Desafíos de la Inteligencia Artificial General

Su desarrollo actual y potencial, se debe a que logra igualar o superar ampliamente ciertas capacidades cognitivas, a partir de procesar más eficientemente los datos y la información en cada vez más actividades humanas. Aunque no seamos muy conscientes, estamos atravesando una época inédita en la historia humana.

Entre muchísimas otras razones, esto se debe a que asistimos a la progresiva eliminación de las barreras de comprensión de otras lenguas casi instantáneamente, a partir del desarrollo exponencial del sistema de inteligencia artificial que usa el traductor de Google.

Este famoso traductor artificial es uno entre varios sistemas de inteligencia artificial que se ocupan de procesar lenguaje natural. En esencia, utiliza un método de aprendizaje que se relaciona con grandes números de casos relacionados; es decir, no se basa en aprender o aplicar las reglas gramaticales de cada idioma.

En palabras simples, se crean enormes bases de datos vinculadas a traducciones habituales, que se apoyan en amplios cuerpos de documentos traducidos de idioma a idioma, utilizando documentos traducidos por la Organización de las Naciones Unidas ONU a varios idiomas.

El traductor de Google a fines de , casi igualo a traductores expertos humanos. Veamos con mayor detenimiento el funcionamiento de este sistema de inteligencia artificial. La prueba al traductor de Google consistió en emplear una escala de 0 a 6 para puntuar la fluidez de las traducciones de frases extraídas de Wikipedia o noticias.

Para las traducciones de inglés al español, el nuevo sistema de Google recibió una puntuación media de 5,43, muy cercana al 5,55 que obtuvieron los traductores humanos.

Si hace mucho que no prueba al traductor, seguramente se deba a que antes presentaba muchos errores. Es decir, en vez de aprender conceptos o gramática, los algoritmos establecen sus propias formas de descomponer el texto en fragmentos más pequeños, que a menudo parecen carecer de sentido y generalmente no corresponden a los fonemas del habla.

Y ni que hablar de la velocidad en la que trabaja el sofisticado sistema de IA. Ahora bien, la comprensión de un fenómeno como este, requiere abordar brevemente el concepto de inteligencia humana con el que trabajan los expertos en ciencias cognitivas.

Entre varias definiciones o concepciones del concepto inteligencia, el elemento común es la capacidad de procesar información para resolver problemas en función de alcanzar objetivos 6. La noción de inteligencia, está indisolublemente ligada al procesamiento de información.

Es importante aclarar que hablamos de información en sentido amplio y bajo el enfoque de las ciencias cognitivas, que aluden al procesamiento de información o al flujo de información del entorno que se codifica, organiza, selecciona, almacena y recupera por medio de los sistemas sensoriales, perceptivos, etc.

Ellas son: inteligencia social, inteligencia lingüística o musical , inteligencia lógico-matemática, inteligencia interpersonal, e intrapersonal o emocional, inteligencia fluida, entre otras. Básicamente, nuestro cerebro controla la capacidad para procesar la información proveniente del entorno y de nuestro propio cuerpo 7 que se utiliza para evaluar y elegir futuros cursos de acción.

Y aquí entra en escena el proceso de toma de decisiones y la evaluación, que consiste en seleccionar, recortar y organizar la información disponible. A partir de la inteligencia humana, se han desarrollado múltiples y diversas innovaciones tecnológicas.

La que aquí nos ocupa tiene que ver con el procesamiento de la información para resolver problemas y tomar decisiones a partir de máquinas que operan a través de los llamados algoritmos inteligentes. La inteligencia artificial en adelante, también IA se sustenta en algoritmos inteligentes o en algoritmos de aprendizaje que, entre muchos otros fines, se utilizan para identificar tendencias económicas, predecir delitos, diagnosticar enfermedades, predecir nuestros comportamientos digitales, etc.

Un algoritmo puede ser definido como un conjunto preciso de instrucciones o reglas, o como una serie metódica de pasos que puede utilizarse para hacer cálculos, resolver problemas y tomar decisiones.

