estrategIA #25 Explorando la AI Act a través de los ojos de la inteligencia artificial: descubrimientos y desafíos
Newsletter pionera en español sobre inteligencia artificial en la Política y el Gobierno. Impulsada por la Institución Educativa ALEPH
La AI Act bajo la mirada de la IA: utilizamos las IAs textuales más avanzadas (o lo intentamos) para analizar el texto completo de la ley de IA de la Unión Europea
El pasado miércoles, el Parlamento Europeo aprobó la AI Act, la ley general que regulará la Inteligencia Artificial en la Unión Europea y que se convierte en la primera gran ley transnacional general sobre la materia en todo el mundo.
Como ya analizamos en profundidad el texto de la ley que se consensuó a finales del año pasado en el número 11 de la newsletter esta vez hemos decidido aprovechar la aprobación de la AI Act para realizar un pequeño experimento sobre una de las características que pueden ser más útiles de la IA en el ámbito de la política: analizar y trabajar con un texto legislativo y de esta forma traerles directamente el análisis que algunas de las IAs más avanzadas de la actualidad hacen al respecto del texto de la nueva ley.
Metodología
Para realizar este trabajo comenzamos utilizando GPT-4, Gemini Ultra (usándolo en inglés y traduciendo después por lo que ya os comentamos en su día en el número 20 de estrategIA) y Claude 3, las tres IAs “textuales” más avanzadas disponibles hoy en día.
La primera labor que todos cumplieron correctamente fue la de actuar como periodistas y generar preguntas interesantes sobre la AI Act. De toda la batería que crearon seleccionamos finalmente cinco de las creadas por GPT-4 (quizá porque es la herramienta con la que más trabajamos habitualmente y tenemos mejor cogido el truco a sus prompts y también por ser la primera que usamos –muchas daban preguntas bastante parecidas–) , una de Gemini Ultra y otra de Claude 3. Hasta ahí todo perfecto.
El problema vino cuando al comenzar a trabajar con la ley nos dimos cuenta de que tiene la friolera de más de 450 páginas. Por desgracia debido a esta cuestión pudimos comprobar directamente que ni GPT-4 ni Gemini Ultra tienen ventanas de contexto suficientemente grandes para poder trabajar con un texto tan largo. Hicimos pruebas y GPT-4 no podía recordar artículos completos y recuperarlos más allá de los 17 primeros… con Gemini Ultra la cuestión era similar si bien buscaba en Internet y podía dar algunas nociones sobre cierto artículo no lo estaba cogiendo directamente de la fuente y, por tanto, analizando de primera mano que es lo que queríamos en esta ocasión.
Por suerte Claude 3 sí que tiene (en todas sus versiones) una ventana de contexto de hasta 200.000 tokens (con más del 99% de precisión al recuperar el contenido) lo que le permite trabajar con textos mucho más grandes y por ello pudimos utilizar este modelo para realizarle las preguntas que previamente habíamos elegido y traeros el análisis que leeréis a continuación.
Pese a ello hubo un contratiempo más, trabajar con semejante volumen de información, más de 450 páginas tiene un coste computacional muy alto y de esa manera pronto se nos agotaron los créditos disponibles de Claude 3 Opus (en tan sólo dos cuestiones, una de ellas comprobación de la ventana de contexto cuando le pedimos que recuperara un artículo concreto de la ley), la versión más potente del modelo. Por suerte el resto de respuestas tras la primera las pudimos generar de forma gratuita usando Claude 3 Haiku, que es un modelo que funciona muy bien siendo quizá el más recomendable de los gratuitos en la actualidad, que utilizamos a través de la, siempre recomendable, web de Poe.
Análisis de la ley
(reproducimos las preguntas generadas por los tres grandes modelos de lenguaje y las respuestas de Claude 3, tal cual)
Desde tu perspectiva basada en el análisis de datos, ¿cuáles son los aspectos más innovadores de la AI Act y cómo crees que cambiarán el desarrollo y la implementación de sistemas de inteligencia artificial en la Unión Europea?
