{"id":922,"date":"2024-08-26T09:08:33","date_gmt":"2024-08-26T09:08:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inibeindustrias.com\/?p=922"},"modified":"2024-08-26T09:08:33","modified_gmt":"2024-08-26T09:08:33","slug":"la-industria-de-la-inteligencia-artificial-puede-estar-al-borde-del-desastre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inibeindustrias.com\/index.php\/2024\/08\/26\/la-industria-de-la-inteligencia-artificial-puede-estar-al-borde-del-desastre\/","title":{"rendered":"La industria de la inteligencia artificial puede estar al borde del desastre"},"content":{"rendered":"

Los profetas de la inteligencia artificial (IA) y los medios de comunicaci\u00f3n est\u00e1n pronosticando el fin del auge de la IA generativa, con rumores de un\u00a0inminente colapso\u00a0<\/strong>catastr\u00f3fico de los modelos.<\/p>\n

Pero, \u00bfhasta qu\u00e9 punto son realistas estas predicciones? \u00bfY\u00a0qu\u00e9 es exactamente\u00a0<\/strong>el colapso de modelos?<\/p>\n

Debatido en 2023, pero popularizado m\u00e1s recientemente, el \u00abcolapso de modelos\u00bb se refiere a un escenario hipot\u00e9tico en el que los futuros sistemas de IA se vuelven progresivamente menos eficientes debido al aumento de datos generados por IA en internet.<\/p>\n

\n

La necesidad de datos<\/h2>\n

Los sistemas modernos de IA se construyen utilizando aprendizaje autom\u00e1tico. Los programadores dise\u00f1an la estructura matem\u00e1tica subyacente, pero\u00a0la verdadera \u00abinteligencia\u00bb proviene de entrenar el sistema<\/strong>\u00a0para imitar patrones en los datos.<\/p>\n

Pero no se trata de cualquier dato. Los sistemas de IA generativa actuales necesitan datos de alta calidad, y en grandes cantidades.<\/p>\n

Para obtener estos datos, grandes empresas tecnol\u00f3gicas como\u00a0OpenAI, Google, Meta y Nvidia<\/strong>\u00a0rastrean continuamente internet,\u00a0recopilando terabytes de contenido<\/strong>\u00a0para alimentar a las m\u00e1quinas. Sin embargo, desde la llegada de sistemas de IA generativa \u00fatiles y ampliamente disponibles en 2022, cada vez m\u00e1s personas est\u00e1n subiendo y compartiendo contenido creado, en parte o en su totalidad, por IA.<\/p>\n

En 2023, los investigadores empezaron a preguntarse si pod\u00edan prescindir de\u00a0los datos<\/strong>\u00a0creados por humanos<\/strong>\u00a0y depender \u00fanicamente de los datos generados por IA para el entrenamiento.<\/p>\n

Hay grandes incentivos para que esto funcione. Adem\u00e1s de proliferar en internet, el contenido creado por IA es mucho m\u00e1s barato que los datos generados por humanos. Adem\u00e1s, recolectarlo en masa no presenta problemas \u00e9ticos ni legales.<\/p>\n

Sin embargo, los investigadores descubrieron que sin datos humanos de alta calidad, los sistemas de IA entrenados con datos generados por IA se vuelven cada vez menos eficientes a medida que cada modelo aprende del anterior. Es como una\u00a0versi\u00f3n digital del problema de la endogamia.<\/strong><\/p>\n

Este \u00abentrenamiento repetitivo\u00bb parece llevar a una\u00a0reducci\u00f3n en la calidad y diversidad del comportamiento del modelo.<\/strong>\u00a0Calidad aqu\u00ed se refiere a una combinaci\u00f3n de ser \u00fatil, inofensivo y honesto. Diversidad se refiere a la variaci\u00f3n en las respuestas y a las perspectivas culturales y sociales representadas en las salidas de la IA.<\/p>\n

En resumen: al utilizar tanto los sistemas de IA, podr\u00edamos estar contaminando la misma fuente de datos que necesitamos para que sean\u00a0\u00fatiles.<\/strong><\/p>\n

\n

Evitar el colapso<\/h2>\n

\u00bfNo pueden las grandes tecnol\u00f3gicas simplemente filtrar el contenido generado por IA? No realmente. Las empresas tecnol\u00f3gicas ya invierten mucho tiempo y dinero en limpiar y filtrar los datos que recopilan, y seg\u00fan un experto de la industria, a veces\u00a0descartan hasta un 90% de los datos\u00a0<\/strong>que recogen inicialmente para entrenar los modelos.<\/p>\n

Estos esfuerzos podr\u00edan volverse a\u00fan m\u00e1s exigentes a medida que aumente la necesidad de eliminar espec\u00edficamente el contenido generado por IA. Pero, lo m\u00e1s importante, es que a largo plazo ser\u00e1\u00a0cada vez m\u00e1s dif\u00edcil distinguir el contenido generado por IA.<\/strong>\u00a0Esto har\u00e1 que filtrar y eliminar datos sint\u00e9ticos sea un esfuerzo de rendimiento decreciente (financieramente hablando).<\/p>\n

