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A medida que la tecnología de aprendizaje automático continúa conmocionando al mundo, las herramientas populares de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural, pueden generar problemas inesperados para la humanidad.
Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural puede tener sesgos implícitos, crear una gran huella de carbono y generar preocupaciones sobre el sentido de la inteligencia artificial. El procesamiento del lenguaje natural es un campo del aprendizaje automático en el que una computadora procesa el lenguaje humano a través de cantidades masivas de datos para comprender, traducir, extraer y organizar la información. Sin embargo, las herramientas de procesamiento de lenguaje como Chat GPT de Open AI y otras tienen algunos desafíos, como faltas de ortografía, reconocimiento de voz y la capacidad de una computadora para comprender los matices del lenguaje humano.
Una de las mayores preocupaciones crecientes con respecto al procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de los programas de IA para sesgar implícitamente y perpetuar los estereotipos. Una de las tareas principales de los modelos de aprendizaje de lenguaje natural es estudiar y aprender patrones a partir de conjuntos de datos para comprender cómo se comunican los humanos entre sí. A veces, estos conjuntos de datos pueden contener un pensamiento sesgado implícito que puede afectar la forma en que la IA aprende el lenguaje y comunica sus resultados.
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Por ejemplo, suponga que el conjunto de datos contiene un lenguaje que asigna ciertos roles a los hombres, como programadores de computadoras o médicos, pero asigna roles a las mujeres, como ama de casa o enfermera. En este caso, el programa de IA aplicará implícitamente estos términos a hombres y mujeres cuando se comuniquen en tiempo real. Por lo tanto, los estereotipos dentro del conjunto de datos pueden conducir a algoritmos que tienen un lenguaje que aplica estereotipos injustos basados en raza, género y preferencia sexual.
Los programas populares de procesamiento de lenguaje natural, como ChatGPT de Open AI, han tenido problemas con los estereotipos y los prejuicios políticos en el pasado. (iStock)
El sesgo político es otra preocupación real para el software de procesamiento de lenguaje natural que puede dar como resultado una impresión de información basada en la preferencia política por el conjunto de datos utilizado para entrenar la IA. Por ejemplo, en febrero de 2023, los usuarios de ChatGPT descubrieron que el software de procesamiento de lenguaje se negaba a comunicar información sobre la historia de la computadora portátil de Biden y a hablar positivamente sobre el expresidente Donald Trump a pesar de hacer lo mismo con el presidente Joe Biden.
Los sesgos políticos de las herramientas de procesamiento de lenguaje de aprendizaje automático a menudo resultan directamente del programador o del conjunto de datos en el que se entrenan. Si el programador se niega a corregir estos sesgos, a menudo conduce a la supresión de noticias e información que podrían enojar a un lado del espectro político.
Lea a continuación para descubrir otras controversias y preocupaciones sobre el procesamiento del lenguaje natural.
Coherencia vs Sensación
Una preocupación que la gente ha tenido sobre la industria de la IA durante años es la capacidad de los programas de aprendizaje automático para pensar en cómo se ven y expresar emociones. Los paradigmas de procesamiento del lenguaje natural suelen ser la versión de IA que interesa a las personas en este sentido debido a la capacidad de una computadora para simular y presentar texto escrito de una manera que exprese los mismos sentimientos y patrones de pensamiento que los humanos.
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La IA no tiene la capacidad de expresar emociones o pensar por sí misma de manera consciente. (Reuters/Dado Rovic/Ilustración)
Sin embargo, el hecho de que un programa de IA sea coherente o tenga la capacidad de generar información fácilmente no significa que la máquina sea pecaminosa.tENT AI no puede registrar experiencias o sentimientos porque no tiene la capacidad de pensar, sentir o percibir el mundo con una mente sensible.
impacto medioambiental
La inteligencia artificial en general, pero los modelos de procesamiento de lenguaje natural en particular, crean una huella ambiental comparable a la industria petrolera. La minería de datos, que es esencial para la existencia de la inteligencia artificial, consume una gran cantidad de electricidad que libera dióxido de carbono al aire. Por ejemplo, la minería de datos generada por criptomonedas y software relacionado con IA entre 2021 y 2222 fue responsable de más de 27,4 millones de toneladas de dióxido de carbono en el aire.
El procesamiento del lenguaje natural es un producto lucrativo y, sin embargo, tiene uno de los mayores impactos ambientales de todas las demás áreas de la IA. El proceso utilizado para entrenar el modelo de proceso de lenguaje natural ha sido estimado, experimentado y refinado para producir, en promedio, más emisiones de dióxido de carbono que dos estadounidenses por año.
La minería de datos relacionada con la IA ha tenido un impacto significativo en el medio ambiente a través de las emisiones de dióxido de carbono. (JOSEP LAGO/AFP vía Getty Images)
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Algunos programas de procesamiento de lenguaje natural que utilizan búsquedas de arquitectura neuronal han generado más emisiones de dióxido de carbono que, según los expertos, son cinco veces mayores que la huella de carbono del automovilista estadounidense promedio.
