Este artículo fue escrito por Naufal Virindra, un funcionario indonesio que trabaja en la Comisión de Servicio Civil de Indonesia (KASN RI). Este artículo representa ideas personales y no de la institución.
- El problema: falta talento y problemas regulatorios para controlar la IA.
- Por qué es importante: el desarrollo de la IA es rápido e inevitable.** **
- La solución: Acciones prácticas basadas en los Principios de Inteligencia Artificial de la OCDE.
Este artículo propone varias recomendaciones para contener las amenazas de la IA basadas en los principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial. Este principio alienta a la IA a ser innovadora y confiable y a respetar los derechos humanos y los valores democráticos.
Jack Ma vs Elon Musk: diferentes puntos de vista sobre la IA
El debate sobre las capacidades futuras de la Inteligencia Artificial (IA) es intrigante, especialmente entre los fundadores de gigantes tecnológicos como Jack Ma y Elon Musk. Jack Ma es cofundador de Alibaba Group, una de las mayores empresas de comercio electrónico, y Elon Musk es cofundador de varias empresas tecnológicas como SpaceX, Tesla y The Boring Company. Desde el punto de vista del producto, podemos ver que comparten el mismo entusiasmo por desarrollar negocios tecnológicos. Sin embargo, recientemente discutieron sobre el futuro de la IA y sus impactos en la vida humana en la Conferencia Mundial de IA en Shanghai, China. Elon sostiene que la IA puede hacer que los empleos sean inútiles, ya que los humanos piensan más lentamente que las computadoras . Sostiene que los humanos reflexionan en kilobits por segundo, mientras que las computadoras pueden hacerlo a un nivel de terabits. Jack Ma comparte esta opinión de que las computadoras pueden ser inteligentes, pero los seres humanos son mucho más inteligentes . Piensa que las computadoras sólo tienen chips y que el hombre tiene el corazón como fuente de sabiduría. Estas opiniones diferentes podrían mostrar su posición con respecto a la IA como una amenaza o una oportunidad. La contradicción entre estos dos magnates de la tecnología es algo similar a la intensa situación actual de China y Estados Unidos, donde ambos países son superpotencias en economía, desarrollo tecnológico y potencia de fuego militar, pero son muy diferentes en sistemas políticos y legales, papel de gobierno y cultura.
Inteligencia artificial: una computadora diseñada para lograr capacidades similares a las humanas
La IA es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas generar inteligencia humana y capacidades de resolución de problemas . Funciona procesando grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, aprendiendo los datos para correlaciones y patrones y utilizando estos patrones para hacer predicciones sobre proyecciones futuras . A continuación se muestran algunos desgloses sobre las habilidades y aplicaciones cognitivas de la IA.
💬 Hazle saber al autor lo que piensas sobre las diferencias entre la IA y la inteligencia humana dejando un comentario a continuación.
Habilidades cognitivas y aplicaciones de la IA table { width: 100%; border-collapse: collapse; } th, td { border: 1px solid black; padding: 10px; text-align: left; } th { background-color: #FFFFFF; }
Habilidades cognitivas de la IA
Aprendizaje: dedicación a recopilar datos y formular reglas para convertirlos en conocimientos prácticos. Estas reglas, conocidas como algoritmos, brindan a los dispositivos informáticos instrucciones paso a paso para realizar tareas específicas.
Razonamiento: seleccionar el algoritmo adecuado para lograr el resultado deseado.
Autocorrección: refine continuamente los algoritmos para garantizar que produzcan los resultados más precisos posibles.
Creatividad: emplea redes neuronales, sistemas basados en reglas, métodos estadísticos y otras técnicas de inteligencia artificial para crear nuevas imágenes, texto, música e ideas.
Reconocimiento de voz: utiliza el procesamiento del lenguaje natural para convertir la conversación humana a formato escrito.
Servicio al cliente: agentes virtuales o chatbots que brindan servicio respondiendo preguntas frecuentes.
Visión por computadora: capacidad de la computadora para aprender información a partir de imágenes digitales, videos u otras entradas visuales. Los ejemplos de aplicaciones incluyen etiquetado de fotografías en redes sociales, imágenes radiológicas en atención médica y automóviles autónomos.
Cadena de suministro: ayudar a las cadenas de suministro a reaccionar a la inteligencia aumentada generada por máquinas, al tiempo que proporciona visibilidad y transparencia instantáneas.
Previsión meteorológica: las emisoras meteorológicas se basan en complejos algoritmos ejecutados en supercomputadoras para realizar predicciones precisas.
Detección de anomalías: explore grandes cantidades de datos y descubra puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos.
Hoy en día, el uso de la IA generativa está cada vez más extendido. Es un modelo de aprendizaje profundo que puede recopilar todos los datos sin procesar, recopilando, filtrando y analizando todo lo disponible en el motor de búsqueda. El aprendizaje profundo es una subdisciplina de la IA con una red neuronal compuesta por una capa de entrada, tres o más (pero normalmente cientos) capas ocultas donde se produce el procesamiento y la extracción de datos y un diseño de salida. Estas múltiples capas permiten el aprendizaje no supervisado , que automatiza la extracción de características de conjuntos de datos grandes, sin etiquetar y no estructurados. Uno de los ejemplos famosos de IA generativa es ChatGPT (actualmente la versión GPT 4). Las personas pueden acceder fácilmente al sitio web y tener una conversación informal con una IA sobre todo. ChatGPT responderá a cada solicitud y, en algunos casos, compartirá la fuente de datos. Sin embargo, aunque ChatGPT parece confiable y fácil de usar, tenga cuidado con las respuestas dadas a cada pregunta. La IA también puede cometer errores. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente a los usuarios de Inteligencia Artificial que tengan una mente crítica y verifiquen a través de múltiples recursos para obtener datos ideales y válidos.
