{"id":14105,"date":"2023-02-21T13:12:29","date_gmt":"2023-02-21T21:12:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=14105"},"modified":"2025-06-13T16:29:23","modified_gmt":"2025-06-13T23:29:23","slug":"lower-company-ai-risk","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/lower-company-ai-risk\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo reducir el riesgo de IA de su empresa en 2023"},"content":{"rendered":"

Con los lanzamientos hist\u00f3ricos de OpenAI de <\/span>DALL-E 2<\/span><\/a>y <\/span>ChatGPT<\/span><\/a> a\u00f1o pasado, la gente ha estado interactuando con la inteligencia artificial y viendo de primera mano (una pizca) de su potencial.\u00a0<\/span><\/p>\n

Estas herramientas pueden parecer m\u00e1gicas. Cada una de ellas recibe un mensaje de texto y te devuelve una respuesta. DALL-E convierte tu texto en una imagen y ChatGPT mantendr\u00e1 toda una conversaci\u00f3n contigo. Por ejemplo, pide un gatito dormil\u00f3n de DALL-E y obtendr\u00e1s una selecci\u00f3n de impresionantes encarnaciones. P\u00eddele a ChatGPT que escriba un ensayo sobre la Revoluci\u00f3n Americana y obtendr\u00e1s una tesis s\u00f3lida.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sin embargo, estas herramientas (y otras similares) no son m\u00e1gicas en absoluto, y desde luego no son infalibles. Si te fijas demasiado, empezar\u00e1s a ver problemas. \u00bfLe pediste a DALL-E algo con manos o texto? Probablemente te decepcionar\u00e1n las \"manos\" y la disposici\u00f3n sin sentido de las letras. \u00bfEsa tesis sobre la Revoluci\u00f3n Americana que pediste? Bueno, puede que tenga algunas inexactitudes factuales o una redacci\u00f3n extra\u00f1a.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"

F\u00edjate en la mano rara de este \"hombre realista que saluda\" o en los p\u00e1rrafos repetitivos del ensayo sobre la Revoluci\u00f3n Americana<\/p><\/div>\n

La viralidad de estas dos herramientas nos ha llevado a lidiar con las complejas ramificaciones sociales y jur\u00eddicas de la democratizaci\u00f3n de las herramientas de IA. Por ejemplo, \u00bfc\u00f3mo afectar\u00e1 la IA a las leyes de derechos de autor? \u00bfTiene el mismo valor una imagen producida por la IA que una hecha por un ser humano? \u00bfCu\u00e1l es el futuro de las carreras de los artistas y de la econom\u00eda de los creadores? \u00bfDeber\u00edas entregar esa redacci\u00f3n sobre la Revoluci\u00f3n Americana a tu profesor de universidad? Probablemente no.<\/span><\/p>\n

Esas preguntas no son el objeto de este art\u00edculo, m\u00e1s bien nos las plantearemos: \u00bfPor qu\u00e9 Google no ha implementado algo como ChatGPT como producto de b\u00fasqueda?<\/span><\/p>\n

\u00bfSe puede confiar en la IA?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Algunos de los <\/span>reacciones<\/span><\/a> al lanzamiento de ChatGPT eran que Google tiene problemas. \u00bfPor qu\u00e9 buscar en Google y hacer clic en enlaces buscando la respuesta a tu pregunta, cuando podr\u00edas preguntar en ChatGPT? \u00bfCu\u00e1l es la respuesta de Google? Seguramente Google, con sus importantes inversiones en IA, ya podr\u00eda haber producido esto.<\/span><\/p>\n

Probablemente s\u00ed. De hecho, ha mostrado p\u00fablicamente <\/span>demos<\/span><\/a> de su motor de lenguaje natural llamado LaMDA AI en el que el usuario puede hablar con el planeta Plut\u00f3n y hacerle las preguntas que quiera. Sin embargo, Google nunca lo ha hecho p\u00fablico. \u00bfPor qu\u00e9?<\/span><\/p>\n

En una reuni\u00f3n de todos los miembros de la compa\u00f1\u00eda celebrada recientemente, el consejero delegado de Google, Sundar Pichai <\/span>respondi\u00f3<\/span><\/a> esta cuesti\u00f3n citando el riesgo para la reputaci\u00f3n de un producto de este tipo. Se\u00f1al\u00f3 que los clientes conf\u00edan intr\u00ednsecamente en los resultados de b\u00fasqueda de Google y que \"se puede imaginar que para aplicaciones similares a las de b\u00fasqueda, las cuestiones de factualidad son realmente importantes y para otras aplicaciones, la parcialidad y las cuestiones de toxicidad y seguridad tambi\u00e9n son primordiales.\"<\/span><\/p>\n

