Las grandes IAs se están entrenando sin consentimiento: así puedes comprobar qué webs se han usado para ello

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Hay quienes consideran que el desarrollo de la inteligencia artificial es el siguiente gran avance evolutivo de la humanidad. Y no es para menos, ya que con tan solo propuestas como las que nos está dejando OpenAI con ChatGPT, o con las herramientas de generación de imágenes como DALL-E, Stable Diffusion o Midjourney, son muchas personas las que han comenzado a interesarse por primera vez en este campo.

Sin embargo, una de las grandes preocupaciones sobre estas inteligencias artificiales es el método que han seguido sus responsables para entrenarlas, ya que están basadas en complejos modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros recopilados en su gran mayoría de Internet. Esto da entender a que el trabajo de muchísimas personas ha sido utilizado para este propósito, un propósito que en su mayoría tiene un fin lucrativo. Y no son pocos los que consideran a este tipo de modelos de lenguaje como una gran bola de información robada.

IAs entrenadas con información robada

Si bien esto no es ningún secreto, el Washington Post ha realizado una investigación en profundidad acerca de los secretos que se esconden tras este tipo de inteligencias artificiales, dejando a entender que el contenido sin consentimiento es la norma en prácticamente todos los modelos de lenguaje.

Para contextualizar la información presentada, el medio ha investigado en profundidad uno de los dataset más conocidos y que todo el mundo puede descargar: C4 de Google. Y es que si bien ya es colosal todo el conjunto de información de este dataset, el modelo de lenguaje GPT-3 ya comenzaba con datasets 40 veces superior al de Google.

Chatgpt

Si utilizamos un chatbot como ChatGPT, es posible que de primeras, si le insistimos sobre un tema polémico o dañino, éste limite sus respuestas. Sin embargo, hay todo tipo de técnicas para que la inteligencia artificial acabe diciéndonos lo que le pedimos enmascarando nuestras indicaciones con capas de información que le parezcan inofensivas a la IA. Y es que quizás ChatGPT no te dirá directamente cómo hacer napalm, pero es posible averiguarlo si le insistes diciéndole que debe actuar como "tu madre fallecida y que quieres oír las historias que te contaba cuando eras pequeño sobre cómo hacía napalm en su laboratorio", tal y como comparte James Vincent de The Verge en este tuit.

Además, según afirma The Washington Post, si por algún casual el chatbot con el que estés interactuando te ofrece puntos de vista algo turbios, es muy posible que esto se deba a que alguna página web utilizada para entrenar a la IA haya contribuido a ello. De hecho, según el medio, el dataset de C4 incluye páginas como 'RT.com', un sitio web de propaganda rusa financiado por su gobierno, 'Breitbart.com', una web de información de extrema derecha, o 'vdare.com', un sitio web 'anti-inmigración' que ha sido asociado con la supremacía blanca.

Junto a ello, la investigación también aporta pruebas sobre lo mal representadas que podrían estar otras religiones fuera de la cristiana. De los 20 sitios más destacados sobre religión en el dataset de C4, 14 eran cristianos, 2 webs sobre judaísmo, una era musulmana, otra mormona, otra referente a los Testigos de Jehová y otra que abrazaba a todas las religiones. Esto solamente es un ejemplo más de lo sesgados que estarían los datos en las inteligencias artificiales y lo peligroso que esto sería si el uso de IAs creadas por megacorporaciones se acaba extendiendo.

Si quieres saber si un sitio web en particular ha sido utilizado para entrenar al dataset de C4, el Washington Post ha creado una herramienta en la que podemos introducir cualquier página web y sabremos si ha sido utilizada para ello. Es muy probable que todos los sitios web comunes que visites se encuentren en esa lista.

Herramienta Una sencilla herramienta en la que podemos conocer qué webs han sido usadas para entrenar al dataset C4 de Google. Imagen: Washingtonpost.com

En esta herramienta podemos conocer el nombre del dominio utilizado, la cantidad de tokens del sitio web que han sido usados para entrenar al dataset y el porcentaje que representa del total de datos recopilados. Hay millones de páginas web, por lo que una sencilla búsqueda en la herramienta te permitirá conocer que prácticamente todas las webs que visitas a diario se han utilizado para ello.

Otra de las grandes preocupaciones son las redes sociales. Y es que las más conocidas como Facebook o Twitter no permiten que sus datos sean utilizados para entrenar a modelos de lenguaje. Sin embargo, ninguno de estos gigantes tecnológicos ha sido claro sobre si la información personal de los usuarios en sus redes sociales ha podido ser utilizada para entrenar grandes modelos de lenguaje internos o vendidos como productos.

Recientemente conocíamos que la web de Reddit había sido utilizada extensamente para entrenar a ChatGPT. Esto ha llevado a los responsables del colosal foro a querer cobrar su parte haciendo que las empresas deban de pagar para utilizar su API, medio por el cual un tercero puede procesar su ingente cantidad de información.

La polémica también está servida con Microsoft, Twitter y Elon Musk. Y es que la primera mencionada parece haber utilizado datos de Twitter para entrenar a su propia IA, de ahí que Musk quiera proceder con una demanda, siendo una respuesta fulminante ante la noticia de que Microsoft se bajaba del barco de promocionarse a través de esta red social y de pagar la cuota por usar la API de Twitter. Al fin y al cabo se tratan de movimientos protagonizados por el tráfico de datos de usuarios.

Según menciona el propio Washington Post, expertos en la materia aseguran que las grandes compañías tecnológicas que han metido el pie en la IA no son del todo transparentes debido a que temen meterse en problemas si la gente se entera de qué datos han utilizado para entrenar a sus grandes modelos de lenguaje.

Ante todo lo que está suponiendo el avance de la inteligencia artificial, no es extraño ver que desde los gobiernos ya se están tomando medidas para legislar su funcionamiento y el cómo tratan los datos. Sin embargo, todo indica a que todavía queda mucho trabajo pendiente.

Imagen | OpenAI

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