15 Inteligencia Artificial: ¿Acaso solo estamos viendo la punta del iceberg?
15.1 Entrevista
Formación profesional
Mi formación es en ingeniería en telecomunicacio, donde creo que aprendí a amar mucho la tecnología en general y pues sobre todo a tratar de buscar esta área de enfoque en el cual yo podía usar la tecnología como herramienta para diferentes proyectos. Empecé a trabajar como ingeniera de software para telecomunicaciones, aplicando este conocimiento de telecom y pues al mismo tiempo también aprendiendo un poco más sobre el mundo de la programación y todo lo que es la ingeniería del software.
Después bajo esta misma curiosidad, hice una maestría en Ciencias de Computación e Ingeniería enfocado a temas de la educación superior en esta área de la computación y también enfocado a lo que es el tema de la inteligencia artificial de proyectos.
¿Cómo es que usted llega a enfocar sus estudios en temas de inteligencia artificial?
Para los años 2015-2016, se hablaba mucho en Europa del tema deep learning, por ejemplo, y todas las aplicaciones que se estaban desarrollando en torno a todo lo que estaba siendo un gran avance en el aprendizaje de las máquinas; eso me dio mucha curiosidad por todo el tema de las aplicaciones que existen, ya que la idea de que la tecnología es que es una herramienta que puede ser aplicada en diferentes áreas, y eso es algo que me ha fascinado mucho desde la parte de análisis de datos, la parte de inteligencia artificial.
Volviendo a Bolivia después de esa maestría, pude enfocarme en el tema de la educación, enseñando en mí misma universidad, en la facultad de ingeniería y pues también enfocarme en lo que son los temas orientados a la inteligencia artificial, más específicamente el machine learning y aprender más sobre las herramientas, aportar a la comunidad, continuar lo que es toda esta capacitación y actualización; eso me lleva a lo que tenemos hoy con respecto a este tiempo y tanto aprendizaje como enseñanza de los temas orientados en machine learning e inteligencia artificial, análisis de datos y pues así hoy poder desenvolverme en esta área en la cual combino lo que es parte de la educación y al mismo tiempo la tecnología, centrado en la parte de la inteligencia artificial.
¿Cómo define usted la inteligencia artificial?, y ¿Cuál cree que es su importancia actualmente?
La inteligencia artificial como concepto mismo es ahora más complejo y completo de lo que era antes. Solo referirme a los inicios del desarrollo de esta área de estudio que va por los años 1950 - 1960, incluso donde se habla de la inteligencia artificial como esta capacidad de imitar la inteligencia humana por medio de los softwares de estos sistemas, programas y que puedan resolver problemas. Claro, eso está bastante ligado también al tema de cómo era percibida la inteligencia humana en esa época.
Hoy sabemos, que hay múltiples inteligencias, que hay muchas cosas más fascinantes y profundas del cerebro humano con respecto a nuestras propias respuestas y demás que es lo que nos hace seres inteligentes, pensantes.
Pero bajo ese nuevo contexto actual, se busca manejar esta línea de la inteligencia artificial como esta ciencia, esta área en la cual básicamente se trabaja en poder imitar esta inteligencia humana, pero ahora desde el punto de vista de esos pensamientos, toma de decisiones, resolución de problemas.
¿Qué herramientas ha utilizado o en qué proyectos interesantes se ha involucrado usando inteligencia artificial (IA)?
Hasta antes de finales del 2022, pues todavía era como complejo entender o percibir que era esta aplicación con inteligencia artificial hasta que fue liberado el chat GPT y se ha tenido justamente la opción de poder saber que estás interactuando con un programa, con un software, en el cual tú puedes intercambiar preguntas, entender resultados y demás cosas. Antes, pues sí, era mucho trabajo, pero si el trabajo está bastante orientado al tema de programar, a entender por detrás matemáticas y por qué un modelo se va a entrenar de esta forma y de esta otra forma no.
