Panorámica semanal: cómo hacer que la Inteligencia Artificial «brille de verdad»
¿Pueden hacerse realidad las expectativas de la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial aún no ha cumplido sus promesas: Los algoritmos de IA se han extendido a muchas actividades humanas, a medida que los dispositivos que utilizamos se conectan a Internet. Pero como nos recuerda este artículo del New York Times, puede que hayamos visto el «sol de la IA», pero aún no lo hemos visto «brillar de verdad». La IA estaría ahora en el mismo estado en que se encontraban los teléfonos móviles en los años 90: «útil, pero rudimentaria y poco amigable” (NYTimes)
La sanidad es un ámbito en el que la IA y el big data no han funcionado (todavía) como se esperaba inicialmente. Varias historias apuntan en esa dirección esta semana:
La salud pública en Singapur (una «debacle de datos»): Al comienzo de la pandemia, Singapur se percibió por todo el mundo como el ejemplo de cómo había que gestionarla. Esto incluía el uso de aplicaciones de Internet para recoger datos que ayudaran a las autoridades a controlar los contagios. Sin embargo, ahora los riesgos para la privacidad que algunos atribuían a ese enfoque han salido a la luz de forma bastante drástica, con revelaciones de que la policía ha utilizado la aplicación oficial «TraceTogether» para una investigación criminal. A raíz de esto, se ha aprobado con urgencia un proyecto de ley para limitar el uso de los datos de esta app a las investigaciones de únicamente algunos «delitos graves». Pero la gente no está muy contenta (FT)
La atención sanitaria basada en IA para países de rentas bajas («cuidado con la moda»): El Financial Times nos recuerda la «gran exageración» que rodea actualmente al uso de la IA para mejorar la atención del cáncer en países de ingresos bajos y medios. El artículo sostiene que es necesaria una «evaluación rigurosa», para evitar desplegar una tecnología costosa sin obtener suficiente valor (FT)
El uso de IA para diagnosticar y curar el cáncer (IBM no consigue suficientes datos): Como dijimos la semana pasada, IBM está intentando vender su unidad IBM Watson Health, que se vió en el pasado como una «joya de la corona», con sus promesas de utilizar la IA para revolucionar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Al parecer, no ha funcionado como se esperaba. La razón parece estar en la dificultad de IBM para acceder a grandes bases de datos que representen adecuadamente a las diferentes poblaciones de pacientes. Los datos de historias clínicas están a menudo en manos de diferentes agentes, no siempre están completos y a menudo se registran en diferentes formatos (WSJ)
Para que la IA rinda de acuerdo con su potencial, necesitamos nuevas normas para los sistemas de IA, que aborden una serie de temas de los que también se ha hablado esta semana:
La privacidad sigue siendo un problema. Pero la normativa existente puede ayudar: En Illinois, una normativa de privacidad relativamente antigua (y desconocida) (de 2008) está ayudando al Estado a abordar la nueva necesidad de proteger los derechos de los ciudadanos frente a posibles riesgos para la privacidad en los sistemas de reconocimiento facial. Como comentábamos la semana pasada, en Estados Unidos se está debatiendo si las normativas locales pueden ser más eficaces que las Federales (que lleva más tiempo elaborar y aprobar) de cara a afrontar los retos de la vida digital (NYTimes)
Los valores y el alineamiento de objetivos son una segunda área clave. Una agencia de inteligencia del Reino Unido ha hablado de eso esta semana: Una unidad de inteligencia del Gobierno del Reino Unido está planeando utilizar la IA para mejorar la protección de la ciberseguridad en el país. Como parte de este esfuerzo, un ejecutivo de la unidad habla aquí de la necesidad de incorporar aspectos éticos al debate sobre cómo se desarrolla, implementa y explota la IA. Dice que «en manos de un adversario con poco respeto por los derechos humanos, una tecnología tan poderosa podría ser utilizada para la opresión» (FT)(FT2)
Medir el valor de los datos es clave para construir modelos de negocio con los incentivos adecuados para todos los actores. Los investigadores de Stanford están trabajando en ello: Un equipo de investigación del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford ha desarrollado una metodología para calcular el valor de un conjunto de datos cuando lo utiliza un algoritmo de IA. El método aplica los conocidos valores de Shapley de la Teoría de Juegos, desarrollados para distribuir equitativamente las bonificaciones en un equipo que ha resuelto un problema. De esa forma, mejora el enfoque más usado hasta ahora, basados en el algoritmo de «dejar uno fuera», que ignoraban las posibles interacciones entre diferentes conjuntos de datos (StanfordHAI)
También podemos complementar los sistemas de IA con decisiones humanas. Por ejemplo, para romper las «burbujas de contenido» de Internet. Hay una frustración creciente entre usuarios (y creadores) sobre lo difícil que resulta descubrir contenidos en internet, fuera de la «zona de confort» de cada persona. Esto puede verse como una consecuencia de la aplicación de algoritmos de IA que tienen incentivos para presentar más material como el que los usuarios han encontrado atractivo anteriormente. Shira Ovide, del NYTimes, sugiere que la solución puede estar en enfoques como los que ya utilizan Apple o Spotify, cuando combinan el descubrimiento asistido por ordenador con expertos que pueden ayudar a los usuarios a “moverse” en nuevas direcciones (NYTimes)
El potencial sigue ahí. Están surgiendo nuevas aplicaciones, como la detección de futuras amenazas de virus. Una nueva oportunidad para los algoritmos de IA está surgiendo después de que la pandemia haya puesto de manifiesto nuestra debilidad para identificar y hacer frente a posibles amenazas para la salud pública. Illumina, un especialista en análisis genómico, pide a los gobiernos y a las empresas que colaboren para crear una «red de vigilancia global» que permita controlar los virus reales de la misma manera que hoy se controlan los virus informáticos (FT)
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