La innovación en IA se está impulsando por el acceso a modelos lingüísticos de código abierto, alternativos a los de grandes empresas. Esto permite estudiar, desarrollar y modificar la tecnología, pero esta tendencia es precaria, ya que las empresas pueden cerrar el acceso. Los nuevos modelos se unen a otros publicados recientemente. El acceso al código abierto ha impulsado la innovación y detectado defectos, mientras que la tendencia opuesta abandonaría a muchos interesados y dejaría la próxima generación de avances en manos de empresas ricas. Es importante seguir impulsando el acceso al código abierto y lograr una innovación constante y inclusiva. Artículo publicado en technologyreview.es y recomendado por Digital Skills Institute el 23 de mayo de 2023.
La innovación en IA se está viendo impulsada por un mayor acceso a modelos lingüísticos de código abierto, que son alternativas a los modelos creados por las grandes empresas tecnológicas. Estos modelos son compartidos de forma gratuita y permiten a investigadores y desarrolladores estudiar, desarrollar y modificar la tecnología IA. Sin embargo, el auge del código abierto es algo precario, ya que la mayoría de los lanzamientos se basan en grandes modelos creados por empresas enormes con mucho capital. Si estas empresas deciden cerrar, la ola del código abierto podría convertirse en agua estancada. La tendencia a cerrar el acceso podría abandonar a muchas personas interesadas en el código abierto, y la próxima generación de avances en IA volverá a estar totalmente en manos de los laboratorios de IA más grandes y ricos del mundo.
Estos nuevos modelos de código abierto se unen ya a los publicados en los últimos meses, como Alpaca, Dolly, Cerebras-GPT, que siguen una plantilla establecida por LLaMA, o conjuntos de datos y modelos de EleutherAI. Para algunos, el código abierto es una cuestión de principios, ya que colocar el poder de la IA conversacional al alcance de todos es un esfuerzo comunitario global para evitar que la tecnología esté en manos de unas pocas grandes corporaciones. Para otros, como Stability AI, la abundancia de grandes modelos de lenguaje gratuitos y de código abierto pone esta tecnología en manos de millones de personas de todo el mundo, lo que inspira a muchos a crear nuevas herramientas y explorar su funcionamiento.
Sin embargo, entrenar grandes modelos lingüísticos desde cero, en lugar de basarse en ellos o modificarlos, es difícil y está fuera del alcance de la mayoría de personas. La primera versión de Stability AI, Stable Diffusion, funcionaba en un buen ordenador doméstico y hizo más que ningún otro modelo para desencadenar el auge del año pasado sobre el desarrollo de código abierto en la IA de generación de imágenes.
En conclusión, el futuro de la creación y el uso de la inteligencia artificial se encuentra en una encrucijada. Por un lado, el acceso al código abierto ha contribuido a impulsar la innovación y ha permitido detectar los defectos de la tecnología IA, pero por otro lado, la tendencia a cerrar el acceso abandonaría a muchas personas interesadas en el código abierto y la próxima generación de avances en IA volvería a estar totalmente en manos de los laboratorios de IA más grandes y ricos del mundo. Es importante seguir impulsando el acceso al código abierto y asegurarse de que la tecnología IA siga siendo inclusiva y alcance a una amplia gama de personas para lograr una innovación constante.