{"id":13035,"date":"2024-06-24T10:53:44","date_gmt":"2024-06-24T10:53:44","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=13035"},"modified":"2024-07-22T15:23:53","modified_gmt":"2024-07-22T15:23:53","slug":"the-rise-of-open-source-ai-models-transparency-and-accountability-in-question","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/06\/the-rise-of-open-source-ai-models-transparency-and-accountability-in-question\/","title":{"rendered":"El auge de los modelos de IA de \"c\u00f3digo abierto\": transparencia y responsabilidad en entredicho"},"content":{"rendered":"<p><b>A medida que avanza la era de la IA generativa, un amplio abanico de empresas se ha sumado a la batalla, y los propios modelos son cada vez m\u00e1s diversos.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En medio de este auge de la IA, muchas empresas han promocionado sus modelos como de \"c\u00f3digo abierto\", pero \u00bfqu\u00e9 significa esto realmente en la pr\u00e1ctica?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El concepto de c\u00f3digo abierto tiene sus ra\u00edces en la comunidad de desarrollo de software. El software tradicional de c\u00f3digo abierto pone el c\u00f3digo fuente a disposici\u00f3n de cualquiera que desee verlo, modificarlo y distribuirlo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En esencia, el c\u00f3digo abierto es un dispositivo de colaboraci\u00f3n para compartir conocimientos alimentado por la innovaci\u00f3n en software, que ha dado lugar a desarrollos como el sistema operativo Linux, el navegador web Firefox y el lenguaje de programaci\u00f3n Python.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, aplicar la \u00e9tica del c\u00f3digo abierto a los actuales modelos masivos de IA no es nada sencillo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos sistemas se entrenan a menudo en vastos conjuntos de datos que contienen terabytes o petabytes de datos, utilizando complejas arquitecturas de redes neuronales con miles de millones de par\u00e1metros. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los recursos inform\u00e1ticos necesarios cuestan millones de d\u00f3lares, el talento es escaso y la propiedad intelectual suele estar bien protegida.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos observarlo en OpenAI, que, como sugiere su nombre, sol\u00eda ser un laboratorio de investigaci\u00f3n de IA dedicado en gran medida a la \u00e9tica de la investigaci\u00f3n abierta.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/01\/openai-drifts-further-from-its-namesake-and-founding-principles\/\">ethos erosionado r\u00e1pidamente<\/a> una vez que la empresa oli\u00f3 el dinero y necesit\u00f3 atraer inversiones para alimentar sus objetivos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPor qu\u00e9? Porque los productos de c\u00f3digo abierto no tienen \u00e1nimo de lucro, y la IA es cara y valiosa.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Sin embargo, con la explosi\u00f3n de la IA generativa, empresas como Mistral, Meta, BLOOM y xAI est\u00e1n publicando modelos de c\u00f3digo abierto para fomentar la investigaci\u00f3n y evitar al mismo tiempo que empresas como Microsoft y Google acaparen demasiada influencia.<\/p>\n<p>Pero, \u00bfcu\u00e1ntos de estos modelos son realmente de c\u00f3digo abierto, y no s\u00f3lo por su nombre?<\/p>\n<h2>Aclarar hasta qu\u00e9 punto son realmente abiertos los modelos de c\u00f3digo abierto<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En un reciente <\/span><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3630106.3659005\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">estudiar<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Los investigadores Mark Dingemanse y Andreas Liesenfeld, de la Universidad de Radboud (Pa\u00edses Bajos), analizaron numerosos modelos de IA destacados para averiguar hasta qu\u00e9 punto son abiertos. Estudiaron m\u00faltiples criterios, como la disponibilidad del c\u00f3digo fuente, los datos de entrenamiento, las ponderaciones de los modelos, los art\u00edculos de investigaci\u00f3n y las API.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, se descubri\u00f3 que el modelo LLaMA de Meta y Gemma de Google eran simplemente \"de peso abierto\", lo que significa que el modelo entrenado se libera p\u00fablicamente para su uso sin total transparencia sobre su c\u00f3digo, proceso de entrenamiento, datos y m\u00e9todos de ajuste.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En el otro extremo del espectro, los investigadores destacaron BLOOM, un gran modelo multiling\u00fce desarrollado por una colaboraci\u00f3n de m\u00e1s de 1.000 investigadores de todo el mundo, como ejemplo de verdadera IA de c\u00f3digo abierto. Cada elemento del modelo es de libre acceso para su inspecci\u00f3n y posterior investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El documento evaluaba m\u00e1s de 30 modelos (tanto de texto como de imagen), pero \u00e9stos demuestran la inmensa variaci\u00f3n existente dentro de los que dicen ser de c\u00f3digo abierto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>BloomZ (BigScience)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Totalmente abierto en todos los criterios, incluido el c\u00f3digo, los datos de entrenamiento, las ponderaciones del modelo, los trabajos de investigaci\u00f3n y la API. Destacado como ejemplo de IA de c\u00f3digo abierto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>OLMo (Instituto Allen para la IA):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> C\u00f3digo abierto, datos de entrenamiento, pesos y trabajos de investigaci\u00f3n. API s\u00f3lo parcialmente abierta.