Plantea utilizar datos sintéticos para entrenar modelos
Elon Musk aseguró que las empresas de inteligencia artificial se han quedado sin datos para entrenar sus modelos, por lo que es necesario voltear a ver a los datos “sintéticos” para los nuevos sistemas. El crecimiento de avances en la materia podría ser más lento, en consecuencia.
En una conversación con Mark Penn, presidente de la empresa Stagwell, transmitida por X, el magnate afirmó que el conocimiento humano se habría agotado para entrenar a las IA. Musk propone utilizar la técnica de autoaprendizaje mediante datos sintéticos, es decir, a través del propio contenido de la inteligencia artificial. Sin embargo, al recurrir a estos procesos de aprendizaje puede que la calidad de las respuestas sufra una degradación, cosa que Musk reconoció llamándole a este fenómeno “alucinaciones”.
Las alucinaciones de la inteligencia artificial convierten en un reto el uso de información de IA por la dificultad para reconocerla; los sesgos son más frecuentes, la información puede ser imprecisa y podría llevar a la pérdida de creatividad de la IA.
Aunque Google, Meta, Microsoft y OpenAI han utilizado datos sintéticos para perfeccionar sus modelos de inteligencia artificial anteriormente, no han reemplazado en su totalidad a los datos de conocimiento humano. Gartner estimó que el 60% de los datos que se usan en los proyectos de IA tienen este origen sintético.
El futuro de la inteligencia artificial podría redefinirse con el desarrollo de nuevas tecnologías o la aplicación de datos sintéticos, sin embargo, a la par de su desarrollo, el debate sobre el uso de las herramientas tecnológicas y sus limitaciones sigue abierto.
