La Inteligencia Artificial: Cómo Funciona, Sus Capacidades y Riesgos Asociados
La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado avances significativos en la última década, lo que ha permitido la creación de herramientas como ChatGPT y Stable Diffusion. Estos avances se basan en la capacidad de la IA para detectar y continuar patrones, aunque es importante recordar que la IA no posee conocimiento real, sino que mapea y predice el siguiente paso en un patrón.
Los grandes modelos de lenguaje (GPT) son un ejemplo de IA que mapea y predice el lenguaje con base en la asimilación matemática de patrones encontrados en gran cantidad de datos escritos. Aunque son eficientes en la generación de trabajos escritos y en tareas de codificación de bajo nivel, también han demostrado ser útiles para ordenar y resumir grandes volúmenes de datos no estructurados, como observaciones astronómicas y resultados clínicos.
A pesar de sus capacidades, la IA también presenta riesgos, como la tendencia a dar respuestas genéricas, extrañas o inapropiadas cuando se enfrenta a información desconocida. Esto, conocido como «alucinaciones», puede llevar a la generación de datos ficticios o inexactos, lo que plantea preocupaciones en términos de veracidad. Asimismo, el sesgo en los datos de entrenamiento, derivado de la representación desigual de ciertos grupos, plantea riesgos de sesgo en los resultados de la IA.
En resumen, aunque la IA ha demostrado su utilidad en diversas áreas, es importante considerar sus limitaciones y riesgos asociados, como las alucinaciones y el sesgo en los datos de entrenamiento. La comprensión clara de estos aspectos es crucial para una implementación y uso efectivos de la IA en diferentes campos.
Vía TechCrunch
