Cómo el software de código abierto da forma a la política de IA

https://www.brookings.edu/research/how-open-source-software-shapes-ai-policy/

El software de código abierto afecta silenciosamente a casi todas las cuestiones de la política de IA, pero está muy ausente de los debates sobre la política de IA: los responsables políticos deben considerar más activamente el papel del OSS en la IA.

El software de código abierto (OSS), es decir, el software al que se puede acceder, utilizar y modificar libremente sin restricciones, desempeña un papel fundamental en el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial (IA). En lenguajes de programación de código abierto como Python, R, C++, Java, Scala, Javascript, Julia y otros, hay miles de implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático. Los marcos de OSS para el aprendizaje automático, como tidymodels en R y Scikit-learn en Python, han ayudado a consolidar muchos algoritmos diversos en un proceso de aprendizaje automático coherente y han permitido un uso mucho más fácil para el científico de datos cotidiano. También hay herramientas de OSS específicas para el subcampo especialmente importante del aprendizaje profundo, que está dominado por Tensorflow de Google y PyTorch de Facebook. La manipulación y el análisis de los big data (conjuntos de datos demasiado grandes para un solo ordenador) también se han visto revolucionados por el OSS, primero por el ecosistema Hadoop y después por proyectos como Spark. Estas no son simplemente algunas de las herramientas de IA: son las mejores herramientas de IA. Aunque el software de análisis de datos propietario puede permitir a veces el aprendizaje automático sin necesidad de escribir código, no permite un análisis tan bien desarrollado como el del OSS moderno.

El hecho de que las herramientas más avanzadas para el aprendizaje automático sean en gran medida gratuitas y estén disponibles públicamente es importante para los responsables políticos, por lo que el mundo del OSS merece más atención. El gobierno de los Estados Unidos ha mejorado en el apoyo al OSS en general, especialmente a través de la Política Federal de Código Fuente, que anima a las agencias a liberar más del código que escriben y adquieren. Sin embargo, la relación entre el OSS y la política de IA es menos reconocida. Los documentos de la administración Trump sobre la regulación de la IA y el uso de la IA en las agencias federales mencionan el OSS sólo de pasada. La estrategia de IA de la administración Obama señala el importante papel del OSS en la innovación de la IA, pero no menciona su relevancia en otras cuestiones. Un nuevo informe del Parlamento Europeo afirma que las políticas europeas de OSS carecen de "un vínculo claro con las políticas y estrategias de IA... de la mayoría de los países". De hecho, la reciente propuesta de reglamento europeo sobre IA no aborda en absoluto el papel del OSS.

En general, los análisis y las comparaciones internacionales de la capacidad de la IA suelen incluir el talento, la financiación, los datos, los semiconductores y el acceso a la informática, pero a menudo no se habla del papel del OSS. Se trata de un desafortunado descuido, ya que el OSS afecta silenciosamente a casi todas las cuestiones de la política de IA. Las herramientas de IA construidas en OSS permiten una adopción más rápida de la IA en la ciencia y la industria, al tiempo que aceleran la proliferación de prácticas éticas de IA. Al mismo tiempo, el OSS está desempeñando un complejo papel en los mercados, impulsando la innovación en muchas áreas, al tiempo que da más poder a Google y Facebook y desafía el papel tradicional de los organismos de normalización.

1. OSS ACELERA LA ADOPCIÓN DE LA AI

El OSS permite y aumenta la adopción de la IA al reducir el nivel de conocimientos matemáticos y técnicos necesarios para utilizarla. Implementar las complejas matemáticas de los algoritmos en el código es difícil y requiere mucho tiempo, lo que significa que si ya existe una alternativa de código abierto, puede ser un gran beneficio para cualquier científico de datos individual. Los desarrolladores de código abierto suelen trabajar en proyectos para desarrollar sus habilidades y obtener la opinión de la comunidad, pero también hay un prestigio inherente a la construcción de OSS popular. A menudo, se desarrollan varias versiones diferentes del mismo algoritmo en OSS, ganando el mejor código (quizás debido a su velocidad, versatilidad o documentación). Además de este elemento competitivo, el OSS también puede ser altamente colaborativo. Dado que todo el código de OSS es público, puede ser examinado e interrogado en busca de errores o posibles mejoras. Con un desarrollo colaborativo y una comunidad comprometida, como la que suele surgir en torno al OSS popular, este entorno colaborativo-competitivo puede dar lugar con frecuencia a un código accesible, robusto y de alta calidad.

*** Translated with www.DeepL.com/Translator (free version) ***