Inteligencia artificial: La regulación es casi imposible (Prueba: ejemplos concretos)

Los sistemas poderosos tienen un lado bueno y uno malo potencial. Lo mismo ocurre con los actuales sistemas de Inteligencia Artificial. Se discute a menudo la regulación de la IA. Yo creo que esto ya no es posible. El avance de la Inteligencia Artificial no puede ser detenido. Ejemplos concretos de mi sistema local de IA muestran esto. Local significa, por cierto, un controlado respeto a la privacidad.

Introducción

No más hipismo, sino una revolución. Eso es Inteligencia Artificial a partir de ahora. Y es la mayor revolución tecnológica en la historia de la humanidad. Quien lo considere exagerado, probablemente no conoce bien las posibilidades actuales que ofrecen los algoritmos de IA.

En cualquier caso, han reconocido numerosos representantes de la política, la economía y la ciencia, así como de la sociedad en general, que las posibilidades de la Inteligencia Artificial también pueden traer peligro. Este peligro debe ser contenido, lo cual se denomina regulación.

Las regulaciones pueden ser impuestas por gobiernos, autoridades de supervisión o organizaciones de autoregulación. Pueden referirse a diferentes ámbitos, como los mercados financieros, la protección ambiental, la salud pública, la protección al consumidor o el derecho laboral. Las regulaciones deben contribuir a prevenir el abuso, el fraude, los monopolios y otras prácticas indeseables, para garantizar un sistema justo y funcionante para todos los involucrados.

Definición del concepto de regulación según la inteligencia artificial solicitada por mí.

En esencia entiendo por regulación un marco legal, es decir, disposiciones vinculantes que están respaldadas por sanciones.

A continuación, explico por qué considero que la regulación de las capacidades actuales de la Inteligencia Artificial ya no es posible ni viable. También parece difícil y poco útil frenar su crecimiento.

La regulación de la inteligencia artificial ya no es posible

Comencemos con algo positivo. Las Fähigkeiten de los algoritmos de IA actuales, modelos y paquetes de software son abrumadoras. Con eso se dice que también se trata de modelos matemáticos, software, conjuntos de datos, redes neuronales entrenadas y infraestructuras de cómputo disponibles. Eso no lo había habido hasta hace poco. ¿Cuántas veces he oído incluso a informáticos decir: Eso ya existía. No es cierto.

Aquí hay algunas aplicaciones que pueden realizarse con poco esfuerzo y que funcionan localmente en su propio ordenador sin tener que proporcionar sus datos a Microsoft, Google, OpenAI o Amazon:

• Asistentes de conocimiento: ¿No habría sido siempre su deseo acceder a la información en su intranet mediante un diálogo de preguntas y respuestas, en lugar de buscar en directorios, con una búsqueda poco satisfactoria que no proporciona resultados relevantes? O cómo si fuera posible realizar una búsqueda de código en su repositorio, simplemente utilizando un comando de búsqueda en lenguaje natural
• Resúmenes de texto: Encontrarás algunos ejemplos reales en contribuciones en Dr. RGPD.
• Extracción de metadatos: También lo he hecho yo mismo, y es un sistema local. Es útil tanto para comprender rápidamente el texto como posiblemente para la optimización de motores de búsqueda (mientras no estén basados en algoritmos de búsqueda semántica)
• Determinar preguntas respondidas: ¿Qué preguntas responde este artículo? Y cuál es la respuesta en una oración resumida? Puedes encontrar ejemplos reales en este blog.
• Traducciones en otras lenguas: DEEPL hace un excelente trabajo. Pero tal vez quieren algo propio, más económico o simplemente más flexible en lugar de una caja negra. O bien, quieren proporcionar su propia API.
• Procesamiento de lenguaje hablado: Transcripción, reconocimiento de índice temporal, traducción, reconocimiento de hablante, filtrar música… Texto después de idioma y texto después de texto, luego traducido a diez idiomas. ¿Cómo sería eso? Ya hecho y obtenidos resultados impresionantes.
• Generación de video: Por ejemplo, la creación de una persona animada, bastante realista, que mueve sus labios con realismo mientras habla un texto predeterminado.
• Generación de imágenes a partir de textos: Seguro que conocen DALL-E o Midjourney. ¿Y si tuvieran un propio sistema? Palabras clave: Privacidad, propias imágenes, mayor flexibilidad, Propiedad del código
• Generación de textos a partir de imágenes: Reconocimiento de los componentes de la imagen. ¿Qué se puede ver en la siguiente imagen?

Imagen de entrada (imagen original):

La inteligencia artificial tiene la tarea de reconocer y describir los componentes visuales.