El algoritmo es la fórmula que se emplea para hacer un cálculo 8. Ahora bien, durante las últimas décadas, se han utilizado diferentes métodos para desarrollar algoritmos utilizando grandes volúmenes de datos e información algunos métodos son: redes neuronales, algoritmos genéticos, aprendizaje por refuerzo, entre otros.

En esencia, a partir de la aplicación de IA se busca que las tecnologías permitan que los sistemas computacionales adquieran: autodependencia, reconfiguración autoadaptativa, negociación inteligente, comportamiento de cooperación, supervivencia con intervención humana reducida 9 , entre otros rasgos.

Y todo esto, supone la utilización de diferentes técnicas que se basan en el reconocimiento de patrones a fin de resolver problemas 10 , maximizar objetivos y optimizar el procesamiento de información. Veamos otro ejemplo para dimensionar cómo trabajan los sistemas más exitosos de IA. Este concurso de televisión de Estados Unidos basado en responder preguntas sobre numerosos temas como historia, idiomas, literatura, entre otros, reside en que cada uno de los tres concursantes elige uno de los paneles del tablero de juego que, al ser descubierto, revela una pista en forma de respuesta.

Los concursantes tienen que dar sus respuestas en forma de una pregunta. Ken Jennings es el máximo ganador del juego 74 veces en un año.

En febrero de , Watson compitió contra él y otro campeón llamado Brad Rutter. Watson ganó el juego y lo hizo porque en esencia, puede procesar más datos y a mayor velocidad que los concursantes humanos. Mientras que la IA sopesa millones de posibles hipótesis al mismo tiempo, a una persona humana le llevaría varios siglos poder analizar todas las deliberaciones que Watson hizo en tres segundos.

Veamos algunos números que reflejan la magnitud de datos y de información que procesa esta IA. Watson fue capaz de procesar millones de páginas procedentes de documentos, incluyendo enciclopedias enteras, lo que abarca Wikipedia y lenguaje natural cargado de ambigüedades y vaguedades estamos hablando de mil libros extensos por segundo.

El sistema que utiliza, también incluye un subsistema que ayuda a calcular el grado de confianza en la respuesta que finalmente brindará la IA. En palabras simples, Watson tiene un asistente. Algoritmos inteligentes, gestionados por otro algoritmo que funciona a modo de gestor experto.

Asistimos a la creación de otro personaje que se agrega al clásico dúo investigador: Sherlock IBM , Watson, y su algoritmo gestor experto.

Como esta inteligencia artificial ha leído cientos de millones de páginas informativas que incluyen historias, es capaz de seguir el hilo a través de complicadas secuencias de eventos.

Watson optimiza la información a partir de procesos estadísticos jerárquicos, aprende de sus experiencias y a una velocidad imposible de superar para un organismo biológico. Pero lo más relevante, viene dado porque la mayoría del conocimiento adquirido, proviene de él mismo a partir toda la información que obtiene, más allá de que otras pocas áreas de los datos de esta IA fueron programadas directamente por personas humanas El traductor de Google y Watson, son dos ejemplos entre muchísimos otros que dan cuenta del Tsunami de inteligencia artificial que se está desarrollando en múltiples campos.

Hablamos de sistemas que crean música, pintan cuadros, reconocen caras, objetos, predicen empresas exitosas en la bolsa, detectan enfermedades, ayudan a proteger el ambiente, entre muchísimas otros. Asistimos a una verdadera carrera por desarrollar IA para simplificar y optimizar diversas actividades humanas.

Es en este escenario que surgen tres grandes desafíos en el ámbito jurídico. Por un lado, cómo nos protegemos a nosotros mismos de los algoritmos inteligentes que nos reemplazan y superan en múltiples actividades. Por otro lado, cómo hacer para que esta nueva tecnología contribuya al desarrollo sostenible e inclusivo del ser humano.

Y por último, eventualmente, cómo se protegerán y se transformarán los derechos humanos en una transición que parece dirigirse hacia una simbiosis entre lo biológico, lo digital y lo artificial. En esta primera aproximación, todas estas cuestiones podrían reconducirse a partir de explorar dos grandes ejes.

