ChatBIT: La Nueva Frontera de la IA Militar China Basada en Modelo Abierto Llama.
Investigadores chinos desarrollan inteligencia artificial militar utilizando el modelo Llama de código abierto de Meta: ChatBIT supuestamente alcanza alrededor del 90% del rendimiento del modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI.
Investigadores chinos vinculados al Ejército Popular de Liberación de China (PLA) han desarrollado un modelo de IA llamado ChatBIT, diseñado para aplicaciones militares utilizando el modelo de código abierto Llama de Meta. Según Reuters, algunos de los investigadores están asociados a la Academia de Ciencias Militares (AMS), el principal grupo de investigación del PLA.
Tres artículos académicos y varios analistas han confirmado esta información, destacando que ChatBIT utiliza el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) Llama 13B de Meta. Este LLM ha sido modificado para la recolección y procesamiento de inteligencia, permitiendo a los planificadores militares usarlo para la toma de decisiones operativas.
Según uno de los artículos citados por Reuters, la IA militar está “optimizadapara tareas de diálogo y preguntas-respuestas en el ámbito militar.” También se afirmaba que ChatBIT rinde alrededor del 90% del rendimiento del LLM GPT-4 de OpenAI, aunque el artículo no indicó cómo se probó su rendimiento ni si el modelo de IA se ha utilizado en el campo. Sin embargo, su uso de modelos de IA de código abierto podría permitirle igualar los últimos modelos lanzados por los gigantes tecnológicos estadounidenses en pruebas de referencia.
“Es la primera vez que hay evidencia sustancial de que los expertos militares del PLA en China han estado investigando sistemáticamente e intentando aprovechar el poder de los LLM de código abierto, especialmente los de Meta, para fines militares”, dice Sunny Cheung, investigador asociado de la Fundación Jamestown, un grupo de reflexión con sede en Washington D.C. que se centra en las tecnologías emergentes y de doble uso de China, incluida la inteligencia artificial. La licencia de Meta prohíbe explícitamente el uso de Llama para aplicaciones militares, pero su naturaleza de código abierto hace que en realidad sea casi imposible hacer cumplir tales límites.
Sin embargo, Meta declaró en un comunicado que este supuesto uso del LLM Llama 13B, que considera una “versión obsoleta” dado que ya está entrenando Llama 4, es en gran medida irrelevante, especialmente dado que China está invirtiendo billones de dólares para obtener una ventaja en tecnologías de IA. Además, otros investigadores señalaron que ChatBIT solo utilizó 100,000 registros de diálogo militar, algo mínimo considerando que los últimos modelos se entrenan con billones de puntos de datos.
Algunos expertos cuestionan la viabilidad de tan pequeño conjunto de datos para el entrenamiento de IA militar. Sin embargo, ChatBIT también podría ser solo una prueba de concepto, con los institutos de investigación militar involucrados planeando crear modelos más amplios. Además, el gobierno chino podría haber liberado estos artículos de investigación como una señal para EE.UU. de que no teme utilizar IA para obtener una ventaja tecnológica en el escenario global.
No importa cuán grande o pequeña sea este desarrollo, Washington ha tenido miedo de esta noticia: el uso de tecnologías de código abierto estadounidenses que le darán una ventaja militar a sus oponentes. Por ello, además de ampliar los controles de exportación en China, muchos legisladores estadounidenses también quieren bloquear el acceso del país a tecnologías de código abierto/standarizadas como RISC-V. También está tomando medidas para impedir que entidades estadounidenses inviertan en IA, semiconductores y computación cuántica en China.
Esta es la espada de doble filo con la que deben lidiar los responsables de políticas estadounidenses. Naturalmente, no quieren dar acceso a tecnologías avanzadas a sus oponentes a través de vías de código abierto; sin embargo, la tecnología de código abierto también es un gran motor de avances tecnológicos, y limitarla podría poner a las empresas estadounidenses en desventaja.