Según Google, esto tendría implicaciones para mejorar la privacidad, mitigar los riesgos potenciales del modelo y reducir grandes conjuntos de datos.
La inteligencia artificial abarca conceptos como “aprendizaje automático” y “aprendizaje automático”. Con la introducción de ChatGPTGoogle ha respondido con Bardouna IA basada en el modelo de lenguaje experimental LaMDA, con la intención de integrarlo en su propio motor de búsqueda.
En medio de la competencia por liderar estos modelos de aprendizaje, Google ha revelado una posible limitación: el ‘desaprendizaje automático‘.
Con el objetivo de recordar la importancia de la cautela en todo lo relacionado con la IA, la compañía ha anunciado un concurso en el que invitará a los desarrolladores a hacer exactamente lo contrario de lo que se ha hecho en los últimos meses: hacer que los modelos de IA desaprendan lo que ya han aprendido.
problemas de IA
Es curioso, cuanto menos, que una de las empresas centrales en el desarrollo de la IA nos presente la siguiente propuesta: desarrollar algoritmos de entrenamiento capaces de eliminar la influencia de los conjuntos de datos de la qué modelos han aprendido.
Google explica que el desaprendizaje automático es un concepto emergente dentro del campo del aprendizaje automático. Su objetivo no es hacer que una IA olvide todo lo que sabe, sino eliminar la influencia de ciertos conjuntos de datos de entrenamiento para permitir correcciones a los modelos actuales.
Según Google, esto tendría implicaciones para mejorar la privacidad, mitigar los riesgos potenciales del modelo y reducir enormes conjuntos de datos.
Más específicamente, a través del desaprendizaje automático, es posible eliminar información inexacta o desactualizada de modelos previamente entrenados, eliminar datos manipulados o corregir errores inherentes en los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento de modelos.
Google señala que implementar estrategias de desaprendizaje automático es especialmente complejo: los datos del modelo deben olvidarse mientras se mantiene su utilidad. Además, debido a la escasez de literatura al respecto, el desafío de evaluar la efectividad de estas estrategias no es menor.
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