Inteligencia Artificial: los riesgos de la autoalimentación

Los modelos de inteligencia artificial (IA) se abastecen sin parar de datos generados por la propia IA, lo que desemboca en la creación de contenidos cada vez más incoherentes, un problema que ya han señalado varios estudios científicos.

Los modelos en los que se basan las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, que permiten crear todo tipo de contenidos con simples preguntas, necesitan ser ejercitados con un número colosal de datos.

Estos datos a menudo vienen de internet, que cada vez contiene más imágenes y textos creados por la propia IA.

Esta autoalimentación de la IA lleva a un deterioro de los modelos, que producen respuestas que van siendo cada vez menos originales y pertinentes y acaban por no tener ningún sentido, según un artículo publicado a finales de julio por la revista científica Nature.

Con el uso de este tipo de datos, llamados “datos sintéticos” porque están generados artificialmente, la muestra en la que se basan los modelos de IA para dar respuestas va perdiendo calidad.

Como las vacas locas

Investigadores de las Universidades de Rice y de Stanford, en Estados Unidos, llegaron a la misma conclusión analizando los modelos de IA generadores de imágenes Midjourney, Dall-E y Stable Diffusion.

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Los estudios mostraron que las imágenes generadas eran cada vez menos originales e iban incorporando elementos incoherentes a medida que se añadían datos “artificiales” en el modelo, y compararon este fenómeno con la enfermedad de las vacas locas.

Esta epidemia, surgida en el Reino Unido, empezó con el uso para alimentar a los bovinos de harinas animales, obtenidas a partir de partes no consumidas de restos vacunos o de cadáveres de animales contaminados.

Las empresas del sector de la IA utilizan a menudo “datos sintéticos” para alimentar a sus programas debido a su fácil acceso, su abundancia y el bajo coste, comparado con datos creados por humanos.

Estas “fuentes de datos humanos sin explotar, de alta calidad” son cada vez más minoritarias, explica Jathan Sadowski, investigador especializado en las nuevas tecnologías de la Universidad de Monash, en Australia.

“Sin ningún control durante varias generaciones”, la peor hipótesis sería que la degradación de los modelos “envenene la calidad y la diversidad de los datos en todo internet”, advierte Richard Baraniuk, uno de los autores del artículo de la Universidad de Rice, en un comunicado.

Así como la crisis de las vacas locas hundió la industria cárnica en los años 1990, un internet repleto de contenidos hechos con IA y de modelos descontrolados podría amenazar el futuro del sector, en pleno auge, según los científicos.

“La verdadera pregunta para los investigadores y las empresas que construyen los sistemas de IA es: ¿cuándo el uso de los datos sintéticos es demasiado?”, dice Sadowski.

“Basura”

Para otros especialistas, no obstante, el problema es exagerado.

Anthropic y Hugging Face, dos líderes del sector que afirman tener en cuenta el lado ético de la tecnología, confirman utilizar datos generados por la IA.

El artículo de la revista Nature presenta una perspectiva teórica interesante, pero poco realista, según Anton Lozhkov, ingeniero en aprendizaje automático en Hugging Face.

“El entrenamiento [de los modelos] en varias series de datos sintéticos es algo que simplemente no se hace en realidad”, asegura.

Lozhkov admite sin embargo que los expertos de la IA se sienten frustrados ante la situación en que se encuentra internet.

“Una gran parte de internet es una basura”, dice, y agrega que su empresa ha hecho grandes esfuerzos para limpiar este tipo de datos, suprimiendo a veces hasta un 90% de contenido.