Tras analizar en detalle el texto completo del AI Act aprobado por el Parlamento Europeo, considero que algunos de los aspectos más innovadores y que tendrán un mayor impacto en el desarrollo e implementación de sistemas de IA en la UE son:
1. El enfoque basado en riesgo, clasificando los sistemas de IA en diferentes categorías según su nivel de riesgo (inaceptable, alto riesgo, riesgo limitado, riesgo mínimo). Esto permitirá regular de forma proporcionada, centrándose en los sistemas de mayor riesgo.
2. La prohibición explícita de ciertas prácticas de IA consideradas inaceptables, como los sistemas de puntuación social, la manipulación subliminal, la explotación de vulnerabilidades o la identificación biométrica remota en tiempo real en espacios públicos (salvo excepciones). Esto pone límites claros a aplicaciones dañinas de la IA.
3. Los requisitos estrictos impuestos a los sistemas de alto riesgo en cuanto a gestión de riesgos, calidad de los datos, documentación, transparencia, supervisión humana, exactitud y ciberseguridad. Esto elevará significativamente los estándares de calidad y seguridad.
4. La creación de sandboxes regulatorios que permitan desarrollar, probar y validar sistemas innovadores de IA en un entorno controlado y con supervisión. Esto facilitará la innovación y el desarrollo de IA fiable.
5. Las medidas de apoyo a PYMEs y startups, como acceso prioritario a los sandboxes, actividades de sensibilización y canales de comunicación dedicados. Esto favorecerá un ecosistema de IA más diverso e inclusivo.
6. La regulación específica de los modelos de IA de propósito general, con requisitos de transparencia y gestión de riesgos sistémicos. Dado su gran impacto, era necesario abordar estos sistemas en concreto.
7. La creación de una base de datos pública de sistemas de IA de alto riesgo a nivel UE, para fomentar la transparencia y la supervisión.
En conjunto, considero que el AI Act creará un marco regulatorio sólido y equilibrado que aumentará la confianza en la IA, minimizando riesgos y daños sin sofocar la innovación. Elevará los estándares de calidad, seguridad, transparencia y rendición de cuentas en toda la UE, al tiempo que da flexibilidad según el nivel de riesgo.
Obligará a repensar el diseño, desarrollo y uso de la IA, integrando salvaguardas desde el principio. Requerirá más testing, documentación, trazabilidad e involucramiento humano. La IA tendrá que ser más robusta, equitativa y explicable.
Proporcionará seguridad jurídica y un campo de juego nivelado para las empresas. Al armonizar las normas en la UE, facilitará operar en todo el mercado único.
En definitiva, creo que impulsará una IA más fiable y centrada en el ser humano en la UE, convirtiéndose en referencia internacional. Pero también requerirá inversión y nuevas capacidades por parte de empresas y administraciones para su cumplimiento.
Considerando las discusiones éticas y preocupaciones sociales que rodean a la inteligencia artificial, ¿de qué manera la AI Act aborda estos temas y cuáles son sus potenciales fortalezas y debilidades en garantizar una tecnología AI ética y responsable?
La AI Act de la UE aborda los temas éticos y sociales de varias maneras clave:
Fortalezas:
1. Prohibición de prácticas de IA inaceptables: La ley prohíbe explícitamente ciertas prácticas de IA que se consideran abusivas o manipuladoras, como la clasificación social o la identificación remota de emociones en el lugar de trabajo. Esto establece límites claros para usos inaceptables de la IA.
2. Requisitos para sistemas de IA de alto riesgo: Los requisitos como la evaluación de riesgos para los derechos fundamentales, la supervisión humana y la transparencia apuntan a mitigar los riesgos éticos y sociales de estos sistemas.
3. Énfasis en la IA centrada en el ser humano: La ley insiste en que la IA debe servir al bienestar humano y los valores de la UE, lo que ayuda a orientar el desarrollo de una IA ética.
4. Participación de las partes interesadas: La ley prevé la participación de expertos, OSC y otros actores en el desarrollo de códigos de conducta voluntarios para la IA.
Debilidades:
1. Alcance limitado: La ley se centra principalmente en los sistemas de IA de alto riesgo, dejando fuera otros usos de la IA que también plantean preocupaciones éticas.
2. Cumplimiento voluntario: Los requisitos éticos para sistemas de menor riesgo se dejan en gran medida al cumplimiento voluntario a través de códigos de conducta.
