{"id":14756,"date":"2024-07-15T12:12:01","date_gmt":"2024-07-15T15:12:01","guid":{"rendered":"https:\/\/lametro989.com\/?p=14756"},"modified":"2024-07-15T12:12:01","modified_gmt":"2024-07-15T15:12:01","slug":"creo-una-maquina-que-predice-el-dia-de-tu-muerte-y-responde-hasta-donde-llegara-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lametro989.com\/?p=14756","title":{"rendered":"Cre\u00f3 una m\u00e1quina que predice el d\u00eda de tu muerte y responde: \u00bfhasta d\u00f3nde llegar\u00e1 la inteligencia artificial?"},"content":{"rendered":"\n

El cient\u00edfico dan\u00e9s Sune Lehmann lider\u00f3 el desarrollo de un algoritmo capaz de intuir los grandes sucesos de la vida de una persona hasta el \u00faltimo aliento. En una entrevista con Infobae, explic\u00f3 c\u00f3mo funciona y qu\u00e9 objetivo persigue. Especialistas en IA opinaron sobre cu\u00e1les deben ser los l\u00edmites morales en los avances de la tecnolog\u00eda<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

\u201cSi pudieras conocer la fecha de tu muerte, \u00bfpreferir\u00edas saberlo o continuar tu vida con esa incertidumbre?\u201d. Lo que supo ser un juego, el puntapi\u00e9 inicial para habilitar una discusi\u00f3n sobre un planteo improbable, hoy es una posibilidad tangible gracias -o pese- al avance fren\u00e9tico de la inteligencia artificial. La tecnolog\u00eda, se demostr\u00f3, puede predecir con una efectividad sorprendente cu\u00e1ndo morir\u00e1 una persona.<\/p>\n\n\n\n

Sune Lehmann<\/strong>\u00a0es el principal responsable de Life2Vec, un desarrollo que encendi\u00f3 las alarmas por su potencial t\u00e9trico. Es que el algoritmo no solo es capaz de predecir muertes prematuras -y lo hace con un 78% de acierto-, sino que tambi\u00e9n puede estimar distintos \u201ceventos de vida\u201d de los participantes tales como su \u00e9xito profesional, si formar\u00e1 una familia o si se mudar\u00e1 de ciudad.<\/p>\n\n\n\n

Lehmann originalmente es f\u00edsico, pero desde hace a\u00f1os se decant\u00f3 por la inform\u00e1tica. Es profesor de Redes y Ciencias de la complejidad en la Universidad T\u00e9cnica de Dinamarca. Tambi\u00e9n ense\u00f1a Ciencias de datos sociales en la Universidad de Copenhague. Su trabajo se centra en la comprensi\u00f3n y desarrollo de tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico a partir de datos masivos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTuve la idea de este proyecto como parte de una subvenci\u00f3n apuntada a comprender el papel de las conexiones sociales en la determinaci\u00f3n de los resultados de vida de las personas. Pero para comprender el papel de las redes, primero tuvimos que reconocer c\u00f3mo predecir mejor los resultados de vida de los individuos. Mi idea en principio fue lograr la mejor predicci\u00f3n posible para los grandes eventos individuales\u201d, dijo en una entrevista con\u00a0Infobae<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

El grupo de investigaci\u00f3n que lidera busca entender el mundo a partir de grandes conjuntos de datos, sobre todo el entorno social y el comportamiento colectivo de las personas. Para ello se sirvieron de la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en ingl\u00e9s), una red neuronal capaz de aprender a partir de m\u00faltiples par\u00e1metros en formato de textos.<\/p>\n\n\n\n

A ese algoritmo le cargaron la base de datos anonimizada de alrededor de seis millones de daneses, recopilados por la agencia oficial Statistics Denmark.\u00a0A partir del an\u00e1lisis de una secuencia de acontecimientos, la IA predice eventos de la vida hasta el \u00faltimo aliento<\/strong>. Los resultados, publicados en la revista cient\u00edfica\u00a0Nature<\/em>, muestran que a la hora de predecir una muerte, por caso, el algoritmo acierta en el 78% de los casos. Mismo cuando se le pide que vaticine si una persona se mudar\u00e1 a otra ciudad o pa\u00eds, lo hace correctamente en el 73% de los casos. <\/p>\n\n\n\n