Aquí, esta tecnología es drásticamente disruptiva para hacer efectivos ciertos derechos y, a la vez, representa un salto cualitativo en la forma en la que se podrían gestionar las organizaciones y sus relaciones con los ciudadanos.

Desde esta perspectiva, es importante poner el acento en los riesgos que se generan a partir del llamado riesgo existencial vinculado a la posibilidad de que los seres humanos pierdan el control sobre los sistemas de inteligencia artificial.

Pero dejando de lado esta cuestión extremadamente compleja que se proyecta a mediano y largo plazo, es preciso abordar otros aspectos relacionados con el corto plazo. Por ejemplo, las cuestiones vinculadas al impacto que se produce a partir del desarrollo y uso de sistemas de IA sobre los derechos fundamentales de las personas.

En los puntos siguientes, destacaremos algunas breves propuestas en torno a ambos ejes. Muchas veces solemos hablar de un desarrollo asimétrico que suele ser inherente a los países menos aventajados. En el ámbito tecnológico, la presencia de este fenómeno da cuenta de diversas asimetrías en su desarrollo.

Por ejemplo, en la CABA existe una Administración Pública totalmente digital además, se han dictado más de 58 normas regulando la digitalización de la administración pública 12 , mientras que en algunas provincias ni siquiera se ha comenzado el proceso.

Esto también se da a un nivel mucho más profundo. Y más de la mitad de la población mundial, 4. Las asimetrías en el desarrollo suelen venir acompañadas por la necesidad de protección y efectivización de derechos también dispares.

Es decir, se deben afrontar desafíos vinculados a cuestiones de primera necesidad acceso al agua, acceso a servicios esenciales, etc. Incluso, frecuentemente solemos pensar que como resulta difícil resolver ciertos problemas más acuciantes, sería ilógico abordar otros.

Sin embargo, es importante razonar y actuar a la inversa. Además de hacerse cargo de cuestiones básicas, también es indispensable emprender los nuevos desafíos; de lo contrario, se amplía el espectro de violaciones de derechos.

Por ejemplo, en el ámbito penal existen múltiples retos que son muy complejos de abordar narcotráfico, venta ilegal, robo con armas, etc. Pero a la vez, el mundo digital conlleva otros desafíos y aparecen nuevos derechos a tutelar.

Nos referimos a todas las cuestiones vinculadas al cibercrimen cyberacoso, pornografía infantil, grooming, fraudes informáticos, etc. También hay que proteger a los ciudadanos de estas violaciones a sus derechos. El desarrollo asimétrico, en síntesis, aumenta la complejidad y demanda mayores esfuerzos para hacer efectivos los derechos de las personas.

En Latinoamérica en general, y en Argentina en particular, existen múltiples diferencias entre las personas, los distritos y las áreas vulnerables. Por un lado, hay que considerar la brecha digital 14 que existe entre los ciudadanos que están conectados a Internet y los que no.

Por otra parte, la organización y el desarrollo de los poderes públicos son asimétricos en cuanto a infraestructura y desarrollo. Sin embargo, esto no impide que el Estado avance sobre varios frentes al mismo tiempo y acelere la transición para adaptarse a esta nueva revolución de espacio y de tiempo.

Por ejemplo, los múltiples problemas de Internet y las redes sociales todas las cuestiones vinculadas al cibercrimen y a la privacidad hace tiempo afectan a muchas personas que están conectadas, sin importar si viven en distintas provincias argentinas Formosa, Tierra del Fuego, etc.

Algo similar ocurre con la implementación del expediente electrónico o digital. En conclusión, hay que avanzar en la innovación favoreciendo la inclusión innovación inclusiva , más allá de la existencia de un desarrollo asimétrico.

Y aquí entra en acción la inteligencia artificial como un instrumento al servicio de la justicia y de los derechos. En un sentido amplio, este enfoque se vincula con un nuevo paradigma tecnológico que se llama inteligencia en la interfaz.

