DeepSeek una IA China que revoluciona y divide, exponiendo claramente los problemas anticipados como la privacidad, el sesgo y la automatización.
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00:00¿Sabías que la Inteligencia Artificial ya toma decisiones por ti sin que a veces te
00:09des cuenta? Pues sí, desde las recomendaciones de Netflix hasta incluso si te dan un crédito
00:14bancario, muchas veces esas decisiones ya las toma la Inteligencia Artificial. Pero
00:20la Inteligencia Artificial nos va a quitar el trabajo, ha venido a ayudarnos o ha venido
00:25a complicarnos la vida. La Inteligencia Artificial muchas veces nos parece magia, pero no lo
00:29es. La Inteligencia Artificial está basada en algoritmos y modelos matemáticos que lo
00:34que intentan es imitar el aprendizaje del cerebro, el aprendizaje humano. Vamos a pensar
00:40en la Inteligencia Artificial como el aprendizaje que tiene un niño. Es en cierta manera similar.
00:46La Inteligencia Artificial lo que va a hacer es aprender observando patrones en millones
00:51de datos y lo que va a hacer es ir mejorando, va a ir entrenando para mejorar el rendimiento
00:57y mejorar la predicción que nos va dando. Hay veces que comete errores, es igual que
01:03los niños cuando están aprendiendo, aprenden muchas palabras y de vez en cuando dicen las
01:08palabras sin tener sentido y sin saber el contexto en el que lo están diciendo. Comete
01:14errores, la Inteligencia Artificial igual que lo puede cometer un niño. ¿Cómo funciona
01:18la Inteligencia Artificial? Pues aquí es donde entran en juego lo que son las redes
01:22neuronales artificiales. ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Lo que hacen es
01:27mimetizar, intentar imitar el comportamiento de un cerebro. Si el cerebro de manera muy
01:33simplista lo viésemos como una gran autopista con un montón de vías interconectadas donde
01:40la información se conecta, las redes neuronales lo que serían, serían esas vías digitales
01:48por las que circula la información. Y las neuronas artificiales lo que harían serían
01:54activar o desactivar aquellas señales que llevan a tomar decisiones. Para que lo entendamos
02:00de manera muy sencilla, lo podemos ver como si fuese capas diferentes de neuronas artificiales.
02:07Tendríamos una neurona de entrada que va a procesar los datos más sencillos. Por ejemplo,
02:13si pensamos en una imagen, podrían ser los bordes y el color de la imagen. Después habrá
02:20capas intermedias que, como veis, van todas interconectadas porque en estas redes toda
02:25la información se va interconectando para generar patrones. En las capas intermedias
02:30lo que se iría sería procesando esta información sencilla y relacionándola de manera que se
02:37va generando una información un grado superior hasta que llega a la capa de salida. Y en
02:44la capa de salida, en el caso del ejemplo de la imagen, lo que veríamos sería la imagen
02:50completa y nos diría si es un perro, si es un gato o si es mi tía en la playa. Eso es
02:57lo que hace la inteligencia artificial. Está basada en tres principios fundamentales. Hay
03:05dos, pero estos serían tres de los más importantes. Está basada en datos, en la potencia de cálculo
03:12y en algoritmos avanzados. En cuanto a los datos, es lo que se conoce como Big Data.
03:18Es la materia prima de la inteligencia artificial. Para que lo entendamos es como el combustible
03:23de la inteligencia artificial. Se nutre de millones de datos, desde las búsquedas de
03:27Google hasta los datos que puede generar el smartwatch que llevamos. Todos los datos les
03:33sirven. Y si tenemos los datos como si fuese el combustible de la inteligencia artificial,
03:39necesitamos una potencia de cálculo que sería como el cerebro muscular de la inteligencia
03:44artificial. Aquí es donde tenemos lo que se conoce como GPUs y TPUs. Las GPUs son las
03:50unidades de procesamiento gráfico. Para que lo entendamos de una manera muy sencilla,
03:55voy a poner un símil con la cocina, las GPUs serían como cocineros multitarea. Multitarea,
04:02que son capaces de generar millones de platos diferentes a la vez. Las TPUs, que son la
04:08unidad central de procesamiento tradicional, la que tenemos en nuestros ordenadores, lo
04:13que haría sería, si fuese un cocinero, preparar un plato siguiendo los pasos de una receta.
04:19Y las TPUs, que son las unidades de procesamiento tensorial, siguiendo el mismo símil, lo que
04:25haría serían cocineros que se especializan en un solo plato, pero son capaces de hacerlo
04:30a la velocidad de la luz. Por último, tenemos los algoritmos avanzados, que es lo que se
04:34conoce como Deep Learning. Y en este caso, lo que utiliza son todos los datos, de manera
04:41que va generando ejemplos y va entrenándose esa red neuronal de la que hablábamos antes
04:47para que vaya mejorando la calidad de la información que nos va facilitando.