\u201cDescubrimos que al organizar los acontecimientos de las vidas humanas en una secuencia del siguiente modo: nacer en este lugar, con este peso al nacer, vivir en este lugar, comenzar en este jard\u00edn de infantes, etc., se pueden crear modelos usando un m\u00e9todo matem\u00e1tico. Al tipo de modelo lo llamamos \u2018transformadores\u2019, que construyen a su vez representaciones del mundo\u201d, explic\u00f3 Lehmann.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00\u00bfC\u00f3mo se alimenta y funciona el algoritmo? \u00bfCu\u00e1les son los datos esenciales que le hacen llegar a tal o cual conclusi\u00f3n?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u4e00As\u00ed como los modelos de lenguaje usan las matem\u00e1ticas para estimar las probabilidades de elegir cierta palabra, nuestros modelos usan la misma t\u00e9cnica para estimar las probabilidades de cierto evento de la vida. Le mostramos muchos ejemplos de los resultados que queremos distinguir y lo entrenamos para que aprenda los patrones de las secuencias de cada resultado. Lo importante desde una perspectiva de investigaci\u00f3n es que el modelo matem\u00e1tico que estima las probabilidades es, en s\u00ed mismo, interesante. Es un objeto matem\u00e1tico que representa todas las relaciones entre cosas que pueden suceder en la vida humana. Es por eso que llamamos a nuestro modelo \u201cmodelo b\u00e1sico\u201d en el art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00En el caso particular de la predicci\u00f3n de la muerte, \u00bfc\u00f3mo lo entrenaron?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u4e00En el caso de predecir la muerte, le mostramos al algoritmo muchos ejemplos de personas que viven y muchos ejemplos de personas que mueren y lo entrenamos para que detecte los patrones que distinguen esos resultados. En este momento el modelo utiliza datos del mercado laboral y algunos datos de salud.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00\u00bfQu\u00e9 datos se tienen en cuenta? O, m\u00e1s bien, \u00bfcu\u00e1les son las variables m\u00e1s importantes a la hora de llegar a una predicci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u4e00Esto es lo bueno de nuestro modelo. Debido a que es un modelo b\u00e1sico de todos los eventos de la vida de una persona, simplemente lo entrenamos para que reconozca la diferencia entre los resultados y el modelo \u201cdescubre\u201d cu\u00e1les son las variables relevantes dentro de esas secuencias de vida. En todos los dem\u00e1s modelos tienes que decidir qu\u00e9 datos quieres usar para la predicci\u00f3n. Nosotros simplemente los usamos todos.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00\u00bfNo puede haber sesgos peligrosos all\u00ed?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u4e00Efectivamente el modelo tiene sesgos. Y estoy de acuerdo en que hay que tener cuidado con los sesgos de los algoritmos. Pero recuerda que nuestro modelo no sirve para nada. Es un proyecto de investigaci\u00f3n. Entonces, parte de lo que nos interesa ahora es analizar y comprender esos sesgos. Y al mismo tiempo nos dice algo sobre la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

\"LehmannLehmann pens\u00f3 Life2Vec como un proyecto de investigaci\u00f3n sin aplicaciones, por ahora, en el mundo real<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed hay un punto central. Life2Vec, la herramienta que predice, entre otros sucesos de vida, la fecha de muerte de una persona, es por ahora un proyecto de investigaci\u00f3n<\/strong> que pretende justamente comprender el potencial de los modelos de lenguaje construidos con IA. El sistema no est\u00e1 listo para usarse por fuera del \u00e1mbito de investigaci\u00f3n. Lehmann y sus colegas quieren explorar los resultados a largo plazo, identificar cu\u00e1l es el impacto que tienen las conexiones sociales en la vida y la salud. Est\u00e1n enfocados en sumar cada vez m\u00e1s datos -redes sociales entre ellos- para ver c\u00f3mo responde el algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00No s\u00e9 para qu\u00e9 servir\u00e1 el modelo \u4e00dijo el cient\u00edfico\u4e00. Hay ciertos usos que nunca deber\u00edan ocurrir (y que son ilegales), como la predicci\u00f3n de delitos. Pero hay oportunidades en el sector de la salud en los que creo que el modelo podr\u00eda ser muy \u00fatil una vez que enfrentemos los prejuicios.<\/p>\n\n\n\n

