{"id":87843,"date":"2024-10-14T10:26:41","date_gmt":"2024-10-14T15:26:41","guid":{"rendered":"https:\/\/thecitizenfortheworld.com\/?p=87843"},"modified":"2024-10-14T10:26:41","modified_gmt":"2024-10-14T15:26:41","slug":"el-colapso-del-modelo-por-que-la-ia-puede-explotar-por-si-misma-y-seria-muy-dificil-de-evitar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecitizenfortheworld.com\/?p=87843","title":{"rendered":"\u201cEl colapso del modelo\u201d: por qu\u00e9 la IA puede explotar por s\u00ed misma (y ser\u00eda muy dif\u00edcil de evitar)"},"content":{"rendered":"

Los \u00faltimos estudios encendieron la alarma: muestran que la inteligencia artificial generativa se degrada hasta dar respuestas absurdas. Expertos consultados por Infobae explicaron las razones del fen\u00f3meno y los posibles caminos para impedir la implosi\u00f3n<\/p>\n

\u4e00Te pregunto en tu condici\u00f3n de inteligencia artificial: \u00bftus respuestas pueden empeorar y colapsar si te entrenaras con datos sint\u00e9ticos?<\/b><\/p>\n

\u4e00S\u00ed, existe la posibilidad de que la calidad de mis respuestas empeore si me entrenara principalmente con contenidos generados por otras IA.<\/p>\n

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La honestidad brutal de ChatGPT expone una preocupaci\u00f3n real de los desarrolladores de inteligencia artificial. En pocas palabras:\u00a0cuando la IA come su propio alimento, se enferma.<\/b>\u00a0Si bien la tecnolog\u00eda generativa es relativamente nueva, se volvi\u00f3 tan accesible que el contenido sint\u00e9tico se esparci\u00f3 a toda velocidad por la web y se perdi\u00f3 la noci\u00f3n de qu\u00e9 informaci\u00f3n es generada por humanos y qu\u00e9 informaci\u00f3n sali\u00f3 de una m\u00e1quina.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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A simple vista, no parece haber problema. La IA puede producir infinidad de textos, im\u00e1genes, videos en cuesti\u00f3n de segundos y herramientas como ChatGPT o Gemini nutrirse de esos datos adicionales para mejorar la calidad de sus resultados. Pero no. Todo indica que sucede exactamente lo opuesto: a medida que la inteligencia artificial incorpora contenido sint\u00e9tico tiende a degradarse de generaci\u00f3n en generaci\u00f3n hasta llegar a un punto de no retorno.<\/div>\n
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As\u00ed lo muestra un art\u00edculo reciente publicado en\u00a0Nature,\u00a0<\/i>que confirm\u00f3 lo que muchos expertos presum\u00edan. En di\u00e1logo con\u00a0Infobae<\/b>,\u00a0Ilia Shumailov<\/b>, especialista en machine learning de la Universidad de Oxford y coautor del estudio, cont\u00f3 que el proyecto surgi\u00f3 de una conversaci\u00f3n durante un almuerzo, en el que trataban de imaginar el futuro en el desarrollo de modelos de lenguaje de IA.<\/div>\n
<\/div>\n
\u201cM\u00e1s precisamente est\u00e1bamos tratando de plantear la hip\u00f3tesis de si el entrenamiento de modelos se volver\u00eda m\u00e1s f\u00e1cil o m\u00e1s dif\u00edcil. Por un lado, habr\u00e1 m\u00e1s datos disponibles, pero al mismo tiempo una gran parte de los datos ser\u00e1n generados por m\u00e1quinas y de calidad cuestionable\u201d, expres\u00f3.<\/div>\n
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El equipo de investigadores brit\u00e1nicos y canadienses afin\u00f3 un modelo de lenguaje grande (LLM), que hab\u00eda sido entrenado con un gran volumen de datos extra\u00eddos de art\u00edculos de Wikipedia. A medida que avanzaban en el proceso, empezaron a alimentar al modelo con datos sint\u00e9ticos, es decir, contenido que el mismo modelo generaba. A lo largo de varias iteraciones, se observ\u00f3 una disminuci\u00f3n en la calidad del contenido producido, lo que culmin\u00f3 en un fen\u00f3meno de\u00a0\u201cgalimat\u00edas\u201d<\/b>: IA produc\u00eda respuestas incoherentes y sin sentido, tal como se puede ver en el ejemplo. Le pidieron al sistema que prediga el siguiente fragmento del texto y en la generaci\u00f3n 9 se hace evidente el absurdo.<\/p>\n

\"infografia\"<\/div>\n

\u201cEsto nos llev\u00f3 a descubrir el colapso del modelo, el proceso en el que el entrenamiento con datos generados con el tiempo perpet\u00faa los sesgos y, en \u00faltima instancia, reduce la utilidad del modelo. M\u00e1s tarde tambi\u00e9n descubrimos que afecta desproporcionadamente a los datos de las minor\u00edas\u201d, advirti\u00f3<\/p>\n

