La inteligencia artificial (IA) está en todas partes, pero ¿de dónde vienen los datos que la alimentan?
Un nuevo estudio revela que la mayoría de la información utilizada para entrenar la IA proviene de grandes empresas tecnológicas, principalmente de occidente. Esto podría crear un futuro donde la IA refleje una visión del mundo limitada y sesgada.
¿Cómo se entrena la IA? La IA necesita grandes cantidades de datos para aprender, como imágenes, videos y textos. Estos datos se utilizan para entrenar algoritmos que luego pueden realizar tareas como generar texto, traducir idiomas o crear imágenes.
El problema: La mayoría de los datos provienen de internet, donde empresas como Google (propietaria de YouTube) tienen un control desmesurado.
Más del 70% de los datos utilizados en los conjuntos de datos de voz e imagen para modelos de video provienen de YouTube. Esto significa que la IA podría estar aprendiendo una visión del mundo que favorece los intereses de estas empresas.
Consecuencias:
- Falta de diversidad: La mayoría de los datos provienen de Europa y Norteamérica, con muy poca representación de otras culturas. Esto significa que la IA podría no funcionar tan bien para personas de otras partes del mundo.
- Refuerzo de prejuicios: Si la IA solo aprende de datos occidentales, podría perpetuar los prejuicios existentes. Por ejemplo, un modelo de IA que solo ha visto bodas occidentales podría no ser capaz de reconocer una boda tradicional de otra cultura.
¿Qué se puede hacer?
- Es necesario diversificar las fuentes de datos para que la IA refleje mejor la diversidad del mundo.
- Se debe fomentar la transparencia en la recopilación y el uso de datos para la IA.
- Es importante considerar las implicaciones éticas del desarrollo de la IA.
La IA tiene el potencial de transformar nuestras vidas, pero es importante asegurarnos de que se esté desarrollando de manera responsable y equitativa. Debemos ser conscientes de los sesgos en los datos que alimentan la IA para poder construir un futuro donde la tecnología beneficie a todos.
