China lanza DeepSeek: una IA que destapa los riesgos de la falta de regulación

Name: China lanza DeepSeek: una IA que destapa los riesgos de la falta de regulación
Uploaded: 2025-01-31T23:20:44+00:00
Duration: 11 min 46 s
Channel: LDTecnociencia
Description: DeepSeek una IA China que revoluciona y divide, exponiendo claramente los problemas anticipados como la privacidad, el sesgo y la automatización.

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31/1/2025

DeepSeek una IA China que revoluciona y divide, exponiendo claramente los problemas anticipados como la privacidad, el sesgo y la automatización.

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00:00¿Sabías que la Inteligencia Artificial ya toma decisiones por ti sin que a veces te

00:09des cuenta? Pues sí, desde las recomendaciones de Netflix hasta incluso si te dan un crédito

00:14bancario, muchas veces esas decisiones ya las toma la Inteligencia Artificial. Pero

00:20la Inteligencia Artificial nos va a quitar el trabajo, ha venido a ayudarnos o ha venido

00:25a complicarnos la vida. La Inteligencia Artificial muchas veces nos parece magia, pero no lo

00:29es. La Inteligencia Artificial está basada en algoritmos y modelos matemáticos que lo

00:34que intentan es imitar el aprendizaje del cerebro, el aprendizaje humano. Vamos a pensar

00:40en la Inteligencia Artificial como el aprendizaje que tiene un niño. Es en cierta manera similar.

00:46La Inteligencia Artificial lo que va a hacer es aprender observando patrones en millones

00:51de datos y lo que va a hacer es ir mejorando, va a ir entrenando para mejorar el rendimiento

00:57y mejorar la predicción que nos va dando. Hay veces que comete errores, es igual que

01:03los niños cuando están aprendiendo, aprenden muchas palabras y de vez en cuando dicen las

01:08palabras sin tener sentido y sin saber el contexto en el que lo están diciendo. Comete

01:14errores, la Inteligencia Artificial igual que lo puede cometer un niño. ¿Cómo funciona

01:18la Inteligencia Artificial? Pues aquí es donde entran en juego lo que son las redes

01:22neuronales artificiales. ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Lo que hacen es

01:27mimetizar, intentar imitar el comportamiento de un cerebro. Si el cerebro de manera muy

01:33simplista lo viésemos como una gran autopista con un montón de vías interconectadas donde

01:40la información se conecta, las redes neuronales lo que serían, serían esas vías digitales

01:48por las que circula la información. Y las neuronas artificiales lo que harían serían

01:54activar o desactivar aquellas señales que llevan a tomar decisiones. Para que lo entendamos

02:00de manera muy sencilla, lo podemos ver como si fuese capas diferentes de neuronas artificiales.

02:07Tendríamos una neurona de entrada que va a procesar los datos más sencillos. Por ejemplo,

02:13si pensamos en una imagen, podrían ser los bordes y el color de la imagen. Después habrá

02:20capas intermedias que, como veis, van todas interconectadas porque en estas redes toda

02:25la información se va interconectando para generar patrones. En las capas intermedias

02:30lo que se iría sería procesando esta información sencilla y relacionándola de manera que se

02:37va generando una información un grado superior hasta que llega a la capa de salida. Y en

02:44la capa de salida, en el caso del ejemplo de la imagen, lo que veríamos sería la imagen

02:50completa y nos diría si es un perro, si es un gato o si es mi tía en la playa. Eso es

02:57lo que hace la inteligencia artificial. Está basada en tres principios fundamentales. Hay

03:05dos, pero estos serían tres de los más importantes. Está basada en datos, en la potencia de cálculo

03:12y en algoritmos avanzados. En cuanto a los datos, es lo que se conoce como Big Data.