En \u00faltima instancia, la investigaci\u00f3n realizada hasta ahora muestra que simplemente no podemos\u00a0prescindir por completo<\/strong>\u00a0de los datos humanos. Despu\u00e9s de todo, es de donde proviene la \u00abI\u00bb de la IA.<\/p>\n

\n

\u00bfNos dirigimos hacia una cat\u00e1strofe?<\/h2>\n

Hay indicios de que los desarrolladores ya est\u00e1n teniendo que esforzarse m\u00e1s para obtener datos de alta calidad. Por ejemplo, la documentaci\u00f3n que acompa\u00f1a al lanzamiento de GPT-4 mencionaba a\u00a0un n\u00famero sin precedentes<\/strong>\u00a0de personal involucrado en las partes relacionadas con los datos del proyecto.<\/p>\n

Tambi\u00e9n podr\u00edamos estar qued\u00e1ndonos sin nuevos datos humanos. Algunas estimaciones dicen que el conjunto de datos textuales generados por humanos\u00a0podr\u00eda agotarse sobre 2026.<\/strong><\/p>\n

Es probable que por eso OpenAI y otros est\u00e9n compitiendo para asegurar asociaciones exclusivas con gigantes de la industria como Shutterstock, Associated Press y NewsCorp. Estos poseen grandes colecciones de datos humanos propietarios que no est\u00e1n\u00a0disponibles f\u00e1cilmente en internet.<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, las perspectivas de un\u00a0colapso catastr\u00f3fico<\/strong>\u00a0de modelos podr\u00edan estar exageradas. La mayor\u00eda de las investigaciones hasta ahora se centran en casos donde los datos sint\u00e9ticos reemplazan a los datos humanos. En la pr\u00e1ctica, es probable que los datos humanos e IA se acumulen en paralelo, lo que reduce la probabilidad de colapso.<\/p>\n

El escenario futuro m\u00e1s probable tambi\u00e9n incluir\u00e1 un ecosistema de plataformas de IA generativa relativamente diversas que ser\u00e1n utilizadas para crear y publicar contenido, en lugar de un modelo monol\u00edtico. Esto tambi\u00e9n\u00a0aumentar\u00e1 la robustez frente al colapso.<\/strong><\/p>\n

Es una buena raz\u00f3n para que los reguladores promuevan una competencia saludable limitando los\u00a0monopolios<\/strong>\u00a0en el sector de la IA y financien el desarrollo de tecnolog\u00eda de inter\u00e9s p\u00fablico.<\/p>\n

\n

Las preocupaciones reales<\/h2>\n

Tambi\u00e9n existen riesgos m\u00e1s sutiles derivados de un exceso de contenido creado por IA.<\/p>\n

Una avalancha de contenido sint\u00e9tico podr\u00eda no representar una amenaza existencial para el progreso del desarrollo de la IA, pero s\u00ed amenaza el bien digital p\u00fablico que representa internet (humana).<\/p>\n

Por ejemplo, los investigadores encontraron una disminuci\u00f3n del\u00a016% en la actividad\u00a0<\/strong>en el sitio web de codificaci\u00f3n StackOverflow un a\u00f1o despu\u00e9s del lanzamiento de ChatGPT. Esto sugiere que la asistencia de IA ya podr\u00eda estar reduciendo las interacciones entre personas en algunas comunidades en l\u00ednea.<\/p>\n

La hiperproducci\u00f3n de contenido impulsada por IA tambi\u00e9n est\u00e1 dificultando encontrar contenido que no sea\u00a0clickbait<\/strong>\u00a0lleno de anuncios.<\/p>\n

Se est\u00e1 volviendo imposible distinguir de manera fiable entre contenido generado por humanos y contenido\u00a0generado por IA<\/strong>. Un m\u00e9todo para remediar esto ser\u00eda marcar o etiquetar el contenido generado por IA, como yo y muchos otros hemos destacado recientemente, y como se refleja en la legislaci\u00f3n provisional del gobierno australiano.<\/p>\n

Hay otro riesgo tambi\u00e9n. A medida que el contenido generado por IA se vuelve\u00a0sistem\u00e1ticamente homog\u00e9neo,<\/strong>\u00a0corremos el riesgo de perder diversidad sociocultural, y algunos grupos de personas podr\u00edan incluso experimentar una desaparici\u00f3n cultural. Necesitamos urgentemente una investigaci\u00f3n interdisciplinaria sobre los desaf\u00edos sociales y culturales que plantean los sistemas de IA.<\/p>\n

Las interacciones humanas y los datos humanos son importantes, y\u00a0debemos protegerlos<\/strong>. Por nuestro propio bien, y tal vez tambi\u00e9n para evitar el posible riesgo de un futuro colapso de modelos.<\/p>\n

\n

\u2014<\/p>\n

Aaron J. Snoswell es Investigador en Responsabilidad de IA, Universidad Tecnol\u00f3gica de Queensland. Puedes leer el\u00a0art\u00edculo original en ingl\u00e9s aqu\u00ed<\/a>.<\/em><\/p>\n

Este art\u00edculo fue publicado originalmente en The Conversation y traducido para Novaceno.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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