Shah Sajadieh, director del proyecto AI Index del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford, declaró recientemente en una entrevista que si Corea del Sur desea alcanzar el objetivo de estar entre los tres principales países en inteligencia artificial a nivel mundial, no debería competir directamente con Estados Unidos y China en el ámbito de los modelos generales de gran escala, sino que debería centrarse en desarrollar modelos específicos para la industria.
Shah Sajadieh señaló que Corea del Sur tiene una clara competitividad en cuanto a la cantidad de patentes de IA per cápita, la formación de talento, los semiconductores, la ingeniería robótica y el hardware, cumpliendo así con los requisitos necesarios para ser parte de un ecosistema de IA líder. Sin embargo, también mencionó que Corea del Sur aún no ha logrado convertir estas ventajas en competitividad de modelos de clase mundial. A pesar de que se han lanzado modelos específicos en coreano, estos aún no han alcanzado los niveles más altos en las pruebas de referencia globales.
Corea del Sur necesita centrarse en el desarrollo de modelos específicos para la industria
Shah Sajadieh considera que el mayor obstáculo que Corea del Sur necesita superar es la escala. Estados Unidos y China dominan la competencia en modelos generales de gran escala gracias a sus enormes mercados internos y a las grandes inversiones, lo que dificulta que Corea del Sur siga el mismo camino. Sugirió que Corea del Sur combine sus ventajas en software, semiconductores y hardware para desarrollar modelos específicos que sobresalgan en sectores como la manufactura, la ciencia y los servicios públicos.
En cuanto al proyecto nacional de modelos básicos de IA, la IA para todos y el proyecto de modelos de IA específicos para la ciberseguridad promovidos por el gobierno de Corea del Sur, Shah Sajadieh ofreció una evaluación positiva. Enfatizó que el concepto de IA soberana es más amplio que simplemente poseer modelos básicos nacionales, y debe incluir elementos como infraestructura, datos, modelos, aplicaciones y talento. Corea del Sur ya cuenta con una parte considerable de las condiciones necesarias para lograrlo, y el siguiente paso es conectar los modelos de IA nacionales con la infraestructura, los datos, los servicios y el talento para crear un ecosistema completo.
Respecto a la evaluación de modelos, Shah Sajadieh señaló que las pruebas de referencia existentes tienen limitaciones, incluyendo la falta de transparencia en los datos de entrenamiento que afecta la credibilidad de la evaluación, así como la rápida pérdida de diferenciación de las pruebas. Sugirió incluir evaluaciones predictivas en los indicadores de evaluación, es decir, anticipar el rendimiento y los riesgos de un modelo antes de su implementación en escenarios reales, al mismo tiempo que se equilibra la transparencia de la evaluación con el riesgo de que las empresas optimicen sus modelos para las preguntas de prueba.
Shah Sajadieh también reveló que el plan AI Index fortalecerá indicadores como la IA física, los modelos del mundo, la alfabetización en educación de IA y los efectos económicos y laborales. Afirmó que el campo de la IA física necesita medir la capacidad de los robots para realizar tareas en entornos reales, así como examinar la responsabilidad en caso de accidentes y los sistemas de regulación, considerando también incluir el nivel educativo en hardware y robótica en el ámbito de la evaluación. Además, la capacidad de los ciudadanos comunes para utilizar la IA de manera efectiva y responsable también debería convertirse en un nuevo objeto de evaluación.