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Los 5 mayores riesgos de la IA generativa, según un experto

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Las IA generativas , como ChatGPT, han revolucionado la forma en que interactuamos y vemos la IA. Actividades como escribir, codificar y solicitar trabajos se han vuelto mucho más fáciles y rápidas. Sin embargo, con todos los aspectos positivos, existen algunos riesgos bastante serios.

Una preocupación importante con la IA es la confianza y la seguridad, lo que incluso ha provocado que algunos países prohíban por completo ChatGPT en su totalidad o reconsideren la política en torno a la IA para proteger a los usuarios de daños.

Según el analista de Gartner, Avivah Litan, algunos de los mayores riesgos de la IA generativa se refieren a la confianza y la seguridad e incluyen alucinaciones, falsificaciones profundas, privacidad de datos, problemas de derechos de autor y problemas de ciberseguridad.

1. Alucinaciones

Las alucinaciones se refieren a los errores que los modelos de IA son propensos a cometer porque, aunque son avanzados, todavía no son humanos y dependen del entrenamiento y los datos para dar respuestas.

Si ha usado un  chatbot con IA, probablemente haya experimentado estas alucinaciones debido a un malentendido de su mensaje o una respuesta claramente incorrecta a su pregunta.

Litan dice que los datos de entrenamiento pueden dar lugar a respuestas sesgadas o objetivamente incorrectas, lo que puede ser un problema grave cuando las personas confían en estos bots para obtener información.

“Los datos de capacitación pueden dar lugar a respuestas sesgadas, fuera de la base o incorrectas, pero pueden ser difíciles de detectar, especialmente porque las soluciones son cada vez más creíbles y confiables”, menciona Litan.

2. Falsificaciones profundas

Un deepfake usa IA generativa para crear videos, fotos y grabaciones de voz que son falsas pero toman la imagen y semejanza de otra persona.

Ejemplos perfectos son la foto viral generada por IA del Papa Francisco con una chaqueta acolchada o la  canción Drake and the Weeknd generada por IA , que obtuvo cientos de miles de reproducciones.

“Estas imágenes, videos y grabaciones de voz falsos se han utilizado para atacar a celebridades y políticos, para crear y difundir información engañosa e incluso para crear cuentas falsas o tomar el control y acceder a cuentas legítimas existentes”, menciona Litan.

Al igual que las alucinaciones, los deepfakes pueden contribuir a la difusión masiva de contenido falso, lo que lleva a la difusión de información errónea, lo cual es un problema social grave.

3. Privacidad de datos

La privacidad también es una preocupación importante con la IA generativa, ya que los datos del usuario a menudo se almacenan para el entrenamiento del modelo. Esta preocupación fue el factor principal que empujó  a Italia a prohibir usar ChatGPT, alegando que OpenAI no estaba legalmente autorizado para recopilar datos de usuarios.

“Los empleados pueden exponer fácilmente datos empresariales confidenciales y patentados cuando interactúan con soluciones generativas de chatbot de IA”, menciona Litan. “Estas aplicaciones pueden almacenar indefinidamente la información capturada a través de las entradas del usuario e incluso usar la información para entrenar otros modelos, lo que compromete aún más la confidencialidad”.

Litan destaca que, además de comprometer la confidencialidad del usuario, la información almacenada también presenta el riesgo de “caer en las manos equivocadas” en caso de una brecha de seguridad.

4. Ciberseguridad

Las capacidades avanzadas de los modelos de IA generativa, como la codificación, también pueden caer en manos equivocadas, lo que genera problemas de ciberseguridad.

“Además de las amenazas de phishing y de ingeniería social más avanzadas, los atacantes podrían usar estas herramientas para generar códigos maliciosos más fácilmente”, menciona Litan.

Litan dice que aunque los proveedores que ofrecen soluciones de IA generativa generalmente aseguran a los clientes que sus modelos están capacitados para rechazar solicitudes maliciosas de ciberseguridad, estos proveedores no equipan a los usuarios finales con la capacidad de verificar todas las medidas de seguridad que se han implementado.

5. Cuestiones de derechos de autor

Los derechos de autor son una gran preocupación porque los modelos de IA generativa se entrenan en cantidades masivas de datos de Internet que se utilizan para generar un resultado.

Este proceso de capacitación significa que los trabajos que no han sido compartidos explícitamente por la fuente original pueden usarse para generar contenido nuevo.

Los derechos de autor son un tema particularmente espinoso para  el arte generado por IA  de cualquier forma, incluidas las fotos y la música.

