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Las preocupaciones éticas de la IA ponen en duda la creciente adopción

Cuando Hao Li comenzó a trabajar en herramientas de inteligencia artificial para mejorar los efectos visuales en videos, pensó que las aplicaciones se limitarían a la industria del entretenimiento. Pero no le tomó mucho tiempo comenzar a ver que el tipo de aplicaciones que construyó se aplicaban en lugares muy diferentes.

Hoy en día, algunas de las mismas herramientas de inteligencia artificial se utilizan para crear deepfakes, que implican el uso de herramientas de aprendizaje profundo para cambiar de manera convincente la cara de una persona por la de otra en un video o una foto. Se han utilizado para crear videos falsos de personas prominentes, como los presidentes Barack Obama y Donald Trump., así como el CEO de Facebook, Mark Zuckerberg.

La aparición de herramientas de aprendizaje automático deepfake ha llevado a Li y a otros en el campo a cuestionar cómo las aplicaciones que desarrollan se comparten con el resto del mundo y a pensar en las preocupaciones éticas de la adopción de la IA. Los líderes en el campo ahora están lidiando con lo que significa trabajar en tecnología que podría potencialmente ser utilizada de manera dañina.

«De repente, puede crear imágenes realistas en tiempo real», dijo Li en la conferencia EmTech organizada por MIT Technology Review. «Cambia las cosas. Ahora, tenemos que preocuparnos por qué pasa si cae en las manos equivocadas. Tenemos que repensar lo que significan la privacidad y la seguridad».

Los riesgos potenciales de las herramientas de aprendizaje automático deepfake no significan que deban abandonarse tecnologías como el intercambio de rostros y los avatares generados artificialmente, dijo Li. En 2015, trabajó en la película. Rápido 7, que involucró la combinación de imágenes de acción en vivo con representaciones artificiales del actor Paul Walker, la estrella de las películas anteriores de la franquicia que fue asesinado antes de la filmación.

Ahora, Li trabaja para una empresa llamada Pinscreen, que permite a los usuarios crear avatares digitales de ellos mismos automáticamente. Estos son solo algunos de los usos para los que se diseñó la tecnología de reconocimiento facial e intercambio facial de inteligencia artificial, dijo.

«No creo que debamos detener lo que estamos haciendo, porque, claramente, no es la tecnología la que está causando el daño», dijo. «Hay otros factores. Las tecnologías que creamos tienen beneficios. No fueron diseñadas para crear deepfakes. Pero debemos tener cuidado».

Yoshua Bengio, profesor de la Universidad de Montreal que es considerado uno de los pioneros del aprendizaje profundo y las redes neuronales, dijo en la conferencia que los investigadores tienen la responsabilidad de pensar sobre las preocupaciones éticas de la IA y cómo las técnicas que desarrollan podrían ser perjudiciales. usos.

Dijo que el rápido crecimiento en la inteligencia de los sistemas artificiales debe ir acompañado de un aumento en la sabiduría de los investigadores. El hecho de que algo sea técnicamente posible no significa que deba hacerse o compartirse ampliamente, especialmente si podría usarse para causar daño.

«No podemos simplemente hacer nuestra investigación con las anteojeras puestas», dijo Bengio. «Necesitamos equilibrar ese aumento de poder que estamos entregando al mundo con un aumento de sabiduría. De lo contrario, sería como entregar bombas nucleares a los niños. Podemos ver cómo eso podría terminar mal».

Existen posibles soluciones técnicas para algunas preocupaciones éticas emergentes de la IA. Por ejemplo, Li habló sobre un proyecto en el que está trabajando con Hany Farid, profesor de la Universidad de California, Berkeley, para analizar patrones de movimiento y otros datos biométricos para detectar videos deepfake.

Pero, en última instancia, dijo que educar al público sobre la posible presencia de deepfakes en sus feeds de redes sociales podría ser la mejor manera de combatirlos. La tecnología avanza tan rápidamente que es probable que las herramientas de detección automática se queden atrás.

«Una de las mejores cosas que puede hacer es que la gente sepa que las deepfakes son posibles», dijo Li. «Es probable que muchas personas y grupos quieran difundir noticias sensacionales incluso si saben que no es cierto».

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