Nuevos peligros del entrenamiento de Inteligencia Artificial, IA, han salido a la luz y ponen sobre la mesa un efecto que no se ha tenido en cuenta a la hora de desarrollar esta tecnología.
El rápido avance de la (IA) ha revolucionado diversos sectores y ha mejorado notablemente nuestras vidas. Sin embargo, expertos advierten sobre los peligros del entrenamiento de IA y la posibilidad de que los datos utilizados para su desarrollo se estén contaminando con información generada por otras IA.
Según los expertos consultados, la práctica común de alimentar a los algoritmos de IA con grandes cantidades de datos puede tener consecuencias negativas imprevistas. La IA aprende a partir de los datos proporcionados durante el entrenamiento, pero si esos datos están contaminados, los resultados pueden ser erróneos o sesgados.
Uno de los principales problemas es que las IA existentes están interconectadas en cierta forma y comparten información que se encuentra en la red. Esto significa que, si una IA genera datos incorrectos o sesgados, otros sistemas de IA pueden acceder a esa información y utilizarla para su propio entrenamiento.
Hay varios peligros del entrenamiento de IA y uno de ellos es la fiabilidad de su información
A medida que más IA interactúan entre sí, el problema de la corrupción de datos se amplifica y puede terminar colapsando los sistemas. Este fenómeno puede tener implicaciones significativas en diversas áreas donde se utiliza la IA, como la medicina, el transporte autónomo o la toma de decisiones empresariales.
La corrupción de datos también puede contribuir al sesgo algorítmico. Si los datos utilizados para entrenar una IA están sesgados hacia un determinado grupo o perspectiva, los resultados de la IA también serán sesgados, lo que puede perpetuar desigualdades y discriminación en las decisiones tomadas por estos sistemas.
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