India está dando marcha atrás a una reciente advertencia sobre IA después de recibir críticas de muchos empresarios e inversores locales y globales.
El Ministerio de Electrónica y TI compartió el viernes un aviso de IA actualizado con las partes interesadas de la industria que ya no les pedía que necesitaran la aprobación del gobierno antes de lanzar o implementar un modelo de IA para los usuarios en el mercado del sur de Asia.
Según las directrices revisadas, se recomienda a las empresas que etiqueten los modelos de IA poco probados y poco fiables para informar a los usuarios de su posible falibilidad o falta de fiabilidad.
La revisión se produce después de que el Ministerio de TI de la India recibiera severas críticas a principios de este mes por parte de muchas personas de alto perfil. Martin Casado, socio de la firma de riesgo Andreessen Horowitz, calificó la medida de la India como “una farsa”.
El aviso del 1 de marzo también marcó una reversión del anterior enfoque de no intervención de la India en la regulación de la IA. Hace menos de un año, el ministerio se había negado a regular el crecimiento de la IA, identificando el sector como vital para los intereses estratégicos de la India.
El nuevo aviso, al igual que el original de principios de este mes, no se publicó en línea, pero TechCrunch revisó una copia del mismo.
El ministerio dijo a principios de este mes que, aunque el aviso no era legalmente vinculante, indica que es el “futuro de la regulación” y que el gobierno exigía su cumplimiento.
El aviso enfatiza que los modelos de IA no deben usarse para compartir contenido ilegal según la ley india y no deben permitir prejuicios, discriminación o amenazas a la integridad del proceso electoral. También se recomienda a los intermediarios que utilicen “ventanas emergentes de consentimiento” o mecanismos similares para informar explícitamente a los usuarios sobre la falta de confiabilidad de los resultados generados por la IA.
El ministerio ha mantenido su énfasis en garantizar que las falsificaciones profundas y la información errónea sean fácilmente identificables, aconsejando a los intermediarios etiquetar o incrustar contenido con metadatos o identificadores únicos. Ya no requiere que las empresas diseñen una técnica para identificar al “autor” de un mensaje en particular.