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mistral 7B-Instruct (Mistral AI)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Pesos del modelo y API abiertos. C\u00f3digo y documentos de investigaci\u00f3n s\u00f3lo parcialmente abiertos. Datos de entrenamiento no disponibles.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Orca 2 (Microsoft)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Pesos del modelo y documentos de investigaci\u00f3n parcialmente abiertos. C\u00f3digo, datos de entrenamiento y API cerrados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gemma 7B instructora (Google)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: C\u00f3digo y pesos parcialmente abiertos. Datos de entrenamiento, documentos de investigaci\u00f3n y API cerrados. Descrito como \"abierto\" por Google en lugar de \"c\u00f3digo abierto\".<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Llama 3 Instruct (Meta)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Pesos parcialmente abiertos. C\u00f3digo, datos de entrenamiento, documentos de investigaci\u00f3n y API cerrados. Un ejemplo de modelo de \"pesos abiertos\" sin mayor transparencia.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<figure id=\"attachment_13037\" aria-describedby=\"caption-attachment-13037\" style=\"width: 928px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13037 size-large\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-928x1024.png\" alt=\"IA de c\u00f3digo abierto\" width=\"928\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-928x1024.png 928w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-272x300.png 272w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-768x847.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-11x12.png 11w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource-60x66.png 60w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/opensource.png 931w\" sizes=\"auto, (max-width: 928px) 100vw, 928px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13037\" class=\"wp-caption-text\">Un desglose exhaustivo de \"hasta qu\u00e9 punto son de c\u00f3digo abierto\" varios modelos de IA. Fuente: <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3630106.3659005\">Biblioteca Digital ACM<\/a> (acceso abierto)<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Falta de transparencia<\/h2>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">La falta de transparencia en torno a los modelos de IA, especialmente los desarrollados por grandes empresas tecnol\u00f3gicas, suscita serias dudas sobre la responsabilidad y la supervisi\u00f3n.<\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Sin un acceso completo al c\u00f3digo del modelo, a los datos de entrenamiento y a otros componentes clave, resulta extremadamente dif\u00edcil comprender c\u00f3mo funcionan estos modelos y tomar decisiones. Esto dificulta la identificaci\u00f3n y el tratamiento de posibles sesgos, errores o usos indebidos de material protegido por derechos de autor.<\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">La infracci\u00f3n de los derechos de autor en los datos de entrenamiento de la IA es un buen ejemplo de los problemas que surgen de esta falta de transparencia. Muchos modelos de IA patentados, como GPT-3.5\/4\/40\/Claude 3\/Gemini, se entrenan probablemente con material protegido por derechos de autor.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, dado que los datos de formaci\u00f3n se guardan bajo llave, identificar datos espec\u00edficos dentro de este material es casi imposible.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El New York Times <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/02\/openai-blasts-the-new-york-times-claiming-they-hacked-their-evidence\/\">demanda reciente<\/a> contra OpenAI demuestra las consecuencias de este desaf\u00edo en el mundo real. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI acus\u00f3 al NYT de utilizar ataques de ingenier\u00eda r\u00e1pida para exponer los datos de entrenamiento y engatusar a ChatGPT para que reprodujera sus art\u00edculos textualmente, demostrando as\u00ed que los datos de entrenamiento de OpenAI contienen material protegido por derechos de autor.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"El Times pag\u00f3 a alguien para que pirateara los productos de OpenAI\", declar\u00f3 OpenAI.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En respuesta, Ian Crosby, el principal asesor jur\u00eddico del NYT, dijo: \"Lo que OpenAI bizarramente caracteriza err\u00f3neamente como 'pirater\u00eda' es simplemente utilizar los productos de OpenAI para buscar pruebas de que robaron y reprodujeron las obras protegidas por derechos de autor del Times. Y eso es exactamente lo que encontramos\".