1. IA generativa
Es IA con una capa explicativa. Después de haber sido entrenada por algoritmos para aprender como los humanos (para clasificar, enumerar, priorizar, predecir, etc.), esta IA de nueva generación ahora es capaz de “comprender” nuestras solicitudes y responder a ellas con texto, imágenes o audio. “GenAI” (su apodo en inglés) hizo su estruendosa entrada a nuestras vidas con la llegada de ChatGPT a finales de 2022.
2. Sesgo algorítmico
Esta es una “anomalía” presente en la salida de un algoritmo de IA (y no un error). El resultado está orientado (voluntariamente o no) por el conjunto de datos, las personas que crean los algoritmos, la forma en la que interactuamos con la máquina (construcción de la interfaz, autocensura del usuario, etc.). Con consecuencias a veces perjudiciales. Por ejemplo, una IA para la detección del cáncer de piel, entrenada en una base de datos de piel blanca, es incapaz de identificar síntomas en pieles no blancas.
3. Aprendizaje automático
El término fue acuñado ya en 1959 por un investigador de IBM, Arthur Lee Samuel, para explicar cómo su programa jugaba a las damas y mejoraba mientras jugaba. O cómo permitimos que la máquina aprenda de los datos, mediante modelos matemáticos. A partir de los años 90 se produjeron importantes avances y desde entonces sus aplicaciones se han multiplicado: asistencia diagnóstica, análisis predictivo en el ámbito financiero, jurídico, etc.
4. Aprendizaje profundo
Este subcampo de la IA describe un proceso de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano y que, por tanto, tienen varias capas de neuronas ocultas y, por tanto, en profundidad. Este proceso, que requiere un volumen gigantesco de datos, se ha utilizado en el desarrollo del reconocimiento facial y de voz, la traducción automática, los coches autónomos, en física para la búsqueda de partículas, etc.
5. LLM (modelos de lenguajes grandes)
Es gracias a ellos que la IA puede conversar con nosotros (comprender nuestras preguntas y dar una respuesta inteligible). Entienden las relaciones entre las palabras de una frase, entre varias frases, pero también la gramática y la lengua utilizada. Hoy en día existen muchos “grandes modelos de lenguaje”, algunos de los cuales realmente compiten, el más eficiente de los cuales es sin duda el que se utiliza para ChatGPT.
6. Alucinación
La IA generativa a veces tiene un gran defecto: está obligada a dar una respuesta, por absurda que sea. Así que ciertos giros de las preguntas pueden atraparla. Al menos el 3% de las respuestas de la cuarta versión de ChatGPT son incorrectas. Algunos niños inteligentes se divirtieron preguntándole quién sobrevivió al hundimiento del Titanic o con quién, entre una zanahoria o un brócoli, se asoció Harry Potter en la última obra… ¡Las respuestas son simplemente alucinantes!
7. Falsificación profunda
Se trata de IA que superponen rasgos humanos y una voz sobre el cuerpo de otra persona, en vídeos o grabaciones de audio. Estos engaños son cada vez más difíciles de desenmascarar. Estos engaños son cada vez más difíciles de desenmascarar. En su Informe de Riesgos Globales 2024, el Foro Económico Mundial sitúa la desinformación en el primer plano de los principales riesgos que tendremos que afrontar durante los próximos dos años (desestabilización de las democracias, ciberataques cada vez más sofisticados, etc.).
8. IA frugal
Investigadores, autoridades y empresas de tecnología están explorando vías técnicas para hacer que la IA consuma menos energía. La tecnología digital ya representa entre el 4 y el 5% de la demanda energética mundial y los centros de datos por sí solos ya representan el 1%. Si bien la IA ética es un pilar sólido de la Ley de IA adoptada en marzo de 2024 por el Parlamento Europeo, la cuestión de la IA sostenible sigue sin resolverse.
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