Aquí el resultado:

Los objetos en la imagen fueron reconocidos abundantemente, a saber: persona (2x), pared, cortina, mesa, botella (varias veces), papel, taza. Una variante del algoritmo incluso reconoce el vaso de vino, que se ve recortado en primer plano. Otra variante también reconoce la tribuna como tal.

• Imagen+Audio para video: Crear objetos 3D (en forma de video) a partir de objetos 2D (imágenes), combinado con una animación y sincronización. Aquí un ejemplo real:

Eingabebild (Originalbild):

Campo de texto (en parte generado por IA): Entrada de texto (alemán) –> Salida/Entrada de texto (inglés) –> Salida/Eingabe-Audio (puede ser cualquier idioma, aquí he utilizado una archivo de audio generado a partir de un texto – con una IA):

Resultado generado por AI (Vídeo con animación y audio):

Sin embargo, lo más divertido es con una voz original de un presidente estadounidense. Aquí está la Salida de AI:

De un imagen bidimensional (más entrada de audio) se obtiene así un resultado casi cuadridimensional (animación 3D + salida de audio sincronizada). Quizá hayan notado que también se ha incluido la fisiognomía.

La cálculo de cada video tardó aproximadamente una minuto (en un PC bastante bueno). Los costos para estos resultados son marginales (mi demostración anterior no me causó ningún costo). Podría dar más ejemplos en forma casi infinita.

Estos ejemplos no son ni siquiera el máximo de lo que ahora es posible y lo que puede funcionar localmente en mis sistemas y seguir funcionando. Los ejemplos sirven solo para ilustración y pretenden estimular la imaginación para lo que actualmente se puede realizar. Seguro conocen los diálogos maduros de ChatGPT. Algo así (por lo menos sin gran esfuerzo) puedo crearlo en forma de asistente de preguntas y respuestas, sistema de conocimiento o programa de análisis de texto, siempre que lo desee.

La inteligencia es universal

Hasta ahora solo había sistemas bastante inteligentes que se especializaban en una tarea específica, pero incluso entonces sus resultados no eran verdaderamente convincentes.

Un gerente de TI me contó que su empresa, una gran aerolínea alemana, utiliza un chatbot desde hace unos años y por eso no ve la revolución de la inteligencia artificial. Me mostró lo siguiente:

Mi pregunta:

¿Cómo puedo obtener una indemnización por el vuelo retrasado de ayer?

Respuesta del chatbot de la aviación aérea:

Lo siento, no pude entender su solicitud. Por favor, me proporcionen su código de reserva o número de boleto.

Me parece bastante débil y insatisfactorio. El resultado no tiene nada que ver con inteligencia artificial, sino más bien con inteligencia artificial. En otro test quise saber cómo puedo obtener una indemnización por el vuelo inoportuno de ayer. El chatbot me respondió: "He entendido que desea cancelar un vuelo". Que se pueda cancelar un vuelo ya realizado („ayer“) es o bien un signo de especial generosidad o de un chatbot incompetente.

El probablemente unos pocos miles de euros, que se pagan mensualmente por este servicio impulsado por un producto de Microsoft, podrían haberse ahorrado.

En contraste con esto un ejemplo simple de lo que la inteligencia artificial actual puede hacer:

Como entrada se proporciona una lista corta de instrucciones seguidas por un nombre técnico de función (impreso en negrita). Algo así:

Escucha el álbum de la banda Earth de Manfred Mann en Google Music: PlayMusic*
give me a list of movie times for films in the area: SearchScreeningEvent
I would like to go to the popular bistro in Frankfurt/Main: BookRestaurant
what is the weather like in Kassel: GetWeather

Ahora se le hará a la red neuronal una pregunta:

I want to book a flight for New York:

Respuesta del sistema:

Reserva de Vuelo

Lo asombroso es que el nombre técnico de la función no estaba presente en nuestra lista de datos de entrada. En su lugar, la IA identificó automáticamente el esquema de nombres de funciones (por ejemplo, "Libro" + "Restaurante"). Además, la IA identificó la semántica de las instrucciones y realizó una transferencia de habilidad desde el Bistro hasta el Restaurante. Finalmente, la IA generó el nombre técnico faltante de la función dada a la instrucción. No podría hacerlo mejor un ser humano. Por lo menos no podría hacerlo peor con seguridad el chatbot mencionado anteriormente del gran empresa aérea alemana.

Conocen ustedes ya los impresionantes diálogos que pueden ofrecer chatbots como ChatGPT. Si no, aquí hay un ejemplo de un diálogo de una inteligencia artificial que es difícil de distinguir de uno humano.

Desarrollo posterior de algoritmos complejos

El programa de traducción DEEPL (de Alemania!) copiar y programar nunca ha sido tan fácil y rápido como ahora. Con la actual AI obtengo un sistema local, ampliable y adaptable que funciona sin servicios terceros.

