El 17 de julio, el Consejo de la Federación aprobó la ley "Sobre el apoyo al desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial en la Federación de Rusia" y la Duma Estatal la adoptó en la lectura final el 8 de julio. Este es el primer intento de establecer reglas de juego comunes para las empresas que desarrollan e implementan LLM.
En resumen, esto es lo principal:
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Refuerza conceptos básicos que incluyen "inteligencia artificial" y "grandes modelos fundamentales de IA".
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Introduce categorías de modelos nacionales y soberanos y requisitos para ellos, incluida la localización de datos en Rusia.
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Proporciona medidas de apoyo a los desarrolladores rusos, incluido el acceso a datos para modelos de entrenamiento.
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Otorga a los usuarios el derecho a etiquetar el contenido de IA y obliga a las grandes plataformas a proporcionar la capacidad técnica para ello.
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Otorga al gobierno el poder de determinar dónde solo se pueden usar modelos nacionales o soberanos, por ejemplo, en sitios de infraestructura crítica.
La ley en sí es una ley marco. En su forma actual, habla principalmente de medidas para apoyar a los desarrolladores, y no de los riesgos específicos del uso de la IA. Apenas se abordan cuestiones como cómo controlar su uso en escenarios sensibles. Pero muchas cosas pueden quedar más claras después de la aparición de los estatutos.
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Svetlana Zakharova, jefa de desarrollo empresarial de Just AI, en RBC Radio sobre cómo la ley puede afectar la implementación de la IA en las empresas:
"Cuando discutimos proyectos con grandes empresas, muchas veces surgen muchas dificultades precisamente en la etapa de coordinación con la seguridad de la información. No hay leyes que rijan la historia de los modelos, por lo que las empresas prohíben este tipo de proyectos o dedican enormes cantidades de tiempo y recursos a demostrar la seguridad y aprobar la operación piloto o comercial.
La ley ayudará a regular el caos que les está sucediendo y agilizará el proceso de introducción y lanzamiento de nuevos proyectos. Por otro lado, las empresas necesitarán más recursos para establecer el modelo.
Además del modelo en sí, surge la cuestión del trabajo con datos, infraestructura y equipos. Por lo tanto, también hay una desventaja: restricciones en la cantidad de tecnologías que se pueden utilizar. Esto significa que esto puede afectar algunas restricciones en los procesos comerciales de determinadas empresas”.
Para los negocios, debes prestar atención a dos cosas:
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Menos incertidumbre y aprobación más rápida de proyectos de IA
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Mayores requisitos de infraestructura, seguridad y recursos.
Fuente
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