Para crear una imagen a partir de un aviso, las herramientas de generación de IA, como  DALL-E, se referirán a la gran base de datos de fotos en las que fueron entrenados. El resultado de este proceso es que el producto final puede incluir aspectos del trabajo o estilo de un artista que no se le atribuyen.

Dado que los trabajos exactos en los que se entrenan los modelos de IA generativa no se divulgan explícitamente, es difícil mitigar estos problemas de derechos de autor.

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Arquitectura Transformer: qué es y sus inicios

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La arquitectura Transformer es una arquitectura de red neuronal utilizada en modelos de lenguaje natural, como BERT y GPT, que ha demostrado ser altamente efectiva en una amplia variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural. Fue presentada en 2017 en el artículo “Attention is All You Need” de Google AI.

La arquitectura Transformer se basa en el concepto de atención, que permite que la red neuronal se centre en partes específicas de una secuencia de entrada en lugar de tratar toda la entrada al mismo tiempo. En lugar de utilizar redes recurrentes o convolucionales, como se hacía anteriormente, la arquitectura Transformer utiliza múltiples capas de atención para procesar la entrada.

Inicios de la arquitectura Transformer

La arquitectura Transformer fue presentada en el artículo “Attention is All You Need” publicado en 2017 por Google AI. En este artículo, los autores propusieron una nueva arquitectura de red neuronal para modelos de lenguaje natural que se basa en el concepto de atención en lugar de las redes recurrentes o convolucionales que se habían utilizado previamente.

Antes de la arquitectura Transformer, los modelos de lenguaje natural utilizaban principalmente redes neuronales recurrentes, como las redes LSTM, para procesar secuencias de entrada. Sin embargo, estas redes tenían limitaciones en cuanto a su capacidad para procesar secuencias largas y para recordar información a largo plazo. Además, el entrenamiento de estas redes era lento y requería mucho tiempo y recursos.

La arquitectura Transformer aborda estas limitaciones al utilizar múltiples capas de atención para procesar la entrada. La atención permite que la red se centre en partes específicas de la entrada en lugar de tratar toda la entrada al mismo tiempo, lo que reduce el ruido y ayuda a la red a comprender mejor la entrada.

Además, la arquitectura Transformer utiliza bloques residuales y normalización de capas para ayudar a la red a aprender más rápido y de manera más efectiva. Esto resulta en una arquitectura de red neuronal más eficiente y efectiva para procesar lenguaje natural que las arquitecturas anteriores.

Desde su introducción en 2017, la arquitectura Transformer ha sido ampliamente adoptada en la comunidad de inteligencia artificial y se ha utilizado en muchos modelos de lenguaje natural de vanguardia, como BERT y GPT-3. La arquitectura Transformer ha demostrado ser altamente efectiva en una amplia variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural y sigue siendo un área de investigación activa en la comunidad de inteligencia artificial.

Que debo saber para aprender Arquitectura Transforme

La arquitectura Transformer está desarrollada en el lenguaje de programación Python utilizando la biblioteca de aprendizaje profundo TensorFlow de Google. TensorFlow es una biblioteca de software libre y de código abierto para el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.

TensorFlow permite a los desarrolladores construir y entrenar redes neuronales de forma escalable y eficiente en una variedad de plataformas de hardware, incluyendo CPU, GPU y TPU. Además, TensorFlow proporciona herramientas para visualizar el proceso de entrenamiento y depurar modelos, lo que ayuda a los desarrolladores a mejorar la precisión y el rendimiento de sus modelos.

La arquitectura Transformer también se puede implementar en otros lenguajes de programación, como PyTorch, que es una biblioteca de aprendizaje profundo similar a TensorFlow desarrollada por Facebook. Sin embargo, TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje profundo más utilizada en la actualidad y es compatible con una amplia variedad de hardware, lo que la convierte en una opción popular para la implementación de la arquitectura Transformer.

La atención funciona mediante la asignación de pesos a cada parte de la entrada, lo que permite a la red centrarse en las partes más importantes y omitir las partes irrelevantes. Esto reduce el ruido y ayuda a la red a comprender mejor la entrada. Además, la arquitectura Transformer utiliza bloques residuales y normalización de capas para ayudar a la red a aprender más rápido y de manera más efectiva.

 

En resumen, la arquitectura Transformer es una arquitectura de red neuronal que utiliza la atención para procesar la entrada y ha demostrado ser altamente efectiva en una amplia variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.

