En un panorama tecnológico en constante evolución, las empresas de inteligencia artificial (IA) enfrentan un desafío creciente: la escasez de datos de entrenamiento. Este problema, que podría tener implicaciones significativas para el desarrollo futuro de la IA, se está convirtiendo en un punto de inflexión para la industria.

El Corazón de la Inteligencia Artificial: Datos de Entrenamiento

Los datos son el núcleo de cualquier modelo de IA. La calidad y la cantidad de datos con los que se entrena un sistema determinan su eficacia y precisión. Históricamente, los datos “naturales” —aquellos generados por actividades humanas— han sido el recurso más valioso para entrenar sistemas de IA. Estos datos proporcionan a los modelos una base para aprender y adaptarse de manera más efectiva a situaciones del mundo real.

Sin embargo, como señala Rita Matulionyte, profesora de derecho de tecnología de la información en la Universidad Macquarie, este recurso es finito. Los investigadores advierten que los datos naturales de alta calidad podrían agotarse pronto, dejando a las empresas de IA en una encrucijada. Un estudio de Epoch AI predice que los datos textuales de alta calidad podrían agotarse para 2026, mientras que los datos de texto e imágenes de baja calidad podrían seguir disponibles hasta entre 2030 y 2060.

Consecuencias de la Escasez

La escasez de datos de entrenamiento de alta calidad para la inteligencia artificial es una preocupación creciente que podría tener implicaciones profundas en la industria. Esta situación amenaza con frenar el desarrollo de modelos de IA, ya que la falta de datos nuevos y variados limita la capacidad de aprendizaje y evolución de estos sistemas.

Como resultado, podríamos ver una disminución en la precisión y eficacia de las aplicaciones de IA, afectando campos como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

Además, la dependencia de datos sintéticos, una alternativa emergente, conlleva sus propios riesgos. La falta de diversidad en estos conjuntos de datos podría dar lugar a resultados imprecisos y confusos, conocidos como el efecto de endogamia. Esta situación también plantea desafíos para mantener la relevancia y la personalización en la IA, especialmente en aplicaciones que requieren una comprensión profunda de contextos y preferencias humanas.

Alternativas en Entrenamiento: Datos Sintéticos

Los datos sintéticos son un tipo de información generada artificialmente a través de algoritmos y técnicas de inteligencia artificial. A diferencia de los datos naturales, que se obtienen de observaciones y experiencias del mundo real, los datos sintéticos se crean mediante simulaciones o modelos que imitan las características de datos reales.

Generación de Datos Sintéticos

La generación de datos sintéticos implica el uso de técnicas como el aprendizaje automático y la modelización estadística. Por ejemplo, los modelos generativos, como las redes generativas adversarias (GANs), pueden producir imágenes, textos o datos de sonido que son indistinguibles de los reales. Estos modelos aprenden las características de un conjunto de datos real y luego generan nuevas instancias que siguen las mismas distribuciones estadísticas.

Uso de Datos Sintéticos

Los datos sintéticos se utilizan principalmente cuando hay escasez de datos naturales o cuando el uso de datos reales presenta problemas de privacidad o seguridad. En el entrenamiento de modelos de IA, estos datos pueden ser una fuente valiosa para mejorar el rendimiento del modelo, especialmente en escenarios donde los datos reales son limitados, costosos de obtener o sensibles desde el punto de vista de la privacidad.

Beneficios de los Datos Sintéticos

• Privacidad y Seguridad: Los datos sintéticos pueden utilizarse sin violar la privacidad del individuo, ya que no están vinculados a datos reales de personas.
• Disponibilidad y Escalabilidad: Permiten generar grandes cantidades de datos cuando los datos reales son escasos o difíciles de recopilar.
• Diversidad y Control: Se pueden diseñar para reflejar diversas condiciones y escenarios, ofreciendo un control más amplio sobre las características de los datos.

Desventajas de los Datos Sintéticos

• Calidad y Representatividad: Puede haber preocupaciones sobre si los datos sintéticos representan fielmente el mundo real, especialmente en situaciones complejas.
• Sesgo y Precisión: Si los modelos que generan datos sintéticos están sesgados, los datos resultantes también lo estarán, lo que puede afectar la precisión del entrenamiento.
• Complejidad en la Generación: La creación de datos sintéticos de alta calidad puede ser técnicamente desafiante y costosa.

Asociaciones de Datos: Un Camino a Seguir

Las asociaciones de datos, como las iniciadas por OpenAI, representan un esfuerzo colaborativo para superar los desafíos de la escasez de datos en la formación de modelos de inteligencia artificial. Estas asociaciones implican la colaboración entre organizaciones que poseen grandes conjuntos de datos y empresas de IA que buscan diversificar y enriquecer sus fuentes de datos para el entrenamiento de modelos.

OpenAI, por ejemplo, ha lanzado su programa de Asociaciones de Datos, con el objetivo de construir conjuntos de datos públicos y privados para el entrenamiento de modelos de IA.

Este enfoque se centra en recolectar datos a gran escala que reflejen la sociedad humana en su amplitud y diversidad, abarcando una amplia gama de modalidades, como imágenes, audio y video, y buscando especialmente datos que expresen la intención humana, como la escritura extensa o las conversaciones en diferentes idiomas, temas y formatos​.

OpenAI planea crear dos tipos de conjuntos de datos: uno de código abierto, disponible públicamente para el entrenamiento de modelos de IA, y conjuntos de datos privados, destinados a organizaciones que deseen mantener la privacidad de sus datos pero que quieran que los modelos de OpenAI tengan un mejor entendimiento de su dominio.

Hasta ahora, OpenAI ha trabajado con el gobierno islandés y la organización Miðeind ehf para mejorar la capacidad del GPT-4 de hablar islandés y con el Free Law Project para mejorar la comprensión de sus modelos de documentos legales.

Esta tendencia hacia las asociaciones de datos refleja una evolución en la forma en que se aborda el entrenamiento de modelos de IA, buscando un equilibrio entre la privacidad, la diversidad de datos y la eficacia del entrenamiento de modelos. Estas asociaciones pueden proporcionar una solución viable al problema de la escasez de datos, permitiendo que más organizaciones influyan en la dirección del desarrollo de la IA y se beneficien de modelos más útiles y relevantes para sus necesidades específicas.

Aunque Internet puede parecer un recurso infinito, la realidad es que los datos disponibles para el entrenamiento de IA son limitados. Esta creciente escasez de datos plantea un desafío significativo para el campo de la IA, obligando a las empresas y a los investigadores a buscar soluciones innovadoras y sostenibles. La forma en que la industria responde a esta escasez podría definir el futuro del desarrollo de la inteligencia artificial.