L'espera de l'adopció de'Llei d'IA de la Unió Europea continua estenent-se. Malgrat les expectatives, el camí cap a una regulació comuna de la intel·ligència artificial a Europa sembla estar encara llarg i tortuós. Les divisions entre els legisladors europeus sobre la regulació dels models subjacents persisteixen i, amb el 2023 a punt de finalitzar, la possibilitat de veure la Llei d'IA signada aquest any sembla cada cop més remota.
Temes d'aquest article:
Desacords entre legisladors
El debat sobre la Llei d'IA encara està acalorat entre els legisladors europeus, que no semblen estar d'acord sobre com regular els models bàsics. M'agrada reportat da Reuters, Espanya està impulsant una comprovació més periòdica de les vulnerabilitats i la creació d'un sistema de regulació estratificat en funció del nombre d'usuaris d'un model.
Aquest escenari va donar lloc a tres trílegs, discussions a tres parts entre els Parlament Europeu, La Consell de la Unió Europea i el Comissió Europea, amb una quarta reunió prevista per aquesta setmana. Si no s'arriba a un acord, s'ha fixat una altra reunió per al desembre, alimentant la preocupació que qualsevol decisió es pugui ajornar fins a l'any vinent.
Llegiu també: Llei de mercats digitals i llei de serveis digitals: què són, ben explicats
Propostes clau de la Llei d'IA
Un dels esborranys de la Llei d'AI proposa que el Els desenvolupadors de models bàsics avaluen els riscos potencials, proveu els models durant tot el procés de desenvolupament i després del llançament al mercat, examineu-ne biaix en les dades de formació, valideu les dades i publiqueu els documents tècnics abans del llançament. Aquest enfocament pretén garantir que les innovacions en IA es produeixin en un marc de seguretat i transparència.
Els biaixos (o biaixos) en intel·ligència artificial es refereixen a una tendència sistemàtica de dades o patrons que condueix a resultats injusts o inexactes. Aquests biaixos poden sorgir de diverses fonts, incloses les dades d'entrenament utilitzades per "ensenyar" els models d'IA.
Si les dades d'entrenament contenen biaix, per exemple, reflectir estereotips socials o discriminació, el model d'IA aprendrà i reproduirà aquests biaixos en les seves prediccions o decisions. Eliminar o mitigar el biaix és fonamental per garantir que els sistemes d'IA funcionin de manera justa i fiable.
Què passa amb les petites empreses?
Algunes empreses de codi obert han demanat a la UE que ho faci considerar les petites empreses en la discussió, argumentant que alguns poden trobar dificultats per complir les normes proposades. En l'escena global, la Llei d'IA de la UE és vista per molts, inclosos alguns funcionaris del govern dels EUA, com a potencial exemple a seguir en la redacció de la normativa sobreIA generativa.
Tanmateix, si bé la UE va ser una de les primeres regions a discutir la proposta de legislació, va procedir més lentament que altres actors internacionals, com ara el Xina que ja va posar en marxa les seves normes l'agost d'enguany.