S\u00ed, los resultados de b\u00fasqueda inexactos da\u00f1ar\u00edan la imagen de Google, pero la segunda parte de esa respuesta revela el verdadero riesgo. Si se formula la pregunta de una manera espec\u00edfica, se puede conseguir que ChatGPT diga cosas terriblemente falsas o muy ofensivas. Por ejemplo, Steven Piantadosi de la Universidad de California <\/span>revelado<\/span><\/a> que ChatGPT clasific\u00f3 el valor de un cerebro humano en funci\u00f3n de la raza y el sexo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mientras Google traza lenta y met\u00f3dicamente su futuro de IA, otros aprovechan la oportunidad para alterar el statu quo. Con el reciente anuncio de la intenci\u00f3n de Microsoft de integrar algunos de sus principales productos (<\/span>Oficina<\/span><\/a> y <\/span>Bing<\/span><\/a>) con la tecnolog\u00eda de OpenAI, debemos mirar m\u00e1s de cerca para entender por qu\u00e9 los motores de IA tienen el potencial de ser despectivos. Por desgracia, no es culpa de la IA. Para entender por qu\u00e9, tenemos que echar un vistazo detr\u00e1s de la cortina.<\/span><\/p>\n

El cerebro de la inteligencia artificial<\/span><\/h2>\n

DALL-E y ChatGPT son modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Utilizan t\u00e9cnicas de modelado muy estudiadas para crear sistemas predictivos que toman una entrada y devuelven una salida. <\/span>DALL-E<\/span><\/a> se aliment\u00f3 de miles de millones de pares de im\u00e1genes y pies de foto de Internet y aprendi\u00f3 c\u00f3mo se relacionan, de modo que cuando se le da un nuevo pie de foto puede generar una imagen coincidente. <\/span>ChatGPT<\/span><\/a> se basa en el modelo ling\u00fc\u00edstico GPT3, que ingiere texto de Internet para predecir qu\u00e9 palabra debe aparecer a continuaci\u00f3n. Este modelo se implement\u00f3 en un marco conversacional para crear ChatGPT.<\/span><\/p>\n

La raz\u00f3n por la que modelos como ChatGPT pueden producir resultados ofensivos, racistas o sexistas, es porque fue entrenado en un conjunto de datos que conten\u00eda millones de ejemplos de contenido altamente ofensivo. Internet est\u00e1 lleno de gente que dice cosas terribles sin filtro, por lo que utilizarlo como fuente de datos para entrenar un modelo sin duda le ense\u00f1ar\u00e1 a decir esas mismas cosas. Imag\u00ednese ense\u00f1ar a hablar a un beb\u00e9 dici\u00e9ndole s\u00f3lo palabrotas: puede imaginarse cu\u00e1l podr\u00eda ser la primera palabra del beb\u00e9.<\/span><\/p>\n

Esto explica por qu\u00e9 empresas como Google temen publicar estos complejos modelos masivos de IA. Una vez realizado todo el complicado entrenamiento del modelo, lo que queda es una caja negra probabil\u00edstica. No se puede estar seguro de que, dada una entrada concreta, la caja negra no produzca algo particularmente obsceno.<\/span><\/p>\n

El problema no es nuevo. Se conoce como sesgo de IA, que se produce cuando un modelo de IA refleja los sesgos inherentes de su autor humano que est\u00e1n impl\u00edcitos en el conjunto de datos. Basura dentro, basura fuera.\u00a0<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo pueden las empresas que utilizan IA en sus productos reducir el sesgo de la IA y el riesgo de poner en producci\u00f3n un modelo de IA perjudicial, ofensivo o inseguro? Qu\u00e9 pueden hacer Microsoft, Google y otras empresas para reducir el riesgo para sus clientes y marcas?<\/span><\/p>\n

Cambia a la derecha: El enfoque ChatGPT<\/span><\/h2>\n

OpenAI era muy consciente de este problema mucho antes de lanzar ChatGPT, hasta el punto de que se construyeron barandillas para evitarlo. El planteamiento era sencillo. No dejes que ChatGPT responda a preguntas que puedan provocar respuestas inapropiadas. ChatGPT tiene una lista de palabras clave y frases prohibidas a las que no responder\u00e1 o a las que se le ha ense\u00f1ado a responder espec\u00edficamente.<\/span><\/p>\n

Esto significa que, en la mayor\u00eda de los casos, OpenAI ha impedido que ChatGPT diga algo intolerante. Sin embargo, el hecho de que los usuarios puedan manipular ChatGPT para decir cosas intolerantes significa que el modelo de IA subyacente sufre de sesgo de IA y ha aprendido el lenguaje da\u00f1ino inherente de su conjunto de datos. S\u00ed, OpenAI seguir\u00e1 construyendo m\u00e1s filtros y estrategias para evitar que esos sesgos inherentes salgan a la luz, pero los sesgos siguen ah\u00ed.<\/span><\/p>\n

