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, persisten riesgos como la precisión y las preocupaciones éticas. Abordar estos desafíos es fundamental para garantizar que la IA beneficie a la humanidad.
Descubra los 10 principales riesgos de la IA generativa y las medidas para mitigarlos:
Riesgos de fiabilidad e integridad de los resultados del modelo
1. Riesgos de precisión de la IA generativa
Las herramientas de IA generativa como ChatGPT se basan en grandes modelos de lenguaje entrenados con conjuntos de datos masivos . Para responder a una pregunta o generar una respuesta a una indicación, estos modelos interpretan la indicación y generan una respuesta a partir de sus datos de entrenamiento. Si bien sus conjuntos de datos de entrenamiento constan de miles de millones de parámetros, son limitados y los modelos generativos pueden generar respuestas aleatorias ocasionalmente.
Los modelos de IA generativa pueden conllevar numerosos riesgos potenciales en cuanto a la precisión:
- Generalización sobre especificidad: Dado que los modelos generativos están diseñados para generalizar a través de los datos con los que se entrenan, es posible que no siempre produzcan información precisa para consultas específicas, matizadas o fuera de la muestra.
- Falta de verificación : Los modelos generativos pueden producir información que parece plausible, pero que es inexacta o falsa. Sin verificación externa ni comprobación de datos, los usuarios podrían ser engañados.
- Sin una fuente de verdad : La IA generativa no posee una «fuente de verdad» inherente. No «conoce» las cosas como lo hacen los humanos, con contexto, ética o discernimiento. Genera resultados basándose en patrones de datos, no en una comprensión fundamental.
¿Cómo mitigar los riesgos de alucinaciones y de inexactitud?
Para mitigar los riesgos de precisión de la IA generativa se requiere una combinación de estrategias técnicas y procedimentales. A continuación, se presentan algunas maneras de abordar dichos riesgos:
- Calidad y diversidad de los datos : Asegúrese de que la IA se entrene con datos de alta calidad, diversos y representativos. De esta manera, aumenta la probabilidad de que la IA produzca resultados precisos en una amplia gama de consultas.
- Actualizaciones periódicas del modelo : Actualizar continuamente el modelo de IA con nuevos datos para mejorar su precisión y adaptarse a los cambios en el panorama informativo.
- Verificación externa : Corrobore siempre los resultados de la IA generativa con otras fuentes confiables, especialmente para aplicaciones críticas. La verificación de datos y la validación específica del dominio son esenciales.
- Formación de usuarios : Capacitar a los usuarios sobre las fortalezas y limitaciones de la IA. Los usuarios deben comprender cuándo confiar en los resultados de la IA y cuándo buscar verificación adicional.
Limitaciones
Según un estudio 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 aproximarse a la distribución del lenguaje, lo que implica matemáticamente que generarán resultados plausibles pero incorrectos.
Incluso con datos de entrenamiento sin errores, las alucinaciones surgen de la incertidumbre inherente, los datos limitados (por ejemplo, hechos "únicos" poco frecuentes) o las limitaciones del modelo. 1 Por lo tanto, es casi imposible eliminar por completo 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 los sesgos es otra preocupación importante. Al igual que con los riesgos de precisión, dado que los modelos generativos se entrenan con un conjunto de datos determinado, los sesgos presentes en dicho conjunto pueden provocar que el modelo también genere contenido sesgado.
Algunos riesgos de sesgo de la IA generativa son:
- Sesgo de representación : Si los grupos o puntos de vista minoritarios están subrepresentados en los datos de entrenamiento, es posible que el modelo no produzca resultados que reflejen a esos grupos o que los represente de forma errónea.
- Amplificación de los 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 con 280 mil millones de parámetros mostró un aumento del 29 % en la toxicidad en comparación con un modelo de 117 millones de parámetros de 2018. A medida que los sistemas de IA crecen, también aumentan los riesgos de sesgo. La siguiente figura ilustra esta tendencia, donde los modelos más grandes generan respuestas más tóxicas.
Figura 1: Informe del Índice de IA de Stanford 2
¿Cómo mitigar los riesgos de sesgo?
- La diversidad de los datos de entrenamiento puede ayudar a reducir el sesgo de representación.
- El seguimiento y la evaluación continuos de los resultados del modelo pueden ayudar a identificar y corregir sesgos.
- Establecer normas éticas y supervisión durante el desarrollo de la IA ayuda a minimizar los sesgos y fomenta un uso responsable.
3. Riesgos de adversarios y manipulación
Las entradas adversarias se refieren a entradas diseñadas intencionalmente para engañar a los modelos de IA y lograr que produzcan resultados incorrectos o dañinos. En el contexto de la IA generativa, dichas entradas pueden manipular sutilmente el modelo para generar contenido sesgado, falso o incluso ofensivo, lo que puede amplificar los riesgos existentes relacionados con la precisión, la ética y la seguridad. A continuación, se presentan ejemplos de dichas amenazas:
- Propagación de desinformación : Los atacantes pueden diseñar mensajes que exploten las debilidades del modelo para generar narrativas engañosas o manipuladoras.
