La inteligencia artificial (IA) suele considerarse el equivalente moderno de la electricidad, ya que alimenta innumerables interacciones humanas a diario. Sin embargo, las empresas emergentes y los países en desarrollo enfrentan una clara desventaja, ya que las grandes empresas tecnológicas y los países más ricos dominan el campo, especialmente en lo que respecta a dos áreas críticas: conjuntos de datos de entrenamiento y potencia computacional.
El panorama regulatorio global de la IA es sumamente complejo y fragmentado, en función de las distintas regulaciones y colaboraciones entre las partes interesadas, tanto del sector privado como del público. Esta complejidad se ve exacerbada aún más por la necesidad de armonizar los marcos regulatorios y las normas a través de las fronteras internacionales.
Las normas que rigen el uso legítimo de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA difieren según las regiones. Por ejemplo, Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea prohíbe el uso de materiales con derechos de autor para entrenar modelos de IA sin autorización explícita de los titulares de los derechos. Por el contrario, la ley de minería de texto y datos (TDM) de Japón permite el uso de datos con derechos de autor para el entrenamiento de modelos de IA, sin distinguir entre materiales a los que se accedió legal e ilegalmente. Por el contrario, China ha introducido varios principios y regulaciones regular el uso de conjuntos de datos de entrenamiento de IA que sean más acordes con la UE, ya que exigen que los datos de entrenamiento se obtengan de manera legal. Sin embargo, esas regulaciones solo se dirigen a los servicios de IA accesibles al público en general y excluyen aquellos desarrollados y utilizados por empresas e instituciones de investigación.
El entorno regulatorio suele determinar la trayectoria de una startup, influyendo significativamente en su capacidad de innovar y escalar. Una startup de IA centrada en el entrenamiento de modelos (ya sea en la fase previa o posterior al entrenamiento) se enfrentará a diversos desafíos regulatorios que podrían afectar su éxito a largo plazo, según la región en la que opere. Por ejemplo, una startup de Japón tendría una ventaja sobre una de la UE en lo que respecta al rastreo de datos de Internet protegidos por derechos de autor y su uso para entrenar modelos de IA potentes, porque estarían protegidos por la ley TDM de Japón. Dado que las tecnologías de IA trascienden las fronteras nacionales, esto requiere soluciones colaborativas transfronterizas y una cooperación global entre las partes interesadas clave.
En términos de potencia computacional, existe una disparidad significativa entre los grandes actores, ya sean entidades estatales o privadas, y las empresas emergentes. Las empresas tecnológicas más grandes y las entidades estatales tienen los recursos para comprar y acumular potencia computacional que respaldaría sus objetivos futuros de desarrollo de IA, mientras que los actores más pequeños que no tienen esos recursos dependen de los actores más grandes para el entrenamiento de IA y la infraestructura de inferencia. Los problemas de la cadena de suministro relacionados con los recursos computacionales han intensificado esta brecha, que es aún más pronunciada en el Sur global. Por ejemplo, de los 100 mejores clústeres de computación de alto rendimiento (HPC) En el mundo capaz de entrenar grandes modelos de IA, ninguno está alojado en un país en desarrollo.
En octubre de 2023, se formó el Órgano Consultivo de Alto Nivel (HLAB) de las Naciones Unidas sobre IA como parte de la Hoja de Ruta del Secretario General de las Naciones Unidas para la Cooperación Digital, y fue diseñado para ofrecer a los Estados miembros de las Naciones Unidas análisis y recomendaciones para la gobernanza internacional de la IA. El grupo está formado por 39 personas con diversos antecedentes (por geografía, género, edad y disciplina), que abarcan el gobierno, la sociedad civil, el sector privado y el mundo académico para garantizar que las recomendaciones para la gobernanza de la IA sean justas e inclusivas.
Como parte de este proceso, realizamos entrevistas con expertos de empresas emergentes y pequeñas y medianas empresas (PYME) para explorar los desafíos que enfrentan en relación con los conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Sus comentarios destacaron la importancia de un organismo internacional neutral, como las Naciones Unidas, para supervisar la gobernanza internacional de la IA.
Las recomendaciones del HLAB sobre los estándares de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA, que abarcan tanto el entrenamiento previo como el posterior, se detallan en el nuevo informe. Gobernando la IA para la humanidad e incluya lo siguiente:
- Establecer un mercado global para el intercambio de datos anónimos que estandarice las definiciones relacionadas con los datos, los principios para la gobernanza global de los datos de entrenamiento de IA y su procedencia, y una rendición de cuentas transparente y basada en derechos. Esto incluye la introducción de procesos y estándares de gestión e intercambio de datos.
- Promoción de datos comunes que incentiven la conservación de datos faltantes o subrepresentados.
- Garantizar la interoperabilidad para el acceso internacional a los datos.
- Crear mecanismos para compensar a los creadores de datos de una manera respetuosa con sus derechos.
Para abordar la brecha computacional, el HLAB propone las siguientes recomendaciones:
- Desarrollar una red para el desarrollo de capacidades en el marco de beneficios comunes para garantizar una distribución equitativa de los beneficios de la IA.
- Establecer un fondo global para apoyar el acceso a recursos computacionales para investigadores y desarrolladores que buscan aplicar IA a casos de uso de interés público local.
La gobernanza internacional de la IA, en particular de los conjuntos de datos de entrenamiento y la capacidad computacional, es crucial para las empresas emergentes y los países en desarrollo. Proporciona un marco sólido para acceder a recursos esenciales y fomenta la cooperación internacional, posicionando a las empresas emergentes para innovar y escalar de manera responsable en el panorama global de la IA.
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