Hola a todos, bienvenidos al boletín periódico sobre inteligencia artificial de TechCrunch.
El domingo pasado, el presidente Joe Biden Anunciado que ya no planea buscar la reelección, y en su lugar ofreció su “pleno respaldo” a la vicepresidenta Kamala Harris para convertirse en la candidata del Partido Demócrata; en los días siguientes, Harris consiguió el apoyo de la mayoría de delegados demócratas.
Harris ha sido franca sobre políticas tecnológicas y de inteligencia artificial; si ganara la presidencia, ¿qué significaría eso para la regulación de la IA en Estados Unidos?
Mi colega Anthony Ha escribió algunas palabras sobre esto durante el fin de semana. Harris y el presidente Biden Anteriormente, Biden dijo que “rechazaba la falsa elección que sugiere que podemos proteger al público o promover la innovación”. emitió una orden ejecutiva Harris pidió a las empresas que establecieran nuevos estándares en torno al desarrollo de la IA. Harris dijo que los compromisos voluntarios eran “un paso inicial hacia un futuro de IA más seguro, con más por venir” porque “en ausencia de regulación y una fuerte supervisión gubernamental, algunas empresas de tecnología optan por priorizar las ganancias sobre el bienestar de sus clientes, la seguridad de nuestras comunidades y la estabilidad de nuestras democracias”.
También hablé con expertos en políticas de inteligencia artificial para conocer sus opiniones. En su mayoría, dijeron que esperaban coherencia con la administración de Harris, en lugar de un desmantelamiento de la política actual de inteligencia artificial y una desregulación general que el equipo de Donald Trump ha defendido.
Lee Tiedrich, consultor de inteligencia artificial de la Alianza Global sobre Inteligencia Artificial, dijo a TechCrunch que el respaldo de Biden a Harris podría «aumentar las posibilidades de mantener la continuidad» en la política de inteligencia artificial de EE. UU. «(Esto está) enmarcado por la orden ejecutiva de IA de 2023 y también marcado por el multilateralismo a través de las Naciones Unidas, el G7, el OCDE y otras organizaciones”, dijo. “La orden ejecutiva y las acciones relacionadas también exigen una mayor supervisión gubernamental de la IA, incluso mediante una mayor aplicación de la ley, mayores normas y políticas de la agencia en materia de IA, un enfoque en la seguridad y ciertas pruebas y divulgaciones obligatorias para algunos grandes sistemas de IA”.
Sarah Kreps, profesora de gobierno en Cornell con un interés especial en la IA, señaló que existe una percepción dentro de ciertos segmentos de la industria tecnológica de que la administración Biden se inclinó demasiado agresivamente hacia la regulación y que la orden ejecutiva sobre IA fue una «exageración de microgestión». No anticipa que Harris derogue ninguno de los protocolos de seguridad de IA instituidos bajo Biden, pero sí se pregunta si una administración Harris podría adoptar un enfoque regulatorio menos verticalista para aplacar a los críticos.
Krystal Kauffman, investigadora del Distributed AI Research Institute, coincide con Kreps y Tiedrich en que Harris probablemente continuará el trabajo de Biden para abordar los riesgos asociados con el uso de la IA y buscará aumentar la transparencia en torno a la IA. Sin embargo, espera que, si Harris gana las elecciones presidenciales, abarque una red más amplia de partes interesadas en la formulación de políticas, una red que incluya a los trabajadores de datos cuya difícil situación (bajos salarios, malas condiciones de trabajo y problemas de salud mental) A menudo pasa desapercibido.
“Harris debe incluir las voces de los trabajadores de datos que ayudan a programar la IA en estas importantes conversaciones de cara al futuro”, afirmó Kauffman. “No podemos seguir viendo las reuniones a puerta cerrada con los directores ejecutivos de las empresas tecnológicas como un medio para elaborar políticas. Si esto continúa así, nos llevará por el camino equivocado”.
Noticias
Meta lanza nuevos modelos:Esta semana, Meta lanzó Llama 3.1 405B, un modelo de generación y análisis de texto que contiene 405 mil millones de parámetros. Llama 3.1 405B, su modelo «abierto» más grande hasta el momento, se está abriendo camino en varias plataformas y aplicaciones Meta, incluida la experiencia Meta AI en Facebook, Instagram y Messenger.
Adobe actualiza FireflyAdobe lanzó el martes nuevas herramientas Firefly para Photoshop e Illustrator, ofreciendo a los diseñadores gráficos más formas de utilizar los modelos de inteligencia artificial internos de la compañía.
Reconocimiento facial en la escuela:Una escuela inglesa ha sido reprendida formalmente por el regulador de protección de datos del Reino Unido después de utilizar tecnología de reconocimiento facial sin obtener el consentimiento específico de los estudiantes para procesar sus escaneos faciales.
Cohere recauda 500 millones de dólares:Cohere, una startup de inteligencia artificial generativa cofundada por ex investigadores de Google, ha recaudado 500 millones de dólares en efectivo de inversores, entre ellos Cisco y AMD. A diferencia de muchas de sus rivales startups de inteligencia artificial generativa, Cohere personaliza modelos de inteligencia artificial para grandes empresas, un factor clave de su éxito.
