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Una investigación realizada en 2023 por la iniciativa Grandes modelos europeos de IA encontró que el 73% de los modelos básicos de IA desde 2017 eran de EE. UU. y el 15% de China. Advirtió que a Alemania le faltaba un “cambio de paradigma” de IA que podría “poner en peligro la soberanía digital de Europa”. El dominio del modelo de base de IA de EE. UU. y China está generando preocupaciones similares en los países de APAC. Existen algunos temores de que esto pueda afectar a los ciudadanos y empresas de la región en áreas que incluyen la seguridad y la gobernanza de los datos, así como el riesgo geopolítico o de la cadena de suministro. Estados-nación como Singapur, Japón y Australia están respondiendo desarrollando o considerando modelos de bases soberanas de IA. Por ejemplo, el organismo científico nacional de Australia, la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth, publicó recientemente un documento preguntando si Australia debería invertir en sus propios modelos de fundaciones. Las empresas podrían beneficiarse de modelos que sean más sensibles a los matices de su cultura o idioma y prometan mantener los datos seguros y conformes dentro de las fronteras de su propio país. La creación de modelos soberanos de IA también podría ayudar a desarrollar ecosistemas locales de computación y habilidades de IA. Descargue estos 10 casos de uso principales de inteligencia artificial de TechRepublic Premium El dominio de la IA de EE. UU. y China estimula el interés en la IA soberana El dominio de los EE. UU. en IA continuó durante 2023. El informe del índice de IA de Stanford publicado en 2024 encontró que se habían lanzado 61 modelos notables en los EE. UU. en 2023; esto estuvo por delante de los 15 nuevos modelos de China y de Francia, el mayor contribuyente de Europa con ocho modelos (Figura A). La Unión Europea en su conjunto produjo 21 modelos notables, mientras que Singapur, con tres modelos, fue el único otro productor de modelos lingüísticos grandes notables en APAC. Figura A Estados Unidos está superando a China y otros países en el desarrollo de modelos de IA. Imagen: Epoch EE. UU. y China están creando muchos de los LLM más populares de la actualidad. Muchos LLM utilizados ampliamente en APAC se originan en los EE. UU., incluidos ChatGPT 3.5 y GPT-4 de OpenAI, Llama de Meta, Google Gemini, Claude de Anthropic y Copilot de Microsoft, así como open- Modelos fuente como BERT. VER: Cómo ve el gobierno australiano que la IA acelera la productividad China es el mayor desafío para los EE. UU., y algunas empresas utilizan Llama 1 de código abierto para capacitar a nuevos LLM. Los modelos notables de China incluyen Ernie Bot estilo ChatGPT de Baidu, que ahora tiene 200 millones de usuarios, y un LLM desarrollado por Alibaba adaptado a los idiomas del sudeste asiático llamado SeaLLM. Los líderes de la industria centran el debate en las capacidades soberanas de la IA. Las partes interesadas clave de la industria están abogando por una IA más soberana. El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, dijo durante una reciente Cumbre Mundial de Gobiernos que cada país necesitaba «ser dueño de la producción de su propia inteligencia», recomendando que «codifiquen su idioma, datos y cultura» en su propio LLM. Como informó Business Standard, el director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, dijo: «Todos los países deberían tener capacidad soberana en materia de inteligencia artificial, incluidos grandes modelos de lenguaje e IA generativa», para «utilizarla para fines en los que el resto del mundo no quiere invertir». en, o que tal vez no quiera exponer a otros «. Más cobertura de IA de lectura obligada La concentración del mercado de Foundation LLM tiene riesgos para las empresas Muchas empresas en APAC están personalizando los modelos de IA existentes y implementando medidas para proteger la propiedad intelectual de ser absorbida por modelos de capacitación en el extranjero. Sin embargo, la falta de modelos soberanos de IA y el dominio de algunos Estados-nación exponen a las empresas a riesgos. En el documento de CSIRO publicado en marzo de 2024, se señalaron factores clave que Australia debería sopesar al considerar si construir su propio modelo soberano de IA; Estos factores también se aplican a otros países de la región APAC. Mercados y precios competitivos: las empresas pueden terminar dependiendo de un pequeño número de proveedores de modelos de IA dominantes en mercados extraterritoriales, con el poder de fijar precios para cosas como el acceso a API. En abril de 2024, la Autoridad de Mercados y Competencia del Reino Unido señaló “preocupaciones reales” sobre una red interconectada ya existente de 90 asociaciones e inversiones estratégicas que involucran a las mismas empresas, a saber, Google, Apple, Microsoft, Meta, Amazon y NVIDIA. Fiabilidad y