(WEF) A grandes rasgos, la inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio y un tipo de tecnología caracterizada por el desarrollo y uso de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente habrían requerido inteligencia humana.
La IA ya ha transformado muchas industrias y aspectos de la sociedad, que van desde la introducción de chatbots de servicio al cliente hasta aplicaciones mejoradas de GPS y mapeo. Sin embargo, hay varios conceptos erróneos sobre la IA y sus usos potenciales.
En la siguiente sesión de preguntas y respuestas, Kay Firth-Butterfield, directora de inteligencia artificial y aprendizaje automático del Foro Económico Mundial, detalla los diferentes tipos de IA, desarrollos y aplicaciones importantes en el campo del aprendizaje automático y, quizás lo más importante, analiza los malentendidos comunes sobre la IA.
¿Cuáles son los diferentes tipos de IA?
“La IA consiste en varios modelos diferentes de aprendizaje automático. Estos incluyen, pero no se limitan a, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje supervisado y no supervisado, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo.
“Todos los modelos de aprendizaje automático desarrollan y avanzan predicciones estadísticas, pero difieren en su uso y comprensión de los datos. ChatGPT, por ejemplo, es un chatbot impulsado por IA que puede predecir la siguiente palabra más probable en una oración. Con numerosas y relativamente precisas predicciones, ChatGPT es capaz de crear párrafos coherentes”.
¿Qué es lo que la mayoría de la gente malinterpreta sobre la IA?
“La IA no es inteligencia, es predicción. Con modelos de lenguaje grandes, hemos visto un aumento en la capacidad de la máquina para predecir y ejecutar con precisión un resultado deseado. Pero sería un error equiparar esto a la inteligencia humana.
“Esto queda claro cuando se examinan los sistemas de aprendizaje automático que, en su mayor parte, solo pueden hacer una tarea muy bien a la vez. Esto no es de sentido común y no es equivalente a los niveles humanos de pensamiento que pueden facilitar la multitarea con facilidad. Los seres humanos pueden tomar información de una fuente y usarla de muchas maneras diferentes. En otras palabras, nuestra inteligencia es transferible, la ‘inteligencia’ de las máquinas no lo es”.
¿Dónde ves el mayor potencial de la IA?
“La IA tiene un enorme potencial para hacer el bien en varios sectores, incluida la educación, la salud y la lucha contra el cambio climático. FireAId, por ejemplo, es un sistema informático impulsado por IA que utiliza mapas de riesgo de incendios forestales para predecir la probabilidad de incendios forestales en función de variables estacionales. También analiza el riesgo y la gravedad de los incendios forestales para ayudar a determinar la asignación de recursos.
“Mientras tanto, en el cuidado de la salud, la IA se está utilizando para mejorar la atención al paciente a través de una prevención, diagnóstico y tratamiento más personales y efectivos. La mejora de la eficiencia también está reduciendo los costos de atención médica. Además, la IA está configurada para cambiar dramáticamente, e idealmente mejorar, la atención a los ancianos“.
¿Dónde crees que se ha exagerado el impacto potencial de la IA?
“Las exageraciones sobre el potencial de la IA provienen en gran medida de malentendidos sobre lo que la IA realmente puede hacer. Todavía vemos muchas máquinas impulsadas por IA que alucinan constantemente, lo que significa que cometen muchos errores. Por lo tanto, la idea de que este tipo de IA reemplazará la inteligencia humana es poco probable.
“Otro obstáculo para la adopción de la IA es el hecho de que los sistemas de IA extraen sus datos de fuentes no representativas. La gran mayoría de los datos son producidos por una sección de la población en América del Norte y Europa, lo que lleva a los sistemas de IA a reflejar esa visión del mundo. ChatGPT, por ejemplo, extrae en gran medida la palabra escrita de esas regiones. Mientras tanto, casi 3 mil millones de personas todavía no tienen acceso regular a Internet y no han creado ningún dato por sí mismos.
¿Cuáles son los mayores riesgos asociados con la IA?
“Los sistemas de IA son increíblemente nuevos. Por lo tanto, las empresas y el público en general deben tener cuidado antes de usarlos. Los usuarios siempre deben verificar que un sistema de IA haya sido diseñado y desarrollado de manera responsable, y que haya sido bien probado. Piensa en otros productos; Un fabricante de automóviles nunca lanzaría un vehículo nuevo sin pruebas rigurosas de antemano.
“El riesgo de utilizar sistemas de IA no probados y poco desarrollados no solo amenaza el valor de la marca y la reputación, sino que también expone a los usuarios a litigios. En los Estados Unidos, por ejemplo, las regulaciones gubernamentales han dejado claro que las empresas serán responsables del uso de herramientas de contratación impulsadas por IA que discriminan.
“También están las principales preocupaciones de sostenibilidad que rodean a la IA y los sistemas informáticos avanzados, que utilizan una enorme cantidad de energía para desarrollarse y operar. La huella de carbono de todo el ecosistema de tecnología de la información y las comunicaciones ya es igual a las emisiones de combustible de la industria de la aviación“.
¿Qué pasos se pueden tomar para garantizar que la IA se desarrolle de manera responsable?
“En primer lugar, la gente debe pensar si la IA es o no la mejor herramienta para resolver un problema o mejorar un sistema. Si la IA es apropiada, el sistema debe desarrollarse con cuidado y probarse bien antes de que se lance al público.
“Los usuarios también deben conocer las regulaciones legales, y el sector público y privado deben trabajar juntos para desarrollar barreras de protección adecuadas para las aplicaciones de la IA.
“Por último, los usuarios deben utilizar las diversas herramientas y recursos que se han desarrollado para ayudar a marcar el comienzo de la IA responsable”.
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