{"id":1991,"date":"2023-06-22T21:18:13","date_gmt":"2023-06-22T21:18:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=1991"},"modified":"2023-06-22T21:38:35","modified_gmt":"2023-06-22T21:38:35","slug":"stanford-researchers-test-ai-model-compliance-against-the-eu-ai-act","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/06\/stanford-researchers-test-ai-model-compliance-against-the-eu-ai-act\/","title":{"rendered":"Un estudio de Stanford comprueba si un modelo de IA fundacional cumple la Ley de IA de la UE"},"content":{"rendered":"

Investigadores de Stanford evaluaron el cumplimiento de la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la UE por parte de 10 de los principales modelos de Inteligencia Artificial y hallaron grandes diferencias, con resultados en general mediocres.\u00a0<\/b><\/p>\n

El estudio<\/a> examin\u00f3 de forma cr\u00edtica 10 modelos de IA con respecto a 12 criterios establecidos en el proyecto legislativo de la UE y descubri\u00f3 una gran variaci\u00f3n en el cumplimiento, sin que ning\u00fan modelo marcara todas las casillas.\u00a0<\/span><\/p>\n

El estudio pone de relieve el abismo existente entre las expectativas de la Ley de IA y los esfuerzos actuales de gobernanza entre los principales desarrolladores de IA. <\/span><\/p>\n

Para cumplir la ley, los promotores deben mejorar enormemente su transparencia y sus estrategias de mitigaci\u00f3n de riesgos, que en algunos casos son casi inexistentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo se realiz\u00f3 el estudio<\/span><\/h2>\n

Los autores realizaron un estudio detallado de la Ley de IA, extrayendo 22 requisitos. <\/span><\/p>\n

De ellos, seleccionaron 12 que pod\u00edan evaluarse de forma significativa utilizando informaci\u00f3n p\u00fablica. A continuaci\u00f3n, crearon una r\u00fabrica de 5 puntos para cada uno de estos 12 requisitos.\u00a0<\/span><\/p>\n

El modelo de IA de c\u00f3digo abierto BLOOM, creado por Hugging Face, fue el que obtuvo la puntuaci\u00f3n m\u00e1s alta, con un total de 36 puntos de 48 posibles.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por el contrario, Anthropic, respaldada por Google, y la empresa alemana de IA Aleph Alpha obtuvieron resultados significativamente peores, con 7 y 5 puntos, respectivamente.\u00a0<\/span>ChatGPT qued\u00f3 en medio del pelot\u00f3n con 25\/48.<\/span><\/p>\n

\"Modelo
Puntuaciones de Stanford para 10 modelos fundacionales. Cr\u00e9ditos: Stanford<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Las cuatro principales \u00e1reas de incumplimiento son los datos protegidos por derechos de autor, la energ\u00eda, la mitigaci\u00f3n de riesgos y la evaluaci\u00f3n\/pruebas.<\/span><\/p>\n

Uno de los autores, Kevin Klyman, investigador del Center for Research on Foundation Models de Stanford, se\u00f1al\u00f3 que la mayor\u00eda de los desarrolladores no revelan sus estrategias de mitigaci\u00f3n del riesgo, lo que podr\u00eda ser un factor decisivo. Klyman afirm\u00f3: \"Los proveedores no suelen revelar la eficacia de sus medidas de mitigaci\u00f3n del riesgo, lo que significa que no podemos saber hasta qu\u00e9 punto son arriesgados algunos modelos de cimentaci\u00f3n.\"<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, hay grandes diferencias en los datos utilizados para entrenar los modelos. La UE exigir\u00e1 a los desarrolladores de IA que sean m\u00e1s transparentes con sus fuentes de datos, algo que 4\/10 de los desarrolladores no hacen. ChatGPT solo obtuvo 1 punto en ese aspecto.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u00f3digo abierto frente a modelos propietarios<\/span><\/h2>\n

El informe tambi\u00e9n descubri\u00f3 una clara dicotom\u00eda en el cumplimiento dependiendo de si un modelo era de c\u00f3digo abierto o propietario.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los modelos de c\u00f3digo abierto obtuvieron buenas puntuaciones en divulgaci\u00f3n de recursos y requisitos de datos, pero sus riesgos est\u00e1n en gran medida sin documentar.<\/span><\/p>\n

Los modelos patentados son todo lo contrario: est\u00e1n muy probados y documentados, con s\u00f3lidas estrategias de mitigaci\u00f3n de riesgos, pero no son transparentes en lo que respecta a los datos y las m\u00e9tricas relacionadas con la tecnolog\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n

