LAION en carta abierta al Parlamento Europeo insta a proteger el AI de código abierto en Europa

LAION (La gran red de inteligencia artificial de código abierto), y otras instituciones de investigación renombradas, han publicado una carta abierta dirigida al Parlamento Europeo. Esta carta enfatiza las inevitables consecuencias negativas que el proyecto de ley de IA tendrá en la investigación y el desarrollo (I+D) de código abierto en el ámbito de la inteligencia artificial (IA).

La carta subraya el papel esencial que desempeña la I+D de código abierto para garantizar la seguridad, la seguridad y la competitividad de la IA en toda Europa, y también advierte contra la inhibición de este trabajo innovador.

La carta aborda los siguientes puntos, como se describe en LAION.

La importancia del AI de código abierto

La carta describe tres razones principales por las que el AI de código abierto merece la pena proteger:

1. Seguridad a través de la transparencia: El AI de código abierto promueve la seguridad al permitir que los investigadores y las autoridades auditen el rendimiento del modelo, identifiquen los riesgos y establezcan mitigaciones o contramedidas.
2. Competencia: El AI de código abierto permite que las pequeñas y medianas empresas se basen en modelos existentes y mejoren la productividad, en lugar de depender de unas pocas grandes empresas para la tecnología esencial.
3. Seguridad: Las organizaciones públicas y privadas pueden adaptar modelos de código abierto para aplicaciones especializadas sin compartir datos confidenciales con empresas propietarias.

Preocupaciones con el proyecto de ley de IA

El proyecto de ley de IA puede introducir nuevos requisitos para los modelos de base, lo que podría afectar negativamente a la I+D de código abierto en IA. La carta argumenta que las reglas “de un tamaño para todos” sofocarán la I+D de código abierto y podrían:

• Establecer a los guardianes propietarios, a menudo grandes empresas, en detrimento de los investigadores y desarrolladores de código abierto
• Limitar la libertad académica y evitar que la comunidad de investigación europea estudie modelos de importancia pública
• Reducir la competencia entre los proveedores de modelos y impulsar la inversión en IA en el extranjero

Recomendaciones para el Parlamento Europeo

La carta abierta hace tres recomendaciones clave:

1. Asegurar que la I+D de código abierto pueda cumplir con la ley de IA: La ley debe promover la I+D de código abierto y reconocer las distinciones entre los modelos de IA de código cerrado ofrecidos como servicio y los modelos de IA lanzados como código abierto. Cuando corresponda, la ley debe eximir a los modelos de código abierto de las regulaciones destinadas a los modelos de código cerrado.
2. Imponer requisitos proporcionales al riesgo: La ley debe imponer reglas para los modelos de base que sean proporcionales a su riesgo real. Un marco “de un tamaño para todos” podría hacer que sea imposible implementar modelos de bajo riesgo y de código abierto en Europa.
3. Establecer instalaciones de investigación pública para recursos de cómputo: La UE debe establecer instalaciones de supercomputación a gran escala para la investigación de IA, lo que permitiría a la comunidad de investigación europea estudiar modelos de base de código abierto en condiciones controladas con supervisión pública.

El futuro de la IA en Europa

La carta concluye con un llamado a la acción para que el Parlamento Europeo considere los puntos planteados y fomente un entorno legislativo que apoye la I+D de código abierto. Este enfoque promoverá la seguridad a través de la transparencia, impulsará la innovación y la competencia, y acelerará el desarrollo de una capacidad de IA soberana en Europa.

Con numerosos partidarios distinguidos, incluyendo el Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes (ELLIS), la Red Pan-Europea de Excelencia en IA y la Asociación Alemana de IA (KI-Bundesverband), la carta sirve como un recordatorio poderoso de la importancia de proteger el AI de código abierto para el futuro de Europa.

