10 riesgos de la IA generativa y cómo mitigarlos
A medida que las industrias priorizan la IA generativa para la innovación y la automatización, su potencial crece. Sin embargo, riesgos de la IA generativa como la precisión y las preocupaciones éticas persisten. Abordar estos desafíos es clave para asegurar que la IA beneficie a la humanidad.
Explore los principales 10 riesgos de la IA generativa y los pasos para mitigarlos:
Riesgos de confiabilidad del modelo e integridad de las salidas
1. Riesgos de precisión de la IA generativa
Herramientas de IA generativa como ChatGPT dependen de modelos de lenguaje grandes que son entrenados con conjuntos de datos masivos. Para responder una pregunta o crear una respuesta a un determinado prompt, estos modelos interpretan el prompt e inducen una respuesta basada en sus datos de entrenamiento. Aunque sus conjuntos de datos de entrenamiento consisten en miles de millones de parámetros, son reservas finitas y los modelos generativos pueden alucinar respuestas de vez en cuando.
Puede haber muchos riesgos potenciales de precisión causados por los modelos de IA generativa:
- Generalización sobre especificidad: Dado que los modelos generativos están diseñados para generalizar a través de los datos con los que se entrenan, pueden no siempre producir información precisa para consultas específicas, matizadas o fuera de muestra.
- Falta de verificación: Los modelos generativos pueden producir información que suena plausible pero que es inexacta o falsa. Sin verificación externa o comprobación de hechos, los usuarios pueden ser engañados.
- Sin fuente de verdad: La IA generativa no tiene una “fuente de verdad” inherente. No “sabe” las cosas de la manera en que los humanos lo hacen, con contexto, ética o discernimiento. Genera salidas basadas en patrones en los datos, no en una comprensión fundamental.
¿Cómo mitigar los riesgos de alucinación y precisión?
Mitigar los riesgos de precisión de la IA generativa requiere una combinación de estrategias técnicas y procedimentales. Aquí hay algunas maneras de abordar esos riesgos:
- Calidad y diversidad de los datos: Asegurar que la IA se entrene con datos de alta calidad, diversos y representativos. Al hacer esto, aumenta la probabilidad de que la IA produzca resultados precisos en una amplia gama de consultas.
- Actualizaciones regulares del modelo: Actualizar continuamente el modelo de IA con nuevos datos para mejorar su precisión y adaptarse a paisajes de información cambiantes.
- Verificación externa: Siempre corroborar las salidas de la IA generativa con otras fuentes confiables, especialmente para aplicaciones críticas. La comprobación de hechos y la validación específica del dominio son esenciales.
- Capacitación de usuarios: Educar a los usuarios sobre las fortalezas y limitaciones de la IA. Los usuarios deben entender cuándo confiar en las salidas de la IA y cuándo buscar verificación adicional.
Limitaciones
Según un artículo reciente, las alucinaciones en los modelos de lenguaje son una consecuencia estadística de su entrenamiento y evaluación. Durante el preentrenamiento, los modelos optimizan la entropía cruzada para aproximar la distribución del lenguaje, lo que matemáticamente implica que generarán algunas salidas plausibles pero incorrectas.
Incluso con datos de entrenamiento libres de errores, las alucinaciones surgen de la incertidumbre inherente, los datos limitados (por ejemplo, hechos “singleton” raros) o las limitaciones del modelo.1 Por lo tanto, es casi imposible eliminar completamente las alucinaciones; nuestro objetivo debe ser informar con precisión a los usuarios y tratar de minimizarlas.
2. Riesgos de sesgo de la IA generativa
El potencial de la IA generativa para perpetuar o incluso amplificar sesgos es otra preocupación significativa. Similar a los riesgos de precisión, como los modelos generativos se entrenan con un determinado conjunto de datos, los sesgos en este conjunto pueden hacer que el modelo también genere contenido sesgado.
Algunos riesgos de sesgo de la IA generativa son:
- Sesgo de representación: Si los grupos minoritarios o los puntos de vista están subrepresentados en los datos de entrenamiento, el modelo puede no producir salidas que reflejen a esos grupos o puede tergiversarlos.
- Amplificación de sesgos existentes: Incluso si un sesgo inicial en los datos de entrenamiento es menor, la IA a veces puede amplificarlo debido a la forma en que optimiza los patrones y las tendencias populares.
Por ejemplo, un modelo de 280 mil millones de parámetros mostró un aumento del 29 % en toxicidad en comparación con un modelo de 117 millones de parámetros de 2018. A medida que los sistemas de IA crecen, los riesgos de sesgo también aumentan. La figura a continuación ilustra esta tendencia, donde los modelos más grandes generan respuestas más tóxicas.
Figura 1: Informe del Stanford IA Index2
¿Cómo mitigar los riesgos de sesgo?