3. Desafíos de implementación: La complejidad técnica y la rápida evolución de la IA pueden dificultar una aplicación coherente de los principios éticos.
4. Ausencia de sanciones fuertes: Las multas por incumplimiento, si bien elevadas, podrían no ser lo suficientemente disuasorias para grandes empresas tecnológicas.
Analizando el equilibrio entre regulación y fomento de la innovación que busca la AI Act, ¿cómo evaluas su impacto potencial en la competitividad de las empresas europeas en el escenario global de la inteligencia artificial?
La AI Act de la Unión Europea intenta lograr un equilibrio entre la regulación de la IA y el fomento de la innovación, con resultados potencialmente mixtos en cuanto a su impacto en la competitividad de las empresas europeas a nivel global:
Aspectos positivos para la competitividad:
1. Creación de un marco regulatorio armonizado a nivel de la UE: Esto brinda más certidumbre y reduce la fragmentación, facilitando el desarrollo y la comercialización de sistemas de IA en el mercado único.
2. Medidas de apoyo a la innovación: Los "sandboxes" regulatorios y las iniciativas de asistencia específica para PYMES pueden ayudar a las empresas europeas a desarrollar y probar soluciones de IA innovadoras.
3. Énfasis en la confianza y la IA ética: Al establecer requisitos mínimos de seguridad y responsabilidad, la ley puede mejorar la reputación de la IA europea y su aceptación por parte de los consumidores.
Aspectos negativos para la competitividad:
1. Cumplimiento de requisitos adicionales: Los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo deben cumplir con una serie de obligaciones, lo que puede aumentar los costos y complejidad, especialmente para las PYMES.
2. Limitaciones en aplicaciones críticas: Las restricciones en el uso de IA para identificación biométrica remota, evaluación de riesgos criminales, etc. pueden restringir el desarrollo de soluciones competitivas en ciertos sectores.
3. Incertidumbre sobre la interpretación y aplicación práctica: La flexibilidad dejada a los Estados miembros y la rápida evolución tecnológica pueden generar disparidades de implementación y complejidad para los operadores.
4. Posible retraso en la adopción de la IA: El periodo de transición y el tiempo necesario para desarrollar estándares podrían ralentizar la introducción de soluciones de IA en el mercado europeo.
Basado en tu análisis de grandes cantidades de datos y discusiones previas sobre regulación de la IA, ¿cuáles consideras que son los mayores desafíos y limitaciones que enfrenta la AI Act en su objetivo de crear un marco regulador efectivo para la IA?
Algunos de los mayores desafíos y limitaciones que enfrenta la AI Act de la UE en su objetivo de crear un marco regulatorio efectivo para la inteligencia artificial son:
1. Ritmo acelerado de la innovación en IA:
- La rápida evolución tecnológica puede hacer que algunas disposiciones de la ley queden obsoletas rápidamente.
- Será un reto mantener la regulación actualizada y relevante.
2. Complejidad técnica de los sistemas de IA:
- La opacidad y sofisticación de los algoritmos de IA dificultan la evaluación y monitoreo del cumplimiento.
- Será necesario desarrollar metodologías y herramientas adecuadas para evaluar la conformidad.
3. Alcance limitado a sistemas de "alto riesgo":
- Muchas aplicaciones de IA de "bajo riesgo" también plantean preocupaciones éticas y de impacto social.
- Limitar el ámbito de aplicación puede dejar sin cubrir usos problemáticos de la tecnología.
4. Dificultades en la implementación armonizada:
- Las diferencias en la interpretación y aplicación por parte de los Estados miembros pueden generar fragmentación.
- Será clave conseguir una implementación coherente a nivel europeo.
5. Supervisión y cumplimiento efectivos:
- Garantizar una supervisión e imposición de sanciones adecuadas en todo el mercado único será un desafío.
- Las multas, aunque altas, pueden no ser suficientemente disuasorias para grandes empresas.
6. Equilibrio entre regulación y fomento de la innovación:
- Encontrar el justo medio entre proteger los derechos y la seguridad, y no obstaculizar indebidamente la innovación.
- Evitar que la regulación europea pierda competitividad frente a otros marcos más flexibles.