<\/span><\/p>\n<p>De hecho, ese es solo un ejemplo de la enorme pila de demandas que actualmente est\u00e1n bloqueadas en parte debido a la naturaleza opaca e impenetrable de los modelos de IA.<\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Esto es s\u00f3lo la punta del iceberg. Sin medidas s\u00f3lidas de transparencia y rendici\u00f3n de cuentas, nos arriesgamos a un futuro en el que sistemas de IA inexplicables tomen decisiones que afecten profundamente a nuestras vidas, econom\u00eda y sociedad, pero que permanezcan ocultas al escrutinio.<\/p>\n<h2>Llamamientos a la apertura<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se ha pedido a empresas como Google y OpenAI que <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/09\/the-uk-government-wants-to-see-inside-ais-black-box\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">permitir el acceso al funcionamiento interno de sus modelos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> a efectos de evaluaci\u00f3n de la seguridad. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, lo cierto es que ni siquiera las empresas de IA comprenden realmente c\u00f3mo funcionan sus modelos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Es lo que se denomina el problema de la \"caja negra\", que surge al intentar interpretar y explicar las decisiones espec\u00edficas del modelo de forma comprensible para el ser humano.<\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Por ejemplo, un desarrollador puede saber que un modelo de aprendizaje profundo es preciso y funciona bien, pero puede tener dificultades para determinar exactamente qu\u00e9 caracter\u00edsticas utiliza el modelo para tomar sus decisiones.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Anthropic, que desarroll\u00f3 los modelos Claude, recientemente <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/05\/decoding-the-ai-mind-anthropic-researchers-peer-inside-the-black-box\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">realiz\u00f3 un experimento<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para identificar c\u00f3mo funciona Claude 3 Sonnet, explica: \"La mayor\u00eda de las veces tratamos los modelos de IA como una caja negra: algo entra y sale una respuesta, y no est\u00e1 claro por qu\u00e9 el modelo dio esa respuesta concreta en lugar de otra. Por eso es dif\u00edcil confiar en la seguridad de estos modelos: si no sabemos c\u00f3mo funcionan, \u00bfc\u00f3mo sabemos que no dar\u00e1n respuestas perjudiciales, sesgadas, falsas o peligrosas? \u00bfC\u00f3mo podemos confiar en que ser\u00e1n seguros y fiables?\".<\/span><\/p>\n<p>Es una admisi\u00f3n bastante notable, en realidad, que el creador de una tecnolog\u00eda no entienda su producto en la era de la IA.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este experimento antr\u00f3pico ilustra que explicar objetivamente los resultados es una tarea excepcionalmente complicada. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">De hecho, Anthropic calcul\u00f3 que consumir\u00eda m\u00e1s potencia inform\u00e1tica \"abrir la caja negra\" que entrenar el propio modelo.<\/span><\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Los desarrolladores intentan combatir activamente el problema de la \"caja negra\" mediante investigaciones como la \"IA explicable\" (XAI), cuyo objetivo es desarrollar t\u00e9cnicas y herramientas para que los modelos de IA sean m\u00e1s transparentes e interpretables.<\/p>\n<p class=\"whitespace-pre-wrap break-words\">Los m\u00e9todos de XAI pretenden proporcionar informaci\u00f3n sobre el proceso de toma de decisiones del modelo, destacar las caracter\u00edsticas m\u00e1s influyentes y generar explicaciones legibles para el ser humano. La XAI ya se ha aplicado a modelos desplegados en proyectos de alto riesgo. <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/01\/researchers-aim-to-determine-how-black-box-drug-discovery-models-work\/\">aplicaciones como el desarrollo de f\u00e1rmacos<\/a>La comprensi\u00f3n del funcionamiento de un modelo puede ser fundamental para la seguridad.<\/p>\n<p>Las iniciativas de c\u00f3digo abierto son vitales para la XAI y otras investigaciones que pretenden penetrar en la caja negra y aportar transparencia a los modelos de IA.<\/p>\n<p>Sin acceso al c\u00f3digo del modelo, los datos de entrenamiento y otros componentes clave, los investigadores no pueden desarrollar y probar t\u00e9cnicas para explicar c\u00f3mo funcionan realmente los sistemas de IA e identificar los datos espec\u00edficos con los que se entrenaron.<\/p>\n<h2>La normativa podr\u00eda confundir a\u00fan m\u00e1s la situaci\u00f3n del c\u00f3digo abierto<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Uni\u00f3n Europea <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/03\/the-eu-ai-act-passed-in-a-landslide-and-will-come-into-force-this-year\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">recientemente aprobada<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> est\u00e1 a punto de introducir una nueva normativa para los sistemas de IA, con disposiciones que abordan espec\u00edficamente los modelos de c\u00f3digo abierto.