También aplicaciones como Shazam o SoundHound, que identifican un título de música, cuando solo se sostiene el teléfono a unos pocos segundos junto al radio, pueden ser fácilmente reprogramadas con las posibilidades de Inteligencia Artificial de la aplicación Jetztzeit.

Si ahora no están impresionados, es su derecho. Usted es entonces alguien que sea un consumidor más bien mimado o completamente ignorante o muy mimado técnico.

Claramente pueden ver indirectamente a través de la cantidad de ejemplos que les he dado arriba y en recientes contribuciones sobre IA, que no ha sido mucho el esfuerzo para generar estos ejemplos. ¿Cómo podría dar tantos ejemplos en tan poco tiempo si no? Mi tiempo es demasiado valioso como para dedicarlo a generar simples demostraciones para artículos como este solo para convencer a algunos lectores de las enormes capacidades de la IA.

Características de las habilidades de IA

Como ya he descrito anteriormente, las habilidades de inteligencia artificial actual son muy accesibles. En particular, la IA se basa en computadoras de alta velocidad que cualquier persona puede permitirse. Los modelos de IA pueden ser descargados y reentrenados. También están disponibles para su descarga los kits de herramientas de software. Obviamente, la IA está disponible de forma gratuita.

Resumamos:

• Hardware: Está libremente disponible. Saben ustedes cómo pedir un ordenador en algún lugar. Si no: Alquilense un ordenador, o también varios.
• Infraestructura: Está libremente disponible. Seguro que saben cómo pedir componentes de red y descargar la correspondiente software. De lo contrario, alquilen o contraten a alguien para que conecte los cables sueltos.
• AI-Software: Libremente disponible o también a alquilar con dinero.
• AI-Modelos: disponibles de forma gratuita y mejorables en propia hardware según sea necesario. Alternativamente, calcular un modelo propio. Para ello necesitarían datos masivos. Ah, esos los hay también disponible de forma gratuita o pueden producirse por sí mismos mediante el rastreo del Internet. A quien esto le parezca demasiado laborioso, puede utilizar una AI existente para generar datos de entrenamiento.
• Cultura abierta: Se ha desarrollado a lo largo de los años. La escena científica siempre se ha esforzado por un intercambio abierto. Plataformas como Github fomentan el intercambio de códigos fuente.

Solamente la mencionada cultura abierta es en realidad argumento suficiente para que una regulación de la inteligencia artificial ya no sea posible.

Si la inteligencia artificial debiera ser regulada pronto, ya tengo en mi ordenador todos los componentes necesarios descargados. Además, nuestra empresa cuenta con una infraestructura informática muy potente.

¿Qué se debe regular en realidad?

Quién exija la regulación de la Inteligencia Artificial debería, al menos, ser concreto. ¿Qué se quiere regular? Claro que no la Inteligencia Artificial en general, porque entonces habrían de ser canceladas numerosas aplicaciones cotidianas. A mí no me importaría si las instalaciones espías llamadas Amazon Alexa o Google Nest fueran prohibidas.

Los algoritmos no se pueden regularizar.

La venta de hardware informático o la posesión de este no se puede regular.

La utilización de modelos de IA existentes y ya disponibles no se puede prohibir.

Se puede dificultar el uso de la inteligencia (ciencia, investigación, emprendedores privados, aficionados a la investigación y programadores), pero no se puede prohibir, al menos en Alemania.

Conclusión

Más bien deberían ocuparse las autoridades de protección de datos de que no se sigan haciendo transferencias ilegales de datos a Google y otras empresas por parte de responsables alemanes. Ejemplo: seguimiento web. Multas: 0 euros en Alemania. También algunos tribunales alemanes podrían desarrollar un poco más el interés por ocuparse de cuestiones de protección de datos, para que el problema llegue a la persona afectada y esta tenga un verdadero derecho a la privacidad.

Cuando esto esté resuelto, podremos empezar a hablar sobre el tema de la Inteligencia Artificial (AI), del que la mayoría no sabe qué es. Una cosa es segura: la AI es aún más técnica que cualquier tipo de cosas relacionadas con Internet. Esto no significa que no haya asesores que no tengan ni idea, provenientes de un campo completamente diferente, pero que sin embargo se presentan como expertos en AI o creen poder ocuparse legalmente de ella, aunque no hayan entendido siquiera los fundamentos.

Pronto habrá más contribuciones sobre Inteligencia Artificial en este lugar. En particular, se le informará sobre las numerosas posibilidades y se le servirán ejemplos concretos. Mi blog será buscable a través de un sistema de preguntas y respuestas, en lugar de buscar por palabras clave. Si no es demasiado trabajo, puedo proporcionar las respuestas como textos resumidos. La resumen puede ser tanto extractiv (citas de oraciones individuales), como abstractiv (repetición en mis propias palabras).