A rapidez da indústria de IA tem deixado os pesquisadores estressados.

Para observadores externos, os pesquisadores de IA estão em uma posição invejável. Eles são desejados por gigantes da tecnologia, levam para casa salários impressionantes e estão na indústria mais aquecida do momento.

Mas tudo isso vem com uma pressão intensa.

Mais de meia dúzia de pesquisadores com quem o TechCrunch conversou, alguns dos quais pediram anonimato por medo de retaliação, disseram que o ritmo frenético da indústria de IA teve um impacto negativo em sua saúde mental. A fierce competition entre os laboratórios de IA criou uma atmosfera isolante, afirmam, enquanto as apostas crescentes aumentaram os níveis de estresse.

“Tudo mudou praticamente da noite para o dia”, disse um pesquisador, “com nosso trabalho — tanto resultados positivos quanto negativos — tendo enormes impactos medidos por coisas como exposição a produtos e consequências financeiras.”

No passado mês de dezembro, a OpenAI organizou 12 transmissões ao vivo durante as quais anunciou mais de uma dúzia de novas ferramentas, modelos e serviços. O Google respondeu com suas próprias ferramentas, modelos e serviços em uma série surpreendente de comunicados à imprensa, postagens em redes sociais e blogs. A troca entre os dois gigantes da tecnologia foi notável pela sua rapidez — rapidez que os pesquisadores dizem ter um custo elevado.

Trabalho duro e correria

O Vale do Silício não é estranho à cultura do trabalho intenso. Com o boom da IA, no entanto, o endosse público do excesso de trabalho atingiu alturas preocupantes.

Na OpenAI, não é incomum que os pesquisadores trabalhem seis dias por semana — e bem além do horário de expediente. O CEO Sam Altman é conhecido por pressionar as equipes da empresa a transformar descobertas em produtos públicos em prazos extenuantes. O ex-diretor de pesquisa da OpenAI, Bob McGrew, supostamente citou o burnout como uma das razões pelas quais deixou a posição no setembro passado.

Não há alívio a ser encontrado em laboratórios concorrentes. A equipe do Google DeepMind que desenvolve o Gemini, a série de modelos de IA de destaque da Google, em um momento aumentou as horas de trabalho de 100 horas por semana para 120 horas para corrigir um bug em um sistema. E os engenheiros da xAI, a empresa de IA de Elon Musk, costumam postar sobre trabalhar até altas horas da madrugada.

Por que a pressa implacável? A pesquisa em IA hoje pode ter um impacto considerável nos ganhos de uma empresa. A empresa-mãe do Google, Alphabet, perdeu cerca de US$ 90 bilhões em valor de mercado devido ao já mencionado bug, que fez com que o chatbot Gemini do Google gerasse representações controversas de figuras históricas.

“Uma das maiores pressões é a competitividade,” disse Kai Arulkumaran, líder de pesquisa na provedora de serviços de IA Araya, “combinada com prazos rápidos.”

Classificações acima de tudo

Alguma dessa competição se manifesta de forma bastante pública.

Mensalmente — e às vezes semanalmente — as empresas de IA competem para se deslocar umas às outras nas classificações como o Chatbot Arena, que avalia modelos de IA em categorias como matemática e programação. Logan Kilpatrick, que lidera o produto de várias ferramentas de desenvolvedor do Google Gemini, disse em uma postagem na X que o Chatbot Arena “teve um impacto não trivial na velocidade de desenvolvimento da IA.”

Nem todos os pesquisadores estão convencidos de que isso é algo bom. A velocidade da indústria é tamanha que eles percebem que seu trabalho pode se tornar obsoleto antes mesmo de ser lançado.

“Isso faz muitos questionarem o valor do que estão fazendo,” disse Zihan Wang, um engenheiro de robótica trabalhando em uma startup de IA sigilosa. “Se há uma grande probabilidade de que outra pessoa vá mais rápido que eu, qual é o significado do que estou fazendo?”

