Die Forschungseinheit von Google wird seit Ende 2020 einer genauen Prüfung unterzogen, nachdem Mitarbeiter offene Kritik am Umgang mit Personalbeschwerden und Veröffentlichungspraktiken geäußert hatten. Die neue Folge entstand, nachdem das Wissenschaftsjournal Nature im Juni „Eine Methode zur Platzierung von Graphen für schnelles Chipdesign“ veröffentlicht hatte, die von den Google-Wissenschaftlern Azalia Mirhoseini und Anna Goldie geleitet wurde. Sie entdeckten, dass KI einen wichtigen Schritt im Designprozess für Chips, bekannt als Floorplanning, schneller und besser abschließen kann als ein nicht näher bezeichneter menschlicher Experte, ein subjektiver Bezugspunkt. Aber andere Google-Kollegen stellten in einem im März anonym online gestellten Papier – „Stronger Baselines for Evaluating Deep Reinforcement Learning in Chip Placement“ – fest, dass zwei alternative Ansätze, die auf Basissoftware basieren, die KI übertreffen. Einer hat es in einem bekannten Test geschlagen und der andere in einer proprietären Google-Rubrik. Google lehnte es ab, sich zu dem durchgesickerten Entwurf zu äußern, aber zwei Mitarbeiter bestätigten seine Echtheit. Das Unternehmen sagte, es weigere sich, Stronger Baselines zu veröffentlichen, weil es seinen Standards nicht entspreche, und entließ bald darauf Satrajit Chatterjee, einen führenden Treiber der Arbeit. Es lehnte es ab zu sagen, warum es ihn gefeuert hat. „Es ist bedauerlich, dass Google diese Wendung genommen hat“, sagte Laurie Burgess, eine Anwältin von Chatterjee. „Es war immer sein Ziel, Transparenz über die Wissenschaft zu schaffen, und er drängte Google im Laufe von zwei Jahren, sich damit zu befassen.“ Google-Forscherin Goldie sagte der New York Times, die zuerst über die Entlassung berichtete, Chatterjee habe sie und Mirhoseini jahrelang belästigt, indem er Fehlinformationen über sie verbreitet habe. Burgess bestritt die Anschuldigungen und fügte hinzu, dass Chatterjee Stronger Baselines nicht durchgesickert sei. Patrick Madden, ein außerordentlicher Professor mit Schwerpunkt auf Chipdesign an der Binghamton University, der beide Artikel gelesen hat, sagte, er habe noch nie einen Artikel vor dem in Nature gesehen, dem ein guter Vergleichspunkt fehlte. „Es ist wie ein Referenzproblem: Jeder bekommt die gleichen Puzzleteile und man kann vergleichen, wie nahe man daran kommt, alles richtig zu machen“, sagte er. „Wenn sie bei einem Standard-Benchmark Ergebnisse liefern würden und sie hervorragend wären, würde ich sie lobpreisen.“ Google sagte, der Vergleich mit einem Menschen sei relevanter und Probleme mit der Softwarelizenzierung hätten es daran gehindert, Tests zu erwähnen. Studien großer Institutionen wie Google in namhaften Fachzeitschriften können einen übergroßen Einfluss darauf haben, ob ähnliche Projekte in der Branche gefördert werden. Ein Google-Forscher sagte, das durchgesickerte Papier habe auf unfaire Weise die Tür zu Fragen über die Glaubwürdigkeit jeglicher vom Unternehmen veröffentlichten Arbeiten geöffnet. Nachdem „Stronger Baselines“ online aufgetaucht waren, schrieb Zoubin Ghahramani, Vizepräsident bei Google Research, letzten Monat auf Twitter, dass „Google zu dieser in Nature on ML for Chip Design veröffentlichten Arbeit steht, die unabhängig repliziert, Open-Source und in der Produktion bei Google verwendet.“ Nature gab unter Berufung auf einen britischen Feiertag keine sofortige Stellungnahme ab. Madden sagte, er hoffe, dass Nature die Veröffentlichung noch einmal besuchen würde, und stellte fest, dass die Peer-Reviewer-Notizen zeigen, dass mindestens einer nach Ergebnissen zu Benchmarks gefragt hat. „Irgendwie ist das nie passiert“, sagte er.
Googles Forschung zur KI zur Beschleunigung des Chipdesigns steht vor einem internen Kampf, hier ist der Grund
Alphabet Inc Google sagte, es habe kürzlich einen Senior Engineering Manager nach Kollegen gefeuert, deren wegweisende Forschung auf künstliche Intelligenz Software, die er zu diskreditieren versucht hatte, warf ihm belästigendes Verhalten vor. Der Streit, der auf Bemühungen zur Automatisierung des Chipdesigns zurückzuführen ist, droht den Ruf der Google-Forschung in der akademischen Gemeinschaft zu untergraben. Es könnte auch den Fluss von Millionen von Dollar an staatlichen Zuschüssen für die Forschung stören KI und Chips.