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Modelos de código aberto versus modelos proprietários!

Parece que estão atualmente em curso discussões sobre a criação de um quadro regulamentar para a IA na Europa, com o objetivo de proporcionar à IA de código aberto um ambiente jurídico mais vantajoso em comparação com a IA proprietária. Este sentimento pode ser inferido a partir de um projecto de documento datado de 21 de Janeiro de 2024 que foi tornado público, oferecendo informações sobre o progresso destas negociações.

De acordo com um tomo abrangente que abrange 892 páginas, revela-se que as estipulações estabelecidas neste quadro regulamentar estão expressamente isentas de aplicação a sistemas de inteligência artificial que são disseminados através de um acordo de licenciamento aberto e liberalmente concedido. No entanto, existem certas qualificações e ressalvas para esta generalização. Especificamente, o âmbito da Lei da IA ​​estender-se-á aos modelos de código aberto em casos específicos, salvo circunstâncias excepcionais.

-são colocados no mercado ou colocados em serviço como um sistema de IA de alto risco; -enquadram-se nos títulos II (práticas proibidas em matéria de IA) ou IV (obrigações de transparência para determinados sistemas de IA). /images/frederic-koberl-x-0hw-kacgi-unsplash-1024x682.jpg Parlamento Europeu.//Fonte: Frederic Koberl

À luz do nível significativo de interesse público numa determinada acção, conforme evidenciado pela ampla cobertura mediática que recebeu, observei e comentei a sua ocorrência na data de 21 de Janeiro.

O rascunho inicial dos regulamentos de IA apresentado pela Comissão Europeia em 21 de abril de 2021, não abordou explicitamente a questão do software de código aberto. No entanto, deve notar-se que estas disposições continuam sujeitas a revisão à medida que prosseguem as discussões em curso. Prevê-se que a versão final do texto entre em vigor durante a primavera de 2024.

Regulação pelo grau de risco

O quadro regulamentar para os sistemas de IA ao abrigo da Lei da IA ​​utiliza uma abordagem baseada no risco, segundo a qual a gravidade dos potenciais danos causados ​​pelo sistema de IA determina a força das disposições aplicáveis. Nele foram identificados quatro níveis distintos de periculosidade, nomeadamente negligenciável ou inexistente, restrito, substancial e intolerável. Qualquer sistema de IA considerado enquadrado nesta última categoria enfrentará proibição em toda a União Europeia.

No contexto do software de código aberto, reconhece-se que os modelos de IA classificados nos dois níveis iniciais podem tirar partido de uma estrutura regulamentar mais adaptável quando comparados com sistemas proprietários. No entanto, esta leniência dissipa-se à medida que o nível de classificação avança para além do terceiro nível. Neste ponto, os quadros padronizados e os requisitos de conformidade são restabelecidos, incluindo mandatos para maior transparência.

A Lei de Inteligência Artificial estabelece um sistema de classificação com quatro níveis distintos de risco, incluindo mínimo, limitado, significativo e inaceitável.

A essência do software de código aberto é a transparência, pois permite a divulgação dos algoritmos e códigos subjacentes dos modelos de inteligência artificial para escrutínio público. No entanto, o simples fato de ser de código aberto não garante que o modelo tenha sido treinado usando os mesmos métodos ou conjuntos de dados. Isto sublinha a importância do desenvolvimento e aperfeiçoamento contínuos neste campo.

Em comparação com alternativas proprietárias como ChatGPT e Dall-E 3 da OpenAI, parece que projetos abertos e acessíveis como o Llama 2 da Meta (empresa controladora do Facebook) e as ofertas da start-up francesa Mistral AI são mais atraentes devido a sua acessibilidade irrestrita e versatilidade para uma ampla gama de aplicações.

O discurso em torno dos quadros regulamentares para modelos de código aberto e de código fechado na indústria da inteligência artificial em rápida expansão serve como um reflexo das tensões ideológicas prevalecentes que existem dentro dela. Existem duas perspectivas distintas quando se trata de criar IA e gerenciar seus modelos associados. Por um lado, os sistemas proprietários continuam a manter uma vantagem sobre os seus concorrentes, no entanto, pesquisas recentes sugerem que esta disparidade está a diminuir gradualmente.

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