\u4e00\u00bfHacia d\u00f3nde cree que se dirige la inteligencia artificial? \u00bfHacia avances \u00e9ticamente indeseables?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u4e00No lo tengo claro, pero seguramente habr\u00e1 muchos problemas una vez que comencemos a implementar la IA como parte de la sociedad. Ser\u00e1 un desaf\u00edo enorme hacerlo de una manera justa y equitativa. Las grandes empresas tienen sus ca\u00f1ones apuntando a la IA generativa. La cantidad de dinero que se destina al poder computacional es una locura en este momento.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son los principios \u00e9ticos que deber\u00edan regir la IA?<\/h2>\n\n\n\n

\"ElEl desarrollo de Life2Vec reaviv\u00f3 un debate en torno a los principios \u00e9ticos que deber\u00edan regir los desarrollos en inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n

La discusi\u00f3n en torno al potencial de la inteligencia artificial abre un sinf\u00edn de aristas. Uno de ellos es si hay -o deber\u00eda haber- principios \u00e9ticos detr\u00e1s de la tecnolog\u00eda, que orienten su porvenir y favorezca desarrollos que no conspiren contra los humanos. Infobae <\/strong>consult\u00f3 con expertos que dieron su mirada respecto a los lineamientos que deber\u00edan regir la IA.<\/p>\n\n\n\n

Simon Kolstoe<\/strong>, profesor de Bio\u00e9tica de la Universidad de Portsmouth, Inglaterra, traz\u00f3 un paralelismo entre la \u00e9tica m\u00e9dica y tecnol\u00f3gica. Seg\u00fan \u00e9l, son cuatro los principios: beneficencia (beneficios), no maleficencia (evitar da\u00f1os), autonom\u00eda (libre elecci\u00f3n para los individuos) y justicia (derecho a apelar decisiones basadas en IA).<\/p>\n\n\n\n

Los modelos actuariales como los que utilizan las compa\u00f1\u00edas de seguros intentan predecir desde hace d\u00e9cadas el futuro de una persona. El hecho de identificar posibles predictores s\u00f3lidos no es particularmente novedoso, aunque hasta el momento no exist\u00eda una tecnolog\u00eda que pudiera hacer predicciones con semejante efectividad. La inteligencia artificial lo hizo posible a partir de su capacidad de procesar millones de datos y de aprender en forma autom\u00e1tica y permanente.<\/p>\n\n\n\n

El fil\u00f3sofo David Weitzner<\/strong>, profesor de la Universidad de York, Canad\u00e1, se especializa en \u00e9tica de los negocios. \u00c9l cree que el principio \u00e9tico que deber\u00eda regir, por encima de todo, el desarrollo de la IA es el mismo principio que aplica a innovaciones empresariales: total transparencia en cuanto al plan de negocio y al modelo de creaci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n

\u201c\u00bfEst\u00e1n ganando dinero explotando lagunas en la infracci\u00f3n de derechos de autor para generar textos\/im\u00e1genes para consumidores que piensan que el resultado es totalmente suyo? \u00bfEst\u00e1n ofreciendo un producto presentado como complemento de la IA, pero est\u00e1n ganando dinero con la vigilancia subrepticia, la extracci\u00f3n de datos y la ingenier\u00eda social? \u00bfO est\u00e1n ganando dinero con los ingresos por ventas de su algoritmo predictivo patentado, que hace exactamente lo que dice que har\u00e1, aunque la tecnolog\u00eda sea imperfecta? Nuestra sociedad deber\u00eda tener un gran problema con los dos primeros modelos de negocio, pero no con el tercero\u201d, remarc\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

En su pr\u00f3ximo libro Thinking Like a Human: The Power of Your Mind in the Age of AI<\/em>, Weitzner sostiene que una caracter\u00edstica esencial de la experiencia humana es la elecci\u00f3n y se opone a entregar nuestro futuro a empresas que esperan construir un mundo determinista de predicci\u00f3n absoluta sin libre albedr\u00edo.<\/p>\n\n\n\n

