Seguridad y sesgos de la IA Desentrañando la compleja cadena de entrenamiento de la IA
Seguridad y sesgos de la IA en el entrenamiento
La seguridad y el sesgo de la IA son problemas urgentes pero complejos para los investigadores de seguridad. A medida que la IA se integra en todos los aspectos de la sociedad, comprender su proceso de desarrollo, funcionalidad y posibles inconvenientes es fundamental.
Lama Nachman, directora del Laboratorio de Investigación de Sistemas Inteligentes en Intel Labs, dijo que es esencial incluir aportes de un espectro diverso de expertos en el dominio en el proceso de entrenamiento y aprendizaje de la IA. Ella afirma: “Estamos asumiendo que el sistema de IA está aprendiendo del experto en el dominio, no del desarrollador de IA… La persona que enseña al sistema de IA no entiende cómo programar un sistema de IA… y el sistema puede construir automáticamente estos modelos de reconocimiento de acciones y diálogo”.
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Esto presenta una perspectiva emocionante pero potencialmente costosa, con la posibilidad de mejoras continuas del sistema a medida que interactúa con los usuarios. Nachman explica: “Hay partes que se pueden aprovechar absolutamente del aspecto genérico del diálogo, pero hay muchas cosas en términos de… la especificidad de cómo las personas realizan cosas en el mundo físico que no es similar a lo que harías en un ChatGPT. Esto indica que si bien las tecnologías de IA actuales ofrecen excelentes sistemas de diálogo, el cambio hacia la comprensión y ejecución de tareas físicas es un desafío completamente diferente”, dijo.
Ella dijo que la seguridad de la IA puede verse comprometida por varios factores, como objetivos mal definidos, falta de robustez e imprevisibilidad de la respuesta de la IA a entradas específicas. Cuando un sistema de IA se entrena con un conjunto de datos grande, puede aprender y reproducir comportamientos dañinos encontrados en los datos.
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Los sesgos en los sistemas de IA también podrían llevar a resultados injustos, como discriminación o toma de decisiones injustas. Los sesgos pueden ingresar a los sistemas de IA de diversas formas; por ejemplo, a través de los datos utilizados para el entrenamiento, que pueden reflejar los prejuicios presentes en la sociedad. A medida que la IA continúa permeando diversos aspectos de la vida humana, el potencial de daño debido a decisiones sesgadas crece significativamente, lo que refuerza la necesidad de metodologías efectivas para detectar y mitigar estos sesgos.
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Otra preocupación es el papel de la IA en la propagación de desinformación. A medida que las herramientas de IA sofisticadas se vuelven más accesibles, existe un mayor riesgo de que se utilicen para generar contenido engañoso que pueda desinformar la opinión pública o promover narrativas falsas. Las consecuencias pueden ser de gran alcance, incluyendo amenazas a la democracia, la salud pública y la cohesión social. Esto subraya la necesidad de construir contramedidas sólidas para mitigar la propagación de desinformación por parte de la IA y de investigaciones continuas para mantenerse al tanto de las amenazas en evolución.
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Con cada innovación, hay un conjunto inevitable de desafíos. Nachman propuso que los sistemas de IA se diseñen para “alinearse con los valores humanos” a un nivel alto y sugiere un enfoque basado en el riesgo para el desarrollo de la IA que considere la confianza, la responsabilidad, la transparencia y la explicabilidad. Abordar la IA ahora ayudará a asegurar que los sistemas futuros sean seguros.
