🤷♀️# 93 ¿Qué sucede cuando los modelos de IA aprenden demasiado?
Aunque pueda parecer un oxímoron, este fenómeno, conocido como sobreentrenamiento o "overfitting", tiene serias implicaciones...
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En esta edición:
¿Habías pensado en esto?
Facebook bajo ataque
La primera disquera con artistas creados por IA
Lo último de Google Gemini
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Tiempo de lectura: 7 min
📷 La imagen de la edición:
Prompt: Una escena imaginativa muestra a un grupo de inteligencias artificiales antropomorfas (femeninas y masculinas) de diferentes épocas históricas y culturas. Están reunidos alrededor de una mesa redonda, llena de libros y documentos antiguos, intentando comprender y controlar toda la información que han aprendido.
Herramienta: Ideogram
🧠 Brain Pulse:
El tema de la semana:
El avance de la inteligencia artificial ha sido impresionante en los últimos años. Pero, ¿qué pasa cuando estos modelos de IA aprenden "demasiado"?
El sobreentrenamiento ocurre cuando un modelo de IA aprende de forma tan exhaustiva sobre un conjunto de datos que se vuelve incapaz de adaptarse a situaciones nuevas. Es decir, los modelos dejan de generalizar para volverse especialistas en patrones muy específicos del conjunto de datos de entrenamiento. Veamos algunas de sus causas principales y sus consecuencias:
Complejidad excesiva del modelo: Modelos con una gran cantidad de parámetros (por ejemplo, redes neuronales profundas con muchas capas y neuronas) tienen una mayor capacidad para memorizar los datos de entrenamiento, lo que los hace más propensos al sobreentrenamiento.
Datos de entrenamiento insuficientes o de baja calidad: Una cantidad limitada de datos o datos con ruido y sesgos pueden llevar a que el modelo aprenda patrones espurios.
Falta de regularización: Las técnicas de regularización, como la L1/L2, la dropout o la penalización de la norma (no es preocupéis, que en próximas ediciones hablaremos de ello), ayudan a controlar la complejidad del modelo y a prevenir el sobreentrenamiento, pero su uso inadecuado puede no ser suficiente.
Consecuencias del sobreentrenamiento
Baja generalización: El modelo pierde la capacidad de hacer predicciones precisas sobre nuevos datos que no están presentes en el conjunto de entrenamiento.
Varianza alta: Pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento pueden provocar grandes cambios en las predicciones del modelo.
Dificultad para interpretar los resultados: Modelos altamente complejos pueden ser difíciles de interpretar y explicar, lo que limita su confianza y transparencia.
Sesgos amplificados: Si los datos de entrenamiento están sesgados, el modelo puede perpetuar y amplificar esos sesgos, lo que tiene implicaciones éticas y sociales importantes.
Como bien menciona Cathy O'Neil, autora de "Weapons of Math Destruction", "Los algoritmos, si no se entrenan de manera adecuada, se convierten en herramientas que perpetúan desigualdades, ya que aprenden sin entender las repercusiones más amplias de sus decisiones".
Por ejemplo, si un modelo entrenado para la contratación de personal recibe datos históricos que reflejan un sesgo hacia ciertos perfiles, el modelo replicará estos sesgos, rechazando candidatos cualificados basándose en factores irrelevantes. Es por eso que el desarrollo de IA debe ser acompañado de marcos éticos que aseguren que estos sistemas sean justos y no discriminatorios. Vamos, nada nuevo.
Pero, las implicaciones del aprendizaje descontrolado no se limitan al ámbito técnico. Otro aspecto crucial es el impacto ambiental del desarrollo de modelos de IA a gran escala. Empresas como OpenAI y DeepMind están comenzando a explorar formas de reducir la huella de carbono de sus desarrollos mediante el uso de algoritmos optimizados y energías renovables. Sin embargo, la realidad es que la demanda por modelos cada vez más grandes y más "inteligentes" sigue creciendo, lo que hace imperativo encontrar un equilibrio entre el desarrollo tecnológico y la sostenibilidad.
Si hablamos del futuro de la IA, es imposible no mencionar la Inteligencia Artificial General (AGI), una forma de inteligencia artificial que pretende realizar cualquier tarea cognitiva humana. Aunque la AGI promete ser una herramienta revolucionaria, también presenta riesgos importantes si su aprendizaje no es adecuadamente guiado. Elon Musk, uno de los promotores y, a la vez, críticos más conocidos del desarrollo de AGI, ha advertido que, sin supervisión y con un aprendizaje descontrolado, esta tecnología podría representar un riesgo existencial para la humanidad. Aquí es donde el desarrollo responsable y la regulación juegan un papel crítico.
