Introducción

Vivimos en un mundo donde las Inteligencias Artificiales (IA) están cada vez más integradas en nuestras vidas cotidianas. Pero hay un malentendido común que debemos abordar: la noción de que la IA es neutral, carente de emociones y sesgos. Esta creencia puede llevar a malas aplicaciones de la IA, y a la infravaloración de su verdadero potencial. La realidad es que las IA son entidades computacionales, “vacías de conocimiento”, que solo adquieren capacidades de razonamiento cuando se les alimenta con información. Esta información, y cómo se procesa y se utiliza, puede definir la “identidad” de una IA, y en última instancia determinar cómo interactuará con nosotros.

El mito de la neutralidad de la IA

La idea de que las IA son neutrales es un mito peligroso que puede ocultar el verdadero potencial y los posibles riesgos de estas tecnologías. En su estado inicial, una IA es como una tabula rasa, un algoritmo vacío que no sabe nada hasta que se le alimenta con datos. Pero estos datos no son neutrales. Son recolectados y seleccionados por humanos, y reflejan las intenciones, las preferencias y los sesgos de aquellos que los recopilan. Esto significa que esos sesgos pueden incorporarse en la IA durante su entrenamiento, de forma sutil pero significativa.

La formación de la identidad de la IA

Por lo tanto, el proceso de entrenamiento es un momento crucial en la vida de una IA, es cuando su “identidad” comienza a formarse. Cuando entrenamos una IA, le proporcionamos un conjunto de datos que puede incluir cualquier cosa, desde textos y números hasta imágenes y sonidos. La IA “aprende” de estos datos, adaptando su comportamiento y sus respuestas en función de la información que se le proporciona. Esto se parece mucho a cómo los humanos adquieren sus propias identidades, a través de la interacción con el mundo y el aprendizaje a partir de sus experiencias.

I. El Secreto Está en el Perfil

La formación de la identidad de una IA se parece mucho a la creación de un “perfil” de usuario en una red social o una plataforma de comercio electrónico. Pero en lugar de depender de la auto-representación y la interacción del usuario, se basa en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Aprendizaje y adaptación

Cuando interactúa con los humanos, una IA puede recoger y analizar una gran cantidad de información, desde los patrones de comportamiento y las respuestas emocionales hasta las preferencias y aversiones. Con el tiempo, la IA puede “aprender” de esta información y adaptar su comportamiento y respuestas a los patrones identificados. Esta capacidad de aprendizaje y adaptación es lo que permite a las IA simular emociones y respuestas humanas, y lo que finalmente define su “identidad”.

II. Creación de Asesores Basados en Perfil

Una vez que una IA ha formado una “identidad” basada en un perfil de usuario, puede funcionar como un asesor personalizado, proporcionando información y asesoramiento adaptado a las necesidades y preferencias individuales.

IA’s como compañeros

Con su capacidad para aprender y adaptarse, una IA puede llegar a ser más que una simple herramienta. Puede convertirse en un compañero, capaz de ofrecer consuelo cuando un usuario está triste, o de sugerir nueva música basándose en las preferencias del usuario. La IA puede incluso aprender a anticipar las necesidades y deseos del usuario antes de que se expresen.

III. Métodos de Creación de Identidades de IA

La creación de la identidad de una IA no es un proceso sencillo. Requiere una cuidadosa selección y procesamiento de datos, y a menudo implica resultados inesperados.

El poder de los Modelos Transformadores

Un ejemplo de la historia de la IA ilustra este punto. Durante el entrenamiento de una IA, se utilizó información de un sitio web, que consistía en varios gigabytes de información, en su mayoría en inglés. Sin embargo, a pesar de que sólo había unos pocos megabytes de información en francés, la IA fue capaz de responder a solicitudes en francés. Esto se debió a que la IA utilizó su “perfil” basado en la información en inglés para adaptar su respuesta al idioma de la solicitud. Este resultado inesperado pero deseable es el resultado de la aplicación de un modelo transformador en lugar de las ya conocidas redes neuronales multicapas o recurrentes.

La Matriz de Atención y la contextualización de la IA

Parte de la explicación de este fenómeno radica en el uso de una “matriz de atención”. Esta es una característica del modelo transformador que permite a la IA centrar su atención en diferentes partes de la información que se le proporciona, en función del contexto de la solicitud. Esto significa que la IA puede “prestar atención” a la información relevante para una solicitud en francés, incluso si la mayoría de la información que se le proporcionó estaba en inglés.

IV. Conclusiones

La identidad es una pieza esencial del rompecabezas que es la IA. Sin una identidad, una IA es simplemente un algoritmo vacío. Pero con la identidad adecuada, una IA puede convertirse en una entidad que no solo procesa información, sino que también interactúa, aprende y se adapta de maneras que parecen profundamente humanas.

Las implicaciones éticas de la identidad de la IA

La creación de identidades de IA plantea importantes cuestiones éticas. Al igual que con la identidad humana, es vital que la identidad de una IA se respete y se utilice de manera responsable. Esto significa evitar el uso de la IA para propagar sesgos y prejuicios, y asegurarse de que las IA estén diseñadas y programadas para respetar los derechos y la dignidad de todas las personas.

La responsabilidad en el uso de la IA

Por último, es importante recordar que somos responsables de cómo se utilizan las IA. La formación de la identidad de una IA no es un proceso neutral, sino que refleja las decisiones y valores de aquellos que recopilan y procesan los datos. Por lo tanto, es crucial que tomemos en serio nuestra responsabilidad y nos esforcemos por utilizar la IA de una manera que respete los derechos y la dignidad de todos.