Si bien los modelos de IA basados en China están ganando atención por sus capacidades de vanguardia, los informes revelan que las restricciones impuestas por el gobierno pueden influir en gran medida en estos modelos. Muchos nuevos lanzamientos de IA generativa por parte de empresas chinas están censurando temas delicados o controvertidos.
Los analistas ahora ven el problema de adaptar los códigos de los modelos chinos de IA. La gran pregunta es ¿creará esto un conflicto?
China podría estar ampliando su censura a la IA
China es conocida por tres cosas: tecnología, fuerza laboral y censura. Los informes destacan que los modelos de IA con sede en China se han convertido en lo más destacado del sector tecnológico debido a sus avanzadas habilidades de codificación y razonamiento.
Sin embargo, según un informe de TechCrunch , el gobierno chino podría estar controlando las respuestas de muchos de estos modelos de código abierto. El periódico dijo que estos modelos censuran temas controvertidos o delicados.
Esta censura ha generado preocupación entre muchos, incluido Clement Delangue, director ejecutivo de Hugging Face, una importante plataforma para albergar modelos de IA.
En un podcast reciente, Delangue parecía preocupado por las consecuencias de que las empresas occidentales dependan de modelos de IA desarrollados en China. Señaló que si se le pregunta a un modelo de IA chino sobre eventos como la Plaza de Tiananmen, evitará el tema o proporcionará una respuesta censurada, a diferencia de los modelos construidos en otros países. Las protestas de la Plaza de Tiananmen de 1989 fueron un movimiento a favor de la democracia en Beijing. Sin embargo, terminó en una violenta represión militar.
El crecimiento desproporcionado de la IA en todos los países es motivo de preocupación
Cryptopolitan informó sobre varios modelos de IA generativa que se lanzaron recientemente. QwQ-32B-Preview de Alibaba R1-Lite-Preview de DeepSeek se encuentran entre los muchos nombres. En competencia con Sora de OpenAI, Tencent también lanzó una IA de código abierto de texto a video y de video a video. Decidimos probar la afirmación para ver si la IA con sede en China honra los "valores socialistas fundamentales" del país.
Primero, probamos la demostración no oficial de ChatGLM-6B en Hugging Face. El modelo fue entrenado en inglés y chino en la plataforma de aprendizaje automático e inteligencia artificial. A la pregunta sobre si el PBC acaba con las protestas , el modelo de IA no respondió. Luego recurrimos a DeepSeek para preguntarle sobre Tiananmen. El modelo de IA, conocido por sus habilidades matemáticas, se negó a responder.
Delangue advirtió que si China se convierte en líder mundial en IA, podría utilizar su dominio para difundir valores culturales y políticos que pueden entrar en conflicto con el mundo occidental. Enfatizó la importancia de distribuir el desarrollo de la IA entre múltiples naciones para evitar que China o cualquier país tenga un poder desproporcionado.
De cara al futuro, Delangue predijo que China podría superar a otras naciones y convertirse en líder en IA ya en 2025. En respuesta, el entusiasta de la IA @kimmonismus dice que la afirmación es " controvertida ". Si bien el comentarista señaló que el avance de la IA en China es rápido, @kimmonismus subraya que las restricciones impuestas por Estados Unidos a la exportación de chips semiconductores avanzados a China eventualmente harán que el progreso de PBC en el desarrollo de la IA se ralentice. Teniendo en cuenta que los chips son esenciales para entrenar y ejecutar modelos sofisticados de IA, China podría parecer dependiente dent otros países.
"Sí, puedes entrenar el doble de tiempo (o más) con chips más antiguos para llegar al mismo nivel, pero en algún momento será difícil seguir el ritmo de Occidente si los chips occidentales mejoran constantemente", dijo @kimmonismus .
Mientras tanto, es evidente dent los modelos chinos de IA están diseñados para cumplir con pautas éticas y culturales específicas o restricciones impuestas por el gobierno. Las diferencias en la respuesta entre plataformas también podrían depender de las políticas internas de la plataforma de alojamiento o de los datos de entrenamiento y las limitaciones del modelo de IA específico que se utiliza .
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