Se trata de una estrategia de cambio a la derecha: poner una compuerta al final del proceso para intentar impedir que el riesgo pase. Est\u00e1 claro que no es infalible.<\/span><\/p>\n

Desplazamiento a la izquierda: un enfoque seguro desde el punto de vista de la reputaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Una estrategia a m\u00e1s largo plazo es fijarse en el inicio del proceso. Si eliminas el sesgo del conjunto de datos antes de que el modelo tenga la oportunidad de aprenderlo, habr\u00e1s anulado la posibilidad de crear una IA sesgada.<\/span><\/p>\n

Aunque OpenAI intent\u00f3 limitar la exposici\u00f3n de GPT3 y DALL-E a textos e im\u00e1genes vulgares, no fue 100% eficaz. Cuando se trata de un conjunto de datos del tama\u00f1o de Internet, una soluci\u00f3n de este tipo resulta prohibitivamente cara y complicada para un grupo de investigaci\u00f3n como OpenAI. Sin tener en cuenta la magnitud de Internet, los matices del racismo y el sexismo en l\u00ednea son muy dif\u00edciles de identificar y eliminar, incluso manualmente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Este no es el caso de todos los proyectos de IA, especialmente cuando se dirigen a un caso de uso m\u00e1s peque\u00f1o. La mayor\u00eda de las empresas no est\u00e1n tratando de construir un producto de IA de uso general, y esta estrategia es el enfoque m\u00e1s escalable.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tomemos el ejemplo de una empresa ficticia \"SalaryAdvise\". Intenta crear un modelo de IA que tome los datos de un empleado y le sugiera un salario justo. SalaryAdvise ha adquirido minuciosamente un conjunto de datos de cientos de miles de personas, con<\/span>\u00a0sus datos personales, su historial laboral y su salario actual. He aqu\u00ed un ejemplo te\u00f3rico de lo que podr\u00eda ser un \u00fanico punto de datos:<\/span><\/p>\n

