La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas diarias, desde asistentes de voz como Alexa y Siri hasta herramientas de navegación como Google Maps. Sin embargo, un nuevo libro titulado «Dependencia del Código» de Madhumita Murgia arroja luz sobre las consecuencias ocultas del desarrollo de la IA. Si bien la tecnología de IA ofrece comodidad y eficiencia, también plantea desafíos significativos para el trabajo humano.
El libro de Murgia profundiza en el papel crucial de los humanos en la construcción y configuración de los sistemas de IA. Estas personas, a menudo pasadas por alto, forman la base sobre la cual se sustenta la IA. Sin su aportación, el estado actual de la tecnología de IA no sería posible. Desde la generación de datos etiquetados hasta el entrenamiento de algoritmos, el trabajo humano desempeña un papel vital en garantizar la efectividad y precisión de los sistemas de IA.
Una de las fuerzas más significativas que impulsa el avance de la IA es el Big Data. La capacidad de procesar y analizar conjuntos de datos grandes es clave para desarrollar sistemas de IA potentes. Sin embargo, los datos por sí solos carecen de significado a menos que se organicen y etiqueten adecuadamente. La anotación de datos, el proceso de categorizar y etiquetar contenido, permite a los sistemas de IA dar sentido a los datos y realizar tareas específicas. Por ejemplo, un automóvil autónomo puede navegar por terrenos diversos porque fue entrenado con un conjunto de datos que contenía información etiquetada sobre carreteras y señales.
Interesantemente, el proceso de anotación de datos refleja las tendencias de externalización y deslocalización vistas a principios de los años 2000. Grandes empresas tecnológicas en países desarrollados ahora se están aprovechando del trabajo humano de menor coste en naciones en desarrollo para etiquetar sus datos. Por ejemplo, OpenAI, la empresa detrás del popular chatbot ChatGPT, ha contratado a empresas en países como Nigeria para ayudar con la anotación de datos. Estos conjuntos de datos etiquetados aseguran que los algoritmos de IA no generen respuestas tóxicas o inapropiadas.
A pesar del uso generalizado de la tecnología de IA, muchas personas, incluidas las involucradas en el desarrollo de sistemas de IA, perciben el proceso de toma de decisiones de la IA como una caja negra. A menudo no son conscientes de cómo se entrenan los modelos de IA o de los insumos que reciben. Esta falta de transparencia lleva a situaciones en las que los sistemas de IA toman decisiones incorrectas o generan resultados sesgados. Por ejemplo, los investigadores que desarrollaban software de diagnóstico de COVID-19 utilizaron por error datos de radiografías de tórax de niños con neumonía en el grupo de control, lo que llevó a resultados inexactos.
El uso de sistemas de IA, como el perfilado algorítmico por parte de agencias de aplicación de la ley, plantea preocupaciones sobre la agencia individual y la pérdida de libertad. Estos sistemas analizan datos personales para predecir la propensión de un individuo a cometer un crimen, lo que puede llevar a una disminución del sentido de empoderamiento y autodeterminación.
Aunque el libro de Murgia no ofrece soluciones específicas a estos desafíos, proporciona una perspectiva valiosa para comprender el impacto de la IA a través del prisma de los actores humanos. Hace hincapié en el papel crítico de los datos en el desarrollo de la IA y destaca la necesidad de transparencia y consideraciones éticas en los sistemas de IA.
A medida que los legisladores de todo el mundo redactan legislaciones en torno a la IA, «Dependencia del Código» se convierte en una lectura esencial para crear conciencia y fomentar discusiones informadas sobre la compleja relación entre los humanos y la IA. Reconociendo el papel fundamental del trabajo humano y abordando los desafíos asociados con el desarrollo de la IA, podemos esforzarnos por un futuro más inclusivo y responsable para la tecnología de IA.
Preguntas Frecuentes
- P: ¿Qué es la anotación de datos?
- R: La anotación de datos se refiere al proceso de categorizar y etiquetar contenido dentro de un conjunto de datos, lo que permite a los sistemas de IA dar sentido a los datos y realizar tareas específicas.
- P: ¿Cómo utilizan las grandes empresas tecnológicas la mano de obra barata en países en desarrollo?
- R: Las grandes empresas tecnológicas externalizan tareas de etiquetado de datos a empresas con sede en países de bajos ingresos, donde pueden emplear mano de obra más barata para etiquetar sus datos.
- P: ¿Cuáles son algunos desafíos asociados con los sistemas de IA?
- R: Algunos desafíos asociados con los sistemas de IA incluyen la falta de transparencia en la toma de decisiones, sesgos en los resultados y la posible pérdida de agencia individual y libre albedrío.
Fuentes:
– (enlace al artículo original)
**Nota: Esta es una recreación del artículo original, con elementos y enfoques diferentes para proporcionar una nueva perspectiva sobre el tema**.
The source of the article is from the blog macnifico.pt