Partidarios

• Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes (ELLIS) – Red Pan-Europea de Excelencia en IA
• Asociación Alemana de IA (KI-Bundesverband) – Con más de 400 empresas, la mayor red de IA en Alemania
• Prof. Jürgen Schmidhuber: Director científico del Swiss AI Lab IDSIA (USI y SUPSI), cofundador y científico jefe de NNAISENSE, inventor de las redes LSTM
• Prof. Sepp Hochreiter: JKU Linz, inventor de las redes LSTM
• Prof. Bernhard Schölkopf: Director, Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes y Instituto ELLIS, Tübingen, Alemania
• Prof. Serge Belongie: Universidad de Copenhague; Director, Centro Pionero de IA
• Prof. Andreas Geiger: Universidad de Tübingen y Centro de IA de Tübingen
• Prof. Irina Rish: Profesora titular en la Universidad de Montreal, Canadá; Cátedra de Investigación de Excelencia (CERC) en IA Autónoma y Cátedra de Investigación de IA de Canadá, miembro principal de Mila – Instituto de Investigación de IA de Quebec
• Prof. Antonio Krüger: CEO del Centro de Investigación Alemana de IA (DFKI) y profesor en la Universidad de Saarland
• Prof. Kristian Kersting: Profesor titular en la Universidad Técnica de Darmstadt y codirector, Centro de IA de Hesse (hessian.AI)
• Jörg Bienert: CEO de la Asociación Alemana de IA, CPO de Alexander Thamm GmbH
• Patrick Schramowski: Investigador en el Centro de Investigación Alemana de IA (DFKI) y en el Centro de IA de Hesse (hessian.AI)
• Dr. Jenia Jitsev: Líder de laboratorio en el Centro de Supercomputación de Jülich, Centro de Investigación de Jülich, Asociación Helmholtz, miembro de ELLIS
• Dr. Sampo Pyysalo: Investigador en la Universidad de Turku, Finlandia
• Robin Rombach: Co-desarrollador de Stable Diffusion, candidato a doctorado en la Universidad de Munich
• Prof. Michael Granitzer: Cátedra de Ciencia de Datos en la Universidad de Passau, Alemania y coordinador de OpenWebSearch.eu
• Prof. Dr. Jens Meiler: Universidad de Leipzig, Centro ScaDS.AI para Análisis de Datos y Inteligencia Artificial a Escala
• Prof. Dr. Martin Potthast: Universidad de Leipzig, Centro ScaDS.AI para Análisis de Datos y Inteligencia Artificial a Escala y OpenWebSearch.EU
• Prof. Dr. Holger Hoos: Profesor Alexander von Humboldt de IA en la Universidad de Aachen (Alemania) y profesor de Aprendizaje Automático en la Universidad de Leiden (Países Bajos)
• Prof. Dr. Henning Wachsmuth: Cátedra de Procesamiento de Lenguaje Natural en el Instituto de Inteligencia Artificial, Universidad de Hannover
• Prof. Dr. Wil van der Aalst: Profesor Alexander von Humboldt de Ciencia de Procesos y Datos en la Universidad de Aachen y científico jefe en Celonis
• Prof. Dr. Bastian Leibe: Cátedra de Visión por Computadora en la Universidad de Aachen (Alemania)
• Prof. Dr. Martin Grohe: Cátedra de Lógica y Teoría de Sistemas Discretos, Universidad de Aachen
• Prof. Ludwig Schmidt: Escuela de Ingeniería de Computación y Ciencia, Universidad de Washington
• Dr. Morten Irgens: Vicerrector, Kristiania, cofundador y miembro de la junta directiva de CLAIRE (la Confederación de Laboratorios de Investigación de IA en Europa), Adra (la Asociación de IA, Datos y Robótica) y NORA (el Consorcio de Investigación de IA de Noruega)
• Prof. Dr. Hector Geffner: Profesor Alexander von Humboldt de IA en la Universidad de Aachen (Alemania) y profesor invitado en la Universidad de Linköping, Suecia
• Prof. Dr. Hilde Kuehne: Universidad de Frankfurt (Alemania), Laboratorio de IA Watson de IBM y MIT (EE. UU.)
• Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D.: Jefe del Grupo de Sistemas Basados en Conocimiento y presidente del Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Aachen, Alemania
• Sebastian Nagel: Ingeniero de rastreo, Common Crawl, Konstanz, Alemania

Aunque no figura oficialmente en la lista de partidarios, Unite.AI también apoya esta carta abierta.