¿Has identificado imágenes, preguntado si eres un robot o al visitar Facebook, te piden que confirmes la orientación en el espacio de un objeto, a fin de autenticar tu usuario? Si has hecho esto, muy probablemente has trabajado para la IA.
Es común que en internet algunas tareas pasen como simples actos de navegación. Sin embargo, cada clic, búsqueda o comentario no solo moldea la experiencia en línea, sino que también alimenta a la Inteligencia Artificial (IA).
Desde los captchas que resuelves para demostrar que eres humano, hasta las sugerencias de amistad en redes sociales, estas acciones en línea van a repercutir en el entrenamiento y desarrollo de la IA.
Conoce las diferentes formas en las que has trabajado para la IA y no lo sabías, de modo que sepas cómo las interacciones en línea dan forma al futuro de la tecnología.
El aprendizaje supervisado en la Inteligencia Artificial
El aprendizaje supervisado es una técnica fundamental en el campo de la inteligencia artificial (IA) que implica entrenar modelos utilizando ejemplos etiquetados.
En este enfoque, se le da al algoritmo un conjunto de datos de entrada junto con las respuestas deseadas asociadas, lo que le permite al modelo aprender a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos ejemplos etiquetados.
En el contexto de trabajar para las IA, el aprendizaje supervisado juega un papel importante en la recopilación y el uso de datos para entrenar modelos de IA.
Cuando interactuamos en línea, desde buscar en un motor de búsqueda hasta realizar compras en línea, generamos una gran cantidad de datos que pueden ser utilizados para entrenar modelos de aprendizaje supervisado.
Por ejemplo, al realizar una búsqueda en Google y hacer clic en uno de los resultados, estamos proporcionando datos de entrada (la consulta de búsqueda) y la respuesta deseada (el resultado relevante que seleccionamos).
¿Cómo surge esta contribución “involuntaria” con las IAs?
Esta contribución surge como resultado de la necesidad de resolver desafíos en línea, como captchas, que inicialmente se implementaron para proteger sitios web contra abusos automatizados.
A medida que estas herramientas de seguridad se volvieron comunes, las empresas comenzaron a reconocer el valor de la contribución humana en la resolución de estos desafíos.
Esto llevó al uso de sistemas que aprovechan las respuestas de los usuarios para mejorar los algoritmos de inteligencia artificial, especialmente en áreas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la visión por computadora.
Además, estas acciones como etiquetar fotos, completar encuestas o interactuar con asistentes virtuales, brindan gran cantidad de datos que se utilizan para entrenar y mejorar los algoritmos de IA en muchas aplicaciones y servicios.
¿Cómo trabajamos para la Inteligencia Artificial?
Conoce algunas de las formas más comunes en las que contribuimos al desarrollo y mejora de la inteligencia artificial, sin ser conscientes de ello:
Etiquetado de datos
Cuando interactuamos en redes sociales o sitios web, realizamos acciones que ayudan a etiquetar datos.
Por ejemplo, al etiquetar a amigos en fotos de Facebook o al utilizar hashtags en Instagram, estamos ofreciendo información valiosa que ayuda a los algoritmos de inteligencia artificial a comprender y clasificar mejor el contenido.
Resolución de captchas
Los captchas son esas imágenes o rompecabezas que a menudo se presentan al llenar formularios en línea para verificar que somos humanos y no bots.
Al resolver captchas, estamos ayudando a entrenar a los algoritmos de inteligencia artificial, ya que muchos de estos captchas se utilizan para mejorar los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la visión por computadora.
Interacciones con asistentes virtuales
Cada vez que utilizamos un asistente virtual como Siri, Google Assistant o Alexa, estamos proporcionando datos de voz que se utilizan para mejorar los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.
Nuestras interacciones ayudan a estos sistemas a comprender mejor las solicitudes y a proporcionar respuestas más precisas en el futuro.
Corrección de texto
Cuando usamos correctores ortográficos o gramaticales en aplicaciones de mensajería o procesadores de texto, estamos contribuyendo al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para la corrección automática de texto.
Nuestras correcciones y sugerencias ayudan a mejorar la precisión y la relevancia de estas herramientas.
Interacciones en redes sociales y plataformas de comercio electrónico
Nuestras acciones en plataformas de redes sociales y sitios de comercio electrónico entregan una gran cantidad de datos que se utilizan para personalizar y mejorar la experiencia del usuario.
Cada «me gusta», comentario, compartido o compra que realizamos en línea se registra y se utiliza para entrenar algoritmos de recomendación y personalización.
¿Por qué es importante saber que trabajamos para la IA?
En primer lugar, al conocer cómo nuestras acciones en línea contribuyen al desarrollo y entrenamiento de la IA, adquirimos conciencia sobre nuestro impacto en la tecnología que usamos a diario.
Asimismo, al reconocer nuestra contribución a la IA, asumimos responsabilidad ética en el uso de la tecnología. Esto nos lleva a reflexionar sobre la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, promoviendo mayor transparencia en el desarrollo y uso de la IA.
Conocer nuestro papel en el entrenamiento de la IA también nos empodera como usuarios para tomar decisiones informadas sobre la privacidad y seguridad de nuestros datos en línea.
Esto incluye ajustar la configuración de privacidad en redes sociales, ser más selectivos en nuestras interacciones en línea, además de utilizar herramientas de privacidad y seguridad disponibles.
Además, la conciencia de trabajar para la IA incentiva la educación y alfabetización digital en la sociedad. Al estar la IA más presente, es importante que las personas estén educadas sobre cómo funciona esta tecnología y cómo puede afectar nuestras vidas.
¿Quieres saber más sobre la IA? Visita nuestra página de Inteligencia Artificial y sácale todo el partido a los sitemas de computación cognitiva.