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan la Ley, los modelos de uso general de c\u00f3digo abierto hasta un determinado tama\u00f1o estar\u00e1n exentos de amplios requisitos de transparencia.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, como se\u00f1alan Dingemanse y Liesenfeld en su estudio, la definici\u00f3n exacta de \"IA de c\u00f3digo abierto\" seg\u00fan la Ley de IA sigue sin estar clara y podr\u00eda convertirse en un punto de controversia.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Ley define actualmente los modelos de c\u00f3digo abierto como aquellos que se publican bajo una licencia \"libre y abierta\" que permite a los usuarios modificar el modelo. Sin embargo, no especifica los requisitos de acceso a los datos de entrenamiento ni a otros componentes clave.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta ambig\u00fcedad deja margen para la interpretaci\u00f3n y la posible presi\u00f3n de los intereses corporativos. Los investigadores advierten de que afinar la definici\u00f3n de c\u00f3digo abierto en la Ley de IA \"probablemente formar\u00e1 un \u00fanico punto de presi\u00f3n que ser\u00e1 objetivo de los lobbies corporativos y las grandes empresas.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existe el riesgo de que, sin unos criterios claros y s\u00f3lidos sobre lo que constituye una verdadera IA de c\u00f3digo abierto, la normativa cree inadvertidamente lagunas o incentivos para que las empresas se dediquen al \"lavado abierto\", alegando apertura por las ventajas legales y de relaciones p\u00fablicas pero manteniendo la propiedad de aspectos importantes de sus modelos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, la naturaleza global del desarrollo de la IA implica que las diferentes normativas de las distintas jurisdicciones podr\u00edan complicar a\u00fan m\u00e1s el panorama.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si los principales productores de IA, como Estados Unidos y China, adoptan enfoques divergentes en cuanto a los requisitos de apertura y transparencia, esto podr\u00eda dar lugar a un ecosistema fragmentado en el que el grado de apertura var\u00ede mucho en funci\u00f3n de d\u00f3nde se origine un modelo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los autores del estudio subrayan la necesidad de que los reguladores colaboren estrechamente con la comunidad cient\u00edfica y otras partes interesadas para garantizar que cualquier disposici\u00f3n de c\u00f3digo abierto en la legislaci\u00f3n sobre IA se base en un profundo conocimiento de la tecnolog\u00eda y los principios de apertura.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como concluyen Dingemanse y Liesenfeld en un <\/span><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-024-02012-5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">debate con la Naturaleza<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\"Es justo decir que el t\u00e9rmino c\u00f3digo abierto adquirir\u00e1 un peso legal sin precedentes en los pa\u00edses regidos por la Ley de IA de la UE\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> La forma en que esto se desarrolle en la pr\u00e1ctica tendr\u00e1 implicaciones trascendentales para la futura direcci\u00f3n de la investigaci\u00f3n y el despliegue de la IA.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A medida que avanza la era de la IA generativa, un amplio abanico de empresas se ha sumado a la batalla, y los propios modelos son cada vez m\u00e1s diversos.  En medio de este auge de la IA, muchas empresas han promocionado sus modelos como de \"c\u00f3digo abierto\", pero \u00bfqu\u00e9 significa esto realmente en la pr\u00e1ctica? El concepto de c\u00f3digo abierto tiene sus ra\u00edces en la comunidad de desarrollo de software. El software tradicional de c\u00f3digo abierto pone el c\u00f3digo fuente a disposici\u00f3n de cualquiera que quiera verlo, modificarlo y distribuirlo.  En esencia, el c\u00f3digo abierto es un dispositivo de colaboraci\u00f3n para compartir conocimientos impulsado por la innovaci\u00f3n del software, que ha dado lugar a desarrollos como el sistema operativo Linux o el navegador web Firefox,<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":13054,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[105,110],"class_list":["post-13035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-machine-learning","tag-open-source"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>The rise of &#039;open source&#039; AI models: transparency and accountability in question | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"As the era of generative AI marches on, a broad range of companies have joined the fray, and the models themselves have become increasingly diverse.\u00a0\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/06\/the-rise-of-open-source-ai-models-transparency-and-accountability-in-question\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"The rise of &#039;open source&#039; 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