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IA en Europa: Lo que podría significar la Ley de IA
Foto de Maico Amorim en Unsplash
El AI Act todavía es solo un borrador, pero los inversores y los propietarios de negocios en la Unión Europea ya están nerviosos por los posibles resultados.
¿Le impedirá a la Unión Europea ser un competidor valioso en el espacio global?
Según los reguladores, no es así. Pero veamos qué está pasando.
El AI Act y la evaluación de riesgos
El AI Act divide los riesgos que plantea la inteligencia artificial en diferentes categorías de riesgo, pero antes de hacerlo, acota la definición de inteligencia artificial para incluir solo aquellos sistemas basados en aprendizaje automático y lógica.
Esto no solo sirve para diferenciar los sistemas de IA de piezas de software más simples, sino también para ayudarnos a entender por qué la UE quiere categorizar el riesgo.
Los diferentes usos de la IA se clasifican en riesgo inaceptable, un riesgo alto, y
riesgo bajo o mínimo. Las prácticas que caen bajo la categoría de riesgo inaceptable se consideran como prohibidas.
Este tipo de prácticas incluye:
Hay algunos casos de uso que deberían considerarse similares a ciertas prácticas incluidas en las actividades prohibidas, que caen en la categoría de prácticas de “alto riesgo”.
Estos incluyen sistemas usados para reclutar trabajadores o para evaluar y analizar la solvencia crediticia de las personas (y esto podría ser peligroso para fintech). En estos casos, todas las empresas que crean o utilizan este tipo de sistema deben producir informes detallados para explicar cómo funciona el sistema y las medidas tomadas para evitar riesgos para las personas y para 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 los propietarios de negocios y a los inversores es la falta de atención hacia sectores específicos de IA.
Por ejemplo, esas empresas que producen y utilizan sistemas basados en IA para fines generales podrían considerarse como aquellas que usan inteligencia artificial para casos de uso de alto riesgo.
Esto significa que deberían producir informes detallados que cuestan tiempo y dinero. Como las pymes no son excepción, y como forman la parte más grande de las economías europeas, podrían volverse menos competitivas con el tiempo.
Y precisamente la diferencia entre las empresas de IA de EE. UU. y de Europa es lo que genera grandes preocupaciones: de hecho, Europa no tiene grandes empresas de IA como las de EE. UU., ya que el entorno de IA en Europa se crea principalmente por pymes y startups.
Según una encuesta realizada por appliedAI, la gran mayoría de los inversores evitaría invertir en startups etiquetadas como “alto riesgo”, precisamente por las complejidades involucradas en 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 relacionada con las diferentes definiciones de sistemas basados en IA y sus casos de uso retrasó la entrega del borrador final.
Además, las empresas de tecnología 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 el ChatGPT de OpenAI: estos sistemas se entrenan usando 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 plantear más riesgos y afectar negativamente la vida de las personas.
Cómo EE. UU. y China están regulando la IA
Si echamos un vistazo a 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 la regulación de la IA es el Reino Unido, que prefirió un enfoque “ligero”, pero no es ningún secreto que el Reino Unido quiere convertirse en líder en la adopción de IA y fintech.
Fintech y el AI Act
Cuando se trata de empresas y startups que ofrecen servicios financieros, la situación es aún más complicada.
De hecho, si la Ley se mantiene como la versión actual, las fintech necesitarán no solo estar vinculadas a las regulaciones financieras actuales, sino también a este nuevo marco regulatorio.
El hecho de que la evaluación de la solvencia crediticia pueda etiquetarse como un caso de uso de alto riesgo es solo un ejemplo de la carga que las empresas de fintech deberían asumir, impidiéndoles ser tan flexibles como lo han sido hasta ahora, para captar inversiones y ser competitivas.
Conclusión
Como señaló Peter Sarlin, CEO de Silo AI, el problema no es la regulación, sino la 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 que plantea una etiqueta que dice que una startup o empresa cae 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 posibles escenarios es que las startups se trasladen a EE. UU., un país que quizás tenga mucho que perder cuando se trata de blockchain y criptomonedas, pero que podría ganar la carrera de la IA.
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