IA en Europa: Lo que podría significar la Ley de IA

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La Ley de IA todavía es solo un borrador, pero los inversores y empresarios en la Unión Europea ya están nerviosos por los posibles resultados.

¿Impidirá que la Unión Europea sea un competidor valioso en el ámbito global?

Según los reguladores, no es así. Pero veamos qué está sucediendo.

La Ley de IA y Evaluación de Riesgos

La Ley de IA divide los riesgos que plantea la inteligencia artificial en diferentes categorías, pero antes de hacerlo, limita la definición de inteligencia artificial a aquellos sistemas basados en aprendizaje automático y lógica.

Esto no solo sirve para diferenciar los sistemas de IA de programas más simples, sino también para entender por qué la UE quiere categorizar el riesgo.

Los diferentes usos de la IA se clasifican en riesgo inaceptable, alto riesgo y bajo o mínimo riesgo. Las prácticas que caen en la categoría de riesgo inaceptable se consideran prohibidas.

Este tipo de prácticas incluye:

* Prácticas que involucran técnicas que operan más allá de la conciencia de una persona,
* Prácticas que buscan explotar partes vulnerables de la población,
* Sistemas basados en IA utilizados para clasificar a las personas según características o comportamientos personales,
* Sistemas de IA que usan identificación biométrica en espacios públicos.

Existen algunos casos de uso, que deberían considerarse similares a algunas prácticas incluidas en las actividades prohibidas, que caen en la categoría de prácticas de alto riesgo.

Estos incluyen sistemas utilizados para reclutar trabajadores o para evaluar y analizar la solvencia crediticia de las personas (y esto podría ser peligroso para las fintech). En estos casos, todas las empresas que creen o utilicen este tipo de sistema deben presentar informes detallados para explicar cómo funciona el sistema y las medidas tomadas para evitar riesgos para las personas y ser lo más transparentes posible.

Todo parece claro y correcto, pero hay algunos problemas que los reguladores deberían abordar.

La Ley parece demasiado genérica

Uno de los aspectos que más preocupa a empresarios e inversores es la falta de atención a sectores específicos de IA.

Por ejemplo, aquellas empresas que producen y usan sistemas de IA con fines generales podrían considerarse como aquellas que utilizan inteligencia artificial para casos de uso de alto riesgo.

Esto significa que deberían producir informes detallados que requieren tiempo y dinero. Dado que las pymes no son una excepción, y que constituyen la mayor parte de las economías europeas, podrían volverse menos competitivas con el tiempo.

Y precisamente la diferencia entre las empresas de IA de EE. UU. y las europeas genera grandes preocupaciones: en realidad, Europa no tiene grandes empresas de IA como EE. UU., ya que el entorno de IA en Europa está principalmente formado por pymes y startups.

Según una encuesta realizada por appliedAI, una gran mayoría de inversores evitaría invertir en startups etiquetadas como “de alto riesgo”, precisamente por la complejidad que implica esta clasificación.

ChatGPT cambió los planes de la UE

Los reguladores de la UE deberían haber cerrado el documento el 19 de abril, pero la discusión sobre las diferentes definiciones de sistemas de IA y sus casos de uso retrasó la entrega del borrador final.

Además, las empresas tecnológicas mostraron que no todas están de acuerdo con la versión actual del documento.

El punto que más causó retrasos es la diferenciación entre modelos fundacionales y IA de propósito general.

Un ejemplo de modelos fundacionales de IA es ChatGPT de OpenAI: estos sistemas se entrenan con grandes cantidades de datos y pueden generar cualquier tipo de salida.

La IA de propósito general incluye aquellos sistemas que pueden adaptarse a diferentes casos de uso y sectores.

Los reguladores de la UE quieren regular estrictamente los modelos fundacionales, ya que podrían presentar más riesgos y afectar negativamente la vida de las personas.

Cómo regulan la IA EE. UU. y China

Si observamos cómo los reguladores de la UE están tratando la IA, hay algo que destaca: parece que los reguladores están menos dispuestos a cooperar.

En EE. UU., por ejemplo, la administración de Biden buscó comentarios públicos sobre la seguridad de sistemas como ChatGPT, antes de diseñar un posible marco regulatorio.

En China, el gobierno ha estado regulando la IA y la recopilación de datos durante años, y su principal preocupación sigue siendo la estabilidad social.

Hasta ahora, el país que parece estar bien posicionado en regulación de IA es el Reino Unido, que prefirió un enfoque “ligero”, pero no es un secreto que el Reino Unido quiere convertirse en líder en adopción de IA y fintech.

Fintech y la Ley de IA

Cuando se trata de empresas y startups que ofrecen servicios financieros, la situación es aún más complicada.

De hecho, si la Ley permanece en su versión actual, las fintech no solo deberán cumplir con las regulaciones financieras vigentes, sino también con este nuevo marco regulatorio.

El hecho de que la evaluación de solvencia crediticia pueda ser etiquetada como un caso de uso de alto riesgo es solo un ejemplo de la carga que las fintech deben soportar, lo que les impide ser tan flexibles como hasta ahora para captar inversiones y ser competitivas.

Conclusión

Como señaló Peter Sarlin, CEO de Silo AI, el problema no es la regulación, sino una mala regulación.

Ser demasiado genérico podría dañar la innovación y a todas las empresas involucradas en la producción, distribución y uso de productos y servicios basados en IA.

Si los inversores de la UE se preocupan por los riesgos potenciales asociados con una etiqueta que indique que una startup o empresa entra en la categoría de “alto riesgo”, el entorno de IA en la Unión Europea podría verse afectado negativamente, mientras que EE. UU. busca comentarios públicos para mejorar su tecnología y China ya tiene una opinión clara sobre cómo regular la inteligencia artificial.

Según Robin Röhm, cofundador de Apheris, uno de los escenarios posibles es que las startups se trasladen a EE. UU., un país que quizás tenga mucho que perder en blockchain y criptomonedas, pero que podría ganar la carrera de la IA.

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