- Generación de contenido tóxico : Las consultas cuidadosamente formuladas pueden eludir los mecanismos de seguridad e incitar al modelo a producir contenido ofensivo o inapropiado.
- Explotación de modelos : Se pueden utilizar técnicas adversarias para extraer datos de entrenamiento confidenciales o influir en los resultados de maneras no deseadas, lo que plantea problemas de privacidad y propiedad intelectual.
¿Cómo mitigar la manipulación?
- Entrenamiento de modelos : Incorporar técnicas de entrenamiento adversario para exponer los modelos a mensajes maliciosos y enseñarles a responder de forma segura.
- Filtrado y saneamiento inmediatos : Implemente capas de preprocesamiento para detectar y bloquear patrones de entrada dañinos.
- Evaluación continua : Pruebe periódicamente los modelos con datos de entrada adversarios conocidos para evaluar su resistencia y mejorar sus defensas.
Riesgos de protección y seguridad de datos
4. Riesgos de privacidad y seguridad de los datos en la IA generativa
La tecnología de IA generativa, especialmente los modelos entrenados con grandes cantidades de datos, plantea riesgos específicos en lo que respecta a la privacidad de los 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 estos datos contienen información confidencial, existe el riesgo de que esta quede expuesta.
- Uso indebido de datos personales : Si la IA generativa se entrena con datos personales de clientes sin la anonimización adecuada o sin obtener los permisos necesarios, puede infringir las normativas de privacidad de datos y los estándares éticos.
5. Problemas de procedencia de los datos
Dado que los modelos generativos pueden producir grandes cantidades de contenido, puede resultar difícil rastrear el origen de cualquier dato específico. Esto puede generar dificultades para determinar los derechos de propiedad intelectual y la procedencia de los datos.
¿Cómo mitigar los riesgos relacionados con los datos?
No obstante, utilizar modelos generativos para crear datos sintéticos es una buena manera de proteger los datos confidenciales. Algunas medidas para mitigar las amenazas a la seguridad de los datos pueden ser:
- Privacidad diferencial : Se pueden emplear técnicas como la privacidad diferencial durante el proceso de entrenamiento para garantizar que las salidas del modelo no estén estrechamente vinculadas a ninguna entrada en particular. Esto ayuda a proteger los puntos de datos individuales en el conjunto de datos de entrenamiento.
- Conjuntos de datos de entrenamiento sintéticos: Para mitigar los riesgos de seguridad de los 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 conjuntos de datos se pueden procesar para eliminar o modificar la información que permite identificar personalmente a las personas.
- Auditorías y controles periódicos : auditar periódicamente los resultados de la IA para detectar posibles fugas de datos o infracciones puede ayudar a su detección y corrección tempranas.
Intelriesgos de propiedad intelectual
La IA generativa plantea diversos desafíos a las normas y regulaciones tradicionales de propiedad intelectual (PI). Asimismo, existen inquietudes sobre la elegibilidad del contenido generado por IA para la protección de derechos de autor y la posible infracción de los mismos. Descubra cuáles son dos preocupaciones clave relacionadas con los derechos de propiedad intelectual (PI) del contenido en el contexto de la IA generativa.
Estas preocupaciones sobre la propiedad intelectual son difíciles de abordar dada la complejidad del contenido generado por IA . Por ejemplo, observe la pintura "Next Rembrandt" en la siguiente figura. Es difícil diferenciarla de una pintura original de Rembrandt.
Figura 2: Nuevo 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 musical, artística o literaria, ¿quién posee los derechos de autor? ¿El desarrollador de la IA, el usuario que la utilizó, o se puede decir que ningún ser humano la creó directamente y, por lo tanto, no es susceptible de protección por derechos de autor? Estos son conceptos problemáticos al hablar de la generación mediante IA.
7. Licencias y derechos de uso
De igual modo, ¿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 resultados que se asemejen a obras protegidas por derechos de autor. Dado que se entrenan con grandes cantidades de datos, podrían recrear sin querer secuencias o patrones que son propiedad intelectual.
Detección de plagio : La proliferación de contenido generado por IA puede dificultar la detección de plagio. Si dos modelos de IA entrenados con conjuntos de datos similares producen resultados similares, distinguir entre contenido original y material plagiado se vuelve complejo.
Por ejemplo, una coalición de importantes editoriales musicales, liderada por Universal Music Group y Concord Music Group, ha presentado una nueva demanda por derechos de autor contra la empresa de IA Anthropic, exigiendo más de 3.000 millones de dólares en concepto de daños y perjuicios.
