Sentient ficha a Julie Belião, veterana de IA de código abierto de Mozilla, en su apuesta por la procedencia de modelos
Imagen: [Julie Belião](https://www.linkedin.com/in/jbeliao) en LinkedIn
- Sentient Foundation ha nombrado a Julie Belião, antigua líder de producto en Mozilla.ai y Google, como VP de Producto.
- Su trabajo consiste en convertir su investigación sobre la procedencia de los modelos en herramientas funcionales.
- Los desarrolladores y empresas que adoptan IA de código abierto actualmente no tienen una forma fiable de demostrar el origen de un modelo.
Sentient Foundation ha nombrado a Julie Belião, ex VP de Producto en Mozilla.ai y antigua ingeniera de Google durante mucho tiempo, como su VP de Producto.
Belião ahora tiene la tarea de convertir la investigación de la organización sin ánimo de lucro sobre la procedencia de los modelos de IA en software que los desarrolladores puedan utilizar realmente.
¿Cuál es el papel de Julie Belião en Sentient Foundation?
Julie Belião, quien anteriormente fue VP de Producto en Mozilla.ai y pasó años como ingeniera en Google (NASDAQ: GOOGL), ha sido contratada como Vicepresidenta de Producto en Sentient Foundation.
El rol de Belião es liderar el trabajo de producto en la mejora recursiva (IA que se mejora a sí misma) y la procedencia de los modelos. La fundación indica que aún no existe una forma estándar de demostrar dónde se entrenó un modelo de IA, por lo que el trabajo de Belião es crear productos funcionales que permitan hacerlo.
Durante su etapa en Mozilla.ai, Belião dirigió el plan de código abierto para 61 repositorios y ayudó a hacer crecer su comunidad de desarrolladores. En 2025, también fue coautora de «Hacia las mejores prácticas para conjuntos de datos abiertos destinados al entrenamiento de LLM» junto con Mozilla y EleutherAI.
La Fundación Mozilla la enumera como colaboradora del artículo, junto con Stella Biderman, directora ejecutiva de EleutherAI, y Mark Surman, de Mozilla. El artículo sostenía que los datos de entrenamiento de IA deberían estar licenciados, bien documentados y tener un origen claro.
Antes de Mozilla, Belião dedicó más de diez años a trabajar en inteligencia artificial multilingüe. Se ocupó de los datos de voz e idioma para Google Assistant, Google Translate y YouTube, todos productos de Google (NASDAQ: GOOGL). Cuenta con un doctorado en ciencias de la computación por la Université Paris Nanterre.
¿Por qué importa ahora la procedencia de los modelos de IA?
A finales de septiembre, OpenAI anunció que había detenido un esfuerzo colectivo por extraer el razonamiento paso a paso de sus modelos de IA. Vinculó este esfuerzo a personas relacionadas con Moonshot AI, creadora de Kimi.
En febrero, Anthropic informó de que tres laboratorios chinos de IA enviaron más de 16 millones de solicitudes a su modelo Claude mediante aproximadamente 24.000 cuentas falsas. Anthropic afirmó que los laboratorios querían extraer las capacidades de Claude. Moonshot fue responsable de más de 3,4 millones de intercambios con Claude.
Cuando un modelo se copia, se ajusta finamente o destilado en otro sistema, los compradores a menudo no pueden saber qué lo entrenó.
Sentient ya intentó abordar este problema en octubre cuando lanzó el Fingerprinting Leaderboard, una prueba abierta para determinar si los métodos para demostrar el origen de un modelo pueden sobrevivir a la copia, al ajuste fino y a los intentos deliberados de eliminarlos.
Los investigadores de Sentient construyeron ataques contra diez métodos propuestos de huella digital y los resultados mostraron que casi todos podían ser superados sin arruinar el modelo, incluido el propio método Perinucleus de Sentient, que había colocado 24.576 huellas digitales en Llama-3.1-8B.
«La huella digital coloca la prueba dentro del modelo», explicó Sachi Kamiya, directora de venture y crecimiento de la fundación. Lo comparó con las marcas ocultas que utilizaban los pintores renacentistas para reclamar sus obras.
La investigación se basa en el trabajo OML de Sentient, que es la abreviatura de Open-access, Monetizable y Loyal AI Model Serving (Servicio de Modelos de IA Abierto, Monetizable y Leal). Se realizó en colaboración con Princeton y la Universidad de Washington y tiene como objetivo permitir que los creadores compartan modelos abiertos mientras aún pueden demostrar su propiedad más adelante.
Sentient se lanzó en febrero como una organización sin fines de lucro con sede en Singapur que promete mantener la AGI como código abierto. En junio, comprometió $42 millones en subvenciones e inversiones para constructores de código abierto. Sus proyectos, incluidos ROMA, OpenDeepSearch y su trabajo de huella digital OML, han obtenido más de 12.500 estrellas en GitHub.
Investigadores de Google (NASDAQ: GOOGL), Microsoft (NASDAQ: MSFT) y Meta (NASDAQ: META) los han citado.
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Preguntas frecuentes
¿Quién es Julie Belião?
Es la nueva VP de Producto de Sentient Foundation, anteriormente VP de Producto en Mozilla.ai e ingeniera de Google con más de 15 años de experiencia en IA, con un doctorado en ciencias de la computación por la Université Paris Nanterre.
¿Qué es la procedencia del modelo y por qué es importante?
La procedencia del modelo es la capacidad de demostrar de dónde proviene un modelo de IA y qué lo entrenó. Es importante porque los modelos copiados, ajustados finamente o destilados pueden eliminar la atribución y las salvaguardas del creador, y actualmente no existe un estándar de verificación establecido.
¿Qué ha hecho Sentient hasta ahora en cuanto a la huella digital?
En octubre, Sentient lanzó un Leaderboard abierto de técnicas de huella digital y descubrió que casi todos los diez métodos de huella digital probados, incluido su propio enfoque Perinucleus, podían ser evadidos por un atacante sofisticado mientras se mantenía la utilidad del modelo.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en la redacción de blogs y la cobertura de eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, Hannah contribuye a la página de noticias, informando y analizando los últimos avances en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia. Se graduó de la Universidad de Arcadia con una licenciatura en Administración de Empresas.
