Algunas opiniones tímidas sobre el futuro de la política de IA: Hasta la fecha, la mayoría de las personas en el campo se han centrado en modelos, es decir, en el lado de la investigación y el desarrollo. Asumen implícitamente que lo peligroso / transformador es el modelo base en sí, en lugar de cómo está configurado, restringido e integrado en los sistemas reales; por lo que el modelo se convierte en el "objeto" relevante de regulación o supervisión. Esto puede ser cierto o no, y me alegro de que haya mucho pensamiento en este sentido. Pero igualmente es plausible que lo que termine importando tanto es que el sistema aproveche el modelo a través de andamios, herramientas, subagentes y más, lo que la gente suele denominar un lado de "implementación" de las cosas. Estos sistemas/servicios se verán muy diferentes según los usuarios, mercados y sectores relevantes. Esto podría significar algunas cosas diferentes: Primero, creo que las implementaciones importan mucho más de lo que normalmente se implica. Esto se internalizó de alguna manera en los debates sobre el sesgo, donde se hizo obvio que no se puede obtener un modelo que aborde simultáneamente todos los sesgos que se puedan imaginar y, en cambio, el mejor punto de intervención es el despliegue dadas las leyes y contextos locales. La visión centrada en el modelo a veces fomenta un estilo de razonamiento que está divorciado del contexto institucional y específico del dominio donde los riesgos realmente se materializan. En segundo lugar, para vencer a China o para curar enfermedades o para obtener altos niveles de crecimiento, es inútil tener un modelo súper poderoso sentado allí en su sótano. De hecho, necesita la tecnología implementada en todos los ámbitos. Y supongo que esto será bastante difícil, por las mismas razones por las que muchas economías occidentales luchan por construir algo (vivienda, energía, infraestructura, tecnología médica, finanzas al consumidor, etc.). El "lado de la implementación" está paralizado por las muchas leyes heredadas que no son de IA que tenemos y que ralentizarán la adopción útil. Considere cómo Londres todavía tiene conductores de metro a pesar de que la "capacidad" es automatizable. Si desea que la IAG ayude a las sociedades a prosperar, deberá abordar muchos problemas de políticas que no se relacionan con la IA. En tercer lugar, si las implementaciones son lo más importante, entonces la reciente obsesión por los modelos de IA "soberanos" probablemente esté equivocada. La fortaleza económica proviene de implementar IA de manera efectiva en su economía, no de poseer un modelo base. Esto requiere tanto arreglar las barreras de implementación (como se indicó anteriormente) como utilizar de manera pragmática los mejores modelos disponibles, independientemente del origen. En términos más generales, la misma lógica se aplica más allá de los propios modelos. Tratar de deslocalizar todo localmente, ya sea a través de la política industrial o el proteccionismo, ignora las realidades económicas básicas. Bélgica se beneficia más del acceso a millones de libros que de la propiedad de imprentas; Del mismo modo, las economías avanzadas ganan más con la especialización inteligente y el comercio con aliados que con los costosos intentos de autarquía. Incluso si la IA es una tecnología anormal, los fundamentos de cómo las economías organizan la producción compleja no han cambiado. Si esto es correcto, gran parte del trabajo político por delante radica en reducir la fricción del despliegue, facilitar el comercio y desarrollar la capacidad sectorial e institucional: ¡always-has-been-atronaut.gif!