Desde esta óptica, la interfaz sabe mucho sobre el usuario, lo entiende en contexto, es proactiva y se vuelve mejor con la experiencia. Para que se entienda mejor.

Veamos cómo se desarrollan las vinculaciones en el mundo digital. Por un lado, existe un sistema mediante el cual el usuario elige el recorrido y la tecnología une los puntos, como ocurre con los hipervínculos.

En tercer lugar, hallamos a uno de los más usados, que se refiere a los motores de búsqueda el más famoso es Google. Aquí el usuario establece qué quiere buscar y la tecnología encuentra contenido relevante y de calidad para devolver. Por último, existe un método más eficiente: la inteligencia en la interfaz.

En los teléfonos celulares Iphone, Apple ha desarrollado un asistente de voz llamado Siri. Cuando se activa, se le puede preguntar diversas cuestiones y responde.

Pero también Prometea , la inteligencia que hemos desarrollado en el Ministerio Público Fiscal, se ubica en este nuevo paradigma.

Según nuestras investigaciones, la inteligencia en la interfaz -a través de sistemas de inteligencia artificial- puede impactar de manera decisiva para garantizar ciertos derechos de acceso, y mucho más aún cuando se trata de personas vulnerables o con discapacidad.

Veamos esto en concreto. Desde que asumimos la gestión en el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires, y gracias al apoyo de Luis Cevasco, venimos trabajando fuertemente en las nuevas tecnologías.

Puntualmente, en todo lo que se refiere a las tecnologías de la información y de la comunicación TIC. En el transcurso de , hemos desarrollado el primer sistema de inteligencia artificial jurídico en Latinoamérica 16 que trabaja con un asistente de voz tal como lo hace Siri de Apple y permite realizar un dictamen jurídico de manera íntegra.

Es decir, la persona abre el expediente, y una vez que está en condiciones de proyectar un modelo, activa a Prometea por comando de voz en un celular dispositivo móvil o mediante un chat, como si fuera a mantener una conversión por Whatsapp. Todo el proceso, de manera íntegra, se realiza a través de la inteligencia artificial.

Todo este proceso, si es realizado mediante comando de voz, se concreta sin tocar el teclado o el mouse. Cuando prendemos la computadora y activamos Prometea, nos pide que le digamos el número de expediente, y luego toma la carátula de la página oficial del Tribunal Superior de Justicia de la CABA, y nos ofrece un modelo de la fiscalía con la carátula completa y la temática según se la expresemos.

Por ejemplo, modelo citación, modelo vivienda, modelo autosuficiencia. También nos avisa si el modelo de dictamen no es aplicable, porque están vencidos los plazos o falta algún requisito formal. Para evitar cualquier falla, estamos en fase experimental, más allá de que los modelos realizados por Prometea -antes de que se envíen a la firma- son controlados por el equipo que trabaja en la Fiscalía.

A fin de año, aspiramos a que más de la mitad de los expedientes que vienen a dictaminar a la Fiscalía General Adjunta 17 , sean realizados con Prometea.

Ahora bien, esta innovación que se da en el ámbito público, implica un salto cualitativo en relación con la velocidad y la precisión en nuestra labor cotidiana para prestar un mejor servicio de justicia. De hecho, en noviembre presentaremos el sistema formalmente, destacando sus ventajas frente a los sistemas clásicos.

Además, probablemente, también esté en funciones el modelo predictivo sobre el que estamos trabajando para que la tarea sea aún más rápida y precisa. Pero el aspecto más importante que advertimos al desarrollar Prometea, se vincula con su extensión a otras áreas.

Simplificar la interacción con un fiscal, organizar procesos judiciales internos, optimizar las relaciones ciudadanía-Estado y, sobre todo, enfocar su uso en los sectores vulnerables y en las personas con discapacidad.

La inteligencia artificial puede ser una herramienta clave en la relación ciudadanos-Estado. Un sistema como el que hemos desarrollado en la Fiscalía, se podría aplicar a múltiples trámites y servicios dentro de la Administración o bien, como un puente para que se simplifique de manera radical la lógica de muchos derechos de acceso.

