ChatGPT es la aplicación de más rápido crecimiento en la historia, con más de 1 millón de usuarios acumulados en solo unos días. El ascenso de los bots de chat de inteligencia artificial a la conciencia pública representa un punto de inflexión en más de seis años de desarrollo en redes neuronales y aprendizaje automático . Pero el progreso no siempre ha sido lineal. Los inviernos de IA, donde el progreso se estanca, han definido gran parte de los 70 años de historia de la tecnología joven.
El desarrollo de grandes modelos de lenguaje ha sido fundamental para revitalizar la IA. Los LLM son modelos de IA entrenados en una amplia gama de texto de Internet, lo que los hace capaces de generar texto similar al humano en función de la entrada que reciben. Operan en una arquitectura de aprendizaje automático conocida como decodificador transformador, un sistema complejo diseñado para comprender el contexto en los datos de entrada. Estos modelos aprenden a generar texto al predecir la siguiente palabra en una oración. A través de una amplia capacitación en grandes conjuntos de datos de texto, adquieren conocimientos sobre gramática, hechos sobre el mundo, habilidades de razonamiento e incluso detectan sesgos inherentes a sus datos de capacitación.
Los LLM aportan un valor significativo a varios sectores, sobresaliendo tanto en la generación como en la recuperación de contenido. Pueden analizar grandes volúmenes de datos, como documentos PDF, y destilar información compleja en resúmenes concisos. Esta capacidad pone información detallada al alcance de los usuarios en cuestión de segundos. Como generadores de contenido, ofrecen una gran cantidad de material producido por IA, lo que puede aumentar la productividad y la eficiencia.
Desafíos de seguridad y preocupaciones éticas
Sin embargo, estas capacidades vienen con desafíos. Al recuperar contenido, los LLM corren el riesgo de generalizar en exceso los datos. En la generación de contenido, la precisión no está garantizada y puede estar sujeta a un fenómeno conocido como “alucinaciones”, donde una IA produce información que considera correcta pero que es errónea. Por lo tanto, es esencial verificar y cruzar referencias del trabajo producido por AI.
Sin embargo, a medida que los LLM consuman más datos, se espera que su rendimiento y precisión mejoren, reforzando su papel en el aumento de la productividad. Sin embargo, con estas mejoras surgen cuestiones éticas, particularmente en lo que respecta a la privacidad y el manejo de datos.
En primer lugar, las preocupaciones sobre la privacidad son un problema importante. Cuando los LLM están capacitados en datos públicos, sin darse cuenta pueden aprender y generar texto basado en información potencialmente confidencial. Si bien los modelos no tienen la capacidad de acceder a los datos personales de las personas, a menos que se proporcione explícitamente durante la conversación, existe la preocupación de que puedan generar información que parece violar la privacidad. Mitigar este riesgo requiere técnicas avanzadas para depurar y anonimizar los datos, pero no siempre son infalibles.
La seguridad de los datos es otra área de preocupación. A medida que las empresas y organizaciones confían cada vez más en la IA y los LLM para manejar sus datos, estos sistemas se convierten en objetivos atractivos para los actores malintencionados que buscan adquirir propiedad intelectual valiosa. Las medidas de ciberseguridad deben evolucionar para proteger estos sistemas avanzados de violaciones de datos o intentos de manipulación. También es importante considerar el riesgo de que los modelos de IA se sometan a ingeniería inversa para revelar información confidencial de sus datos de entrenamiento.
Navegar estos problemas de manera efectiva requerirá estrategias multifacéticas y un esfuerzo de colaboración de los desarrolladores de IA, los responsables de la formulación de políticas y la sociedad en general. Los marcos regulatorios deberán actualizarse o establecerse, a la par del rápido desarrollo de la tecnología. Las empresas deben aplicar protocolos de gestión de datos más estrictos e invertir en medidas avanzadas de ciberseguridad. Como individuos, es esencial una mayor conciencia de la privacidad digital y una mejor comprensión de la IA y sus implicaciones.
¿Una amenaza para los mercados de trabajo?
Pero incluso teniendo en cuenta desafíos tan importantes, es difícil imaginar un futuro sin IA y sus amenazas y oportunidades. Su impacto en los mercados de trabajo ya es considerable y va a crecer . Goldman Sachs estima que una cuarta parte de las tareas laborales podrían ser automatizadas por IA en Europa y EE. UU., siendo el trabajo de apoyo administrativo y de oficina el más afectado. Anuncios recientes de IBM y BT parecerían confirmar esta predicción, reemplazando potencialmente los roles que se enfocan en el análisis de datos y la creación de contenido.
Sin embargo, el surgimiento de AI no es solo un presagio del desplazamiento laboral. También allana el camino para nuevas oportunidades laborales y es muy probable que las industrias se construyan en torno a la experiencia en IA. La inversión está fluyendo hacia el sector, especialmente después del aumento de precios de Nvidia en mayo impulsado por las ganancias atribuidas a la IA.
En el mundo de la tecnología empresarial, la IA brinda la capacidad de analizar datos a un ritmo sin precedentes, mejorando las experiencias de los clientes y revelando flujos de ingresos innovadores. Se anticipa que muchos algoritmos patentados, incluidos los motores de búsqueda, quedarán obsoletos a medida que la IA se vuelva competente para comprender las necesidades de los usuarios con una entrada mínima.
En consecuencia, la integridad y la seguridad de los datos surgirán como preocupaciones principales a medida que las empresas se esfuercen por mantener su ventaja competitiva. Se informa que Samsung prohibió a sus empleados el uso de herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, después de descubrir que el personal cargó un código confidencial en la plataforma. Samsung ahora está preparando sus propias herramientas internas de IA.
Las implicaciones sociales son inevitables
El auge de la IA y los LLM marca un punto de inflexión en la historia de la tecnología. Algunos cambios ya están afectando nuestra vida cotidiana sin que nos demos cuenta, a través de la comunicación y las interacciones mejoradas por IA. Los reguladores europeos han prohibido Bard de Google con ChatGPT ahora también en la mira por preocupaciones de privacidad de datos, lo que probablemente incite a los usuarios a acceder a herramientas de inteligencia artificial a través de redes privadas virtuales.
Las empresas y los responsables políticos deben prepararse para estos desafíos. A medida que avanzamos en esta nueva era, es crucial ser conscientes, adaptarnos y adoptar si deseamos aprovechar el potencial y enfrentar los desafíos de manera responsable. Las decisiones de hoy darán forma a un futuro aumentado por IA.
Por: Alex Allen
Fuente: https://www.omfif.org/2023/06/disruptor-or-enabler-the-artificial-intelligence-revolution/