03:18Es la materia prima de la inteligencia artificial. Para que lo entendamos es como el combustible

03:23de la inteligencia artificial. Se nutre de millones de datos, desde las búsquedas de

03:27Google hasta los datos que puede generar el smartwatch que llevamos. Todos los datos les

03:33sirven. Y si tenemos los datos como si fuese el combustible de la inteligencia artificial,

03:39necesitamos una potencia de cálculo que sería como el cerebro muscular de la inteligencia

03:44artificial. Aquí es donde tenemos lo que se conoce como GPUs y TPUs. Las GPUs son las

03:50unidades de procesamiento gráfico. Para que lo entendamos de una manera muy sencilla,

03:55voy a poner un símil con la cocina, las GPUs serían como cocineros multitarea. Multitarea,

04:02que son capaces de generar millones de platos diferentes a la vez. Las TPUs, que son la

04:08unidad central de procesamiento tradicional, la que tenemos en nuestros ordenadores, lo

04:13que haría sería, si fuese un cocinero, preparar un plato siguiendo los pasos de una receta.

04:19Y las TPUs, que son las unidades de procesamiento tensorial, siguiendo el mismo símil, lo que

04:25haría serían cocineros que se especializan en un solo plato, pero son capaces de hacerlo

04:30a la velocidad de la luz. Por último, tenemos los algoritmos avanzados, que es lo que se

04:34conoce como Deep Learning. Y en este caso, lo que utiliza son todos los datos, de manera

04:41que va generando ejemplos y va entrenándose esa red neuronal de la que hablábamos antes

04:47para que vaya mejorando la calidad de la información que nos va facilitando.

04:54La inteligencia artificial ha venido para ayudarnos o realmente supone un problema

04:59para nosotros. Realmente la inteligencia artificial ha venido para liberarnos de carga. Esa es

05:07la idea de la inteligencia artificial, porque lo que puede hacer es automatizar las tareas

05:13repetitivas. En principio debería de ayudarnos, pero lo que se está viendo es que la adaptación

05:19que necesitamos hasta que nos acostumbremos a esta nueva tecnología nos está suponiendo

05:24en muchos casos un problema. La inteligencia artificial se ha presentado como si fuese

05:30una herramienta fundamental y que va a ser una herramienta fundamental dentro del área

05:34de la salud, principalmente para diagnósticos médicos precisos. ¿Pero qué problemas están

05:40encontrando actualmente y qué problemas no solo en el área sanitaria tiene la inteligencia

05:47artificial? Pues uno de los problemas son los sesgos. Como ya he dicho, la inteligencia

05:51artificial se nutre de datos, de los datos que nosotros le vamos facilitando. Es inevitable que

05:57esos datos estén sesgados, que esos datos dependen de la persona que los está introduciendo. En el

06:06caso de los diagnósticos médicos esto es un problema grave, porque lo que se ha visto es

06:10que algunas de las inteligencias artificiales que se están utilizando tienen un sesgo racial,

06:15porque los datos que se le han facilitado son para una comunidad determinada y excluye a otras,

06:22por lo tanto el diagnóstico dejará de ser lo preciso que tiene que ser. Hay un problema también

06:27legal en cuanto a la inteligencia artificial. Voy a poner el ejemplo de los coches autónomos. Los

06:34coches autónomos se promete que van a reducir lo que son los accidentes, pero en los casos en los

06:40que ha habido accidentes con los coches autónomos se produce un vacío legal. ¿Quién tiene la culpa

06:46de ese accidente? Porque hay una cosa clara, los coches autónomos son capaces de aprender de una

06:53manera dinámica, pero nunca van a tener lo que tiene el cerebro humano, que es ser capaz de

07:02entender el contexto social. Y otro de los problemas principales que va a tener es que va

07:09a haber pérdidas de empleos. Esto es lo que nos están diciendo. ¿Cuál es mi opinión? Pues mi opinión

07:15es que van a desaparecer unos empleos, los más automáticos, y va a dar paso a nuevos empleos que

07:21estarán relacionados con la inteligencia artificial. Tendremos que tener gente que se encargue de la

07:28ética de la inteligencia artificial, gente que ponga a punto los nuevos robots, va a haber diferentes

07:34empleos, debemos de adaptarnos. Estamos viendo, por ejemplo, en los supermercados se está sustituyendo