{\r\n\"uuid\": \"d7c0d1eb-6946-44eb-a7e4-a9487136a468\", \r\n\"gender\": \"female\", \r\n\"name\": \"Ignacia Wong\", \r\n\"age\": 63, \r\n\"blood_type\": \"AB-\", \r\n\"height\": \"1.54\", \r\n\"nationality\": \"Ecuadorian\", \r\n\"address\": {\r\n    \"street\": \"1229 Caw Glen\", \r\n    \"city\": \"Coralville\", \r\n    \"postal_code\": \"7013\", \r\n    \"country\": \"Australia\"\r\n    }, \r\n\"professional_details\": {\r\n    \"degree\": \"Graduate Certificate\", \r\n    \"university\": \"University of New South Wales\", \r\n    \"profession\": \"Textile Worker\", \r\n    \"professional_experience\": 41, \r\n    \"company\": \"ZAMANCO MINERALS LIMITED\", \r\n    \"salary\": \"$1240318\"\r\n    }\r\n}\r\n<\/pre>\n
Nota: todos los datos utilizados en este ejemplo son totalmente ficticios y creados <\/span><\/i>utilizar la m\u00edmesis al azar<\/span><\/i><\/a><\/p>\n
Aunque este conjunto de datos es exhaustivo, utilizarlo para entrenar un modelo producir\u00eda un modelo que tendr\u00eda en cuenta el sexo, la edad, el grupo sangu\u00edneo y la nacionalidad como datos de entrada para calcular el salario. Se trata de datos protegidos que en ning\u00fan caso deben tenerse en cuenta desde el punto de vista \u00e9tico o jur\u00eddico. Tambi\u00e9n hay datos irrelevantes para determinar el salario, como el nombre y la altura. Para solucionarlo, podemos eliminar esos datos:<\/span><\/p>\n
{\r\n\"uuid\": \"d7c0d1eb-6946-44eb-a7e4-a9487136a468\", \r\n\"address\": {\r\n    \"street\": \"1229 Caw Glen\", \r\n    \"city\": \"Coralville\", \r\n    \"postal_code\": \"7013\", \r\n    \"country\": \"Australia\"\r\n    }, \r\n\"professional_details\": {\r\n    \"degree\": \"Graduate Certificate\", \r\n    \"university\": \"University of New South Wales\", \r\n    \"profession\": \"Textile Worker\", \r\n    \"professional_experience\": 41, \r\n    \"company\": \"ZAMANCO MINERALS LIMITED\", \r\n    \"salary\": \"$1240318\"\r\n    }\r\n}\r\n<\/pre>\n
A la hora de buscar sesgos en los conjuntos de datos, tambi\u00e9n debemos tener en cuenta los indicadores indirectos, es decir, los datos que pueden socavar la exclusi\u00f3n de valores protegidos. La informaci\u00f3n sobre la direcci\u00f3n es \u00fatil, ya que la informaci\u00f3n geogr\u00e1fica puede informar sobre el salario, pero determinados grupos de poblaci\u00f3n pueden vivir en zonas similares, por lo que utilizar la direcci\u00f3n completa (y el c\u00f3digo postal) puede implicar otra informaci\u00f3n demogr\u00e1fica. Por lo tanto, deber\u00edamos eliminarla.<\/span><\/p>\n
Ahora tenemos un conjunto de datos que no contiene valores protegidos ni informaci\u00f3n que pueda sesgar un modelo de IA. SalaryAdvise deber\u00eda sentirse ahora c\u00f3moda utilizando este conjunto de datos para entrenar el modelo, sabiendo que la IA no puede estar sesgada y que la empresa ha protegido su reputaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n
{\r\n\"uuid\": \"d7c0d1eb-6946-44eb-a7e4-a9487136a468\", \r\n\"address\": {\r\n    \"city\": \"Coralville\", \r\n    \"country\": \"Australia\"\r\n    }, \r\n\"professional_details\": {\r\n    \"degree\": \"Graduate Certificate\", \r\n    \"university\": \"University of New South Wales\", \r\n    \"profession\": \"Textile Worker\", \r\n    \"professional_experience\": 41, \r\n    \"company\": \"ZAMANCO MINERALS LIMITED\", \r\n    \"salary\": \"$1240318\"\r\n    }\r\n}\r\n<\/pre>\n
Eliminaci\u00f3n autom\u00e1tica de sesgos: El enfoque Couchbase<\/span><\/h2>\n
Como custodio de los datos y de conformidad con <\/span>los valores de nuestra empresa<\/span><\/a>El objetivo de Couchbase es capacitar a los usuarios para crear modelos de IA imparciales. Por eso hemos creado el <\/span>Servicio de eventos Couchbase<\/span><\/a> para nuestra plataforma de bases de datos en la nube, lo que permite a los investigadores eliminar autom\u00e1ticamente la informaci\u00f3n protegida de un conjunto de datos de IA.<\/span><\/p>\n
Con Eventing, puede activar una funci\u00f3n Javascript para que se ejecute en cualquier actualizaci\u00f3n de un documento de su conjunto de datos (y de todos los datos existentes), de modo que cada vez que se a\u00f1ada un nuevo documento, se elimine autom\u00e1ticamente la informaci\u00f3n protegida. El ejemplo anterior podr\u00eda lograrse con la siguiente funci\u00f3n simple:<\/span><\/p>\n
function OnUpdate(doc, meta) {\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0log('document', doc);\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\/\/remove any fields that may lead to a biased model\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\/\/ie remove anything that should not be a factor for salary\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.gender;\u00a0\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.nationality;\r\n\u00a0 \u00a0\u00a0delete doc.name;\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.blood_type;\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.age;\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.address.street;\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0delete doc.address.postal_code;\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0log('document', doc);\r\n\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0bias[meta.id]=doc;\r\n}<\/pre>\n
Al usar Couchbase, tambi\u00e9n obtienes acceso a su arquitectura memory-first, que te proporciona un rendimiento sin precedentes y la capacidad de usar SQL++ para consultar tu conjunto de datos. <\/span><\/p>\n
Libere el potencial de esta base de datos de documentos NoSQL en su pr\u00f3ximo proyecto de IA.<\/span><\/p>\n
Iniciar una <\/span>ensayo<\/span><\/a> hoy.<\/span><\/p>\n
 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
With the OpenAI\u2019s landmark releases of DALL\u00b7E 2, and ChatGPT last year, people have been interacting with artificial intelligence and seeing first hand (a tiny bit of) its potential.\u00a0 These tools can feel like magic. Each takes a textual prompt […]<\/p>","protected":false},"author":83976,"featured_media":14108,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[10122,1815,2225,1816,2273,9327],"tags":[9784,9782,9783],"ppma_author":[9755],"class_list":["post-14105","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence-ai","category-best-practices-and-tutorials","category-cloud","category-couchbase-server","category-eventing","category-javascript","tag-bias","tag-chatgpt","tag-dall-e"],"acf":[],"yoast_head":"\nHow to lower your company\u2019s AI risk in 2023 - The Couchbase Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"How can companies using AI in their product suite reduce AI bias and risk of putting a harmful, offensive, unsafe AI model into production?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/lower-company-ai-risk\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_MX\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"How to lower your company\u2019s AI risk in 2023\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"How can companies using AI in their product suite reduce AI bias and risk of putting a harmful, offensive, unsafe AI model into production?\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/lower-company-ai-risk\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Couchbase Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-02-21T21:12:29+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-06-13T23:29:23+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2023\/02\/blog-reducing-bias-in-AI.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"628\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Aaron Schneider - 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