A esto nos referimos cuando hablamos de inteligencia en la interfaz. Los trámites o servicios del Estado pueden ser brindados a través de un asistente digital de voz, o utilizando chatbots De hecho, si usted tiene un iPhone y habilita la función de Siri , pruebe en llamar al con sólo decir que lo llame, y el asistente lo hará.

Incluso, con esta tecnología, resulta mucho más sencillo garantizar la centralidad del usuario a través del portal único o digital Pero además, el uso de la inteligencia artificial podrá optimizar el flujo de datos y de información a disposición de las organizaciones públicas también de las privadas para resolver cuestiones que antes requerían múltiples pasos, procedimientos y fases.

O que, incluso, ni siquiera podían resolverse. Por ejemplo, a partir de la digitalización de las historias clínicas de los pacientes 20 , un sistema de inteligencia artificial podría garantizarles a ellos y a las autoridades sanitarias, un seguimiento y acceso a los datos sanitarios, optimizando exponencialmente la atención médica y permitiendo a los ciudadanos acceder a esa información a partir de un asistente digital Si bien excede seguir ampliando en este artículo todas estas cuestiones, este tipo de tecnología, al servicio de los derechos, se vuelve en sí misma un derecho.

Mucho más aún, si consideramos que la ley de Argentina Digital Toda innovación tecnológica produce beneficios, riesgos y daños. Entre otras ventajas, Internet es vital para asegurar el derecho de libertad de expresión, pero, por ejemplo, también se usa para traficar armas, órganos, y muchos otros delitos que se desarrollan en el mundo digital.

Teniendo en cuenta este aspecto, en los dos puntos anteriores hemos abordado el lado luminoso de la inteligencia artificial. Ahora, trazaremos algunas breves líneas en torno a los riesgos, desafíos y retos que nos depara esta nueva tecnología.

Actualmente, existen múltiples desafíos para asegurar la compatibilidad del desarrollo de la inteligencia artificial con el derecho doméstico de los Estados y con el derecho internacional vigente. Se usan algoritmos inteligentes para captar todos nuestros datos, para recomendarnos qué buscar, a dónde ir, qué hacer, cómo llegar más rápido a un determinado lugar, para diagnosticar enfermedades, para prevenirlas, etc.

Todas estas cuestiones, requieren precisar algunos aspectos a tener en cuenta. En primer lugar , es fundamental saber cómo funciona esta tecnología. No se puede pensar una regulación adecuada, desconociendo la dinámica del objeto que se pretende regular. Algo similar ocurre con las leyes vinculadas a los alimentos, a los medicamentos, entre otras.

En este aspecto, como los sistemas de IA crecen de manera exponencial, es indispensable estar constantemente actualizado en los nuevos métodos que se utilizan. En segundo lugar , es clave analizar ciertas áreas y derechos en forma particularizada.

Es diferente el supuesto en el que los sistemas de IA me recomienden música y se ocupan de gestionar los gustos musicales en nuestra cuenta de Spotify o cuáles son los videos que podrían agradarme en YouTube , y otra muy distinta es el supuesto en el que algoritmos inteligentes se ocupan de predecir si voy a tener una enfermedad o si hay que conceder libertad condicional a una persona privada de su libertad.

En tercer lugar , cuando se trata de derechos fundamentales, es clave considerar un aspecto saliente de todos los sistemas de inteligencia artificial más sofisticados que se usan actualmente Watson de IBM, Alexa, Quid, Siri, entre muchos otros.

Se trata de auténticas cajas negras. En esencia, esto significa que los algoritmos no pueden ofrecer una explicación detallada acerca de cómo llegan a un determinado resultado. Es decir, no puede establecerse cómo el sistema de IA evalúa y pondera los datos y la información que procesa.

