Paralelamente a su progreso, la inteligencia artificial (IA) avanza cada vez más, y el riesgo de la llamada “endogamia” en los sistemas generativos de IA se convierte en un peligro, común desde hace mucho tiempo entre las poblaciones humanas y de animales domesticados.
Este artículo arrojará algo de luz sobre el concepto de endogamia a la luz de la IA generativa y cómo la endogamia puede relacionarse con el futuro del contenido generado por IA.
Comprensión de la endogamia de la IA generativa Los sistemas de IA generativa, como los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), se entrenan principalmente en conjuntos de datos completos de contenido textual, visual y de audio disponibles en la web. Inicialmente, el conjunto de datos incluía en gran medida elementos hechos por seres humanos, como literatura, artículos y obras de arte. Sin embargo, con el auge de las herramientas de IA generativa, la propia IA escribe cada vez más contenido en Internet.
Este cambio genera preocupación sobre la calidad y diversidad de los conjuntos de datos utilizados para entrenar futuros sistemas de IA. Con la evolución del contenido generado por IA, se espera que muchas generaciones futuras de modelos de IA aprendan de conjuntos de datos que no representan contenido humano sino material creado por IA.
Las consecuencias de la endogamia generativa de la IA son multifacéticas.
Por el contrario, la continuación del aprendizaje por parte del sistema de IA a partir de un número cada vez mayor de conjuntos de datos homogéneos podría llevar a una disminución de la creatividad y la originalidad en la producción generada por la IA.
Si este proceso se repite (es decir, copiar de una copia) sucesivamente a lo largo de generaciones, la calidad del resultado se diluye y los resultados corren el riesgo de ser un trabajo menos atractivo y posiblemente menos reflejo de lo que consideramos producción creativa humana. . Con el crecimiento del contenido generado por IA entrenado en conjuntos de datos endogámicos, estos problemas podrían exacerbarse.
Si los conjuntos de datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos, entonces los sistemas de IA desarrollados solo servirían para reforzar y magnificar los sesgos presentes en el contenido generado por IA, socavando así aún más el uso confiable del contenido generado por IA como fuente de información. Además, la falta de diversidad en los datos de capacitación puede limitar la posibilidad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial que puedan comprender y representar correctamente la amplia gama de experiencias y perspectivas humanas. Esto puede estar limitando el progreso en las diferentes áreas de aplicación de la IA, como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de contenidos y los sistemas de toma de decisiones.
Abordar el desafío de la endogamia generativa de la IA
Por encima de todo, se trata de un riesgo real, en particular la endogamia de tecnologías de IA generativa. Aun así, impone a los investigadores, desarrolladores e incluso a los responsables de la formulación de políticas la responsabilidad de actuar de forma proactiva, garantizando que se utilicen conjuntos de datos diversos y representativos como cuestión de máxima prioridad durante el entrenamiento del sistema de IA, integrando mecanismos que puedan detectar y reducir sesgos en el contenido generado por la IA y garantizar una colaboración interdisciplinaria eficaz al tiempo que se abordan y garantizan que se tengan en cuenta las implicaciones éticas y sociales de la creación de IA.
Deberían facilitar aún más la necesidad de apertura y rendición de cuentas en el despliegue de sistemas de IA y exigir que se comparta con los usuarios de contenidos generados por IA la conciencia de las limitaciones y sesgos. Por lo tanto, todas las partes interesadas pueden buscar colaborar de manera proactiva para aprovechar el poder de la IA generativa y al mismo tiempo mitigar los riesgos asociados con la endogamia en el desarrollo de la IA.
El concepto de endogamia en la IA generativa es un gran desafío futuro para el desarrollo y la implementación de sistemas de IA. Esto les ayudará a garantizar que el desarrollo responsable y ético de la mejora tecnológica para la sociedad se logre mediante la comprensión de las implicaciones y las formas de mejorar la endogamia generativa de la IA de manera efectiva.