Outros pesquisadores lamentam que o foco na produção tenha custado a camaradagem acadêmica.

“Uma das causas subjacentes [do estresse] é a transição dos pesquisadores de IA de buscar suas próprias agendas de pesquisa na indústria para trabalhar em [modelos de IA] e entregar soluções para produtos,” disse Arulkumaran. “A indústria estabeleceu uma expectativa de que os pesquisadores de IA pudessem perseguir a pesquisa acadêmica na indústria, mas isso não é mais o caso.”

Outro pesquisador disse que — para sua consternação e angústia — a colaboração aberta e discussões sobre pesquisa não são mais a norma na indústria, exceto em alguns poucos laboratórios de IA que adotaram a abertura como uma estratégia de lançamento.

“Agora há cada vez mais um foco na comercialização, escalonamento de código fechado e execução,” disse o pesquisador, “sem contribuir de volta à comunidade científica.”

Passando pelo desafio do doutorado

Alguns pesquisadores traçam as sementes de sua ansiedade para seus programas de graduação em IA.

Gowthami Somepalli, estudante de doutorado em IA na Universidade de Maryland, disse que as pesquisas estão sendo publicadas tão rapidamente que se tornou difícil para os graduandos distinguir entre modismos e inovações significativas. Isso é muito relevante, disse Somepalli, porque viu empresas de IA priorizando cada vez mais candidatos com “experiência extremamente relevante.”

“Um doutorado é geralmente uma experiência bastante isolante e estressante, e um doutorado em aprendizado de máquina é particularmente desafiador devido ao progresso rápido do campo e à mentalidade de ‘publicar ou perecer’,” disse Somepalli. “Pode ser especialmente estressante quando muitos alunos em seu laboratório estão publicando 4 artigos enquanto você está publicando apenas 1 ou 2 por ano.”

Somepalli disse que, após os dois primeiros anos de seu programa de doutorado, parou de tirar férias porque se sentia culpada por se afastar antes de publicar qualquer estudo.

“Eu constantemente sofri de síndrome do impostor durante meu doutorado e quase desisti no final do meu primeiro ano,” disse ela.

O caminho a seguir

Então, que mudanças, se houver, poderiam promover um ambiente de trabalho em IA menos punitivo? É difícil imaginar que o ritmo de desenvolvimento diminua — não com tanto dinheiro em jogo.

Somepalli enfatizou pequenas, mas impactantes reformas, como normalizar a expressão de desafios pessoais.

“Um dos maiores problemas… é que ninguém discute abertamente suas dificuldades; todos colocam uma cara de coragem,” disse ela. “Eu acredito que [as pessoas] poderiam se sentir melhor se pudessem ver que outros também estão lutando.”

Bhaskar Bhatt, consultor de IA na empresa de serviços profissionais EY, afirma que a indústria deve trabalhar para construir “redes de apoio robustas” para combater sentimentos de isolamento.

“Promover uma cultura que valorize o equilíbrio entre vida profissional e pessoal, onde os indivíduos possam realmente se desconectar do trabalho, é essencial,” disse Bhatt. “As organizações devem fomentar uma cultura que valorize o bem-estar mental tanto quanto a inovação, com políticas tangíveis como horários de trabalho razoáveis, dias de saúde mental e acesso a serviços de aconselhamento.”

Ofir Press, um estudante de pós-doutorado em Princeton, propôs menos conferências de IA e pausas de uma semana nas submissões de artigos para que os pesquisadores possam fazer uma pausa e desviar a atenção do acompanhamento do novo trabalho. E Raj Dabre, um pesquisador de IA no Instituto Nacional de Tecnologias da Informação e Comunicação no Japão, dissertou que os pesquisadores devem ser lembrados de maneiras suaves sobre o que realmente é importante.

“Precisamos educar as pessoas desde o início que IA é apenas trabalho,” disse Dabre, “e devemos focar em família, amigos e nas coisas mais sublimes da vida.”