Resumen:
El Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología del gobierno del Reino Unido ha publicado un nuevo conjunto de directrices sobre el uso y la adquisición de inteligencia artificial para empleados del sector público y personal de adquisiciones. Las recomendaciones centrales de las directrices han suscitado acalorados debates en la comunidad tecnológica: antes de implementar cualquier herramienta de inteligencia artificial, el gobierno exige que los funcionarios se pregunten seriamente si realmente necesitan usar IA; si es realmente necesario, deberían elegir activamente "el modelo más débil y más pequeño que pueda completar la tarea" en lugar de buscar ciegamente los sistemas de vanguardia más potentes y avanzados.
Esta guía oficial enfatiza que las instituciones públicas deben ejercer un alto grado de moderación al seguir la tendencia de adoptar tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia. Las directrices señalan claramente que en muchos procesos administrativos diarios y escenarios de análisis de datos, el software de reglas deterministas tradicional, los scripts automatizados e incluso las hojas de cálculo estándar son totalmente capaces de resolver problemas de manera eficiente. La introducción forzada de IA generativa no sólo no logrará mejorar significativamente la eficiencia, sino que introducirá ilusiones lógicas innecesarias y riesgos de error. Por lo tanto, la primera tarea de los responsables de la toma de decisiones al establecer un proyecto es autoexaminar la necesidad real de utilizar la IA y evitar la redundancia técnica.
Lo que es más interesante es la estrategia de selección del criterio para el gradiente de rendimiento del modelo. El gobierno británico recomienda que cuando se deba introducir la IA, los equipos técnicos y de adquisiciones sigan el principio de "usar sólo lo que sea suficiente" y den prioridad a modelos livianos o de pequeña escala para propósitos especiales con los parámetros más optimizados y la menor sobrecarga computacional. Está estrictamente prohibido llamar directamente a modelos de lenguaje grandes de alto nivel y alta especificación sin justificación. Los funcionarios explicaron que esta estrategia no solo puede reducir significativamente los costosos costos de las llamadas API en la nube y los gastos de energía informática para los contribuyentes, sino que también puede reducir significativamente el enorme consumo de energía y las emisiones de carbono causadas por los modelos a gran escala en las etapas de entrenamiento e inferencia de datos, cumpliendo así con los objetivos generales de prudencia de las finanzas públicas y la protección ambiental verde del gobierno.
Además, las directrices también establecen estrictos requisitos de línea roja para la seguridad de la privacidad de los datos y la autonomía y controlabilidad técnica. Dado que los modelos generales de gran escala a menudo dependen de servicios de nube externos de terceros e implican un rendimiento masivo de datos, priorizar el uso de modelos de código abierto livianos o implementables localmente puede ayudar a evitar que datos públicos sensibles de los ciudadanos fluyan hacia servidores externos y reducir el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro y bloqueo de la tecnología de plataformas externas.
Los analistas de la industria señalaron que en el contexto de la búsqueda frenética actual de parámetros de ultra gran escala y potencia informática superinteligente por parte de los gigantes tecnológicos, las directrices antitendencias emitidas por el gobierno británico parecen ser particularmente pragmáticas. Aunque esta estrategia prudente e incluso ligeramente conservadora puede ralentizar la velocidad piloto de algunas IA generativas complejas en los servicios públicos en el corto plazo, proporciona una muestra de gobernanza con gran valor de referencia para los gobiernos de todo el mundo sobre cómo equilibrar los dividendos de la tecnología de IA, las restricciones presupuestarias fiscales y la seguridad de la soberanía digital.
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