El enemigo de la IA que podría generar su autodestrucción: un estudio lo revela

La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la manera en la que muchas personas alrededor del mundo interactúan con las herramientas digitales, generando contenidos cada vez más sofisticados y realistas. Sin embargo, recientemente un estudio demostraría lo que supone una amenaza para el desarrollo continuo y la fiabilidad de estas innovaciones.

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Un estudio realizado por la Universidad de Oxford, publicado en la revista Nature, ha identificado un fenómeno preocupante denominado “colapso del modelo”, un proceso que ocurre cuando los nuevos modelos de inteligencia artificial se entrenan con datos generados por versiones anteriores.

¿Qué es el colapso de modelo en la inteligencia artificial?

El colapso del modelo se produce cuando diferentes versiones de la IA se entrenan entre ellas, con datos generados por ellos mismos. A medida de cada mejoramiento o avance, la calidad de los resultados se degrada progresivamente, hasta llegar al punto en que la inteligencia artificial produce información errónea, incoherente o incluso absurda.

De acuerdo con el estudio, el colapso de modelo se produce debido a una serie de factores, entre los que se destacan:

• La falta de diversidad en los datos: al entrenar a una IA con datos generados por ella misma, se reduce la diversidad de información a la que está expuesta, lo que limita su capacidad para aprender y adaptarse a nuevas situaciones. 
• La acumulación de errores: los desaciertos que se producen en una iteración se amplifican en las siguientes, creando un efecto bola de nieve que acaba por corromper el modelo. 
• La pérdida de conexión con la realidad: al alejarse cada vez más de los datos del mundo real, la IA pierde la capacidad de comprender y representar la realidad de manera precisa. 

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Según el estudio, las implicaciones del colapso del modelo son significativas para el campo de la inteligencia artificial. Si se sigue utilizando datos generados por IA para entrenar nuevas versiones, existe el riesgo de que los modelos se vuelvan menos efectivos, limitando su utilidad en áreas cruciales como la investigación científica, el procesamiento de lenguaje natural y la toma de decisiones automatizadas.