Se llama sistema de caja negra a la herramienta computacional en la que uno entiende los datos ingresados y los resultados, pero no comprende el procedimiento subyacente. En cuarto lugar , teniendo en cuenta lo anterior, es indispensable asegurar los principios de igualdad y de no discriminación cuando estamos frente a predicciones de inteligencias artificiales frente a derechos fundamentales.

Por ejemplo, ciertas IA predictivas que se usan en Estados Unidos de Norteamérica 24 , se basan en un código fuente que toma en consideración distinciones de raza, género, entre otras.

Y esto provoca un caso inadmisible de discriminación estructural algorítmica. Veamos este problema con mayor detalle. La agencia de noticias independiente ProPublica, realizó una investigación acerca de la fiabilidad de la predicción de la reincidencia a través del uso de algoritmos inteligentes en el ámbito delictivo.

Básicamente, se analizó el funcionamiento de COMPAS Se evaluaron las puntuaciones de riesgo asignadas a más de 7. En cambio, cuando se tomó en cuenta el total de delitos incluyendo delitos menores -tales como conducir con una licencia vencida, la predicción resultó más precisa.

Pero además, detectaron una mayor tasa de predicción de reincidencia en delincuentes afroamericanos y una mayor cantidad de falsos positivos es decir, de predicción de reincidencia errónea en este grupo de delincuentes.

Ello, en comparación con los resultados obtenidos y corroborados en las predicciones respecto de las personas de una etnia caucásica. A lo que cabe agregar que los acusados blancos fueron mal etiquetados como de bajo riesgo, más a menudo que los acusados afroamericanos.

Los investigadores de ProPublica se preguntaron si esa disparidad podría explicarse por los crímenes anteriores de las personas acusadas o el tipo de crímenes por las que fueron arrestadas.

La respuesta fue negativa. Incluso, al mejor estilo del oráculo griego Calcante , se concluyó que los desarrolladores de COMPAS empresa Northpointe no revelan públicamente qué cálculos son utilizados para llegar a los puntajes de riesgo de los demandados, por lo que no es posible para los acusados -ni para el público- ver qué podría estar causando la disparidad Suponga que el juez sentencia que no se le debe nada, porque analizó diversos factores.

Pero no le dice cómo los evaluó. Sin dudas, estaríamos frente a un típico caso de sentencia arbitraria. Por eso, si se usan algoritmos inteligentes para ayudar a los jueces penales a decidir acerca de libertades condicionales, nuestro sistema constitucional y convencional impide utilizar un sistema como este.

En efecto, no sólo se trata de asegurar que el sistema no se base en distinciones de raza, género, etc. Por estas razones, hoy en día no puede aplicarse la inteligencia artificial en estos campos. En quinto lugar , quienes desarrollan IA suelen ampararse en el secreto comercial y en los derechos de patentamiento.

Y si bien esto es en principio razonable, cuando se trata de sistemas de IA vinculados a cuestiones comerciales ventas online, publicidad, marketing, etc. En este aspecto, cobra especial importancia lo establecido en el artículo a de la Convención Americana de los Derechos del Hombre, cuando cita que el derecho a la libertad de expresión no puede estar sujeto a previa censura sino a responsabilidades ulteriores, las que deben estar expresamente fijadas por la ley y ser necesarias para asegurar: a.

el respeto a los derechos o a la reputación de los demás …. Como no podemos seguir detallando cada una de las cuestiones involucradas en el desarrollo de la IA, estas breves muestras ponen en evidencia la complejidad y la dificultad de abordar esta innovación. Por eso, es clave poner el tema en agenda, pensar en un esquema de cooperación internacional y, al mismo tiempo, crear entornos normativos propicios.

Esto también implica consagrar principios rectores que se apliquen a los sistemas de inteligencia artificial, que sean compatibles con nuestro modelo de derechos humanos; es decir, bregamos por un desarrollo de IA compatible con el Estado constitucional y con el derecho internacional de los derechos humanos.

