Estados Unidos lidera como fuente de los principales modelos de IA, con 61 modelos notables originados en instituciones estadounidenses, superando con creces los 21 de la Unión Europea y los 15 de China. Gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Anthropic están a la vanguardia de este rápido progreso.

Estos sistemas también plantean preocupaciones sobre el uso intensivo de energía y agua necesario para ejecutarlos. Además, la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad plantea la posibilidad de que se agoten los suministros en los próximos años.

Estudios recientes sugirieron que la IA está mejorando la productividad de los trabajadores y la calidad de su trabajo. Estos sistemas también tienen el potencial de cerrar la brecha de habilidades entre trabajadores de baja y alta calificación.

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más poderosa y omnipresente, surgen preocupaciones éticas sobre cómo se desarrolla y utiliza. La falta de evaluaciones robustas y estandarizadas para la responsabilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) complica los esfuerzos para comparar sistemáticamente los riesgos y limitaciones de los principales modelos de IA.

El Artificial Intelligence Index Report 2024 de Stanford subrayó estos crecientes riesgos y desafíos que acompañan a los rápidos avances en IA:

• Falta de evaluaciones robustas y estandarizadas para garantizar la responsabilidad y la seguridad de los modelos de inteligencia artificial.
• Preocupaciones éticas relacionadas con el desarrollo y uso de la IA, incluyendo sesgos potenciales, privacidad, transparencia y el impacto en el empleo.
• Altos costos y requisitos energéticos de los modelos avanzados de IA que plantean interrogantes sobre la sostenibilidad y la accesibilidad.

Para abordar estos riesgos crecientes, será crucial:

• Desarrollar pautas éticas sólidas.
• Aumentar la supervisión regulatoria.
• Fomentar una mayor colaboración entre la industria, la academia y los responsables políticos.

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