- Datos de entrenamiento diversos pueden ayudar a reducir el sesgo de representación.
- Monitoreo y evaluación continuos de las salidas del modelo pueden ayudar a identificar y corregir sesgos.
- Establecer estándares éticos y supervisión durante el desarrollo de la IA ayuda a minimizar el sesgo y fomenta un uso responsable.
3. Riesgos adversarios y de manipulación
Las entradas adversarias se refieren a entradas diseñadas intencionalmente para engañar a los modelos de IA y hacer que produzcan salidas incorrectas o dañinas. En el contexto de la IA generativa, dichas entradas pueden manipular sutilmente al modelo para que genere contenido sesgado, falso o incluso ofensivo, lo que puede amplificar los riesgos existentes relacionados con la precisión, la ética y la seguridad. Los siguientes son ejemplos de tales amenazas:
- Propagación de desinformación: Los atacantes pueden diseñar prompts que exploten las debilidades del modelo para producir narrativas engañosas o manipuladoras.
- Generación de contenido tóxico: Consultas cuidadosamente formuladas pueden eludir los mecanismos de seguridad y llevar al modelo a producir contenido ofensivo o inapropiado.
- Explotación del modelo: Se pueden usar técnicas adversarias para extraer datos de entrenamiento sensibles o influir en las salidas de manera no deseada, lo que plantea preocupaciones de privacidad y propiedad intelectual.
¿Cómo mitigar la manipulación?
- Entrenamiento del modelo: Incorporar técnicas de entrenamiento adversario para exponer a los modelos a prompts maliciosos y enseñarles a responder de manera segura.
- Filtrado y saneamiento de prompts: Implementar capas de preprocesamiento para detectar y bloquear patrones de entrada dañinos.
- Evaluación continua: Probar regularmente los modelos con entradas adversarias conocidas para evaluar su resistencia y mejorar las defensas.
Riesgos de protección y seguridad de datos
4. Riesgos de privacidad y seguridad de datos de la IA generativa
La tecnología de IA generativa, especialmente los modelos entrenados con grandes cantidades de datos, plantea riesgos específicos en cuanto a la privacidad de datos sensibles. Estas son algunas de las principales preocupaciones:
- Fuga de datos: Incluso si una IA está diseñada para generar contenido nuevo, existe la posibilidad de que reproduzca inadvertidamente fragmentos de datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento contenían información sensible, hay un riesgo de que sea expuesta.
- Uso indebido de datos personales: Si la IA generativa se entrena con datos personales de clientes sin la adecuada anonimización o sin obtener los permisos necesarios, puede violar las regulaciones de privacidad de datos y los estándares éticos.
5. Problemas de procedencia de datos
Dado que los modelos generativos pueden producir grandes cantidades de contenido, puede ser difícil rastrear el origen de cualquier pieza específica de datos. Esto puede llevar a dificultades para determinar los derechos de los datos y la procedencia.
¿Cómo mitigar los riesgos relacionados con los datos?
No obstante, usar modelos generativos para crear datos sintéticos es una buena manera de proteger datos sensibles. Algunos pasos para mitigar las amenazas de seguridad de datos pueden ser:
- Privacidad diferencial: Técnicas como la privacidad diferencial pueden emplearse durante el proceso de entrenamiento para asegurar que las salidas del modelo no estén estrechamente vinculadas a ninguna entrada única. Esto ayuda a proteger los puntos de datos individuales en el dataset de entrenamiento.
- Datasets de entrenamiento sintéticos: Para mitigar los riesgos de seguridad de datos, los modelos generativos pueden entrenarse con datos sintéticos generados previamente por modelos de IA.
- Enmascaramiento de datos: Antes de entrenar los modelos de IA, los datasets pueden procesarse para eliminar o alterar información personal identificable.
- Auditorías y escrutinio regulares: Auditar regularmente las salidas de IA en busca de posibles fugas de datos o violaciones puede ayudar en la detección temprana y la rectificación.
Riesgos de propiedad intelectual
La IA generativa plantea varios desafíos a las normas y regulaciones tradicionales de propiedad intelectual (PI). Además, hay preocupaciones sobre la elegibilidad del contenido generado por IA para la protección de derechos de autor y la infracción. Conozca cuáles son las dos preocupaciones clave asociadas con los derechos de propiedad intelectual (PI) del contenido en el contexto de la IA generativa
Estas preocupaciones de PI son difíciles de abordar dada la naturaleza compleja del contenido generado por IA. Por ejemplo, observe la pintura del Next Rembrandt en la figura a continuación. Es difícil de diferenciar de una pintura original de Rembrandt.