04:54La inteligencia artificial ha venido para ayudarnos o realmente supone un problema
04:59para nosotros. Realmente la inteligencia artificial ha venido para liberarnos de carga. Esa es
05:07la idea de la inteligencia artificial, porque lo que puede hacer es automatizar las tareas
05:13repetitivas. En principio debería de ayudarnos, pero lo que se está viendo es que la adaptación
05:19que necesitamos hasta que nos acostumbremos a esta nueva tecnología nos está suponiendo
05:24en muchos casos un problema. La inteligencia artificial se ha presentado como si fuese
05:30una herramienta fundamental y que va a ser una herramienta fundamental dentro del área
05:34de la salud, principalmente para diagnósticos médicos precisos. ¿Pero qué problemas están
05:40encontrando actualmente y qué problemas no solo en el área sanitaria tiene la inteligencia
05:47artificial? Pues uno de los problemas son los sesgos. Como ya he dicho, la inteligencia
05:51artificial se nutre de datos, de los datos que nosotros le vamos facilitando. Es inevitable que
05:57esos datos estén sesgados, que esos datos dependen de la persona que los está introduciendo. En el
06:06caso de los diagnósticos médicos esto es un problema grave, porque lo que se ha visto es
06:10que algunas de las inteligencias artificiales que se están utilizando tienen un sesgo racial,
06:15porque los datos que se le han facilitado son para una comunidad determinada y excluye a otras,
06:22por lo tanto el diagnóstico dejará de ser lo preciso que tiene que ser. Hay un problema también
06:27legal en cuanto a la inteligencia artificial. Voy a poner el ejemplo de los coches autónomos. Los
06:34coches autónomos se promete que van a reducir lo que son los accidentes, pero en los casos en los
06:40que ha habido accidentes con los coches autónomos se produce un vacío legal. ¿Quién tiene la culpa
06:46de ese accidente? Porque hay una cosa clara, los coches autónomos son capaces de aprender de una
06:53manera dinámica, pero nunca van a tener lo que tiene el cerebro humano, que es ser capaz de
07:02entender el contexto social. Y otro de los problemas principales que va a tener es que va
07:09a haber pérdidas de empleos. Esto es lo que nos están diciendo. ¿Cuál es mi opinión? Pues mi opinión
07:15es que van a desaparecer unos empleos, los más automáticos, y va a dar paso a nuevos empleos que
07:21estarán relacionados con la inteligencia artificial. Tendremos que tener gente que se encargue de la
07:28ética de la inteligencia artificial, gente que ponga a punto los nuevos robots, va a haber diferentes
07:34empleos, debemos de adaptarnos. Estamos viendo, por ejemplo, en los supermercados se está sustituyendo
07:40a los cajeros por sistemas que reconocen los productos, pero necesitamos gente que esté
07:46verificando las máquinas que están funcionando, gente que ponga a punto esas máquinas y gente
07:51que vaya dinamizando el sistema de reconocimiento. En banca ya hay inteligencia artificial que es
08:01capaz de indicarnos inversiones de una manera, en algunos casos, mejor que las personas. O en
08:08logística, en logística tenemos el caso de Amazon, que lo que está haciendo es automatizar sus
08:13almacenes con robots autónomos. Teníamos una parcela porque, como ya he dicho, uno de los
08:18puntos de la inteligencia artificial es que iba a automatizar los procesos repetitivos, pero para
08:26que tuviésemos más espacio, más tiempo para la creatividad y la toma de decisiones. En este
08:33punto pensábamos que en la creatividad sí que íbamos a tener una una ventana y que íbamos a
08:39tener un espacio. Resulta que la inteligencia artificial ya está generando arte, es posible
08:44generar imágenes, como esta que muestra aquí, a partir de texto y es posible generar música e incluso
08:51guiones de cine. Por lo tanto, tendremos que aprender a convivir con la inteligencia artificial.
08:56Hay muchas paradojas en torno a la inteligencia artificial. Voy a hablar de dos de las cuestiones
09:05que nosotros nos planteamos, todos nosotros nos planteamos. Una de ellas es que queremos que la
09:10inteligencia artificial nos facilite la vida, pero sin que nos espíe y esto es muy difícil.
09:18¿Por qué? Porque, como ya he dicho, la inteligencia artificial se nutre de datos. Si se nutre de datos,
09:23nosotros se los tenemos que facilitar. ¿Cuál es el problema principal? Que muchas veces no
09:28somos conscientes de los datos que estamos facilitando a los sistemas digitales. Por
09:34ejemplo, ¿cuántos de nosotros no tenemos como sistema Alexa que le permitimos que esté
09:39escuchándonos durante todo el día? O, como dice un estudio de la Universidad de Oxford, el 80%
09:45de nosotros, y me voy a incluir, no lee los términos y condiciones de privacidad. ¿Esto qué está
09:50haciendo? Pues que estemos dando permiso para compartir nuestros datos personales. Literalmente,
09:56lo que estamos haciendo es vender nuestra alma digital a cambio de comodidad. Esto es lo que
10:02estamos haciendo. Y otro de los puntos que es controvertido en torno a la inteligencia artificial
10:07es el cambio climático. Porque la inteligencia artificial se nos ha presentado como si fuese
10:13la panacea para combatir el cambio climático. Pero no nos dicen que para entrenar un nuevo
10:20sistema de inteligencia artificial, en algunos de los casos, se estima que se requiere la misma
10:26energía que 125 vuelos de ida y vuelta de Madrid-Nueva York. Por lo tanto, la inteligencia
10:32artificial nos está recomendando que apaguemos la luz para reducir el consumo de energía, pero la
10:37huella que ha generado de carbono esa inteligencia artificial en su entrenamiento es notable. La
10:45inteligencia artificial, por lo tanto, es una herramienta poderosa que ha venido para quedarse.
10:50Para mí, es como... la podemos asemejar al descubrimiento del fuego. ¿Por qué lo digo?
10:57Cuando se descubrió el fuego, el fuego llegó para iluminar. Si no se manejaba bien, podía quemarnos.
11:02En el caso de la inteligencia artificial, nos ocurre lo mismo. Tenemos que adaptarnos. Lo único
11:09bueno es que estamos empezando a construir un mundo con inteligencia artificial. Tenemos que
11:15adaptarnos al sistema, tenemos que ser capaces de utilizarlo de manera responsable y con decisiones
11:21críticas. Porque la pregunta no es quién va a dominar, si va a dominar la inteligencia artificial
11:26o si la vamos a dominar nosotros. Lo que tenemos que hacer es aprender a utilizarla de una manera
11:34eficiente para construir un futuro brillante, pero un futuro humano.