behind – Meta – EUA
13. GLM-120B – Tsinghua – China
14. Difusão Estável – Estability AI – Reino Unido
15. Whisper – OpenAI – EUA
16. Make-A-Video – Meta – EUA
17. AlphaTensor – DeepMind – Reino Unido
18. Raciocínio aprimorado para PaLM – Google – EUA
19. BLOOM – colaboração internacional
20. HELM – Stanford – EUA
21. CICERO – Meta – EUA
22. ChatGPT – OpenAI – EUA

8. De 2010 a 2021, a China produziu quase 40% de todas as publicações em periódicos de IA e 22% de todas as publicações em conferências de IA. Os números para os EUA são de 10% e 24%. (Veja mais no relatório do Índice da IA .)

9. Um resumo de dados de 2022 para o Centro de Segurança e Tecnologia Emergente (CSET) analisa as 5% principais publicações sobre IA (em todos os subdomínios da IA) por número de citações e conclui que os pesquisadores chineses estão publicando uma parcela crescente das pesquisas mais citadas, alcançando a paridade com os EUA em 2019 (os EUA e a China juntos publicam cerca de 65% das pesquisas sobre IA mais citadas). (Os aliados dos EUA, especialmente a União Europeia e os países dos Cinco Olhos, também fazem contribuições significativas para a pesquisa em IA). Isso varia de acordo com o subdomínio da pesquisa em IA. Por exemplo, a China é mais prolífica em visão computacional, enquanto os Estados Unidos publicam uma parcela maior das principais pesquisas em processamento de linguagem natural. Veja a figura 4 no resumo de dados para ver uma ilustração.

10. Essa é uma medida de qualidade, mas as conclusões podem se dever em parte ao fato de os requerentes de patentes chineses estarem mais interessados ​​no mercado interno.

11. Uma razão para isso poderia ser os programas regionais de subsídios para patentes, que foram introduzidos no final da década de 1990 para promover a inovação. De acordo com uma análise publicada na China Economic Review em 2015, esses programas incentivam as pessoas a apresentar pedidos de patentes de baixa qualidade, aumentando a contagem global na China em mais de 30%.

12. Esses valores são expressos em taxas de câmbio nominais e não em paridade de poder de compra (PPC). A mudança para a PPC reduziria ligeiramente a liderança dos EUA, mas não muito. Uma contraconsideração a ter em mente é que essa diferença não importa para as horas de GPU, e as GPUs são um obstáculo importante para o desenvolvimento de IA. Além disso, absolutamente não se pode comprar alguns dos inputs mais exclusivos na China (como os melhores talentos e os melhores chips). 

13. Apenas cerca de 10% dos cientistas e engenheiros internacionais parecem abertos a se mudar para a China, em comparação com quase 60% para os EUA, de acordo com uma análise do Centro de Estudos Estratégicos e Internacionais, que destaca a imigração como um ponto forte dos EUA em duas pesquisas com pesquisadores de STEM e IA em 2012 e 2019. 

14. Entre outras coisas, enfatiza áreas de escassez de talentos, observando que isso é especialmente perceptível em áreas de pesquisa “básica”, como chips de IA e computação em nuvem, onde o número de profissionais de IA é cerca de 14 vezes menor do que o número nos EUA. “(…) o número total de talentos em IA na China representa apenas cerca de 50% do número total de talentos nos Estados Unidos, e o número de talentos envolvidos em trabalhos de pesquisa básica é ainda mais limitado. O número atual de praticantes de IA de camada básica nos Estados Unidos é cerca de 14 vezes maior que na China.” Também existem desequilíbrios no destino dos novos talentos: “Embora os cargos de desenvolvimento de aplicativos representem 19,8% da demanda empresarial por cargos, 30,4% dos talentos inclinam-se para esse tipo de cargo quando escolhem a sua carreira. Para cargos de suporte técnico, porém, que respondem por 34% da demanda de trabalho total, somente 12,5% dos talentos têm a intenção de entrar em posições desse tipo.”

15. O relatório também observou que entre os pesquisadores de IA que publicaram nas 21 principais conferências acadêmicas em 2018, mais obtiveram o seu doutorado nos EUA (44%) do que na UE (cerca de 21%) e na China (11%) juntas. Além disso, entre as 20 empresas com mais talentos em IA, de acordo com documentos de IA e registos de patentes em 2017, metade estava sediada nos EUA, que representavam 1623 trabalhadores em IA. A UE tinha 6 empresas, totalizando 522 trabalhadores, e a única empresa chinesa classificada entre as 20 primeiras foi a Huawei, com 73 trabalhadores.

O Centro para Inovação de Dados compilou métricas sobre os Estados Unidos, a China e a UE, e encontrou uma liderança significativa para a UE e os EUA (especialmente entre os principais investigadores) no número de todos os investigadores de IA em 2017/2018.

16. Além disso, é importante lembrar que grandes modelos de linguagem são treinados em conjuntos de dados públicos, onde o inglês está particularmente bem representado. (Explore este site para obter dados sobre idiomas e esta visão geral dos desafios para “idiomas com poucos recursos”.)

17. É importante ressaltar que o design do chip é incrivelmente complexo (e é produzido nos EUA) e requer software de design especializado, que também é quase inteiramente produzido por empresas sediadas nos EUA. 

Os EUA são o produtor dominante de software de automação de design eletrônico (95/5% das ações em 2019), e os EUA e o Reino Unido são produtores dominantes de propriedade intelectual essencial para designs de chips (representando juntos 95,4% das ações globais em 2019). 

Os EUA dominam os gastos em Pesquisa & Desenvolvimento com 39,8 mil milhões de dólares em 2019, com gastos globais totais equivalendo a 64,6 mil milhões de dólares em 2018.

18. O Japão, os EUA, a Alemanha e a Áustria são fundamentais para os wafers. Os EUA são dominantes para implantadores de íons. Os Países Baixos e o Japão são produtores dominantes de equipamento de litografia (a China não pode produzir nenhum equipamento de litografia avançado). Os EUA e o Japão são os principais produtores de equipamentos de gravação e limpeza (a Coreia do Sul e a China também são importantes). Os EUA e o Japão são dominantes em ferramentas de planarização química-mecânica. https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/The-Semiconductor-Supply-Chain-Issue-Brief.pdf

19. Essa não é uma preocupação teórica: ChatYuan, uma IA generativa chinesa semelhante ao ChatGPT, foi suspensa pelas autoridades em fevereiro de 2023.

20. Num artigo na Foreign Affairs, os investigadores observam que o Ernie Bot, da Baidu, dá “respostas prontas a perguntas sobre Xi e se recusa a responder a outros tópicos politicamente carregados”. 

21. “De acordo com uma estimativa derivada de dados sobre os países da OCDE ao longo de 135 anos, 93 por cento do aumento total da produtividade dos fatores nesses países de rendimento elevado provêm do conhecimento originado no estrangeiro (Madsen, 2007.).”

22. A União Soviética de 1950 a 1970 é um exemplo de um Estado que foi forte na inovação (lançou o primeiro satélite, gastava mais em Pesquisa & Desenvolvimento como percentagem do seu PIB do que qualquer outra nação, e tinha o dobro de doutorados em ciência dos EUA), mas estava atrasado na difusão (as indústrias demoravam a adotar avanços importantes, potencialmente devido a uma separação entre o sistema de Pesquisa & Desenvolvimento e a economia em geral e a sistemas de incentivos deficientes). 

23. Ou publicar menos sobre métodos de IA de fronteira.

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Publicado originalmente em 2023 aqui.

Autora: Lizka Vaintrob

Tradução: Luan Marques