Los primeros esbozos de la futura Inteligencia Artificial (IA) la pintaban como máquinas con capacidades ultrahumanas.
¿Cómo se utiliza la IA hoy en día?
La IA se conceptualizó en sus inicios como una máquina altamente automatizada con capacidad para «dominar el mundo».
Sin embargo, esa imagen dista mucho de la realidad de su uso común. Un ejemplo del uso de la IA es la implementación de «Alexa».
Antes de su invención, un altavoz se utilizaba simplemente por lo que era: un altavoz.
La implementación de la tecnología de IA en el producto Alexa ha transformado un altavoz cotidiano en una máquina omnisciente que responde con precisión a cualquier pregunta y realiza múltiples tareas de la vida diaria.
La potencia de la IA ha crecido tanto que los sistemas de IA son capaces de tomar decisiones de forma autónoma. Esto significa que no son simples máquinas pasivas, sino que son capaces de realizar una tarea o tomar una decisión basándose únicamente en el asunto que tienen entre manos.
Esta capacidad es variable: cambia según el entrenamiento de datos que haya recibido y las funciones específicas de su algoritmo programado.
¿Cuáles son algunas de las controversias que rodean el uso de la IA?
Estas funciones principales han dejado a algunas personas preguntándose qué viene después con la IA. Es fácil caer presa de la intimidación ante la inteligencia de la IA, su capacidad de intencionalidad y sus habilidades para resolver problemas similares a las humanas.
Entre los problemas y retos que plantea el uso de la IA se encuentran la determinación del conjunto de datos correcto, la protección de la privacidad de los datos y la búsqueda de personal altamente cualificado que sepa entrenar sistemas de IA.
La IA se basa en grandes conjuntos de datos para aprender funciones específicas. A veces puede resultar difícil obtener conjuntos de datos óptimos y de alta calidad. Entrenar sistemas de IA con datos limitados o de mala calidad puede dar lugar a sistemas sesgados.
Estos sesgos incluyen el aprendizaje de patrones raciales y discriminatorios.
Otra preocupación sobre el crecimiento de la IA se refiere a la cuestión de la privacidad de los datos. Dado que la IA se basa en grandes conjuntos de datos para evaluar y «aprender» patrones, es importante garantizar que el uso y el almacenamiento de los datos sigan siendo éticos.
El acceso de los usuarios a los grandes almacenes de datos debe considerarse cuidadosamente, ya que cuanto más acceso tengan los usuarios, más propenso será a fugas o abusos poco éticos.
Un reto que impone la IA es la necesidad de formar a personas con los conocimientos específicos de programación y creación de algoritmos para poner en marcha sistemas de IA.
Si los especialistas no reciben la formación adecuada para desarrollar sistemas de IA, pueden producirse problemas en la infraestructura de IA o un mal uso accidental de los datos.
Es comprensible la preocupación por la gestión segura y ética de los datos y el desarrollo de sistemas de IA. De cara al futuro, es imperativo garantizar que especialistas formados almacenen y manejen los datos con cuidado.
Esto puede garantizar un empleo seguro de la IA en nuestro futuro próximo.