De esta forma, el epicentro del sistema se asienta en la igualdad, y el carácter inalienable o inderogable. Existe una vinculación directa entre estos derechos, la dignidad humana, la paz, la protección de las minorías, de los más vulnerables o de los más débiles Es un esquema por el que se obliga a los Estados y a la comunidad internacional a garantizar la efectividad de derechos, principios y reglas que se encuentran plasmados en las constituciones, en los pactos internacionales y en las leyes domésticas Pero un enfoque de derechos humanos vinculado a las nuevas tecnologías, presupone aceptar un punto de partida: la innovación inclusiva para el desarrollo sostenible Todas ellas, se presentan como una derivación de la dignidad digital que a su vez se integra por la identidad digital de las personas humanas en el mundo digital.

Se trata, en esencia, de hacer más robusto el sistema de protección a partir de incorporar al bloque de juridicidad una serie de principios generales tendientes a regularla.

Estos principios constituyen dos funciones distintas, con un denominador común: la necesidad de actuar antes de la producción de un daño. En una síntesis radical, se desempeñan sobre distintos tipos de riesgos. Al riesgo potencial, la precaución. Al riesgo verificado corresponde la prevención El principio precautorio en la IA de un modo análogo a lo que acontece en el derecho ambiental se vincula con una falta total o absoluta de certeza científica acerca de la ausencia de riesgos.

Autodeterminación algorítmica. La autodeterminación es un derecho fundamental que se deriva de la dignidad de la persona humana Sobre esta base, los Estados y la comunidad internacional, responsablemente deben invertir, y desplegar los máximos esfuerzos de toda índole, para que se pueda garantizar la autodeterminación humana frente al uso de algoritmos inteligentes.

Transparencia algorítmica y principio de imparcialidad del validador. Esta cuestión tiene dos grandes caras. Con tantos datos llegando desde todas las direcciones, seguramente habría algunos casos de fuga de datos.

Algunas empresas ya han comenzado a trabajar de forma innovadora para sortear estas barreras. Entrena los datos en dispositivos inteligentes y, por lo tanto, no se envía de vuelta a los servidores, solo el modelo entrenado se envía de vuelta a la organización. La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados.

Por lo tanto, la capacidad de obtener buenos datos es la solución para excelentes sistemas de IA en el futuro. Pero, en realidad, los datos cotidianos que recopilan las organizaciones son deficientes y no tienen importancia propia. Son parciales y solo de alguna manera definen la naturaleza y las especificaciones de un número limitado de personas con intereses comunes basados en la religión, la etnia, el género, la comunidad y otros prejuicios raciales.

El cambio real solo se puede lograr mediante la definición de algunos algoritmos que puedan rastrear estos problemas de manera eficiente. Con grandes empresas como Google, Facebook y Apple enfrentando cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países están utilizando estrictas reglas de TI para restringir el flujo de la data y de la información.

Por lo tanto, estas empresas ahora enfrentan el problema de usar datos locales para desarrollar aplicaciones para el mundo, y eso daría lugar a sesgos.

Los datos son un aspecto muy importante de la IA, y cuando están etiquetados se utilizan para entrenar a las máquinas para que aprendan y hagan predicciones.

Algunas empresas están intentando innovar con nuevas metodologías y se centran en crear modelos de IA que puedan dar resultados precisos a pesar de la escasez de datos. Con información sesgada, todo el sistema podría fallar.

Los datos y los procesos de implementación son las principales fuentes de retos para la inteligencia artificial en los próximos años, sin embargo, las empresas deben buscar las mejores y más ágiles formas de gestionarlos para seguir siendo competitivas en un mundo en el que la automatización es un imperativo.

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El problema del sesgo La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados.

La inteligencia artificial (IA) enfrenta diversos desafíos en el futuro, incluyendo la necesidad de abordar cuestiones éticas y sociales, la Resumen: Este artículo incursiona en los desafíos que el avance tecnológico en general, y la inteligencia artificial en particular, presentan a la sociedad Principales desafíos comunes en IA · 1. Poder de cómputo · 2. Déficit de confianza · 3. Conocimiento limitado · 4. Privacidad y seguridad de los datos · 5. El

Retos y desafíos de la implementación de inteligencia artificial

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