¿El entrenamiento recursivo de modelos de IA los pueden llevar a su colapso?

Mitos, riesgos y oportunidades.

Artículo para LinkedIn

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Eduardo Soto Alarcón | LinkedIn⁠

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Elena Estavillo⁠

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Adolfo de Unanue⁠

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AI meeting summary:

La Mesa redonda de discusión sobre inteligencia artificial y ética, abordó diversos aspectos críticos de la ética en los modelos de IA. Durante la reunión, Eduardo presentó antecedentes sobre el colapso de modelos generativos, mientras que Adolfo compartió su experiencia en proyectos gubernamentales en ciencia de datos. Se debatieron desafíos relacionados con los sesgos en los modelos, resaltando la responsabilidad de las empresas en su desarrollo y la necesidad de medir el impacto en la toma de decisiones. A lo largo de la discusión, se analizaron casos prácticos como un proyecto de predicción de diabetes, junto con los dilemas éticos que surgen de la selección de modelos. La conversación también se centró en la reproducción de sesgos y la importancia de su reconocimiento y abordaje por parte de las empresas. Al final, los participantes coincidieron en la necesidad de equilibrar precisión y equidad en los modelos y acordaron continuar el diálogo sobre la IA ética en futuras reuniones.

Notas:

● 🧠 Introducción y antecedentes (00:00 - 05:00)

Eduardo introduce el tema del artículo sobre el colapso de modelos generativos

Adolfo comparte su experiencia en ciencia de datos y proyectos gubernamentales

Se discute la degradación de modelos al ser reentrenados con sus propios datos

● 🤖 Desafíos de los modelos de IA (05:01 - 15:00)

Elena plantea preguntas sobre sesgos y ética en los modelos de IA

Se debate sobre la responsabilidad de las empresas en el desarrollo de IA ética

Jorge enfatiza la importancia de medir el impacto real de los modelos en la toma de decisiones

● 📊 Casos prácticos y ejemplos (15:01 - 30:00)

Adolfo comparte un ejemplo de proyecto de predicción de diabetes en Chicago

Se discuten los dilemas éticos en la selección de modelos predictivos

Se analiza el impacto de los sesgos en diferentes grupos poblacionales

● 🎭 Sesgos y discriminación en IA (30:01 - 45:00)

Daniel plantea preocupaciones sobre la reproducción de sesgos en modelos de IA

Se debate sobre la responsabilidad de las empresas en reconocer y abordar sesgos

Elena destaca la importancia de considerar el impacto social de los modelos gubernamentales

● 🔄 Conclusiones y reflexiones finales (45:01 - 56:27)

Se discute la necesidad de equilibrar precisión y equidad en los modelos

Eduardo sugiere realizar pruebas de control para detectar sesgos no evidentes en los datos

Los participantes coinciden en la importancia de continuar el diálogo sobre IA ética

Acciones:

Jorge

Revisar la grabación de Fireflies y extraer información relevante para un posible artículo

Coordinar la escritura de un artículo colaborativo sobre los temas discutidos en la reunión

Todos los participantes

● Continuar la discusión sobre IA ética y responsable en futuras reuniones

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Transcripción 9 septiembre 2024.docx

40.5 kB

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Artículo para LinkedIn⁠

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