Principales riesgos relacionados con la IA generativa

A medida que el mundo inclina más su balanza hacia la innovación tecnológica la inteligencia artificial se ha convertido en el punto de encuentro para muchas industrias porque les abre un panorama más amplio para estimular la creatividad y la automatización a niveles superiores. Sin embargo, también existen riesgos relacionados con la IA, especialmente la generativa, que es tendencia en los últimos meses, por el dilema ético que plantea el uso indiscriminado de los datos.

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En este sentido, si bien la IA generativa ha demostrado tener viabilidad comercial y crear valor en diversos dominios comerciales, es crucial reconocer y afrontar estos desafíos garantizando un futuro en el que la tecnología siga siendo una herramienta efectiva para las personas y no al revés. En años anteriores, con apenas un incipiente desarrollo de la inteligencia artificial, quedaban veladas algunas problemáticas concernientes a la seguridad y privacidad de los datos, así como la equidad, el antisesgo y la explicabilidad.

Esa invisibilidad afortunadamente está cambiando en la actualidad, gracias a una mayor apertura de conciencia sobre estos y otros riesgos que la IA generativa ha dejado al descubierto, como la protección y atribución de propiedad intelectual, ciberseguridad, entre otros. Para aclarar mejor este panorama, en el presente artículo, desarrollamos los principales riesgos relacionados con la IA generativa y qué podemos hacer para evitarlos o reducir su impacto. 

¿Cuáles son los principales riesgos relacionados con la IA generativa?

Los riesgos asociados al uso de la IA generativa son múltiples y pueden impactar de diversas maneras tanto a las empresas como a las personas. Veamos a continuación cuáles son los más importantes y cómo podemos prevenirlos o reducir sus efectos.

1. Riesgos de precisión.

Las herramientas de IA generativa como Chat GPT se basan en grandes modelos de lenguaje entrenados con datos masivos. Responden a las preguntas interpretando el mensaje que reciben sobre la base de los datos de su entrenamiento. Pero como existen tantos patrones diferentes sobre los cuales la IA se basa para generar respuestas coherentes, tiene la posibilidad de inventar respuestas verosímiles para llenar vacíos semánticos. 

Pueden existir diversos riesgos potenciales de precisión ocasionados por la IA generativa:

• Generalización de datos: los modelos generativos están hechos para generalizar los datos con los que están entrenados, por lo que es posible que no siempre produzcan información precisa para consultas específicas. Para mitigar estos riesgos, asegúrate de que la IA esté entrenada con datos representativos, diversos y de alta calidad, lo que aumenta la probabilidad de generar datos precisos en una amplia gama de consultas.
• Falta de verificación: la IA generativa puede producir información que parece verosímil pero que en realidad es inexacta. Sin verificación externa o de los hechos, los usuarios podrían ser engañados fácilmente. Esto puede evitarse actualizando constantemente el modelo de IA con nuevos datos para mejorar su precisión y adaptarse a los cambios en el flujo de información.
• Sin fuente de verdad: los modelos generativos no cuentan con una fuente verdadera inherente, ya que no entienden el contexto en que se manejaría un humano para expresar una verdad comprobada ni tampoco la ética para decidir cómo utilizar ese conocimiento. Genera resultados en función de patrones de datos, no en una comprensión fundamental. Una solución es corroborar los resultados de la IA generativa con otras fuentes confiables, especialmente para aplicaciones críticas. También puedes capacitar a los usuarios sobre las fortalezas y limitaciones de la IA, para que aprendan a diferenciar un resultado válido de uno cuyas fuentes no estén verificadas.

2. Riesgos de sesgo.

De forma similar a los riesgos de precisión, se pueden generar sesgos en un conjunto de datos, que pueden incluir enfoques sexistas, racistas, etc., dentro de las comunidades online. Dentro de estos riesgos se destacan:

• Sesgo de representación: si los grupos etarios o puntos de vista minoritarios están mal representados en los datos de capacitación, es posible que la IA no produzca los resultados que representen correctamente a esos grupos. Generar diversos datos de entrenamiento puede reducir el sesgo de representación.
• Amplificación de los sesgos existentes: aunque el sesgo inicial de los datos de entrenamiento sea menor, la IA puede amplificarse debido a la forma en que optimiza los patrones y tendencias culturales. El seguimiento y la evaluación constante de los resultados pueden ayudar a identificar y corregir estos sesgos. Asimismo, las directrices éticas y la supervisión del desarrollo e implementación de la IA permiten mantener los sesgos bajo control.