O, por decirlo de un modo m\u00e1s preciso, los desarrolladores de c\u00f3digo abierto no tienen tantos secretos competitivos que proteger, pero sus productos son intr\u00ednsecamente m\u00e1s arriesgados, ya que casi cualquiera puede utilizarlos y modificarlos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por el contrario, es probable que los desarrolladores privados mantengan bajo llave algunos aspectos de sus modelos, pero pueden demostrar la seguridad y la mitigaci\u00f3n de riesgos. Ni siquiera Microsoft, el principal inversor de OpenAI, est\u00e1 plenamente convencido de que los modelos de OpenAI sean seguros. entender c\u00f3mo funcionan los modelos de OpenAI<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 recomienda el estudio?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Los autores del estudio reconocen que el desfase entre las expectativas de la UE y la realidad es alarmante y formulan varias recomendaciones a los responsables pol\u00edticos y los creadores de modelos.<\/p>\n

El estudio recomienda a los responsables pol\u00edticos de la UE:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Afinar y especificar los par\u00e1metros de la Ley de IA de la UE<\/b>: Los investigadores argumentan que el lenguaje t\u00e9cnico y los par\u00e1metros de la Ley de IA son poco espec\u00edficos.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Promover la transparencia y la rendici\u00f3n de cuentas<\/b>: Los investigadores sostienen que las normas m\u00e1s estrictas deber\u00edan estar ultra dirigidas a los desarrolladores m\u00e1s grandes y dominantes, lo que deber\u00eda conducir a una aplicaci\u00f3n m\u00e1s eficaz.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Proporcionar recursos suficientes para hacer cumplir la ley<\/b>: Para que la Ley de Inteligencia Artificial de la UE se aplique con eficacia, los organismos encargados de hacerla cumplir deben disponer de los recursos t\u00e9cnicos y el talento necesarios.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    El estudio recomienda a los responsables pol\u00edticos mundiales:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Priorizar la transparencia<\/b>: Los investigadores subrayan que la transparencia es fundamental y debe ser el objetivo principal de los esfuerzos pol\u00edticos. Sostienen que las lecciones extra\u00eddas de la regulaci\u00f3n de las redes sociales revelan las consecuencias perjudiciales de una transparencia deficiente, que no deber\u00edan repetirse en el contexto de la IA.\u00a0<\/span><\/li>\n
    • Aclarar cuestiones de derechos de autor<\/b>: Los l\u00edmites de los derechos de autor sobre los datos de entrenamiento y los resultados de la IA son objeto de un acalorado debate. Dado el escaso cumplimiento observado en la divulgaci\u00f3n de datos de entrenamiento protegidos por derechos de autor, los investigadores sostienen que las directrices legales deben especificar c\u00f3mo interact\u00faan los derechos de autor con los procedimientos de entrenamiento y los resultados de los modelos generativos. Esto incluye definir los t\u00e9rminos en los que deben respetarse los derechos de autor o las licencias durante el entrenamiento y determinar c\u00f3mo los contenidos generados por m\u00e1quinas podr\u00edan infringir los derechos de autor.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      El estudio recomienda a los creadores de modelos de fundaci\u00f3n<\/span><\/p>\n

        \n
      • Esforzarse por mejorar continuamente<\/b>: Los proveedores deben esforzarse constantemente por mejorar su cumplimiento. Los proveedores m\u00e1s grandes, como OpenAI, deber\u00edan predicar con el ejemplo y difundir recursos a los clientes intermedios que accedan a sus modelos a trav\u00e9s de API.\u00a0<\/span><\/li>\n
      • Defender las normas del sector<\/b>: Los proveedores de modelos deben contribuir a establecer normas del sector, lo que puede conducir a un ecosistema de IA m\u00e1s transparente y responsable.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Aunque se pueden extraer algunos aspectos positivos de las normas de riesgo y supervisi\u00f3n establecidas por desarrolladores l\u00edderes como OpenAI, las deficiencias en \u00e1mbitos como los derechos de autor distan mucho de ser ideales.<\/p>\n

        En cuanto a la aplicaci\u00f3n de la normativa a la IA como categor\u00eda global -<\/span> que podr\u00eda resultar muy dif\u00edcil de hecho - <\/span>ya que los modelos comercial y de c\u00f3digo abierto son estructuralmente distintos y dif\u00edciles de agrupar.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Investigadores de Stanford han evaluado la conformidad de 10 modelos de inteligencia artificial con la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la UE y han hallado grandes diferencias, con resultados mediocres en general. El estudio examin\u00f3 de forma cr\u00edtica 10 modelos de IA con respecto a 12 criterios establecidos en el proyecto de legislaci\u00f3n de la UE y descubri\u00f3 una gran variaci\u00f3n en el cumplimiento, sin que ning\u00fan modelo marcara todas las casillas. El estudio pone de relieve el abismo existente entre las expectativas de la Ley de Inteligencia Artificial y los actuales esfuerzos de gobernanza de los principales desarrolladores de IA. Para cumplir la ley, los desarrolladores deben mejorar enormemente sus estrategias de transparencia y mitigaci\u00f3n de riesgos, que en algunos casos son casi inexistentes. 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