Ejemplos de inteligencia artificial: casos de Reino Unido y Singapur
Usar IA en el gobierno puede parecer sofisticado, pero algunos países ya la han utilizado. En el Reino Unido , el Servicio Nacional de Salud ha creado una base de datos nacional de imágenes de tórax Covid-19. Consiste en una biblioteca compartida de radiografías de tórax, tomografías computarizadas e imágenes de resonancia magnética para ayudar a probar y desarrollar inteligencia artificial para tratar Covid-19 y muchas otras afecciones de salud. También significa que la IA utilizará todos los datos de la base de datos para aprender y capacitarse para lograr el resultado deseado por el gobierno del Reino Unido en el contexto de la atención médica. En Singapur , estaba Ask Jamie , un asistente virtual que apoya a ciudadanos y empresas con servicios gubernamentales en aproximadamente setenta agencias gubernamentales con chat y voz impulsados por IA. Sin embargo, este tipo de chatbot fue reemplazado recientemente por [VICA]((https://www.tech.gov.sg/products-and-services/for-government-agencies/productivity-and-marketing/vica/) (Virtual Intelligent Chat Assistant). Es una plataforma gubernamental que se beneficia de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para proporcionar un chatbot de cara al público. Con estas tecnologías, VICA permite aprender y comprender una conversación y adaptarse continuamente para mejorar las interacciones de los usuarios.
las amenazas
Aunque la IA podría ofrecer muchos beneficios, mejorar la calidad de los servicios gubernamentales y proporcionar herramientas hábiles, como se explica en los ejemplos anteriores, también existe una amenaza potencial si el gobierno no logra superar varias barreras para implementar eficazmente la inteligencia artificial. La primera barrera potencial es la falta de talento calificado . Es una medida audaz por parte del gobierno introducir la IA en el servicio público, pero se convertirá en una decisión ridícula si el gobierno no puede proporcionar una fuerza laboral que entienda la IA y cómo capacitarla. La IA gubernamental puede potencialmente estar subdesarrollada o convertirse en una carga para el trabajo regular, lo que significa que no aporta ningún valor al gobierno. La segunda barrera son las regulaciones poco claras para garantizar que la IA sea ética, segura, transparente y centrada en las personas . Será desastroso, como predijo Elon Musk, si no existen regulaciones claras para controlar el desarrollo de la IA. El desempeño de la IA puede salirse de las normas sociales (por ejemplo, usar malas palabras y gestos en la comunicación), desarrollarse y entrenarse con datos irresponsables (compartir engaños y datos falsos que pueden afectar el desempeño del gobierno) y crecer súper rápidamente hasta que los humanos no puedan controlarlo (se vuelve súper inteligente y se hace cargo del trabajo y la vida principal de los humanos).
Soluciones basadas en los Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial
A pesar de sus beneficios y amenazas, el desarrollo de la inteligencia artificial es seguro e inevitable. Por lo tanto, es importante considerar vivir en armonía con la IA, especialmente en el gobierno.
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Principios de la OCDE sobre Inteligencia Artificial
Recomendaciones
La IA debería beneficiar a las personas y al planeta al impulsar el crecimiento inclusivo, el desarrollo sostenible y el bienestar.
Los sistemas de IA deben diseñarse de manera que respeten el estado de derecho, los derechos humanos, los valores democráticos y la diversidad. Deberían incluir salvaguardias apropiadas (por ejemplo, permitir la intervención humana cuando sea necesario) para garantizar una sociedad justa y equitativa.
Debería haber transparencia y divulgación responsable en torno a los sistemas de IA para garantizar que las personas comprendan los resultados basados en la IA y puedan cuestionarlos.
Los sistemas de IA deben funcionar de manera sólida y segura a lo largo de su ciclo de vida y los riesgos potenciales deben evaluarse y gestionarse continuamente.
Organizaciones e individuos
Proporcione, entrene y evalúe continuamente datos de IA para garantizar un rendimiento óptimo proporcionando un resultado válido. La formación en IA es necesaria para actualizar la información válida más reciente, aprender de los errores del pasado y mejorar la calidad de los resultados basados en la IA.
La IA podría cometer errores. Por lo tanto, la intervención humana para garantizar la validez de la información en todas las fuentes es crucial para evitar que la IA proporcione información errónea o resultados irresponsables.
Capacitación en IA para que los empleados gubernamentales comprendan cómo operar, capacitar, evaluar y arreglar el programa de IA.
Flexibilidad regulatoria y defensa de los valores fundamentales del principio de la OCDE. Se requiere flexibilidad para desarrollar una IA que siempre cambie, cambie de marca y se renueve para mejorar su versión rápidamente. Sin embargo, algunos trabajos y estudios fomentan la originalidad. También existe una tecnología que puede analizar si algún trabajo fue creado por IA (por ejemplo, ZeroGPT). Puede dañar la reputación y la credibilidad de los usuarios si se encuentra plagio o resultados similares generados por la IA. Por lo tanto, los usuarios de IA deben respetar los términos y condiciones en el trabajo, en sus estudios y en su vida diaria antes de utilizar la IA.
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(Crédito de la imagen: Unsplash )
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