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3. Riesgos de seguridad y privacidad de los datos.

La tecnología de la IA generativa, sobre todo en modelos entrenados con grandes volúmenes de datos, plantea distintos escenarios de riesgos relacionados con la privacidad de los datos confidenciales.

• Fuga de datos: aunque una IA esté diseñada para generar contenido nuevo, existe la posibilidad de que automáticamente reproduzca fragmentos de datos de entrenamiento, y si estos contienen información confidencial, existe el riesgo de que quede expuesta. Para evitarlo, puedes utilizar técnicas como la privacidad diferencial durante el proceso de capacitación para asegurar que los resultados no estén vinculados directamente a una sola entrada. Esto permitirá proteger puntos de datos individuales en el conjunto de datos de entrenamiento. 
• Uso indebido de datos personales: si la IA generativa es entrenada con datos personales de clientes no lo suficientemente anónimos, puede violar las regulaciones de privacidad de datos y los estándares éticos. Para atenuar los riesgos de la seguridad de datos, los modelos de IA generativa pueden entrenarse con datos sintéticos generados previamente por modelos de IA.
• Procedencia dudosa de los datos: puesto que los modelos generativos pueden producir importantes cantidades de contenido, puede ser complejo rastrear el origen de cualquier dato en concreto, lo que puede generar dificultades para definir los derechos y la procedencia de los datos. Auditar regularmente los resultados de la IA generativa para identificar posibles fugas o infracciones de datos puede colaborar con la detección y corrección tempranas.

4. Riesgos de la propiedad intelectual.

La IA generativa también plantea diversos desafíos a las regulaciones de la propiedad intelectual. Por ejemplo, cuando la IA generativa crea una obra de arte, escrita o pieza musical, ¿de quiénes son los derechos de autor? Es difícil establecer si es del desarrollador de la IA, el usuario que la operó o es que ¿acaso ningún ser humano es directamente responsable de haberla creado? Por otra parte, si la IA crea contenido basado en datos de entrenamiento con licencia bajo ciertos términos, ¿qué derechos se aplican a los nuevos contenidos?

La IA generativa también puede cometer infracciones al crear involuntariamente resultados similares a las obras protegidas por derecho de autor. Esto se vincula con la problemática de la detección de plagio, ya que el uso indiscriminado de la IA generativa hace más difícil la identificación del plagio. Por eso, para evitarlo, es recomendable definir políticas específicas para la creación de contenidos. Asimismo, puedes utiliza blockchain y otras tecnologías para rastrear y comprobar la procedencia del contenido generado por la IA.

5. Riesgos éticos.

El debate ético sobre los alcances de la IA ha cobrado impulso especialmente desde la irrupción de modelos generativos como Chat GPT Y DALL-E de OpenAI. La mayor preocupación ética en relación con la IA generativa son los deepfakes, puesto que ahora la IA puede crear imágenes, videos y toda clase de contenido hiperrealista, lo que puede complicar diferenciarlos de los contenidos reales y plantear graves dilemas éticos, como difundir información errónea o manipular la opinión pública.

Por otra parte, la dependencia excesiva de la IA para realizar tareas creativas podría minar potencialmente el valor de la creatividad y la originalidad humanas. Esto sin contar el hecho de que las industrias utilicen la IA generativa para la creación de contenidos en lugar de personas, lo que podría significar una reducción significativa de los puestos de trabajo, en áreas como la redacción, el diseño gráfico, la música, etc. 

Asimismo, el desarrollo y uso de la IA generativa requiere de recursos importantes que pueden tener un alto impacto ambiental. Para evitar todos estos riesgos éticos mencionados, busca que las partes interesadas participen más para visibilizar estas problemáticas éticas y plantear soluciones. Las marcas de agua en los contenidos generados por IA generativa puede ayudar a diferenciar mejor una creación hecha por IA de una creación humana. 

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En síntesis, los principales riesgos relacionados con la IA generativa son la falta de precisión de los datos y fuentes, el sesgo de la información, la seguridad y privacidad de los datos, la pérdida de la propiedad intelectual y los dilemas éticos. Se pueden evitar ajustando las medidas de protección de los datos de los usuarios y asegurándose de que la generación de contenidos sea simplemente una herramienta de ayuda para las empresas y no la sustitución del trabajo humano. 

Al comprender que la tecnología puede mejorar la eficiencia y los resultados de lo que ya naturalmente sabemos hacer bien, los límites de la IA quedarán mucho más claros y el trabajo humano seguirá aportando valor.