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Buena práctica Importada

Jurado Ciudadano por Sorteo — el Panel Público de Corea del Sur para Seleccionar sus Modelos Fundacionales de IA Soberana

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El MSIT de Corea del Sur reclutó a 200 ciudadanos mediante sorteo demográfico para probar cuatro consorcios rivales de LLM soberanos (8-11 de agosto de 2026), en el marco de un programa de 5.700 millones de dólares del National Growth Fund que elegirá a dos campeones nacionales de IA antes de diciembre de 2026.

200 citizens
Evaluadores ciudadanos seleccionados por sorteo demográfico (Aug 2026)
5.7 USD billion
Asignación del National Growth Fund para la pila de IA soberana (May 2026)
3.5 USD billion
Presupuesto de IA del MSIT para 2026 (2026)

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Ministry of Science and ICT (MSIT), Republic of Korea
Período
2025-2026
Palabras clave
AI policy, public procurement, technology governance

Contexto

El Ministerio de Ciencia y TIC de Corea del Sur (MSIT) dirige el proyecto Sovereign AI Foundation Model, lanzado en agosto de 2025, para seleccionar dos campeones nacionales de IA entre un grupo cada vez más reducido de consorcios competidores (LG AI Research, SK Telecom, Upstage, Naver Cloud, NC AI y, más tarde, Motif Technologies) antes de diciembre de 2026, respaldado por unos 5.700 millones de dólares del National Growth Fund y un presupuesto de IA del MSIT para 2026 de unos 3.500 millones de dólares.

Objetivos

Seleccionar dos modelos fundacionales de IA soberana que sirvan de columna vertebral técnica de la infraestructura nacional de IA de Corea, utilizando un panel ciudadano elegido por sorteo junto con criterios técnicos como parte del proceso de evaluación.

Actividades

Del 8 al 11 de agosto de 2026, el MSIT llevó a cabo una fase de evaluación ciudadana de cuatro días en la que 200 ciudadanos seleccionados mediante sorteo ponderado demográficamente (en lugar de por experiencia técnica) probaron los modelos de los cuatro consorcios restantes en tareas de usabilidad real y tareas agénticas, contribuyendo a reducir el campo de cuatro a tres candidatos antes de la selección final de dos modelos para diciembre de 2026.

Resultados

Según el material de origen, la ventana de evaluación acababa de cerrarse y no se habían publicado resultados; sigue sin demostrarse si un panel de ciudadanos legos puede diferenciar de forma significativa la calidad técnica de los modelos fundacionales, y la metodología de ponderación demográfica del sorteo no se ha hecho pública.

Implementación

Coste indicativo
Muy alto (> 5 M€)
Tiempo hasta resultados
Medio (1–3 años)
Personal y competencias
Ministry of Science and ICT (MSIT) manages the overall selection process, 200 citizens recruited by demographically-weighted lottery serve as lay evaluators (not technical experts)

Condiciones para el éxito

  • Demographically-weighted lottery selection intended to give the evaluation broad representativeness
  • Evaluators tested models on real-world usability and agentic tasks over a structured four-day window

Modos de fallo comunes

  • Evaluation window had just closed with no results published, so it is unproven whether a lay-citizen panel can meaningfully differentiate foundation-model quality at a technical level
  • The demographic-weighting methodology behind the lottery has not been made public

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national government ministry
Escala
national
Nivel de ingresos
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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