estabilidad: la dependencia de LLM de propiedad privada expone a las empresas a cambios inesperados. Dos ejemplos son el despido y reinstalación del director ejecutivo Sam Altman por parte de OpenAI o la adquisición de Twitter por parte de Elon Musk, que provocó que muchos usuarios institucionales cambiaran sus estrategias digitales. Relevancia y sensibilidad cultural: los países asiáticos están viendo la importancia de tener LLM construidos a partir de conjuntos de datos locales. Esto garantizaría que los resultados integren normas culturales y matices lingüísticos o brinden asesoramiento correcto sobre las leyes, requisitos y procesos locales. Confidencialidad, privacidad y seguridad de la información: todavía existen preocupaciones sobre la introducción de datos privados o sensibles en modelos de IA en el extranjero; esto está impidiendo que las instituciones del sector público adopten plenamente los LLM. Sin una protección adecuada de los datos, la propiedad intelectual de una organización podría estar en riesgo. Riesgos geopolíticos: siempre existe el riesgo de que un evento geopolítico importante pueda poner en riesgo a las organizaciones o agencias si dependen de modelos de IA extraterritoriales. El CSIRO añadió que es posible que se utilicen para influir en la opinión pública de otras naciones soberanas. Ética y moderación de contenidos: la ética puede ser importante para las organizaciones privadas que utilizan diferentes modelos. Por ejemplo, OpenAI es objeto de varias demandas por los datos de capacitación utilizados para construir sus modelos, lo que deja a las organizaciones potencialmente en riesgo si los usan. El riesgo soberano debe equilibrarse con las oportunidades para las empresas El CSIRO dijo que si bien la IA generativa representa importantes oportunidades para las empresas, “la dependencia de modelos básicos de IA fabricados y operados en el extranjero (o corporaciones tecnológicas privadas) también crea riesgos de capacidad soberana y preocupaciones sobre la equidad y mercados abiertos para el desarrollo de productos”, algo que los países y las empresas tratarían de evitar. Países de Asia y el Pacífico que trabajan en sus propios LLM personalizados. Los países de APAC están considerando la falta de capacidades soberanas de IA. Singapur, Japón y Australia ya están invitando a debatir o implementar políticas para comenzar el proceso de reequilibrio de la hegemonía de la IA que existe en el mercado mundial de modelos de bases. Singapur Singapur inició un programa de 51 millones de dólares (80 millones de dólares australianos), denominado Programa Nacional Multimodal LLM (NMLP), para desarrollar un modelo base con contexto regional que pueda comprender las características lingüísticas únicas y el entorno multilingüe. La Autoridad de Desarrollo de Medios de Infocomm dijo que se basaría en los primeros resultados del modelo SEA-LION (Lenguajes del Sudeste Asiático en una Red) de AI Singapur, un LLM de código abierto de menor escala que es más representativo del contexto cultural y los idiomas de la región. Cuando se entregó, la IMDA dijo que sería el LLM regional inaugural del sudeste asiático. Se espera que los modelos y casos de uso estén disponibles a partir del proyecto en los próximos dos años. Japón El Partido Liberal Democrático Japonés recomendó a principios de 2023 que la nación “construya y fortalezca capacidades de desarrollo de modelos de IA, incluidos los modelos básicos”, destacando el deseo de habilidades y experiencia, conjuntos de datos y recursos computacionales para un ecosistema de IA. El gobierno señaló una preocupación particular con los recursos informáticos. En septiembre de 2023, se reveló que Japón se está asociando con empresas como NEC, Fujitsu y SoftBank para desarrollar sus propios LLM como ChatGPT, que se adaptarían a las complejidades del idioma y la cultura japonesa. Australia El documento de CSIRO analizó una serie de medidas de mitigación que podrían respaldar una posición australiana fortalecida en el orden global de la IA. Estos incluyeron la construcción de la infraestructura informática necesaria asegurando chips aceleradores de IA de alto rendimiento, o GPU, en medio de una alta demanda global. El CSIRO también planteó la posibilidad de identificar, validar y poner a disposición conjuntos de datos para entrenar modelos básicos de IA y aumentar las habilidades de IA de la fuerza laboral a través de la capacitación, la educación y un mejor acceso a los grupos de talentos. VER: Cómo el CSIRO está impulsando la inversión en IA en Australia a través de la competencia Además, el CSIRO preguntó si Australia podría negociar colaboraciones internacionales bilaterales o multilaterales para compartir experiencia y recursos en IA o invertir en la construcción, el ajuste y la aplicación de modelos soberanos de bases de IA para mejorar. funciones gubernamentales, entre otras medidas.