Explicação da Lei de IA da UE: Definindo Modelos de IA de Uso Geral
Qualquer entidade ou indivíduo que coloque um modelo de IA no mercado da UE deve determinar se o modelo se qualifica como um modelo de IA de uso geral (GPAI) sob a Lei de IA da UE. Este é um passo crucial para avaliar se o modelo se enquadra nas disposições aplicáveis aos modelos GPAI estabelecidas pela Lei.
Definição de um Modelo de IA de Uso Geral
A Lei de IA da UE define um modelo de IA de uso geral como: “Modelo de IA de uso geral significa um modelo de IA, incluindo onde tal modelo de IA é treinado com uma grande quantidade de dados usando auto-supervisão em larga escala, que exibe uma generalidade significativa e é capaz de realizar competentemente uma ampla gama de tarefas distintas, independentemente da forma como o modelo é colocado no mercado e que pode ser integrado em uma variedade de sistemas ou aplicações downstream, exceto modelos de IA que são usados para atividades de pesquisa, desenvolvimento ou prototipagem antes de serem colocados no mercado.”
A definição acima cobre os seguintes requisitos:
- Existência de um modelo de IA;
- Generalidade significativa;
- Capacidade de realizar uma ampla gama de tarefas distintas;
- Capacidade de ser integrado em sistemas ou aplicações downstream.
Modelo de IA
O primeiro elemento essencial da definição citada é a existência de um modelo de IA. A Lei não estabelece exatamente o que é um modelo de IA. No entanto, duas instituições reconhecidas fornecem suas definições exclusivas. A Organização Internacional de Normalização (ISO) define um modelo de IA como uma “representação física, matemática ou lógica de um sistema, entidade, fenômeno, processo ou dado”. Enquanto o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia estabelece que um modelo de IA é “um componente de um sistema de informação que implementa tecnologia de IA e usa técnicas computacionais, estatísticas ou de aprendizado de máquina para produzir saídas a partir de um determinado conjunto de entradas.”
Com essas duas definições, podemos deduzir que um modelo não é um sistema de IA em si, mas pode funcionar como seu componente. Como regra, os modelos de IA são treinados em grandes quantidades de dados e integram vários tipos de técnicas de IA. Contudo, não importa quão sofisticados possam ser, esses modelos existem em sua forma inicial e não podem ser usados diretamente pelos usuários finais sem componentes adicionais.
Generalidade Significativa
Vamos analisar os requisitos que o modelo de IA deve satisfazer para se tornar um modelo de IA de uso geral. A Lei estabelece um conjunto de fatores que serão úteis para estimar se um modelo de IA exibe generalidade significativa, mas não define critérios específicos.
O considerando 98 da Lei de IA estabelece que modelos com “pelo menos um bilhão de parâmetros e treinados com uma grande quantidade de dados usando auto-supervisão em larga escala devem ser considerados como exibindo generalidade significativa.” Portanto, os fatores-chave incluem o número de parâmetros e a quantidade de dados de treinamento. Dada a natureza ampla deste requisito, a Comissão da UE elaborou uma medição mais detalhada para a generalidade significativa, que é a quantidade de recursos computacionais usados para treinar o modelo, também chamada de treinamento computacional.
O treinamento de modelos de IA requer um grande número de operações de ponto flutuante (FLOPs). A Comissão da UE considera FLOP como uma unidade de medida de treinamento computacional e estima o treinamento computacional de acordo com o número de FLOPs realizados, onde um número maior de FLOPs indica maior treinamento computacional. O limite de treinamento computacional que um modelo de IA deve alcançar para se tornar um modelo de IA de uso geral é de pelo menos 10 elevado à potência de 23.
Capacidade de Realizar uma Ampla Gama de Tarefas Distintas
Outro elemento importante é a capacidade do modelo de realizar competentemente uma ampla gama de tarefas distintas. Surpreendentemente, a geração de linguagem é relevante para este elemento também. O modelo que pode gerar texto ou fala é presumido ser avançado e diversificado, pois pode armazenar conhecimento, se comunicar e raciocinar. Portanto, modelos de linguagem são tipicamente mais sintonizados com uma gama mais ampla de tarefas.
Em suma, para se qualificar como um modelo de IA de uso geral, o modelo deve exibir generalidade significativa e ser capaz de realizar uma ampla gama de tarefas distintas. O melhor candidato é um modelo generativo multiprofile de grande escala que atende ao limite de treinamento computacional de 10 elevado à potência de 23 FLOPs.
Integração em Sistemas ou Aplicações Downstream
Um modelo de IA de uso geral, isoladamente, não é um sistema de IA. Para se tornar um, ele requer a adição de componentes extras, como uma interface de usuário. É importante observar que o fornecedor que integra seu próprio modelo GPAI em um sistema de IA enfrentará as regulamentações da Lei de IA da UE aplicáveis tanto ao modelo quanto ao sistema.
Conclusão
Em conclusão, o modelo de IA de uso geral é, em primeiro lugar, um modelo de IA treinado com uma grande quantidade de dados que pode aproveitar a tecnologia de IA para realizar cálculos complexos e fornecer uma saída. Seu status como modelo de IA de uso geral depende de seu caráter multiprofile, geral e da quantidade de treinamento computacional. Os requisitos podem ser reduzidos a três critérios principais: complexidade, tamanho e versatilidade.