Yo he empezado a conocer y practicar todos los temas de inteligencia artificial, principalmente con proyectos orientados a la visión por computadora. Para mí ha sido super interesante entender este mundo dentro de la IA, que es justamente hacer que las cámaras no solamente sean un ojito, que solo están ahí, sino que realmente puedan comprender, entender lo que se dice, lo que está ocurriendo. Entonces desde el hecho de poder aprender yo el tema de lo que es segmentación de imágenes, reconocimiento de objetos y como eso que para nosotros es un algoritmo y que ahora se van juntando con diferentes frameworks, bibliotecas y más herramientas que se van desarrollando; con todo eso que se va trabajando, poder construir algo más grande, como proyectos que tengan impacto social con respecto al tema de lo que es la visión por computadora.
Ya más adelante he continuado en temas enfocados a visión por computadora y por eso hacía mentoría de tesis relacionadas a este tema; pero también he empezado un poco con el tema del lenguaje. El lenguaje es amplio, creo que también tiene su lado fascinante al ser complejo, porque obviamente lo que nosotros podemos hacer, desarrollar un algoritmo orientado al tema del lenguaje, pues generalmente se lo trabaja para lo que es el lenguaje en inglés, entonces también el reto es más amplio en poder traerlo a nuestro lenguaje o puede llevarlo a otros tipos de lenguaje.
¿Cuáles cree que son los principales aportes en estos últimos meses de la inteligencia artificial para la sociedad?
Hay muchas más que el ChatGPT, el cual creo que está súper popular y en un momento súper de hype y reconocimiento en todo el mundo y más porque ha podido expandirse en diferentes lenguajes, que era un reto importante que hablábamos en el tema del lenguaje.
Hay varias aplicaciones que empiezan a desarrollarse a partir de ese tipo de modelos, los grandes modelos de lenguaje, los llamados Large Languages Models, que básicamente también es el trabajo de varios años dentro de lo que son estos modelos, algoritmos entrenados con cientos de miles de datos entrenados con esta potencia computacional que podemos tener hoy en día como GPUs, y todo eso que nos permite tener ese tipo de tecnología para tener chatbots, como mencionaba el chat GPT, Bard que es el otro chatbot de Google; herramientas con las cuales podemos generar imágenes del famoso midjourney, por ejemplo. También está Google con el videogram y también está DALL-E de OpenAI.
Hay una página que me da gusto explorar mucho, se llama mixo.io, donde tú le pones esta idea en texto, el pitch de la idea de negocio, solo funciona en inglés, te arma toda una página web de inicio, toda una landing page. Para mí eso es ahorrarme una tarde de pensar que le pongo a mi página de inicio, qué título o qué logos, porque acá con lo que está generando esta IA, básicamente te está dando ya esas ideas. Ya tú descubres que no me gusta como se ve esto, no me gusta como se refleja la idea.
¿Cómo cree usted que se debe de llevar el tema de usar contenido de diversas fuentes, de otros autores, para generar nuevo contenido con herramientas apoyadas en IA?
Este es un tema bastante polémico porque en realidad estos grandes modelos necesitan de millones de datos y parámetros para entrenarse, obviamente muchos de estos los encontramos en internet, donde todos estamos compartiendo un texto por un tweet, imágenes por fotos, por galerías; entonces siempre surge esta idea de “esto ha sido entrenado con mi música o esto si ha sido entrenado con mis obras de arte” ¿Sobre quién va a caer en los derechos de autor? Por eso digo que es un tema polémico, desde el punto de vista que hay una mente maestra humana por detrás que ha ideado inicialmente todos estos temas; eso nos muestra claramente que este impacto de la IA es a todo nivel, no solamente la tecnología o el arte como mencionábamos, sino que también desde el punto de vista de legal, desde el punto de vista normativo.
Porque al ser una tecnología con mucha gente entusiasta, se puede seguir avanzando mucho, pero obviamente llega el punto en el que tenemos que regular esto, tenemos que ver a ver en qué caso si tenemos que revisar cuáles son los créditos de autor, dónde se está construyendo esta información, si es una página o una fuente Open Source, pues qué implicaciones tiene entrenar con respecto a todo ese conjunto de datos. Ahorita no hay algo escrito, una regulación fija, creo que todavía ningún país, hay países que ya lo están considerando para el tema de hacer justamente este tipo de normativas; pero si ya hay paises que lo están considerando.
¿Qué opina sobre el uso no mediado de la difusión del contenido generado por la IA?
