AI Is Dangerous, but Not for the Reasons You Think | Sasha Luccioni | TED

TED

6 Nov 202310:19

Summary

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Q & A

¿Cuál es el problema principal que plantea el orador sobre la inteligencia artificial (IA)?
-El orador destaca los impactos tangibles y actuales de la IA, como la contaminación ambiental, la explotación de artistas sin su consentimiento y los sesgos en los sistemas de IA. En lugar de centrarse solo en los riesgos existenciales futuros, propone que se aborden estos problemas inmediatos.
¿Qué impacto ambiental tiene la formación de modelos de IA?
-El entrenamiento de modelos de IA, como Bloom, consume grandes cantidades de energía y emite CO2, lo que contribuye al cambio climático. Por ejemplo, entrenar Bloom usó la misma cantidad de energía que 30 hogares durante un año y emitió 25 toneladas de CO2.
¿Cómo afecta el uso de IA a los derechos de los artistas y autores?
-Muchos artistas y autores descubren que sus obras fueron utilizadas sin su consentimiento para entrenar modelos de IA. Esto ha llevado a algunos a emprender demandas por infracción de derechos de autor, como en el caso de la herramienta 'Have I Been Trained?', que permite a las personas buscar en grandes bases de datos.
¿Qué solución propone el orador para abordar el uso no consentido de las obras de los artistas?
-El orador menciona la creación de herramientas como 'Have I Been Trained?' y mecanismos de opt-in y opt-out para garantizar que las obras de los artistas no se utilicen sin su consentimiento en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA.
¿Por qué los modelos de IA más grandes son un problema en términos de sostenibilidad?
-Los modelos de IA más grandes consumen significativamente más energía y generan más emisiones de carbono. El orador menciona que los modelos más grandes emiten hasta 14 veces más carbono que los modelos más pequeños para realizar la misma tarea.
¿Qué herramientas existen para medir y mitigar el impacto ambiental de la IA?
-Una de las herramientas mencionadas es 'CodeCarbon', que estima la cantidad de energía consumida y las emisiones de carbono generadas durante el entrenamiento de modelos de IA. Estas herramientas ayudan a tomar decisiones más informadas sobre la sostenibilidad de los modelos.
¿Cuál es el problema con los sesgos en los sistemas de IA?
-Los sesgos en la IA pueden reflejar patrones y estereotipos de racismo, sexismo y otros prejuicios sociales. Esto puede resultar en consecuencias peligrosas, como la falsa acusación de personas o la representación incorrecta de diferentes grupos en aplicaciones de IA, como el reconocimiento facial y la generación de imágenes.
¿Cómo contribuye el orador a abordar los sesgos en la IA?
-El orador creó una herramienta llamada 'Stable Bias Explorer' que permite explorar los sesgos en los modelos de generación de imágenes, analizando cómo representan a diferentes profesiones y géneros, lo que ayuda a visibilizar los sesgos existentes en estos sistemas.
¿Qué ejemplo se da de un caso real de sesgo en el reconocimiento facial?
-Se menciona el caso de Porcha Woodruff, quien fue erróneamente acusada de un crimen debido a un mal funcionamiento de un sistema de IA que la identificó incorrectamente en una base de datos.
¿Cuál es la solución propuesta por el orador para hacer que la IA sea más ética y accesible?
-El orador aboga por la creación de herramientas que proporcionen transparencia y medición del impacto de la IA. Estas herramientas pueden ayudar a tomar decisiones informadas y permitir que los usuarios y legisladores se involucren en la creación de normativas y regulaciones para mitigar los efectos negativos de la IA.