La IA está llenando la Web de contenido. ¿Se morderá la cola?

La rapidez con la que se publica contenido generado por IA es abrumador. En solo minutos puede generarse contenido para las redes sociales, paginas web, anuncios publicitarios entre otros medio digitales. Chat GPT necesito 10 años para entrenarse con el conocimiento que tuvo cuando salió al mercado. En un futuro cercano, estas IA se alimentarán pronto del contenido que han creado hoy.

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente en los últimos años, especialmente en el campo de las redes generativas en la Web. Estos modelos de IA generativa han demostrado ser capaces de producir contenido nuevo y original a un ritmo frenético en la red. Sin embargo, este avance también ha planteado preocupaciones sobre el futuro del aprendizaje de las máquinas y el colapso del modelo.

El colapso del modelo y su significado

El colapso del modelo se refiere a un fenómeno en el que el generador de una red GAN comienza a producir la misma salida repetidamente. Esto ocurre cuando el modelo se retroalimenta y se «envenena» con su propia proyección de la realidad.

A medida que el modelo se entrena y actualiza con contenidos generados por IA, en lugar de contenidos generados por seres humanos, se produce un proceso de aprendizaje degenerativo en el que el modelo comienza a olvidar sucesos improbables con el tiempo.

Los defectos irreversibles causados por el contenido generado por IA

Estudios recientes han demostrado que el uso de contenido generado por IA en el entrenamiento de modelos de aprendizaje de máquinas causa defectos irreversibles en los modelos resultantes.

A medida que los modelos se retroalimentan con datos generados por ellos mismos, los errores en los datos generados se agravan, lo que lleva a una percepción cada vez más errónea de la realidad.

Este proceso de degeneración puede ocurrir rápidamente, lo que hace que los modelos olviden gran parte de los datos originales de los que aprendieron. Ta vez sea una realidad muy lejana, pero al ritmo que se crean los contenidos preocupan a muchos creadores de contenido.

Un problema adicional relacionado con la IA generativa es la proliferación de granjas de contenido que utilizan IA para generar artículos en masa. Estas granjas de contenido son difíciles de detectar y su objetivo principal es generar clics e ingresos publicitarios.

A menudo estas granjas carecen de información sobre los operadores del sitio y los autores de los artículos, y están llenas de publicidad. Algo que se ha vuelto incontrolable.

El impacto en la calidad del contenido y la desinformación

El uso de IA generativa en la creación de contenido web plantea preocupaciones sobre la calidad del contenido y la posibilidad de desinformación. Aunque la mayoría de estas granjas de contenido buscan atraer usuarios y generar ingresos publicitarios, la desinformación deliberada puede ser una consecuencia no deseada.

Los modelos de lenguaje extensos (LLM), como Chat GPT, son capaces de producir textos que parecen haber sido escritos por personas, pero que carecen de una base real en la realidad. Los errores que hoy casi no notamos, serán evidentes cuando las aplicaciones de IA se alimenten de su propio contenido.

La necesidad de distinguir entre contenido generado por IA y contenido humano

A medida que la IA generativa continúa llenando la web con contenido, es cada vez más importante distinguir entre contenido generado por IA y contenido creado por seres humanos.

Esto es especialmente relevante en el campo del periodismo, donde el uso de modelos de IA para crear noticias puede ser engañoso y se hace pasar por periodismo legítimo. Los usuarios deben desarrollar habilidades mediáticas para evaluar la autenticidad y la confiabilidad de la información que encuentran en línea.

El futuro del aprendizaje de las máquinas y posibles soluciones

Para evitar el colapso del modelo y los defectos irreversibles causados por el contenido generado por IA, los investigadores sugieren dos posibles soluciones.

• La primera es mantener una «copia maestra» del conjunto de datos de entrenamiento original, producido por humanos, y evitar contaminarlo con datos generados por IA.

• La segunda es incluir nuevos conjuntos de datos generados por humanos a lo largo del entrenamiento en etapas posteriores.

Aunque por ahora los modelos se han entrenado principalmente con datos generados por seres humanos, es importante considerar el impacto que tendrán los futuros modelos que se actualicen con datos generados por IA.

Se espera que estos modelos enfrenten desafíos significativos y que la calidad del contenido generado por IA se deteriore con el tiempo.

Conclusiones

La IA generativa ha revolucionado la forma en que se crea contenido en la web, pero también ha planteado desafíos importantes para el futuro del aprendizaje de las máquinas. El colapso del modelo y los defectos irreversibles causados por el contenido generado por IA son problemas que deben abordarse con precaución, como lo indica Javier Pastor en este enlace.

La distinción entre contenido generado por IA y contenido humano se vuelve cada vez más relevante, y los usuarios deben desarrollar habilidades mediáticas para evaluar la autenticidad y la confiabilidad de la información en línea.

A medida que avanza la tecnología, es crucial encontrar soluciones que permitan un equilibrio entre la innovación y la preservación de la calidad y la integridad del contenido en la web.