Figura 2: “The Next Rembrandt” es una pintura 3D generada por computadora que se alimentó de las pinturas reales del pintor holandés del siglo XVII, Rembrandt.3
Algunos de los principales riesgos y preocupaciones de la IA generativa en torno a la propiedad intelectual son:
6. Originalidad y propiedad
Si una IA generativa crea una pieza de música, arte o escritura, ¿quién posee los derechos de autor? ¿Es el desarrollador de la IA, el usuario que la operó, o se puede decir que ningún humano la creó directamente y por lo tanto no es elegible para derechos de autor? Estos son conceptos problemáticos cuando se habla de generación por IA.
7. Licencias y derechos de uso
De manera similar, ¿cómo se debe licenciar el contenido generado por IA? Si una IA crea contenido basado en datos de entrenamiento que fueron licenciados bajo ciertos términos (como Creative Commons), ¿qué derechos se aplican al nuevo contenido?
Los modelos generativos podrían producir involuntariamente salidas que se asemejen a obras con derechos de autor. Dado que se entrenan con grandes cantidades de datos, podrían recrear inadvertidamente secuencias o patrones que son propietarios.
Detección de plagio: La proliferación de contenido generado por IA puede hacer que sea más difícil detectar el plagio. Si dos modelos de IA entrenados con datasets similares producen salidas similares, distinguir entre contenido original y material plagiado se vuelve complejo.
Por ejemplo, una coalición de grandes sellos discográficos, liderada por Universal Music Group y Concord Music Group, ha presentado una nueva demanda por derechos de autor contra la empresa de IA Anthropic, solicitando más de 3 mil millones de dólares en daños.
La demanda alega que Anthropic descargó y utilizó ilegalmente más de 20.000 obras musicales con derechos de autor, incluidas letras de canciones, partituras y composiciones, para entrenar sus modelos de IA, como Claude.
La demanda también nombra al CEO de Anthropic, Dario Amodei, y al cofundador Benjamin Mann como demandados, y sigue a un litigio anterior en el que evidencia de otro caso de derechos de autor (Bartz v. Anthropic) reveló extensas descargas no autorizadas de material protegido por derechos de autor.4
¿Cómo mitigar los riesgos de propiedad intelectual?
- Directrices y políticas claras: Establecer directrices claras sobre el uso de IA para la creación de contenido y asuntos relacionados con la PI puede ayudar a navegar este complejo panorama.
- Esfuerzos colaborativos: Los organismos de la industria, los expertos legales y los tecnólogos deben colaborar para redefinir las normas de PI en el contexto de la IA.
- Soluciones tecnológicas: Blockchain y otras tecnologías pueden emplearse para rastrear y verificar la procedencia y autenticidad del contenido generado por IA.
Riesgos sociales y éticos
A lo largo de los años, ha habido un discurso significativo sobre ética de la IA. Sin embargo, las preocupaciones éticas de la IA generativa son comparativamente recientes. Esta conversación ha cobrado impulso con la introducción de varios modelos generativos, notablemente ChatGPT y DALL-E de OpenAI.
8. Deepfakes
Una de las mayores preocupaciones éticas en torno a la IA generativa son los deepfakes. Los modelos generativos ahora pueden generar imágenes, videos e incluso sonidos fotorrealistas de personas. Tal contenido generado por IA puede ser difícil o imposible de distinguir de los medios reales, lo que plantea serias implicaciones éticas. Estas generaciones pueden difundir desinformación, manipular la opinión pública o incluso acosar o difamar a individuos.
Por ejemplo, un estudio de UNICEF, INTERPOL y la red global ECPAT muestra que al menos 1.2 millones de niños en 11 países informaron que sus imágenes fueron manipuladas en deepfakes explícitos generados por IA en el último año, con tasas en algunos países equivalentes a aproximadamente uno de cada 25 niños.
UNICEF destacó las preocupaciones sobre el impacto en los niños y pidió definiciones legales ampliadas y salvaguardas más fuertes de los gobiernos, desarrolladores de IA y plataformas digitales para prevenir y mitigar dicho uso indebido de la tecnología de IA.5
Erosión de la creatividad humana
La dependencia excesiva de la IA para tareas creativas podría potencialmente disminuir el valor de la creatividad y originalidad humanas. Si el contenido generado por IA se convierte en la norma, podría llevar a la homogeneización de las obras culturales y creativas.
9. Impacto en el desempleo
Las industrias construidas en torno a tareas rutinarias y estructuradas, como el trabajo administrativo, los servicios legales, las finanzas y el procesamiento de datos, enfrentan la mayor exposición a la automatización impulsada por la IA.
Los roles de nivel de entrada, particularmente para los trabajadores jóvenes, son especialmente vulnerables porque las tareas predecibles y basadas en reglas son más fáciles de automatizar. En contraste, sectores como la salud y la educación permanecen menos expuestos debido a la complejidad de la interacción humana involucrada. Lea pérdida de empleos por IA para conocer qué industrias están en mayor riesgo y las predicciones de expertos en IA.
