Biden, Musk y Altman frente al espejo de la IA: El desafío del sesgo en los modelos generativos y las claves para su minimización

El presidente Biden, con mascarilla, sentado en el Despacho Oval, representado de manera fotorrealista y con tonos púrpuras y ámbar que evocan la conciencia medioambiental.

La Inteligencia Artificial: Un Actor Relevante en el Presente

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en un actor relevante del presente. Figuras públicas como Sam Altman y Elon Musk han expresado sus preocupaciones al respecto, mientras que empresas como Accenture están invirtiendo fuertemente en este campo, duplicando su personal enfocado en IA a 80,000.

Peligran los Sesgos Inherentes a la IA

A pesar de todos nuestros avances tecnológicos, aún no hemos logrado eliminar completamente el sesgo debido a la intervención humana tanto en la construcción como recopilación de datos. Este desafío cobra mayor urgencia ante la adopción acelerada de IA por parte de las empresas.

Ejemplo claro lo encontramos en los modelos generativos: si un modelo es entrenado para determinar elegibilidad para recibir una hipoteca basándose solo en decisiones individuales previas podría replicar prejuicios humanos inconscientemente arraigados.

Oportunidades Únicas con la IA

No obstante, también debemos reconocer que la IA ofrece una oportunidad única: estandarizar servicios evitando sesgos y discriminaciones históricas. Pero esto sólo será posible si limitamos efectivamente el sesgo dentro de nuestros sistemas.

Tres Pasos Clave Para Minimizar Sesgos

    1. Elegir correctamente cómo entrenaremos nuestro modelo generativo:

Existen diferentes formas -como ChatGPT-, pero siempre debemos tener cuidado con el uso excesivo o incorrecto del big data; por ejemplo cuando se trata sobre información médica sensible.

    1. Mantener un equilibrio entre literatura científica y datos cambiantes del mundo real:

Es crucial reconocer diferencias entre grupos étnicos o edades antes inyectarlo al modelo sin entender su raíz contextualizada; caso Fannie Mae corrigió bias mediante incorporación historial rentas gig-economy workers demuestra ello.

    1. Fomentar transparencia dentro del modelo generativo:

rastrear fuentes originales y explicar resultados obtenidos por los modelos nos permitirá detectar errores e imprecisiones futuras

Sobre El Autor Original

Dr Michal Tzuchman-Katz cofundador CEO Kahun Medical tiene amplia experiencia sector sabe bien importancia abordaje correcto problema.

Sandra es especialista en marketing digital y experta en redes sociales. Ha completado un posgrado en Comunicación y RRPP de marcas de moda en Idep Barcelona, así como otro en Marketing y reputación online: comunidades virtuales. Sandra está al tanto de las últimas tendencias y mejores prácticas en redes sociales, y eso se refleja en su trabajo diario generando un impacto positivo en el mundo digital.

Esta entrada también está disponible en: Français Português

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *