El dilema de la confianza y la verdad
Alison Taylor
Campeona de la IA Ética
Únete a Alison Taylor mientras explora el impacto de la IA en la realidad, desde fotos virales como la del Papa con una chaqueta inflada hasta deepfakes de políticos. Comprende los límites de la IA y descubre herramientas para verificar la información en la era de la IA.
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El dilema de la confianza y la verdad
12 Min 7 Seg
Objetivos clave de aprendizaje:
Comprender las limitaciones de la inteligencia artificial
Identificar ejemplos en los que la inteligencia artificial ha fallado
Describir herramientas y recursos que se pueden utilizar al verificar los resultados de la IA
Descripción general:
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Nuestros sesgos psicológicos nos llevan a defender rigurosamente nuestra propia imagen mientras somos menos diligentes al verificar la exactitud de la información compartida por otros. Este sesgo surge de un instinto natural de autopreservación y del deseo de mantener la credibilidad. Sin embargo, cuando se trata de información sobre otros, tendemos a aceptarla tal como se presenta sin la verificación adecuada. Esto puede llevar a la propagación de desinformación, ya que no aplicamos los mismos estándares rigurosos a la información externa.
¿Cuáles son algunas limitaciones de la IA, particularmente de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)?
La IA, incluidos los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) como ChatGPT, puede dar la ilusión de comunicación similar a la humana pero carece fundamentalmente de comprensión genuina, experiencia vivida y sentido común. Los LLM están diseñados para predecir la siguiente palabra en una frase basada en grandes cantidades de datos de entrenamiento, lo que puede llevar a "alucinaciones", es decir, instancias donde la IA genera información incorrecta o completamente fabricada. Estos modelos no distinguen entre verdad y ficción, y su output es tan confiable como los datos con los que fueron entrenados. Reconocer estas limitaciones es crucial para evitar confiar en la IA para tareas críticas que demandan precisión factual y entender los posibles riesgos cuando la IA falla.
¿Cuándo debe usarse la IA y qué precauciones deben tomarse?
La IA puede ser beneficiosa para tareas creativas y exploratorias donde la precisión absoluta no es crítica. Por ejemplo, generar imágenes interesantes, videos o texto creativo puede ser un uso adecuado de la IA. Sin embargo, para trabajos serios que requieren información precisa y factual, es esencial verificar el contenido generado por la IA contra fuentes creíbles. Herramientas como DeepFake-o-meter, Snopes y GPTZero pueden ayudar a verificar y comprobar la información generada por la IA. Estas precauciones aseguran que se esté usando la IA de manera responsable y se mitiguen los riesgos de desinformación.
Las opiniones y puntos de vista expresados en este vídeo son los del creador y no reflejan necesariamente las opiniones de ninguna organizaciones afiliada.
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