Politica sull’IA @🤗 Considerazioni sull’apprendimento automatico aperto nella legge sull’IA dell’UE
Politica sull'IA @🤗 Apprendimento automatico aperto nella legge sull'IA dell'UE
Come tutti gli altri nel campo del Machine Learning, abbiamo seguito da vicino l’EU AI Act qui a Hugging Face. Si tratta di una legge innovativa destinata a plasmare come le interazioni democratiche influenzano lo sviluppo della tecnologia AI in tutto il mondo. È anche il risultato di un lavoro estensivo e di negoziazioni tra organizzazioni che rappresentano molteplici componenti della società – un processo a cui siamo particolarmente sensibili come azienda orientata alla comunità . In questo documento di posizione scritto in collaborazione con Creative Commons, Eleuther AI, GitHub, LAION e Open Future, cerchiamo di contribuire a questo processo condividendo la nostra esperienza del ruolo necessario dello sviluppo open di Machine Learning nel supportare gli obiettivi dell’Act – e, viceversa, delineando modi specifici in cui la regolamentazione può tenere maggiormente conto delle esigenze dello sviluppo open, modulare e collaborativo di Machine Learning.
Hugging Face è arrivato dove è oggi grazie alla sua comunità di sviluppatori, quindi abbiamo visto di prima mano cosa porta lo sviluppo aperto al tavolo per supportare un’innovazione più solida per casi d’uso più diversificati e contestualizzati; dove gli sviluppatori possono condividere facilmente nuove tecniche innovative, combinare e abbinare componenti di Machine Learning per soddisfare le proprie esigenze e lavorare in modo affidabile con piena visibilità sull’intero stack. Siamo anche consapevoli del ruolo necessario della trasparenza nel supportare una maggiore responsabilità e inclusività della tecnologia – a cui abbiamo lavorato attraverso una migliore documentazione e accessibilità degli artefatti di Machine Learning, sforzi educativi e organizzazione di collaborazioni multidisciplinari su larga scala, tra gli altri. Pertanto, mentre l’EU AI Act si avvicina alla sua fase finale, crediamo che tenere conto delle esigenze specifiche e dei punti di forza dello sviluppo aperto e open source di sistemi di Machine Learning sarà fondamentale per supportare i suoi obiettivi a lungo termine. Insieme alle nostre organizzazioni partner, presentiamo le seguenti cinque raccomandazioni a tal fine:
- Definire chiaramente i componenti di AI,
- Chiarire che lo sviluppo collaborativo di componenti di AI open source e la loro disponibilità in repository pubblici non sottopongono gli sviluppatori ai requisiti dell’AI Act, basandosi e migliorando i considerando 12a-c e l’articolo 2(5e) del testo del Parlamento,
- Sostenere la coordinazione e la governance inclusiva dell’AI Office con l’ecosistema open source, basandosi sul testo del Parlamento,
- Garantire che l’eccezione per la R&D sia pratica ed efficace, consentendo test limitati in condizioni reali, combinando aspetti dell’approccio del Consiglio e una versione modificata dell’articolo 2(5d) del testo del Parlamento,
- Imporre requisiti proporzionali per i “modelli fondamentali”, riconoscendo e trattando in modo distinto diversi utilizzi e modalità di sviluppo, inclusi gli approcci open source, adattando l’articolo 28b del testo del Parlamento.
Puoi trovare maggiori dettagli e contesto nel documento completo qui!
