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Elon Musk afirma que los datos humanos para entrenar IA se han agotado y tendrán que utilizar datos sintéticos

Elon Musk afirma que los datos humanos para entrenar IA se han agotado y tendrán que utilizar datos sintéticos


Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI, la inteligencia artificial ha transformado industrias y nuestra percepción del futuro laboral. Su capacidad para realizar tareas complejas, desde programación hasta atención al cliente, marcó el inicio del auge de la IA generativa. Sin embargo, voces influyentes como Elon Musk e Ilya Sutskever, ex científico jefe de OpenAI, advierten que hemos alcanzado el «pico de datos» humanos disponibles para entrenar modelos de IA, planteando un desafío inesperado para la industria.

El argumento central es que los modelos de IA actuales se basan en datos creados por humanos, los cuales podrían estar agotándose debido al uso masivo en entrenamiento. Esto significa que, a corto plazo, podría ser difícil lograr avances significativos en inteligencia artificial sin fuentes de datos nuevas y de calidad. Ante este escenario, una posible solución sería recurrir a datos sintéticos generados por IA. Sin embargo, esta estrategia no está libre de riesgos, ya que los datos generados por IA pueden ser inexactos o falsos, lo que podría comprometer la confiabilidad de los modelos entrenados con ellos.

Los datos humanos para entrenar IA se han agotado.

Elon Musk ha sugerido que combinar datos humanos con datos sintéticos podría ser el camino para seguir avanzando, permitiendo que los modelos evalúen, clasifiquen y aprendan de los datos generados por ellos mismos. Aunque este enfoque ofrece un potencial ilimitado, también requiere sistemas más robustos para mitigar errores y asegurar que los datos sintéticos no degraden la calidad del entrenamiento.

Mientras tanto, empresas como Google y la propia X.AI de Elon Musk continúan invirtiendo fuertemente en GPU y recursos para desarrollar nuevas generaciones de IA. Aunque el avance parece ralentizarse, es evidente que la industria buscará soluciones creativas para superar este desafío. La combinación de datos humanos y sintéticos podría ser un paso crucial, pero el éxito dependerá de cómo se maneje la calidad y precisión en esta nueva fase del desarrollo de la inteligencia artificial.

Fuente: Fortune



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