OpenAI, Google y Meta enfrentan escasez de datos para entrenar sus modelos de IA, ¿cómo resolverán este desafío?

OpenAI, Google y Meta enfrentan un desafío crucial en el campo de la inteligencia artificial: la escasez de datos para entrenar sus modelos. Esta situación plantea interrogantes sobre la efectividad y alcance de sus sistemas, ya que la calidad y cantidad de información son fundamentales para el desarrollo de tecnologías avanzadas. ¿Cómo superarán estas empresas este obstáculo? La respuesta a este enigma podría definir el rumbo de la innovación en el ámbito de la IA. Es imperativo encontrar soluciones creativas y eficaces para garantizar la viabilidad y mejora continua de estas herramientas. La colaboración, la investigación y el desarrollo de nuevas estrategias serán clave para afrontar esta crisis de datos en la era digital.

Gigantes de la tecnología buscan soluciones ante escasez de datos para IA

El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) es un proceso crucial en el que se le enseña al algoritmo a interpretar los datos de manera correcta y a tomar decisiones precisas en base a esos datos. Sin embargo, las grandes empresas tecnológicas como Google, OpenAI y Meta se enfrentan al reto de encontrar datos suficientes para entrenar a sus modelos.

La mayoría de las herramientas con inteligencia artificial se han entrenado con grandes cantidades de información. No obstante, se estima que los datos disponibles en Internet podrían 'agotarse' en 2026, según la firma de investigación especializada en IA, Epoch.

Ante esta situación, las compañías mencionadas están buscando nuevas fuentes de datos para que sus modelos, como ChatGPT o Bard, puedan seguir aprendiendo. A continuación, se presentan algunas de las soluciones que plantean estos gigantes tecnológicos.

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1. Google quiso utilizar los datos de sus usuarios: El año pasado, el departamento jurídico de Google solicitó a sus empleados que ampliaran el lenguaje de los modelos con los datos de los consumidores. La idea era emplear la información de Google Docs, Google Sheets, Google Maps y Google Slides para mejorar las capacidades de su inteligencia artificial. Sin embargo, debido a una actualización en su política de privacidad, esta práctica no se llevó a cabo.

2. OpenAI, los datos sintéticos y los vídeos de YouTube: OpenAI consideró la generación de datos sintéticos para entrenar a su modelo GPT. Aunque esta práctica puede tener limitaciones, la compañía también exploró la posibilidad de utilizar la herramienta Whisper para transcribir vídeos y podcasts de YouTube, ampliando así las fuentes de entrenamiento para sus herramientas.

3. Meta quiso comprar una editorial: Meta estudió la posibilidad de adquirir la famosa editorial Simon & Schuster con el objetivo de ampliar la base de datos de su modelo de inteligencia artificial.

4. Adquirir una aplicación de fotos: Los gigantes tecnológicos consideraron la compra de Photobucket, una aplicación web que permite crear presentaciones de imágenes, para entrenar a sus sistemas de inteligencia artificial con dichas imágenes. A pesar de las posibles licencias, la plataforma se ha negado a identificar a los compradores de sus derechos.