Por ejemplo, expertos y analistas del Foro Económico Mundial afirmaron que la inteligencia artificial está afectando el mercado laboral “como un tsunami”, señalando que muchos países y empresas no están preparados para el ritmo del cambio.
Aunque la IA podría contribuir a un crecimiento económico de hasta un 0.8 %, se citó como un factor en alrededor de 55.000 despidos en los EE. UU. en 2025, con empresas como Amazon y Salesforce atribuyendo reducciones de personal en parte a la automatización.6
10. Preocupaciones ambientales
Entrenar grandes modelos generativos requiere recursos computacionales significativos, lo que puede tener una huella de carbono sustancial. Esto plantea preguntas éticas sobre el impacto ambiental del desarrollo y uso de tales modelos.
¿Cómo mitigar los riesgos sociales?
- Participación de las partes interesadas: Involucrar a diversas partes interesadas, incluidos éticos, representantes de la comunidad y usuarios, para comprender los posibles escollos éticos y buscar soluciones.
- Iniciativas de transparencia: Se deben hacer esfuerzos para que los procesos e intenciones de la IA sean transparentes para los usuarios y las partes interesadas. Esto incluye marcar o etiquetar el contenido generado por IA.
- Directrices éticas: Las organizaciones pueden desarrollar y adherirse a directrices éticas que aborden específicamente los desafíos planteados por la IA generativa.
Añadir como fuente preferidaHerramientas para superar los riesgos de la IA generativa
Para reducir los riesgos en las iniciativas de IA generativa, las organizaciones pueden adoptar medidas como marcos de gobernanza de IA, seguridad de LLM y herramientas de seguridad de IA agéntica:
Herramientas de gobernanza de IA hacen cumplir estándares, monitorean las salidas y proporcionan marcos para auditorías y capacitación de usuarios. Pueden rastrear y verificar el contenido generado por IA, asegurando el cumplimiento de IA con las leyes de licencias y derechos de autor.
Por ejemplo, Airia ha introducido una capacidad de Gobernanza de IA que complementa sus herramientas existentes de seguridad de IA y orquestación de agentes, proporcionando supervisión, control y cumplimiento de extremo a extremo para los sistemas de IA de las organizaciones.
Este lanzamiento responde a los crecientes desafíos empresariales en torno a la responsabilidad y los requisitos regulatorios (por ejemplo, la Ley de IA de la UE, NIST y estándares ISO) al ayudar a garantizar que la IA se comporte de manera responsable, transparente y de acuerdo con las políticas a lo largo de su ciclo de vida.
La suite de gobernanza incluye un panel de gobernanza, un registro centralizado de agentes y modelos, un repositorio de modelos con control de versiones y pistas de auditoría, automatización de cumplimiento y herramientas de evaluación de riesgos. Respaldada por la experiencia en gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) de la empresa, la solución permite a las empresas gestionar el riesgo y demostrar cumplimiento mientras aceleran la adopción de IA.7
Herramientas de seguridad de LLM sirven como otra forma de monitorear y corregir sesgos en tiempo real, asegurando el cumplimiento de directrices éticas y manteniendo contenido justo. Implementan técnicas de privacidad diferencial, monitorean la fuga de datos y aseguran el procesamiento de datos. Estas herramientas también proporcionan marcos para auditorías regulares para detectar y rectificar problemas de seguridad de manera oportuna.
Seguridad de IA agéntica se enfoca en mitigar los riesgos introducidos por agentes de IA autónomos que pueden planificar, tomar decisiones y realizar acciones.
A medida que estas herramientas pueden ejecutar tareas de múltiples pasos y operar con supervisión humana limitada, aumentan los riesgos de acciones no autorizadas, escalada de privilegios, fuga de datos y uso indebido del sistema.
Para abordar estas amenazas, las organizaciones implementan controles como gestión estricta de identidad y acceso, aprobaciones con humanos en el circuito, monitoreo y auditoría continuos, modelado de amenazas y mecanismos a prueba de fallos para garantizar que los agentes actúen dentro de límites definidos.
Por ejemplo, la Autoridad de Desarrollo de Medios de Infocomunicaciones (IMDA) de Singapur anunció un nuevo Marco Modelo de Gobernanza de IA para IA Agéntica, primero en el mundo, en el Foro Económico Mundial, con el objetivo de guiar a las organizaciones en el despliegue responsable de agentes de IA autónomos que pueden planificar, razonar y actuar en nombre de los usuarios.
El marco describe medidas técnicas y no técnicas para evaluar y limitar riesgos, asegurar una responsabilidad humana significativa, implementar controles a lo largo del ciclo de vida del agente y mejorar la responsabilidad y transparencia del usuario final.8
Cita esta investigación
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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