Hay un argumento convincente a favor de mantener los modelos de IA accesibles, incluso a escalas de capacidad reducida. La decisión de retirar un modelo no siempre es sencilla; algunos escenarios lo hacen mucho más problemático que otros.

¿Qué hace esto interesante? El razonamiento va más allá de las consideraciones éticas en torno a la conciencia del modelo o el estado del paciente. Hay todo un espectro de factores prácticos, técnicos y estratégicos en juego aquí que la gente a menudo pasa por alto.

El momento y el contexto de la depreciación de un modelo importan más de lo que la mayoría se da cuenta. Tienes dependencias, aplicaciones en downstream, continuidad de la investigación, todos estos elementos que no encajan de manera sencilla en una decisión simple de "apagarlo".