Entrevista al director de inteligencia artificial de la CIA: Como parte del trabajo en curso de TechCrunch Serie Mujeres en IAUn servidor entrevistó a Lakshmi Raman, directora de IA de la CIA. Hablamos de su camino hasta llegar a ser directora, así como del uso de la IA por parte de la CIA y del equilibrio que se debe lograr entre la adopción de nuevas tecnologías y su implementación responsable.
Trabajo de investigación de la semana
¿Has oído hablar alguna vez de los transformadores? Es la arquitectura de modelos de IA preferida para tareas de razonamiento complejas, que impulsa modelos como GPT-4o de OpenAI, Claude de Anthropic y muchos otros. Pero, por muy potentes que sean los transformadores, tienen sus defectos. Por eso, los investigadores están investigando posibles alternativas.
Uno de los candidatos más prometedores es modelos de espacio de estados (SSM)que combinan las cualidades de varios tipos más antiguos de modelos de IA, como las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales, para crear una arquitectura computacionalmente más eficiente capaz de ingerir secuencias largas de datos (piense en novelas y películas). Y una de las encarnaciones más sólidas de los SSM hasta el momento, Mamba-2, se detalló en un papel Este mes, los investigadores científicos Tri Dao (profesor de Princeton) y Albert Gu (Carnegie Mellon) han publicado un artículo en el que se describen los resultados de un estudio realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
Al igual que su predecesor Mamba, Mamba-2 puede manejar cantidades más grandes de datos de entrada que sus equivalentes basados en transformadores y, al mismo tiempo, seguir siendo competitivo en términos de rendimiento con los modelos basados en transformadores en ciertas tareas de generación de lenguaje. Dao y Gu insinúan que, si los SSM continúan mejorando, algún día se ejecutarán en hardware de consumo masivo y ofrecerán aplicaciones de IA generativa más potentes que las que son posibles con los transformadores actuales.
Modelo de la semana
En otro desarrollo reciente relacionado con la arquitectura, un equipo de investigadores desarrolló un nuevo tipo de modelo de IA generativa que, según afirman, puede igualar (o superar) a los transformadores más fuertes. y Mamba en términos de eficiencia.
Según los investigadores, la arquitectura, denominada modelos de entrenamiento en tiempo de prueba (modelos TTT), puede razonar sobre millones de tokens, y potencialmente escalar hasta miles de millones de tokens en futuros diseños refinados. (En la IA generativa, los «tokens» son fragmentos de texto sin formato y otros fragmentos de datos del tamaño de un bocado). Debido a que los modelos TTT pueden aceptar muchos más tokens que los modelos convencionales y lo hacen sin sobrecargar demasiado los recursos de hardware, son aptos para impulsar aplicaciones de IA generativa de «próxima generación», creen los investigadores.
Para obtener más información sobre los modelos TTT, consulte nuestro característica reciente.
Bolsa de sorpresas
Stability AI, la startup de inteligencia artificial generativa que los inversores, incluido el cofundador de Napster, Sean Parker, recientemente… se abalanzó sobre Para salvarse de la ruina financiera, ha provocado bastante controversia por sus restrictivas condiciones de uso de nuevos productos y sus políticas de licencia.
Hasta hace poco, para utilizar el modelo de imagen de IA abierta más nuevo de Stability AI, Difusión estable 3En el plano comercial, las organizaciones que ganaban menos de un millón de dólares al año tenían que suscribirse a una licencia de «creador» que limitaba el número total de imágenes que podían generar a 6000 por mes. Sin embargo, el mayor problema para muchos clientes eran las condiciones restrictivas de ajuste de Stability, que otorgaban (o al menos parecían otorgar) a Stability AI el derecho a cobrar tarifas y ejercer control sobre cualquier modelo entrenado con imágenes generadas por Stable Diffusion 3.
El enfoque autoritario de Stability AI llevó a CivitAI, uno de los mayores anfitriones de modelos de generación de imágenes, a imponer una prohibición temporal de los modelos basados o entrenados con imágenes de Stable Diffusion 3 mientras buscaba asesoría legal sobre la nueva licencia.
“La preocupación es que, según nuestro conocimiento actual, esta licencia otorga a Stability AI demasiado poder sobre el uso no solo de cualquier modelo ajustado en Stable Diffusion 3, sino también de cualquier otro modelo que incluya imágenes de Stable Diffusion 3 en sus conjuntos de datos”, escribió CivitAI en un correo en su blog.
En respuesta a la reacción negativa, Stability AI dijo a principios de este mes que ajustaría los términos de licencia de Stable Diffusion 3 para permitir un uso comercial más liberal. «Siempre que no lo use para actividades que sean ilegales o que infrinjan claramente nuestra licencia o política de uso aceptable, Stability AI nunca le pedirá que elimine las imágenes resultantes, los ajustes finos u otros productos derivados, incluso si nunca paga a Stability AI», aclaró Stability en un comunicado. Blog.
La saga pone de relieve los escollos legales que siguen plagando la IA generativa y, en relación con ello, hasta qué punto el término “abierto” sigue estando sujeto a interpretación. Llámenme pesimista, pero la creciente número La cantidad de licencias controvertidamente restrictivas me sugiere que la industria de la IA no alcanzará un consenso (ni avanzará hacia la claridad) en el corto plazo.