 

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¿La IA sustituirá a los NFT? Aquí los detalles

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Los NFT (tokens no fungibles) se han vuelto extremadamente populares en los últimos años, especialmente en el mundo del arte y los coleccionables digitales. Sin embargo, con el rápido avance de la tecnología de la inteligencia artificial (IA), muchos se preguntan si los NFT tendrán algún valor en el futuro. En este artículo, exploraremos cómo la IA puede afectar a los NFT y si realmente podrían llegar a ser obsoletos.

¿Qué son los NFT?

Los tokens no fungibles (NFT) son activos digitales únicos que se almacenan en una blockchain. Cada NFT es único y no se puede intercambiar con otros NFT de la misma manera que lo hacen las criptomonedas. Los NFT se han utilizado principalmente en el mundo del arte y los coleccionables digitales como juegos, cartas y objetos de realidad virtual.

¿Por qué los NFT son valiosos?

Los NFT son valiosos porque son únicos y escasos. Cada NFT es único y solo hay una cantidad limitada de ellos en el mundo. Además, se pueden verificar en una blockchain, lo que significa que se pueden autenticar y rastrear su propiedad.

¿Cómo podría la IA afectar a los NFT?

Con la IA, es posible crear activos digitales únicos sin la necesidad de un artista humano. Los algoritmos de la IA podrían generar arte, música y otros coleccionables digitales que podrían rivalizar con los creados por humanos. Además, la IA podría permitir la creación de objetos de realidad virtual aún más complejos y realistas.

Aquí hay algunas formas en que la IA podría cambiar la forma en que se crean, se venden y se coleccionan los NFT:

1. Creación de arte y contenido

Una forma en que la IA podría afectar a los NFT es en la generación de arte y contenido. La IA ya se está utilizando para generar arte y música, y es posible que en el futuro se utilice para crear NFT únicos. La IA podría generar NFT que se adapten a las preferencias del comprador, lo que significa que los coleccionistas podrían tener una mayor variedad de NFT únicos para elegir.

2. Autenticación y verificación

La IA también podría utilizarse para autenticar y verificar la autenticidad de los NFT. La tecnología blockchain ya se utiliza para garantizar la autenticidad de los NFT, pero la IA podría ayudar a identificar falsificaciones y garantizar la integridad del mercado de NFT.

3. Analítica de mercado

Otra forma en que la IA podría afectar a los NFT es en la analítica de mercado. La IA podría analizar el mercado de NFT y proporcionar información sobre tendencias, precios y demanda. Esto podría ser útil tanto para los creadores como para los coleccionistas, ya que les permitiría tomar decisiones informadas sobre la creación y compra de NFT.

4. Creación de juegos y experiencias

La IA también podría utilizarse para crear juegos y experiencias interactivas basadas en NFT. Los juegos basados en NFT ya son una realidad, pero la IA podría mejorar la experiencia del usuario y permitir una mayor interacción con

5. Automatización de transacciones

La IA también podría automatizar las transacciones de NFT. Con la tecnología de contrato inteligente de blockchain, la IA podría ayudar a automatizar la transferencia de NFT entre compradores y vendedores. Esto podría reducir la fricción y mejorar la eficiencia del mercado de NFT.

6. Mejora de la accesibilidad

La IA también podría mejorar la accesibilidad de los NFT. Al utilizar la IA para generar NFT y facilitar las transacciones, se podrían reducir las barreras de entrada para los artistas y los compradores. Esto podría democratizar el mercado de NFT y permitir que más personas participen en él.

 

¿Los NFT creados por IA tendrán valor?

Es posible que los NFT creados por IA tengan valor en el futuro. Si bien los NFT creados por humanos pueden tener un valor sentimental y artístico, los NFT creados por IA pueden tener un valor diferente. Podrían considerarse como una forma de coleccionable digital única que solo puede ser creada por una IA específica.

¿Los NFT perderán valor si son creados por IA?

Es posible que los NFT pierdan valor si son creados por IA en lugar de por humanos. Si los NFT creados por IA son muy comunes y no son únicos, entonces su valor podría disminuir. Sin embargo, si los NFT creados por IA son únicos y escasos, podrían mantener su valor.

 

la IA tiene el potencial de transformar el mundo de los NFT de muchas maneras. Desde la generación de arte y contenido hasta la automatización de transacciones, la IA podría hacer que el mercado de NFT sea más accesible, eficiente y emocionante. Sin embargo, también hay algunas implicaciones que deben tenerse en cuenta, como el riesgo de manipulación del mercado y la falta de regulación. Si se aborda adecuadamente, la IA podría ser una herramienta valiosa para los creadores y los coleccionistas de NFT.

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