La Controversia sobre el Uso de Datos en Inteligencia Artificial
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) dependen en gran medida de la vasta cantidad de datos disponibles en internet. Sin embargo, el uso de esta información ha suscitado un creciente debate sobre la ética y la equidad, ya que muchos datos se utilizan sin consentimiento ni compensación justa. Tensión que se intensificó el año pasado, cuando numerosos medios de comunicación y creadores de contenido comenzaron a comunicar sus preocupaciones a través de demandas judiciales y restricciones.
La atención hacia este fenómeno no es casual. Un estudio reciente llevado a cabo por la Data Provenance Initiative, realizado por un grupo de investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT), evidencia que se está produciendo un descenso en la disponibilidad de datos legítimamente accesibles para el entrenamiento de modelos de IA generativa. Al analizar 14,000 sitios web, los investigadores encontraron que la imposición de normativas sobre los datos públicos se está acelerando, lo que genera un conflicto en la industria.
Como resultado, las empresas tecnológicas se encuentran con un desafío inusitado. En el último año, el 5% de todos los datos utilizados y un alarmante 25% de los datos de las fuentes más confiables han sido restringidos, lo que limita su capacidad de entrenamiento. Shayne Longpre, autor principal del estudio, afirmó en una entrevista con The New York Times que este declive del acceso a datos tiene graves implicaciones no solo para las empresas de IA, sino también para investigadores y académicos que dependen de esta información.
Posibles Soluciones para el Uso de Datos
Frente a esta inminente crisis, las empresas están evaluando diversas soluciones. Una de ellas es el acuerdo de pago por el uso de información de terceros. En este sentido, varias grandes tecnológicas han comenzado a negociar acuerdos con medios de comunicación. Por ejemplo, se ha cerrado un trato con el grupo Axel Springer, propietario de publicaciones como Business Insider, para que sus artículos puedan ser utilizados por ChatGPT a cambio de una remuneración.
Este enfoque surge en un contexto donde medios como The New York Times han presentado demandas contra OpenAI y Microsoft por el uso no autorizado de su contenido. Esta acción legal ha establecido un precedente significativo para otros medios de comunicación, reforzando la idea de que las alianzas en esta nueva era de inteligencia artificial deben basarse en el reconocimiento y la compensación justa.
Otra opción que se está considerando es la desgrabación y transcripción de videos de plataformas como YouTube. Un estudio liderado por The New York Times reveló que OpenAI transcribió más de un millón de horas de contenido de video para alimentar sus sistemas de IA. No obstante, esta práctica plantea inquietudes legales, ya que infringe las políticas de derechos de autor de YouTube, algo del que eran plenamente conscientes.
El Futuro de los Datos en IA: Alternativas y Desafíos
Una de las soluciones emergentes es el uso de datos sintéticos, que son generados por modelos de inteligencia artificial en lugar de ser recopilados de fuentes humanas. De acuerdo con un informe de Observer, este enfoque puede ofrecer una alternativa viable a la escasez de datos originales. Sam Altman, CEO de OpenAI, ha comentado que, mientras los sistemas sean capaces de crear datos sintéticos de alta calidad, los desafíos actuales podrían manejarse más fácilmente.
Sin embargo, un estudio reciente divulgado en Nature sugiere que depender excesivamente de datos sintéticos podría conducir a una rápida degradación en el rendimiento de los modelos de IA. Esto se debe a que estos datos tienden a acumular y amplificar errores en cada ronda de entrenamiento. Esta desventaja puede resultar en modelos que se desvían de la precisión y relevancia, generando soluciones incoherentes o incorrectas.
“No es que los datos sintéticos no sean útiles; simplemente, el estado actual de los datos sintéticos puede tener defectos significativos”, declaró Ilia Shumailov, autora principal del estudio. “Es sorprendente cómo rápidamente pueden surgir estas limitaciones”, añadió durante una entrevista con Financial Times.
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