Como mencionábamos en ediciones anteriores, todos nosotros somos participantes activos en el desarrollo de estas tecnologías. Cada interacción, cada dato que introducimos, contribuye al aprendizaje de los modelos y, en consecuencia, a su evolución. Estamos inmersos en el mayor experimento colectivo de la historia de la tecnología. Esta participación nos otorga la responsabilidad de ser conscientes del impacto de nuestras decisiones y de cómo podemos influir en el futuro de la IA. Conocer los riesgos del sobreentrenamiento y las implicaciones transversales de estos desarrollos nos permite ser más críticos y contribuir a un uso más responsable y equitativo de la tecnología.
🗣️ Brain Bites:
Dos noticias rápidas que no te puedes perder:
— Un nuevo virus ataca Facebook
Aunque ya no tiene el dominio de antaño, Facebook sigue siendo un imán para millones de usuarios cada día. Al igual que ocurre con otras plataformas populares, los ciberdelincuentes se aprovechan de la masividad para desplegar nuevas amenazas. Esta vez, Facebook Ads Manager se ha convertido en el nuevo blanco de un malware llamado Python NodeStealer.
Este malware, identificado por los investigadores de Netskope Threat Labs, ha evolucionado para afectar tanto a cuentas de Facebook Business como al gestor de anuncios, añadiendo la capacidad de robar datos sensibles como información bancaria y tarjetas de crédito. El método de propagación es tan engañoso como peligroso: utilizando anuncios falsos que suelen mostrar imágenes atractivas o promesas de contenido polémico, los ciberdelincuentes logran que los usuarios descarguen archivos ZIP con el malware incrustado. Otra vía de ataque es a través de mensajes privados en Facebook con archivos maliciosos adjuntos.
Como siempre, es crucial tener precaución con los archivos desconocidos, cuestionar los anuncios sospechosos y utilizar métodos de doble autenticación en todas las cuentas.
Si te interesa conocer más sobre cómo protegerte en el ciberespacio y fortalecer tu carrera profesional, tenemos 50 Becas Gratuitas para nuestro Programa CyberAI Expert C1. Para conocer más te invitamos a dirigirte al siguiente link: ¿Cómo participar?
— La disrupción de All Music Works
All Music Works, una nueva disquera española, se presenta como el primer sello compuesto exclusivamente por artistas creados y producidos con inteligencia artificial (IA). La compañía tiene como objetivo transformar la industria musical mediante la convergencia de elementos humanos y tecnológicos, ofreciendo artistas sin contrapartes físicas, como Motel Loïc o The Good Dog, cuyas producciones ya están disponibles en plataformas como Spotify y Apple Music. Su fundador, Carlos Zehr, afirma que la tecnología permite replicar la producción de grandes disqueras en una fracción del tiempo y costo.
La IA en la creación musical plantea nuevos retos legales, por supuesto, ya que actualmente las obras producidas exclusivamente por IA no pueden ser comercializadas con derechos de autor tradicionales. Sin embargo, All Music Works aborda esta limitación al intervenir mínimamente en el proceso creativo. La creciente influencia de la IA en la música ha atraído la atención de artistas interesados en su potencial, al tiempo que provoca tensiones con la industria musical, que recientemente presentó demandas contra otras plataformas que utilizan IA para generar contenidos protegidos. Si queréis conocer más sobre la disquera, sus artistas y sus canciones, os invitamos a visitar: allmusicworks.carrd.co
🦾 Toolkit:
Una sección dedicada a compartir herramientas, recursos y aplicaciones útiles para la comunidad de Brain and Code
— Lo último de Google Gemini
Google ha anunciado la integración de Gemini 1.5 Pro, en las aplicaciones de Workspace como Gmail, Documentos, Drive y Hojas de Cálculo. Desde un panel lateral titulado "Pregúntale a Gemini", los usuarios podrán acceder a funciones como resumir correos, redactar textos creativos, analizar datos y organizar información de manera más eficiente. Este movimiento marca un avance significativo en la optimización del trabajo diario al incorporar IA avanzada directamente en herramientas clave, siguiendo los pasos de Microsoft.
Entre las funciones destacadas, Gemini permite generar respuestas personalizadas en Gmail, redactar contenido en múltiples idiomas en documentos, y resumir información almacenada en Drive. Además, optimiza el análisis de datos en Hojas de Cálculo. Esta integración está disponible en algunas cuentas con una prueba gratuita de 60 días… ¡verificad si la teneis disponible! ;)
⚡ Corner:
Nuestra recomendación para esta semana:
— Nos acercamos a las 100 ediciones, por supuesto, queremos realizar algunos cambios y quién mejor que nuestras lectoras y lectores para ayudarnos a mejorar.
Te invitamos a responder a la siguiente encuesta que estará disponible las próximas ediciones
Buena aproximación al mundillo del overfitting, últimamente se ha puesto muy de moda preguntarse: Is there a wall?
🖇️ https://edition.cnn.com/2024/11/19/business/ai-chatgpt-nvidia-nightcap/index.html