Ordem executiva do presidente dos EUA propõe restringir acesso aos pesos de modelos de aprendizado de máquina abertos, como LLaMa, Stable Diffusion e Mixtral

Os pesos são fundamentais porque encapsulam o conhecimento adquirido pelo modelo a partir dos dados de treinamento, usados para fazer previsões ou classificações em novos dados. Em seu blog, o engenheiro de software Robert Brennan argumenta que modelos abertos promovem a transparência, segurança, inovação, competitividade econômica e nivelam o campo contra atores estatais e Big Techs. Uma sugestão seria regular o uso abusivo de IAs por meio de leis e regulamentos, preservando o acesso aberto para pesquisa e desenvolvimento. As informações são do blog de Robert Brennan.