Marcel O\u2019Gorman<\/strong>, director del Critical Media Lab de la Universidad de Waterloo, se dedica a investigar innovaciones responsables dentro del ecosistema tecnol\u00f3gico. \u00c9l coincide en que la transparencia es imperativa a la hora de emprender desarrollos en IA. Las empresas con mayor financiaci\u00f3n no tienen ninguna obligaci\u00f3n de revelar c\u00f3mo funciona su sistema, qu\u00e9 contienen sus conjuntos de datos y cu\u00e1les son sus motivaciones finales, adem\u00e1s de obtener ganancias.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl concepto de \u2018IA abierta\u2019 es una broma. La empresa puede lanzar un producto al p\u00fablico sin previo aviso y sin tener en cuenta la seguridad p\u00fablica, todo sin explicar abiertamente sus intenciones o c\u00f3mo se construy\u00f3 la tecnolog\u00eda. Como resultado, no tenemos forma de predecir los resultados da\u00f1inos de una tecnolog\u00eda de IA, ni de monitorear los conjuntos de datos en busca de sesgos o robo de propiedad intelectual, ni de entender si la IA se est\u00e1 utilizando para manipular a los individuos o para causar otros da\u00f1os\u201d, marc\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSe puede regular la IA?<\/h2>\n\n\n\n

\"LasLas legislaciones existentes no llegan a regular los avances vertiginosos de la IA<\/p>\n\n\n\n

Dennis Hirsch<\/strong>, profesor de Derecho y Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Universidad Estatal de Ohio, Estados Unidos, considera que tecnolog\u00edas con el potencial de Life2Vec pueden traer grandes beneficios a la humanidad, pero tambi\u00e9n plantean amenazas. Por caso, las predicciones basadas en inteligencia artificial sobre el \u00e9xito profesional de una persona pueden estar sesgadas por raza o g\u00e9nero, y de ese modo perpetuar las desigualdades actuales.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLas regulaciones deber\u00edan exigir que las organizaciones consideren seria y en\u00e9rgicamente todos los impactos de una tecnolog\u00eda de IA y la desarrollen e implementen solo cuando sean responsables de ello. La mayor\u00eda de las regulaciones actuales siguen este enfoque\u201d, advirti\u00f3 el experto.<\/p>\n\n\n\n

Los requisitos de evaluaci\u00f3n de la conformidad de la ley de IA de la Uni\u00f3n Europea, por ejemplo, exhorta a contemplar los posibles de impactos de cada desarrollo. No obstante, ninguna ley resultar\u00e1 suficiente para garantizar que no haya excesos. \u201cTales regulaciones por s\u00ed solas son insuficientes. Necesitamos normas que detallen qu\u00e9 pr\u00e1cticas son socialmente aceptables y cu\u00e1les no, pero estamos muy lejos de eso\u201d, afirm\u00f3 Hirsch.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Weitzner, la legislaci\u00f3n m\u00e1s importante ser\u00eda consagrar los derechos sobre los datos<\/strong>. Cree que las Big Tech han ignorado una y otra vez las normas de privacidad y de derechos de autor, considerando cada pieza de producci\u00f3n humana como datos para ser extra\u00eddos. \u201cEn casos como este, donde toda una industria se niega a autorregularse, necesitamos que el gobierno intervenga y proteja los derechos de los creadores y consumidores\u201d, sostuvo.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, O\u2019Gorman piensa que, en primer lugar, se deber\u00eda exigir que los productos de las empresas de IA se sometan a auditor\u00edas por parte de organizaciones externas que prueben su transparencia, equidad y responsabilidad p\u00fablica. Esos auditores, cree, tienen que ser financiados por los gobiernos y monitoreados para detectar casos de corrupci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo se debe permitir que las empresas de inteligencia artificial tengan m\u00e1s poder que las naciones a las que venden sus productos. Desafortunadamente, esta asimetr\u00eda de poder hoy existe y las burocracias no llegan a mantenerse al d\u00eda con la velocidad vertiginosa del tecnocapitalismo. Tenemos muchas directrices, manifiestos y declaraciones para ayudar a guiar el desarrollo de una \u2018IA responsable\u2019. Pero a menos que estos documentos bien intencionados vayan acompa\u00f1ados de un proceso de regulaci\u00f3n aplicable, no son m\u00e1s que declaraciones de supuesta \u00e9tica\u201d, remarc\u00f3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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