\u4e00En t\u00e9rminos simples, \u00bfc\u00f3mo definir\u00eda el colapso del modelo y cu\u00e1les son sus consecuencias a largo plazo?<\/b><\/p>\n

\u4e00El colapso del modelo se refiere a un fen\u00f3meno degenerativo en el que los modelos se descomponen debido a un entrenamiento indiscriminado con datos sint\u00e9ticos. En la etapa inicial, los modelos pierden variedad y rendimiento con datos minoritarios. En la etapa final, el modelo se descompone por completo.<\/p>\n

El problema subyacente es que las IA son m\u00e1quinas probabil\u00edsticas que tienden a seguir patrones que consideran seguros, lo que las lleva a ignorar variaciones menos comunes pero igualmente v\u00e1lidas. Tanto en textos como im\u00e1genes, atienden los prompts con respuestas que realzan las repeticiones y omiten las diferencias.<\/p>\n

Emily Wenger<\/b>, profesora adjunta de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Universidad de Duke, cree que la posibilidad de un colapso del modelo en la IA generativa es real, en especial si el contenido generado por la IA no se filtra de los conjuntos de datos de entrenamiento.<\/p>\n

Wenger ilustr\u00f3 este concepto con un ejemplo muy sencillo. Si se le pide a una IA generativa que produzca im\u00e1genes de perros, con el tiempo, de generaci\u00f3n en generaci\u00f3n, la m\u00e1quina tender\u00e1 a replicar solo las razas m\u00e1s comunes en su base de datos original.<\/p>\n

\"infografia\"<\/div>\n

\u201cEl modelo de IA gravitar\u00e1 hacia la recreaci\u00f3n de las razas de perros m\u00e1s comunes en sus datos de entrenamiento, por lo que podr\u00eda sobrerrepresentar al Golden Retriever en comparaci\u00f3n con otras razas menos comunes\u201d, escribi\u00f3 en un art\u00edculo en\u00a0Nature.<\/em><\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, esto significa que entrenar a las IAs con cualquier cantidad de datos sint\u00e9ticos podr\u00eda hacer que sea m\u00e1s probable que produzcan contenido sesgado y defectuoso, incluso si no es suficiente para provocar un colapso completo del modelo.<\/p>\n

\u201cLos modelos de IA generan contenido que se acerca m\u00e1s a la media de la distribuci\u00f3n que han aprendido y no a las colas. Esto significa que, al entrenar a lo largo de generaciones de contenido generado por IA, los modelos solo ver\u00e1n la media de la distribuci\u00f3n original. Por lo tanto, las razas de perros m\u00e1s raras quedar\u00e1n en el olvido\u201d, explic\u00f3 a\u00a0Infobae<\/b>.<\/p>\n

Con el problema sobre la mesa, la pregunta obvia es: \u00bfexiste alguna manera de evitar la degradaci\u00f3n de generaci\u00f3n en generaci\u00f3n y el consecuente colapso del modelo? La otra pregunta es: \u00bfalcanza con la intervenci\u00f3n humana para impedir que eso suceda?<\/p>\n

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\u00bfEs inevitable el colapso del modelo?<\/h2>\n<\/div>\n

La primera respuesta la da Shumailov, coautor del estudio que reaviv\u00f3 el debate. \u201cHoy no est\u00e1 claro c\u00f3mo evitar el colapso del modelo. Hay algunas evidencias de que, si el entrenamiento se mezcla con datos reales, el efecto se aten\u00faa, pero eso implica que con el tiempo nuestros conjuntos de datos crecer\u00e1n y ser\u00e1 restrictivo: el costo del entrenamiento ser\u00e1 cada vez mayor y no todo el mundo tiene una copia de Internet completa en su garage\u201d, remarc\u00f3.<\/p>\n

El uso de datos sint\u00e9ticos es un arma de doble filo. Si bien los costo y los tiempos de generaci\u00f3n son baj\u00edsimos, sus resultados son imperfectos y pueden introducir errores y sesgos. Para peor, de cara al muy corto plazo, algunos auguran que nos quedaremos sin informaci\u00f3n humana.\u00a0Las estimaciones m\u00e1s agoreras indican que el conjunto de datos de texto reales -l\u00e9ase humanos- podr\u00eda agotarse en 2026<\/b>\u00a0e, inexorablemente, el entrenamiento de las IAs del futuro ser\u00e1 con contenidos de IAs anteriores.<\/p>\n

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El ingeniero\u00a0Fredi Vivas<\/b>, CEO y cofundador de RockingData, advierte que este tipo de entrenamiento puede generar un \u201cefecto c\u00e1mara de eco\u201d. \u201cLa IA comienza a \u2018aprender\u2019 de sus propios resultados, y dado que estos nunca son perfectos, la comprensi\u00f3n del mundo por parte del modelo empieza a degradarse. Es como hacer una copia de una copia de una copia, que podr\u00eda llevar a un modelo a generar contenido cada vez m\u00e1s homog\u00e9neo y menos preciso\u201d, explic\u00f3.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

