En los últimos años, con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA), el concepto de IA "abierta" ha recibido mucha atención. Sin embargo, un estudio reciente sugiere que la publicidad en torno a la IA "abierta" puede estar engañando al público y a los responsables políticos, creando una percepción errónea de la concentración en la industria. Este estudio, escrito por el investigador postdoctoral de la Universidad de Cornell, David Widder, se publicó en la revista Nature.
Nota de la fuente de la imagen: La imagen fue generada por IA, con licencia de Midjourney.
El estudio señala que muchas afirmaciones sobre la IA "abierta" carecen de precisión, a menudo centrándose solo en una fase del ciclo de vida del desarrollo e implementación de los sistemas de IA, mientras ignoran el impacto significativo de la concentración industrial en el desarrollo e implementación a gran escala de la IA. El estudio compara la IA "abierta" con el software libre y de código abierto, explorando la relación entre IBM y Linux, Google y Android, Amazon y MongoDB, y Meta y PyTorch.
El estudio destaca que, si bien el software de código abierto ha promovido en cierta medida la democratización del desarrollo de software, garantizando la integridad y seguridad del código, la IA "abierta" no comparte las mismas características. Las poderosas empresas tecnológicas están utilizando el discurso de la IA "abierta" para moldear las políticas, alegando que promueve la innovación y la democracia o que representa una amenaza para la seguridad. Por lo tanto, una definición clara es crucial en la formulación de políticas.
Además, el estudio analiza la naturaleza de la IA y el significado de la "apertura", explorando aspectos como los modelos, los datos, la fuerza laboral, los marcos y la capacidad de cálculo. Si bien los sistemas de IA "abiertos" pueden ofrecer transparencia, reutilización y escalabilidad, se señala que el modelo LLaMA-3 de Meta carece de verdadera apertura, ya que solo proporciona una API o descargas de modelos restringidas, una situación denominada "lavado de cara abierto".
En comparación, Pythia de EleutherAI se considera el modelo de IA más abierto, ofreciendo el código fuente, los datos de entrenamiento y la documentación completa, y con licencia bajo términos coherentes con la Open Source Initiative. Sin embargo, a pesar de los avances en la apertura del campo de la IA, la ventaja en el mercado de los gigantes tecnológicos sigue siendo significativa, ya que los datos, el tiempo de desarrollo y la capacidad de cálculo necesarios para construir modelos grandes siguen siendo enormes obstáculos para el acceso al mercado.
La conclusión del estudio destaca que la IA "abierta" por sí sola no puede lograr un entorno industrial más diverso, responsable o democrático. Las grandes empresas, en su búsqueda de la ventaja en IA, a menudo utilizan la IA "abierta" para consolidar su posición en el mercado, enmascarando así sus prácticas monopolísticas. Por lo tanto, para lograr un entorno de mercado más equitativo, se necesitan otras medidas, como la aplicación antimonopolio y la protección de la privacidad de los datos. Los investigadores concluyen que confiar únicamente en la IA "abierta" no es suficiente para cambiar la situación, y que incluso podría complicar los problemas en el contexto de la concentración empresarial.
Puntos clave:
🧩 El estudio muestra que la publicidad sobre la IA "abierta" a menudo tiene definiciones ambiguas, lo que lleva a una percepción errónea de la concentración en la industria.
🔍 La IA "abierta" funciona de manera diferente al software de código abierto, y muchas grandes empresas tecnológicas utilizan este concepto para sus propios intereses.
⚖️ Lograr la diversidad y la competencia justa en la industria de la IA requiere más medidas, como la aplicación antimonopolio y la protección de la privacidad de los datos.
