Il gruppo AI Frontiers di Microsoft Research - l'unità di circa 50 persone dietro il framework di orchestrazione degli agenti AutoGen e l'agente di utilizzo dei computer Fara - è giunto al termine, secondo un resoconto in prima persona pubblicato questa settimana dal ricercatore di machine learning John Langford, che ha organizzato il gruppo all'interno di MSR nel 2023. Langford scrive che il team è stato assorbito da Microsoft AI all'inizio di settembre e che, in pratica, la riorganizzazione non ha lasciato spazio alla sua agenda di ricerca. Il post ha colpito nel segno: ha superato Hacker News con più di 300 punti in poche ore e offre uno dei resoconti interni più dettagliati finora su come il passaggio del settore dalla ricerca alla scalabilità si sta svolgendo all'interno di un grande laboratorio. Stiamo monitorando le ricadute nella nostra copertura di notizie economiche sull'intelligenza artificiale.
Cosa ha costruito AI Frontiers
Langford fa risalire l'origine del gruppo ai mesi successivi al rilascio di ChatGPT, quando concluse che una ricerca significativa sull'intelligenza artificiale all'interno di Microsoft necessitava di più struttura rispetto al modello tradizionale di MSR. "La quantità di supporto e attenzione che altri gruppi di ricerca stavano applicando era abbastanza grande che anche un'idea intelligente perseguita da una persona era probabile che arrivasse in ritardo e poco convincente", scrive, spiegando che un ricercatore solista non poteva mettere insieme linee di base abbastanza forti da dimostrare che valeva la pena perseguire un'idea.
Così Langford e colleghi che la pensavano allo stesso modo organizzarono AI Frontiers come una sotto-organizzazione di circa 50 persone, deliberatamente strutturata né dall'alto verso il basso né dal basso verso l'alto ma "da qualche parte nel disordinato mezzo". Sono stati applicati i risultati più visibili del gruppo: AutoGen, il framework open source ampiamente utilizzato da Microsoft per orchestrare più agenti IA, e Fara, un agente per l'uso del computer. Secondo il racconto di Langford, "gran parte del lavoro dell'AIF è stato capire come far funzionare gli agenti".
Meno visibile è stata la ricerca fondamentale del gruppo. Un contingente di New York ha perseguito quelle che Langford descrive come nuove capacità fondamentali: un obiettivo "Next Latent" che consente ai modelli di estrapolare, un ottimizzatore chiamato Dion3 che migliora Muon e un "Full Bandwidth Transformer" progettato per rendere i modelli sostanzialmente più potenti attraverso la ricorsione.
Il gruppo ha anche provato a condividere l'infrastruttura con il resto di Microsoft Research, mantenendo un monorepo aperto a tutti i ricercatori MSR. Quel repository includeva una base di codice di pre-addestramento su vasta scala che Langford ha presentato alla conferenza COLM del mese scorso - un dettaglio che lui definisce minore, ma che usa per sottolineare quanto impegno richieda la costruzione di una pipeline di addestramento di modelli funzionanti, notando che altri tre team interni stavano tentando la stessa cosa senza una base condivisa.
La riorganizzazione di settembre
All’inizio di settembre, Microsoft ha incorporato AI Frontiers in Microsoft AI, la divisione di prodotti molto più ampia che ospita le attività di intelligenza artificiale consumer e aziendale dell’azienda. Sulla carta, ammette Langford, la mossa aveva senso: combinare due organizzazioni di intelligenza artificiale concentra gli sforzi e ciascuna aveva punti di forza che mancavano all’altra.
In pratica, scrive, la fusione è naufragata sulla filosofia. "La filosofia di base è il ridimensionamento e, in modo aggressivo, non la ricerca", afferma Langford dell'ex leadership di Inflection di Microsoft AI, un riferimento al team che si è unito a Microsoft dalla startup Inflection AI, che ora modella la direzione della divisione sotto la sua guida. La sua definizione dell'economia che ne risulta è schietta: modelli più grandi producono previsioni migliori e "i rendimenti di scala sono molto più prevedibili dei rendimenti della ricerca", quindi un'organizzazione orientata al ridimensionamento si concentra sull'acquisizione e il perfezionamento dei dati piuttosto che su nuovi metodi.
Questo focus, sostiene, è "un bel passo avanti" rispetto al lavoro fondamentale che AI Frontiers stava svolgendo - e al di là della discrepanza filosofica, dice che l'accoglienza è stata nella migliore delle ipotesi tiepida. "C'erano molte prove che semplicemente non ci volevano davvero", scrive Langford, definendo la situazione "difficile in cui ritrovarsi". Non risparmia la propria visione del compromesso, descrivendo l’approccio basato sul solo ridimensionamento come mal indirizzato, sebbene l’intera argomentazione si estenda oltre il punto espresso esplicitamente nel post.
Ricerca e scalabilità, oltre Microsoft
Il saggio si colloca nel mezzo di un dibattito di settore più ampio sulla possibilità che i laboratori di frontiera possano sostenere autentiche organizzazioni di ricerca insieme alle tempistiche dei prodotti. Microsoft non è certo la sola a consolidare la ricerca sull’intelligenza artificiale sotto una leadership focalizzata sul prodotto, ma il resoconto di Langford è insolitamente specifico riguardo ai meccanismi: un piccolo gruppo produttivo a cui non è stato dato né un mandato né un benvenuto dopo una riorganizzazione aziendale, con i suoi contributi infrastrutturali tranquillamente assorbiti.
La discussione su Hacker News, dove il post ha attirato centinaia di commenti, è in gran parte incentrata su quella tensione: sia che autopsie come questa descrivano un’inevitabile maturazione della ricerca aziendale sull’intelligenza artificiale, o un errore strategico in cui i laboratori barattano vantaggi metodologici durevoli con prevedibili guadagni di scalabilità. I commentatori hanno anche sottolineato l'ironia del fatto che AutoGen, uno dei progetti distintivi di AI Frontiers, abbia contribuito a definire la categoria di orchestrazione degli agenti che ora domina le roadmap dell'IA aziendale.
Per Microsoft l’episodio è una nota a piè di pagina con implicazioni pratiche. L'azienda ha puntato la propria strategia di intelligenza artificiale sulla cadenza di spedizione di Microsoft AI e Langford non sostiene che l'organizzazione risultante dalla fusione costruirà prodotti peggiori. La sua preoccupazione è più ristretta e mirata: che il canale per nuove idee – le persone, le infrastrutture, la tolleranza per approcci non provati – sia esattamente ciò per cui una divisione di primo livello ha meno utilità, fino al giorno in cui ne avrà bisogno.
Né il post di Langford né la riorganizzazione da lui descritta cambiano ciò che gli utenti vedono oggi, ma chiariscono come Microsoft ora classifica le sue scommesse sull'intelligenza artificiale. La ricerca che può essere trasformata in scala è in corso; la ricerca che potrebbe cambiare il significato della scala è, nella migliore delle ipotesi, in libertà vigilata. Come dice Langford nel titolo del post, questa è la fine di AI Frontiers e un punto di riferimento nella discussione su a cosa serve la ricerca aziendale sull’intelligenza artificiale.
Stai al passo con l'intelligenza artificiale
Il business dell’intelligenza artificiale viene riscritto in tempo reale e le decisioni prese all’interno di laboratori come quello di Microsoft modellano gli strumenti che tutti gli altri ereditano. Segui ogni sviluppo nella nostra copertura delle notizie sull'intelligenza artificiale.
Leggi altre notizie sull'AI →