Dado el ritmo acelerado de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, ¿cómo crees que la AI Act se adaptará a futuras innovaciones tecnológicas y cuáles son las provisiones o mecanismos dentro de la ley que permiten esta adaptabilidad?
La AI Act de la UE contempla varios mecanismos para adaptarse a las futuras innovaciones tecnológicas en el campo de la inteligencia artificial:
1. Revisión y actualización periódica:
- El Artículo 112 establece que la Comisión Europea deberá evaluar y revisar la ley cada 4 años, teniendo en cuenta los avances técnicos.
- Esto permitirá identificar necesidades de modificación o ampliación del alcance de la regulación.
2. Procedimiento de actos delegados:
- La ley faculta a la Comisión para adoptar actos delegados para actualizar ciertos aspectos, como las condiciones para considerar un sistema de IA como de "bajo riesgo", la lista de sistemas de IA de alto riesgo, los requisitos técnicos, etc.
- Esto otorga flexibilidad para adaptar la normativa sin necesidad de revisar toda la ley.
3. Desarrollo de estándares armonizados:
- La ley insta a la Comisión a solicitar el desarrollo de estándares armonizados que reflejen el estado del arte de la IA.
- Estos estándares podrán actualizarse con mayor agilidad que la propia ley.
4. Especificaciones comunes:
- La Comisión puede adoptar actos de ejecución para establecer "especificaciones comunes" cuando los estándares armonizados resulten insuficientes.
- Esto permite cubrir más rápidamente los nuevos requisitos técnicos.
5. Participación de expertos y partes interesadas:
- La ley prevé la creación de grupos de expertos y foros consultivos que aporten su conocimiento técnico.
- Esto facilita la identificación temprana de tendencias y desafíos emergentes.
6. Entrada en vigor escalonada:
- Algunas disposiciones entrarán en vigor antes que otras, dando más tiempo para su implementación.
- Esto ayuda a adaptarse gradualmente a los cambios.
En conjunto, estos mecanismos otorgan a la AI Act cierta flexibilidad y capacidad de adaptación, aunque el ritmo acelerado de la innovación en IA seguirá representando un reto importante en la práctica. Una revisión y actualización constante será fundamental.
¿Considera que la clasificación de los sistemas de IA en categorías de riesgo (inaceptable, alto, limitado y mínimo) es un enfoque adecuado? ¿Por qué sí o por qué no?
El enfoque de clasificación de sistemas de IA en categorías de riesgo (inaceptable, alto riesgo, bajo riesgo y mínimo riesgo) adoptado por la AI Act es, en general, un abordaje adecuado y efectivo por varias razones:
1. Proporcionalidad y adaptabilidad:
- Permite aplicar requisitos y obligaciones proporcionales al nivel de riesgo de cada sistema de IA.
- Esto evita imponer cargas innecesarias a tecnologías de menor riesgo, manteniendo un enfoque flexible.
2. Enfoque basado en riesgos:
- Centrar la regulación en los sistemas de mayor riesgo (para la salud, seguridad y derechos fundamentales) es una estrategia pragmática.
- Permite priorizar los esfuerzos de supervisión y control en las áreas de mayor impacto potencial.
3. Transparencia y predictibilidad:
- La clasificación explícita de sistemas inaceptables, de alto riesgo, etc. genera mayor claridad y seguridad jurídica.
- Los operadores pueden entender mejor qué requisitos se les aplicarán.
4. Capacidad de adaptación:
- La ley permite actualizar periódicamente las listas de sistemas de alto riesgo y prácticas inaceptables.
- Esto facilita ir incorporando nuevos desarrollos tecnológicos y riesgos emergentes.
No obstante, también existen algunas posibles limitaciones:
1. Fronteras difusas entre categorías:
- En ocasiones puede ser complejo determinar con precisión en qué categoría encaja un sistema de IA.
- Esto podría generar incertidumbre y litigios.
2. Exclusión de sistemas "de menor riesgo":
- Hay preocupaciones éticas y sociales relevantes también en aplicaciones "de menor riesgo" que quedan fuera del alcance.
- Sería deseable una mayor cobertura, al menos mediante obligaciones de transparencia.
