Explicación sobre la Ley de IA de la UE: Definición de Modelos de IA de Propósito General
Cualquier entidad o individuo que coloque un modelo de IA en el mercado de la UE debe determinar si el modelo califica como un modelo de IA de propósito general (GPAI) bajo la Ley de IA de la UE. Este es un paso crucial para evaluar si el modelo se encuentra bajo el ámbito de las disposiciones aplicables a los modelos GPAI establecidos por la ley.
Definición de un Modelo de IA de Propósito General
La Ley de IA de la UE define un modelo de IA de propósito general como un modelo de IA que muestra una generalidad significativa y es capaz de realizar de manera competente una amplia gama de tareas distintas, independientemente de la forma en que se coloque en el mercado y que se pueda integrar en una variedad de sistemas o aplicaciones posteriores, excepto los modelos de IA utilizados para actividades de investigación, desarrollo o prototipado antes de ser colocados en el mercado.
Esta definición abarca los siguientes requisitos:
- Existencia de un modelo de IA
- Generalidad significativa
- Capacidad para realizar una amplia gama de tareas distintas
- Capacidad para integrarse en sistemas o aplicaciones posteriores
Modelo de IA
El primer elemento esencial de la definición citada es la existencia de un modelo de IA. La ley no establece exactamente qué es un modelo de IA, pero dos instituciones reconocidas proporcionan sus definiciones:
- La Organización Internacional de Normalización (ISO) define un modelo de IA como una «representación física, matemática o lógica de un sistema, entidad, fenómeno, proceso o datos».
- El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología establece que un modelo de IA es «un componente de un sistema de información que implementa tecnología de IA y utiliza técnicas computacionales, estadísticas o de aprendizaje automático para producir salidas a partir de un conjunto dado de entradas».
De estas definiciones, podemos deducir que un modelo no es un sistema de IA en sí mismo y solo puede funcionar como su componente. Los modelos de IA suelen ser entrenados con grandes cantidades de datos e integran varios tipos de técnicas de IA.
Generalidad Significativa
La Ley establece un conjunto de factores que ayudan a estimar si un modelo de IA muestra generalidad significativa, pero no establece criterios específicos. Según el Considerando 98 de la Ley de IA, los modelos con «al menos mil millones de parámetros y entrenados con una gran cantidad de datos utilizando auto-supervisión a gran escala deberían considerarse como que muestran una generalidad significativa».
La Comisión de la UE ha establecido el cómputo de entrenamiento como la métrica clave para estimar la generalidad significativa de un modelo. Este cómputo se mide en operaciones de punto flotante (FLOPs), donde un número más alto de FLOPs indica un mayor cómputo de entrenamiento.
Para que un modelo de IA se considere un GPAI, debe alcanzar un umbral de cómputo de entrenamiento superior a 10^23 FLOPs.
Realización de una Amplia Gama de Tareas Distintas
El siguiente elemento importante es la capacidad del modelo para realizar de manera competente una amplia gama de tareas distintas. Los modelos de generación de lenguaje son especialmente relevantes, ya que pueden almacenar conocimiento, comunicarse y razonar, lo que los hace más versátiles en comparación con otros modelos menos complejos.
En resumen, para calificar como un modelo de IA de propósito general, el modelo debe mostrar una generalidad significativa y ser capaz de realizar una amplia gama de tareas distintas. Un buen candidato es un modelo generativo grande que cumpla con el umbral de cómputo de entrenamiento de 10^23 FLOPs.
Integración en Sistemas o Aplicaciones Posteriores
De forma independiente, un modelo GPAI no es un sistema de IA. Este modelo debe ser parte de un sistema de IA y requiere la adición de componentes extra, como una interfaz de usuario. Es importante mencionar que el proveedor que integre su modelo GPAI en el sistema de IA deberá cumplir con las regulaciones de la Ley de IA de la UE que son aplicables tanto al modelo como al sistema.
Conclusión
En conclusión, un modelo de IA de propósito general es un modelo de IA que se entrena con grandes cantidades de datos y puede utilizar tecnología de IA para realizar cálculos complejos y proporcionar salidas. Su estatus como modelo de IA de propósito general depende de su carácter multiprofile, generalidad y la cantidad de cómputo de entrenamiento. Los requisitos se pueden reducir a tres criterios principales: complejidad, tamaño y versatilidad.
