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Modelos de lenguaje abiertos para una IA más transparente en Europa
El Proyecto OpenEuroLLM reúne a 20 instituciones, empresas y centros de investigación europeos para desarrollar modelos de lenguaje de última generación, con la filosofía del código abierto. Busca básicamente democratizar el acceso a tecnologías de IA de alta calidad surgidas de recursos europeos, dado que esto parece que se está convirtiendo en una lucha global entre los Estados Unidos, China y el resto del mundo.
Las diferencias de aproximación al futuro de la IA van desde Estados Unidos, donde es la iniciativa privada la que ha tomado la iniciativa (Google, Microsoft y OpenAI) frente a China, donde hay un fuerte apoyo estatal y, a medio camino, está la Unión Europea, que combina lo privado y lo público y pretende construir un marco más regulado y ético… Lo cual suena bien pero puede hacer que frene la innovación y llegue tarde a la meta, si acaso alguien sabe dónde está la meta.
El proyecto Proyecto OpenEuroLLM está coordinado por Jan Hajič (de la Charles University, República Checa) y como representación de España aparecen tanto el Barcelona Supercomputing Center (como parte de EuroHPC, la iniciativa europea destinada a desarrollar la supercomputación de alto rendimiento) y Promptsit, una empresa radicada en Barcelona y dedicada al procesamiento del lenguaje natural (NLP) y a la creación de soluciones de inteligencia artificial aplicadas a datos lingüísticos.
En otras noticias…
La Unión ha anunciado el primer marco jurídico sobre IA, la llamada Ley de IA, para posicionarse y sobre todo abordar los riesgos que la inteligencia artificial conlleva. Más específicamente esta ley prohíbe las IA consideradas una clara amenaza para la seguridad, los medios de subsistencia y los derechos de las personas. Esta peligrosidad la resume en ocho prácticas, a saber:
- Manipulación y engaño perjudiciales basados en la IA.
- Explotación perjudicial de vulnerabilidades basada en la IA.
- Puntuación social.
- Evaluación o predicción del riesgo de infracción penal individual.
- Examen no personalizado de Internet o de material de cámaras de circuito cerrado para crear o ampliar bases de datos de reconocimiento facial.
- Reconocimiento de emociones en lugares de trabajo e instituciones educativas.
- Categorización biométrica para deducir determinadas características protegidas.
- Identificación biométrica remota en tiempo real con fines policiales en espacios de acceso público.
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