Por qué los sistemas de IA "abiertos" son en realidad cerrados y por qué esto importa

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la computación
• Ética de la IA
• Estudios científicos y tecnológicos

Sus antecedentes:

• Se debate la definición y las implicaciones de la inteligencia artificial "abierta".
• El discurso actual a menudo aplica mal los conceptos de software de código abierto a la IA.
• Los actores de la industria aprovechan las afirmaciones de IA "abierta" para influir en la política con respecto a la innovación, la democracia y la seguridad.

Objetivo del estudio:

• Examinar críticamente la base y las implicaciones de las afirmaciones de IA "abiertas".
• Proporcionar un análisis material de lo que constituye la apertura en los sistemas de IA.
• Para aclarar la relación entre la apertura de la IA y la concentración de poder.

Principales métodos:

• Análisis de las prácticas de desarrollo y despliegue de IA.
• Examen de modelos de IA, datos, trabajo, marcos y recursos computacionales.
• Análisis comparativo con modelos de software de código abierto.

Principales resultados:

• La IA "abierta" ofrece ventajas como la transparencia, la reutilización y la extensibilidad.
• La máxima apertura permite cierta supervisión y experimentación.
• La apertura por sí sola no interrumpe la concentración de poder en el sector de la IA.

Conclusiones:

• La retórica en torno a la IA "abierta" puede usarse para consolidar en lugar de reducir la concentración de poder.
• La cooptación de software de código abierto por parte de las grandes empresas ofrece un paralelo a las tendencias actuales de IA.
• Las definiciones de políticas de "apertura" en IA son críticas y requieren un escrutinio cuidadoso.