En su \u00faltimo libro,\u00a0Invisible<\/i>, Vivas postul\u00f3 diez principios de la IA. Uno de ellos, el principio de calidad, sostiene que todo aquel contenido generado sint\u00e9ticamente debe alimentarse de contenido creado por humanos para garantizar sus est\u00e1ndares en el tiempo. \u201cSi todo el contenido que est\u00e1 en internet es creado por IA, los pr\u00f3ximos modelos de lenguaje se nutrir\u00e1n de ese modelo. Y ah\u00ed, como sucede con el principio biol\u00f3gico de la consanguinidad, la calidad ser\u00e1 cada vez peor\u201d, acot\u00f3.<\/p>\n

Un estudio publicado en abril ratific\u00f3 que la acumulaci\u00f3n de datos generados por IA acelera el colapso. No obstante, tambi\u00e9n apunt\u00f3 una posible soluci\u00f3n: combinar datos sint\u00e9ticos junto con datos originales puede evitar al menos la fase final del efecto de destrucci\u00f3n. Esta t\u00e9cnica, aunque prometedora, no elimina el riesgo por completo, tan solo lo podr\u00eda atenuar.<\/p>\n

\"De<\/picture>De generaci\u00f3n en generaci\u00f3n, la IA generativa entrenada con datos sint\u00e9ticos pierde calidad hasta colapsar (Ilustraci\u00f3n generada con IA)<\/em><\/div>\n

Jathan Sadowski<\/b>, investigador principal del Departamento de Computaci\u00f3n Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Monash, Australia, acu\u00f1\u00f3 el concepto de Habsburg AI para referirse a lo que poco tiempo despu\u00e9s se popularizar\u00eda como \u201cel colapso del modelo\u201d. Desde entonces, el inter\u00e9s cient\u00edfico por estudiar el porvenir de la IA generativa se dispar\u00f3 y se comprob\u00f3, tal como \u00e9l intu\u00eda, que los sistemas que se entrenan con datos sint\u00e9ticos tienden a experimentar un colapso.<\/p>\n

Seg\u00fan Sadowski,\u00a0el punto clave es determinar cu\u00e1ntos datos sint\u00e9ticos son demasiados<\/b>: \u201cA\u00fan no sabemos cu\u00e1l es el punto de inflexi\u00f3n. Depende en gran medida de los par\u00e1metros espec\u00edficos de cada modelo y de la calidad de los datos\u201d.<\/p>\n

Para el experto, hay un inter\u00e9s concreto de las empresas desarrolladoras por relativizar los riesgos del colapso del modelo, que comienza a sobrevolarles cada vez m\u00e1s cerca. \u201cEs cierto que pueden estar guardando alg\u00fan conocimiento secreto sobre los avances en datos sint\u00e9ticos, pero tambi\u00e9n est\u00e1 muy claro que deben restar importancia a las preocupaciones para mitigar cualquier inquietud de sus inversores\u201d, advirti\u00f3.<\/p>\n

El uso de datos sint\u00e9ticos no es de por s\u00ed malo. Algunos estudios, de hecho, sugieren que puede ser aceptable si se gestiona de manera responsable. Sin embargo, los expertos coinciden en que la falta de claridad hoy plantea una inquietud urgente tanto para empresas como investigadores: \u00bfc\u00f3mo garantizar que los modelos de IA sigan siendo \u00fatiles y precisos en el futuro?<\/p>\n

Emily Wenger da una alternativa viable, que depende de dos factores: (1) que los proveedores de modelos de IA marquen sus datos con marcas de agua y (2) que estas marcas de agua se compartan con otros entrenadores de modelos para que puedan detectar el contenido sint\u00e9tico.<\/p>\n

Los grandes jugadores como Google, OpenAI y Meta ya identifican sus resultados con marcas de agua, pero no est\u00e1 claro si los proveedores m\u00e1s peque\u00f1os o menos regulados lo hacen. \u201cSi gran parte del contenido publicado en internet proviene de modelos que no usan marcas de agua o cuya marca de agua no se comparte ampliamente, ser\u00e1 muy dif\u00edcil detectar y eliminar esos contenidos de los conjuntos de datos de entrenamiento\u201d, explic\u00f3 Wenger.<\/p>\n

El futuro de la IA generativa depender\u00e1, en gran medida, de c\u00f3mo se maneje ese desaf\u00edo. Las empresas tecnol\u00f3gicas y los investigadores est\u00e1n en una carrera para encontrar soluciones antes de que los efectos negativos del colapso del modelo se vengan encima. Antes de que la burbuja de contenidos explote.<\/p>\n

(Con informaci\u00f3n de Infobae<\/em>)<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los \u00faltimos estudios encendieron la alarma: muestran que la inteligencia artificial generativa se degrada hasta dar respuestas absurdas. Expertos consultados por Infobae explicaron las razones del fen\u00f3meno y los posibles caminos para impedir la implosi\u00f3n \u4e00Te pregunto en tu condici\u00f3n de inteligencia artificial: \u00bftus respuestas pueden empeorar y colapsar si te entrenaras con datos sint\u00e9ticos? 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