Muchos programas de IA en la actualidad se basan en el aprendizaje automático, un conjunto de métodos computacionales que se utilizan para reconocer patrones en grandes cantidades de datos y luego aplicar esas lecciones a la siguiente ronda de datos, teóricamente volviéndose más y más precisos con cada paso.
inteligencia artificial podría conducir a un futuro orwelliano si las leyes para proteger al público no se promulgan pronto, según el presidente de microsoftBrad Smith.
Smith hizo los comentarios en el programa de noticias de la BBC “Panorama” el 26 de mayo, durante un episodio centrado en los peligros potenciales de la inteligencia artificial (IA) y la carrera entre EE.UU y Porcelana para desarrollar la tecnología.
La advertencia llega aproximadamente un mes después de la unión Europea publicar regulaciones provisionales que intenten establecer límites sobre cómo se puede usar la IA.
Hay pocos esfuerzos similares en los Estados Unidos, donde la legislación se ha centrado en gran medida en limitar la regulación y promover la IA con fines de seguridad nacional.
¿Población más controlada?
“Siempre recuerdo las lecciones de George Orwell en su libro ‘1984’”, dijo Smith. “La historia central fue sobre un gobierno que podía ver todo lo que todos hacían y escuchar todo lo que todos decían todo el tiempo. Bueno, eso no sucedió en 1984, pero si no tenemos cuidado, podría suceder en 2024“.
La inteligencia artificial es un término mal definido, pero generalmente se refiere a máquinas que pueden aprender o resolver problemas automáticamente, sin ser dirigidas por un operador humano.
Muchos programas de IA en la actualidad se basan en el aprendizaje automático, un conjunto de métodos computacionales que se utilizan para reconocer patrones en grandes cantidades de datos y luego aplicar esas lecciones a la siguiente ronda de datos, teóricamente volviéndose más y más precisos con cada paso.
Este enfoque es extremadamente poderoso y se ha aplicado a todo, desde la teoría matemática básica hasta las primeras simulaciones del universo, pero puede ser peligroso cuando se aplica a los datos sociales, argumentan los expertos.
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