Cómo evitar las “alucinaciones” o fallos de la IA

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje, jugar al ajedrez o conducir un coche.

La IA se basa en algoritmos que procesan grandes cantidades de datos y aprenden de ellos, para generar resultados o respuestas. Sin embargo, estos algoritmos no son perfectos, y a veces pueden cometer errores o producir resultados inesperados o absurdos.

Estos errores o resultados inesperados se conocen como “alucinaciones” o “fallos” de la IA, y pueden tener consecuencias graves o cómicas, dependiendo del contexto y la aplicación.

Ejemplos de “alucinaciones” o fallos de la IA

Algunos ejemplos de “alucinaciones” o fallos de la IA son los siguientes:

Un sistema de reconocimiento facial que confunde a una persona con un animal, un objeto o una celebridad.
Un sistema de traducción automática que cambia el sentido o el tono de un texto, o que genera frases sin sentido o incoherentes.
Un sistema de generación de texto que inventa hechos falsos, contradice la realidad o repite información irrelevante.
Un sistema de generación de imágenes que crea imágenes distorsionadas, incompletas o irreconocibles.
Un sistema de conducción autónoma que no detecta un obstáculo, una señal o un peatón, o que toma una decisión errónea o peligrosa.

Causas de las “alucinaciones” o fallos de la IA

Las causas de las “alucinaciones” o fallos de la IA pueden ser diversas, pero se pueden agrupar en tres categorías principales: los datos, los algoritmos y los humanos.

Los datos son la materia prima con la que se alimentan los algoritmos de IA, y su calidad y cantidad determinan en gran medida el rendimiento y la precisión de los resultados. Si los datos son escasos, incompletos, sesgados, ruidosos o erróneos, pueden provocar que los algoritmos aprendan mal o generen resultados erróneos.
Los algoritmos son las reglas matemáticas que definen el funcionamiento y el aprendizaje de la IA, y su diseño y optimización son clave para lograr resultados fiables y robustos. Si los algoritmos son complejos, opacos, inestables o no adaptativos, pueden provocar que la IA se confunda, se equivoque o se desvíe de su objetivo.
Los humanos son los responsables de crear, entrenar, supervisar y utilizar la IA, y su intervención puede influir positiva o negativamente en los resultados. Si los humanos tienen expectativas irreales, intenciones maliciosas, falta de ética o desconocimiento técnico, pueden provocar que la IA se use mal, se abuse o se manipule.

Soluciones para evitar las “alucinaciones” o fallos de la IA

Las soluciones para evitar las “alucinaciones” o fallos de la IA dependen en gran medida de las causas que los originan, pero se pueden resumir en tres principios generales: la calidad, la transparencia y la responsabilidad.

La calidad se refiere a garantizar que los datos y los algoritmos que se usan para la IA sean adecuados, suficientes y verificados para el propósito y el contexto en el que se aplican. Esto implica limpiar, etiquetar y diversificar los datos; diseñar, probar y actualizar los algoritmos; y evaluar, validar y monitorizar los resultados.
La transparencia se refiere a hacer visible y comprensible el funcionamiento y el comportamiento de la IA para los usuarios y los afectados por sus decisiones. Esto implica explicar, documentar y comunicar los datos, los algoritmos y los resultados; permitir el acceso, la revisión y la auditoría de la IA; y facilitar el feedback, la corrección y la mejora de la IA.
La responsabilidad se refiere a asumir las consecuencias éticas, legales y sociales del uso y el impacto de la IA en la sociedad y el medio ambiente. Esto implica definir, respetar y cumplir los principios, las normas y los derechos que regulan la IA; identificar, prevenir y mitigar los riesgos, los daños y los conflictos que genera la IA; y reconocer, reparar y compensar los errores, las injusticias y los perjuicios que causa la IA.