Imagina que estás en un gigantesco centro comercial buscando un regalo perfecto. Cuanto más grande es el centro, más opciones tienes, ¿verdad? Pero también te encuentras con más tiendas cerradas, productos defectuosos y, quizás, vendedores poco fiables. Algo similar ocurre en el mundo de la inteligencia artificial (IA) cuando hablamos de escalar bases de datos para entrenar sistemas. Más datos no siempre significan mejores resultados. Hoy vamos a desglosar este fenómeno y entender por qué, a veces, más puede ser menos.
El Doble Filo del Scale Up
¿Alguna vez has notado cómo algunos programas de reconocimiento facial tienen problemas para identificar correctamente a personas de diferentes etnias? Esto no es solo un error aleatorio; a menudo es el resultado de lo que en la industria se conoce como «scale up». Abeba Birhane, asesora de AI accountability en la Mozilla Foundation y destacada crítica de las prácticas en IA, ha puesto el dedo en la llaga al respecto.
¿Qué es el Scale Up?
En términos simples, el «scale up» es como aquel centro comercial que mencioné: es el proceso de expandir la cantidad de datos utilizados para entrenar modelos de IA, con la esperanza de que el sistema mejore su capacidad de generalización. Sin embargo, según Birhane, este aumento de datos a menudo lleva consigo un incremento en el contenido problemático, como sesgos y etiquetas discriminatorias, especialmente contra hombres negros.
Ejemplos Cotidianos de Sesgos
Piensa en las últimas veces que usaste un asistente de voz. ¿Respondió extrañamente a algún acento o dialecto? Eso puede ser un reflejo de un entrenamiento insuficiente o sesgado en los datos utilizados. Si los desarrolladores cargan sus sistemas con datos predominantemente de una región o grupo demográfico, el asistente probablemente funcionará mejor para ese grupo que para otros.
Recomendaciones y Cambios Necesarios
«Las herramientas de IA no son solo salidas técnicas; forman y afectan la sociedad,» afirma Birhane. Ella sugiere que la industria debe incorporar valores como la justicia y la privacidad desde el inicio del diseño de cualquier herramienta de IA. Pero, ¿están escuchando los grandes jugadores de la tecnología?
La Realidad de la Industria
Yo creo que las empresas solo actúan cuando se ven obligadas legalmente o cuando su reputación está en juego. Es aquí donde entidades como la EU pueden jugar un papel crucial con regulaciones estrictas que requieran considerar el impacto societal de las tecnologías de IA.
En WWWhatsnew.com, hemos seguido de cerca las innovaciones y regulaciones en el ámbito tecnológico. La posición de Mozilla, a través de voces como la de Birhane, es un recordatorio vital de que la tecnología debe servir equitativamente a toda la sociedad, no solo a los que tienen el poder de programar y desplegar estos sistemas.
¿Qué Podemos Hacer?
Como usuarios y ciudadanos, nuestro rol no es pasivo. Podemos exigir mayor transparencia y responsabilidad, apoyar legislaciones que promuevan prácticas éticas en la IA, y estar informados. ¿Sabías que el contenido que generas y compartes podría estar entrenando una IA ahora mismo? Cuidar lo que compartimos es también una forma de influir.
En este mundo digital en constante evolución, cada byte de información cuenta. Desde nuestro lugar, podemos impulsar un cambio hacia una IA más justa y equitativa. ¿Te sumas a este desafío?