07:40a los cajeros por sistemas que reconocen los productos, pero necesitamos gente que esté

07:46verificando las máquinas que están funcionando, gente que ponga a punto esas máquinas y gente

07:51que vaya dinamizando el sistema de reconocimiento. En banca ya hay inteligencia artificial que es

08:01capaz de indicarnos inversiones de una manera, en algunos casos, mejor que las personas. O en

08:08logística, en logística tenemos el caso de Amazon, que lo que está haciendo es automatizar sus

08:13almacenes con robots autónomos. Teníamos una parcela porque, como ya he dicho, uno de los

08:18puntos de la inteligencia artificial es que iba a automatizar los procesos repetitivos, pero para

08:26que tuviésemos más espacio, más tiempo para la creatividad y la toma de decisiones. En este

08:33punto pensábamos que en la creatividad sí que íbamos a tener una una ventana y que íbamos a

08:39tener un espacio. Resulta que la inteligencia artificial ya está generando arte, es posible

08:44generar imágenes, como esta que muestra aquí, a partir de texto y es posible generar música e incluso

08:51guiones de cine. Por lo tanto, tendremos que aprender a convivir con la inteligencia artificial.

08:56Hay muchas paradojas en torno a la inteligencia artificial. Voy a hablar de dos de las cuestiones

09:05que nosotros nos planteamos, todos nosotros nos planteamos. Una de ellas es que queremos que la

09:10inteligencia artificial nos facilite la vida, pero sin que nos espíe y esto es muy difícil.

09:18¿Por qué? Porque, como ya he dicho, la inteligencia artificial se nutre de datos. Si se nutre de datos,

09:23nosotros se los tenemos que facilitar. ¿Cuál es el problema principal? Que muchas veces no

09:28somos conscientes de los datos que estamos facilitando a los sistemas digitales. Por

09:34ejemplo, ¿cuántos de nosotros no tenemos como sistema Alexa que le permitimos que esté

09:39escuchándonos durante todo el día? O, como dice un estudio de la Universidad de Oxford, el 80%

09:45de nosotros, y me voy a incluir, no lee los términos y condiciones de privacidad. ¿Esto qué está

09:50haciendo? Pues que estemos dando permiso para compartir nuestros datos personales. Literalmente,

09:56lo que estamos haciendo es vender nuestra alma digital a cambio de comodidad. Esto es lo que

10:02estamos haciendo. Y otro de los puntos que es controvertido en torno a la inteligencia artificial

10:07es el cambio climático. Porque la inteligencia artificial se nos ha presentado como si fuese

10:13la panacea para combatir el cambio climático. Pero no nos dicen que para entrenar un nuevo

10:20sistema de inteligencia artificial, en algunos de los casos, se estima que se requiere la misma

10:26energía que 125 vuelos de ida y vuelta de Madrid-Nueva York. Por lo tanto, la inteligencia

10:32artificial nos está recomendando que apaguemos la luz para reducir el consumo de energía, pero la

10:37huella que ha generado de carbono esa inteligencia artificial en su entrenamiento es notable. La

10:45inteligencia artificial, por lo tanto, es una herramienta poderosa que ha venido para quedarse.

10:50Para mí, es como... la podemos asemejar al descubrimiento del fuego. ¿Por qué lo digo?

10:57Cuando se descubrió el fuego, el fuego llegó para iluminar. Si no se manejaba bien, podía quemarnos.

11:02En el caso de la inteligencia artificial, nos ocurre lo mismo. Tenemos que adaptarnos. Lo único

11:09bueno es que estamos empezando a construir un mundo con inteligencia artificial. Tenemos que

11:15adaptarnos al sistema, tenemos que ser capaces de utilizarlo de manera responsable y con decisiones

11:21críticas. Porque la pregunta no es quién va a dominar, si va a dominar la inteligencia artificial

11:26o si la vamos a dominar nosotros. Lo que tenemos que hacer es aprender a utilizarla de una manera

11:34eficiente para construir un futuro brillante, pero un futuro humano.

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