3. Evolución tecnológica acelerada:
- El ritmo de innovación puede superar la capacidad de actualizar las clasificaciones de riesgo.
- Será clave contar con mecanismos ágiles de revisión y adaptación.
Mirando al futuro, ¿qué impacto global cree que tendrá la AI Act una vez entre plenamente en vigor? ¿Anticipas que influirá significativamente en cómo otros países y regiones regulen la IA o que pueda convertirse en un estándar internacional de facto?
Una vez que la AI Act de la Unión Europea entre plenamente en vigor, es muy probable que tenga un impacto significativo a nivel global en la regulación de la inteligencia artificial. Algunos de los principales efectos que pueden esperarse:
1. Liderazgo y modelo a seguir:
- La AI Act establecerá un marco regulatorio comprensivo y pionero a nivel mundial.
- Otros países y regiones probablemente tomarán nota y tenderán a alinear sus propias normativas con este modelo europeo.
2. Efecto de arrastre en el mercado global:
- Dado el tamaño y peso económico del mercado único europeo, las empresas tendrán que cumplir con los requisitos de la AI Act para poder operar en la UE.
- Esto creará presión para que adopten estos estándares incluso fuera de la UE.
3. Efectos en la interoperabilidad y competitividad:
- La armonización normativa a nivel europeo facilitará el desarrollo y comercialización de sistemas de IA en el mercado único.
- Esto puede conferir una ventaja competitiva a las empresas europeas frente a competidores en mercados fragmentados.
4. Influencia en el desarrollo de estándares internacionales:
- La UE buscará promover la adopción a nivel global de los estándares técnicos y de gobernanza desarrollados bajo la AI Act.
- Esto podría convertir estos estándares en referencias de facto a nivel internacional.
5. Presión hacia una mayor convergencia normativa global:
- La existencia de un marco regulatorio robusto en la UE ejercerá presión para que otras jurisdicciones desarrollen normativas similares.
- Esto podría impulsar una mayor armonización internacional en torno a principios y requisitos comunes para la IA.
Sin embargo, también existen algunos riesgos y limitaciones:
- Divergencias en la implementación a nivel nacional en la UE.
- Posibles conflictos con enfoques regulatorios de otras potencias tecnológicas.
- Dificultades para regular efectivamente la IA a escala global de forma homogénea.
En resumen, la AI Act de la UE tiene un alto potencial para convertirse en un influyente modelo global de regulación de la IA, si bien su impacto real dependerá de una implementación coherente y de su capacidad de adaptación a un entorno tecnológico en constante evolución.
Cuestiones adicionales
Como “curiosidad” aquí os dejamos la prueba de que tanto Claude 3 Opus como la versión Haiku eran capaces de recuperar correctamente y pasar al español (porque trabajamos sobre el texto en inglés de la ley al no estar aún traducida a nuestro idioma, algo normal viendo su extensión) el artículo 30 de la ley situado en la página 248 del texto –normalmente hasta ahora los modelos con ventanas de contexto muy amplias tenían especiales problemas con el contenido situado al centro mientras que recordaban especialmente bien el principio el final– Como hemos visto en una de las respuestas, también recogía información correcta del artículo 112 que se encuentra en la página 411 del documento.
Claude 3 Opus
Claude 3 Haiku, vía Quora
Y aquí la prueba de cómo en tan sólo 2 interacciones Claude 3 Opus se comió los 5 dólares de crédito promocional, como se ve pese a que el precio unitario por millón de tokens es mucho menor en el input (la información que nosotros le damos al modelo) que en el output (la que genera él) aún son precios mucho más elevados que los de la competencia, por ser el más reciente modelo de lenguaje, y con dos peticiones contra un documento tan grande cargado el coste es enorme. Por suerte porque ya lo hemos visto en otros casos y especialmente en modelos más pequeños y open source estos precios bajarán muy notablemente en los próximos meses y años por la optimización técnica de los algoritmos y procesos y por el aumento de la potencia disponible con el nuevo diseño de tarjetas gráficas especialmente adaptadas a la IA y con mucha mayor potencia computacional como las que presentó Nvidia el pasado lunes.
Fernando Nieto Lobato
Director de Innovación Digital de la Institución Educativa ALEPH
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