Ministerio de Ciencia y TIC respalda consorcio de SKT y Naver Cloud en proyecto de modelos IA especializados
El Ministerio de Ciencia y Tecnologías de la Información y Comunicaciones (MICTIC) impulsa el desarrollo de modelos fundacionales de inteligencia artificial especializados en ciberseguridad, tras su apuesta anterior por modelos de propósito general. El objetivo es fortalecer la especialización en seguridad basándose en modelos de IA nacionales y diversificar el ecosistema de modelos.
Sin embargo, los expertos señalan que resulta fundamental demostrar el rendimiento y la eficiencia propios de los modelos especializados, especialmente considerando que se invierten recursos computacionales significativos en paralelo a las inversiones destinadas a desarrollar modelos de propósito general.
Según informó el MICTIC el 26 de agosto, concluyó la convocatoria de propuestas para el proyecto "Desarrollo de Modelos Fundacionales de IA Especializados en Ciberseguridad (MFAEC)". SK Telecom (SKT) y Naver Cloud presentaron sus propuestas, cada una como lideresa de un consorcio diferente.
El MICTIC realizará evaluaciones posteriores para seleccionar a los beneficiarios finales y proporcionará 256 unidades de procesadores gráficos (GPU) Nvidia B200 durante diez meses. El plan consiste en desarrollar modelos fundacionales especializados en ciberseguridad basados en tecnología y modelos de IA de desarrollo propio. También es viable fortalecer la especialización en seguridad partiendo de modelos fundacionales nacionales existentes.
SKT planea desarrollar un modelo especializado en seguridad basándose en su propio modelo de IA fundacional, creado en el marco del programa de modelos fundacionales de desarrollo independiente (MFDI). Naver Cloud no divulgó detalles específicos sobre su modelo base ni su metodología de desarrollo.
La decisión del MICTIC de desarrollar modelos especializados en seguridad responde a la conclusión de que los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de propósito general presentan limitaciones para ejecutar tareas profesionales de seguridad, como análisis de código malicioso y detección de amenazas. La intención es capacitar a los modelos con datos de seguridad y conocimiento especializado, elevando así la capacidad de aplicación de IA en la industria nacional de ciberseguridad.
No obstante, expertos advierten que el enfoque adoptado para desarrollar modelos especializados puede implicar diferencias significativas en costos y complejidad técnica.
Jo Sung-bae, profesor del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Yonsei, señaló: "Crear un modelo fundacional desde cero permite diseñarlo según la dirección deseada, pero requiere una cantidad inmensa de datos, tiempo e inversión". Agregó: "Construir un modelo fundacional con 256 GPU B200 en diez meses podría resultar algo ajustado en tiempo". Continuó: "Realísticamente, la posibilidad de adaptar un modelo existente utilizando pesos abiertos u código abierto hacia una especialización en seguridad parece más probable que desarrollar algo completamente nuevo desde cero".
Asegurar un rendimiento acorde con los modelos especializados es otro desafío. Choe Jae-sik, catedrático designado del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST), explicó: "Los modelos especializados enfrentan una escasez relativa de datos en comparación con los modelos de propósito general, y deben incorporar conocimiento especializado". Añadió: "La validación requiere estándares más rigurosos, y es necesario producir resultados precisos sin alucinaciones".
A pesar de la complejidad del desarrollo de modelos especializados, existe consenso en que la promoción simultánea de modelos de propósito general y modelos especializados por sector podría fortalecer la competitividad del ecosistema nacional de IA a largo plazo.
Jung Jun-hwa, oficial de investigación legislativa de la Oficina de Investigación Legislativa de la Asamblea Nacional, señaló: "Es necesario revisar si la concentración de recursos en unos pocos equipos de élite es realmente la estrategia más adecuada para reforzar la resiliencia nacional de IA en caso de contingencias". Subrayó: "Más allá del enfoque descendente tradicional, que consiste en derivar servicios desde modelos fundacionales, también merece considerarse un enfoque ascendente que fomente modelos de IA especializados y de menor escala por sector".
* Este artículo ha sido traducido por IA.