Mi opinión vuelve al punto inicial, que la inteligencia artificial es una herramienta que como cualquier otra herramienta uno lo puede utilizar para un bien, para un mal, para mejorar tu carrera o para difundir cosas que no son ciertas como las noticias falsas. Otra vez vemos el impacto de la IA en la sociedad, que es como darte una súper herramienta, pero no darte una guía o un panorama de que esto te sirve para mejorar tu arte y volverte más creativo. Pero si tú lo usas, para mal informar, estas van a ser las consecuencias, no solamente para ti, sino para tu entorno, tu sociedad.
Si existen personas que están haciendo pruebas por internet que pueden generar este tipo de contenido, entonces ahí mi primera observación sería que obviamente tenemos que tener cierto criterio sobre lo que vemos en internet principalmente y que este criterio nos ayude a recordar que todo lo que está en internet a lo mejor no es verdad, entonces podamos todavía investigar el origen de esa noticia. Ese tema de la mala información puede ocurrir con cualquier tipo de tecnología.
¿Crees que regular el uso de la IA puede llegar a pausar el desarrollo de la IA?
Tendríamos que ver quiénes los regulan y otra vez hablamos del impacto en la sociedad, porque obviamente el entender que es la IA y cómo funciona, no solamente va a ser para los tecnólogos o la gente de sistemas de informática, sino justamente para saber qué se puede hacer y qué regulación se vería proponer o aprobar.
La gente de administración de empresas, de lo legal, psicología, etcétera, que necesita comprender, a lo mejor no al nivel técnico que este algoritmo tiene esta parte matemática por detrás y hay que programarlo así, pero sí comprender justamente estos alcances,bajo qué circunstancias se entrena un modelo, qué significa entrenar el modelo, de dónde están sacando esos datos con los que se va a entrenar y de ahí poder normar; por ejemplo, el tema se va a sacar directamente todo internet, si tiene algún derecho de autor, pues considerar ese detalle, pedír permiso, algo en específico,si es de libre compartir, pues también poder decir todo esto ha sido entrenado con este libro. Pero eso de si podría llegar a pausar como preguntas, puede estar relacionado a quiénes van a hacer esas normativas.
Este año Google, en su presentación anual,hablaron de poner esta nueva característica que pueda también empezar a reconocer estas imágenes que han sido generadas con IA, que puedan tener una marca de agua que diga “esto ha sido generado con IA”.
¿De quién cree usted que es la propiedad intelectual de todo este contenido generado?
Los datos son el motor principal, sin el cual no se entrenaría un modelo y no se podría generar. También podemos hablar del equipo que ha diseñado o construido el modelo de aprendizaje, también el equipo de ingeniería de desarrolladores que ha hecho las pruebas ya con el modelo entrenado puesto producción. Es complejo poder definir el autor final.
A lo mejor vamos a estar viendo que las compañías, los centros de investigación que están sacando esos modelos, pues también quieren dejar su marca de agua. Esto ha sido potencializado con que también es interesante poder saber y poder entender cómo en realidad todo esto está ocurriendo con la inteligencia artificial, pues es una creación colectiva.
¿Qué retos, cree usted, que en un futuro cercano nos va a traer este crecimiento exponencial de la IA?
La desinformación: Es un tema ético incluso, ¿Qué uso le voy a dar a esta a esta herramienta? ¿Voy a generar más noticias falsas? ¿Voy a generar como estas más intrigas?
La calidad de los datos: Desde el punto de vista de la representación, que un modelo sepa reconocer un rostro rostro humano. Todo ese tema relacionado a lo diverso que somos los humanos en realidad. Como nosotros también desde nuestra región en Latinoamérica podríamos analizar, revisar y continuar desarrollando para tener este tipo de productos y sistemas inteligentes que funcionen bien en nuestro ambiente, como ya personalizarlos, customizarlos a los proyectos que nosotros queremos hacer para nuestras regiones locales.
La seguridad de los datos: Existe esta susceptibilidad con respecto a dónde están mis datos y quienes lo usan para entrenar para hacer algo.
Poder computacional: Nos sirve para entrenar al mismo tiempo el tema del almacenamiento, ahora se habla de data leaks, ¿Dónde se va a almacenar esta información? ¿Cómo va a estar segura? y cómo ahora no necesito comprarme mis GPU y armar todo mi servidor si quiero entrenar y probar algo, también puedo estar relacionado al tema de la computación en la nube.