La denuncia alega que Anthropic descargó y utilizó ilegalmente más de 20.000 obras musicales protegidas por derechos de autor, incluyendo letras de canciones, partituras y composiciones, para entrenar sus modelos de IA, como Claude.
La demanda también nombra como demandados al director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, y al cofundador Benjamin Mann, y surge a raíz de un litigio anterior en el que las pruebas de otro caso de derechos de autor (Bartz v. Anthropic) revelaron extensas descargas no autorizadas de material protegido por derechos de autor. 4
¿Cómo mitigar los riesgos relacionados con la propiedad intelectual?
- Directrices y políticas claras : Establecer directrices claras sobre el uso de la IA para la creación de contenido y los asuntos relacionados con la propiedad intelectual puede ayudar a desenvolverse en este complejo panorama.
- Esfuerzos de colaboración : Los organismos del sector, los expertos legales y los tecnólogos deberían colaborar para redefinir las normas de propiedad intelectual 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, se ha debatido ampliamente sobre la ética de la IA . Sin embargo, las preocupaciones éticas en torno a la IA generativa son relativamente recientes. Este debate ha cobrado impulso con la introducción de diversos modelos generativos, en particular ChatGPT y DALL-E (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 , vídeos e incluso sonidos fotorrealistas de personas. Este contenido generado por IA puede ser difícil o imposible de distinguir de los medios reales, lo que plantea graves implicaciones éticas. Estas generaciones pueden difundir desinformación, manipular la opinión pública o incluso acosar o difamar a personas.
Por ejemplo, un estudio realizado por UNICEF, INTERPOL y la red mundial ECPAT muestra que al menos 1,2 millones de niños en 11 países informaron que sus imágenes fueron manipuladas para convertirlas en deepfakes explícitos generados por IA durante el último año, con tasas en algunos países equivalentes a aproximadamente uno de cada 25 niños.
UNICEF destacó su preocupación por el impacto en los niños y pidió definiciones legales más amplias y mayores garantías por parte de los gobiernos, los desarrolladores de IA y las plataformas digitales para prevenir y mitigar el uso indebido de la tecnología de IA. 5
Erosión de la creatividad humana
La excesiva dependencia de la IA para tareas creativas podría disminuir el valor de la creatividad y la originalidad humanas. Si el contenido generado por IA se convierte en la norma, podría conducir a la homogeneización de las obras culturales y creativas.
9. Impacto del desempleo
Los sectores basados en tareas rutinarias y estructuradas, como el trabajo administrativo, los servicios jurídicos, las finanzas y el procesamiento de datos, son los que presentan mayor exposición a la automatización impulsada por la IA.
Los puestos de nivel inicial, sobre todo para los trabajadores jóvenes, son especialmente vulnerables porque las tareas predecibles y basadas en reglas son más fáciles de automatizar. En cambio, sectores como la sanidad y la educación se mantienen menos expuestos debido a la complejidad de la interacción humana. Lea «Pérdida de empleos por IA» para saber qué sectores corren mayor riesgo y conocer las predicciones de los expertos en IA.
Por ejemplo, expertos y analistas del Foro Económico Mundial afirmaron que la inteligencia artificial está afectando al mercado laboral "como un tsunami", y señalaron 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 la citó como un factor en unos 55.000 despidos en EE. UU. en 2025, y empresas como Amazon y Salesforce atribuyen las reducciones de personal en parte a la automatización. 6
10. Preocupaciones medioambientales
El entrenamiento de modelos generativos complejos requiere importantes recursos computacionales, lo que puede generar una considerable huella de carbono. Esto plantea interrogantes éticos sobre el impacto ambiental del desarrollo y uso de dichos modelos.
¿Cómo mitigar los riesgos sociales?
- Participación de las partes interesadas : Colaborar con diversas partes interesadas, incluidos expertos en ética, representantes de la comunidad y usuarios, para comprender los posibles problemas éticos y buscar soluciones.
- Iniciativas de transparencia : Deben realizarse esfuerzos para que los procesos e intenciones de la IA sean transparentes para los usuarios y las partes interesadas. Esto incluye la aplicación de marcas de agua o el etiquetado del contenido generado por la IA.
- Directrices éticas : Las organizaciones pueden desarrollar y adherirse a directrices éticas que aborden específicamente los desafíos que plantea la IA generativa.
Herramientas 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 LLM y herramientas de seguridad de IA con agentes:
Las herramientas de gobernanza de la IA imponen estándares, supervisan los resultados y proporcionan marcos para auditorías y capacitación de usuarios. Permiten rastrear y verificar el contenido generado por la IA, garantizando así el cumplimiento de las leyes de licencias y derechos de autor.
Por ejemplo, Airia ha introducido una funcionalidad de gobernanza de IA que complementa sus herramientas existentes de seguridad de IA y orquestación de agentes , proporcionando supervisión, control y cumplimiento integral para los sistemas de IA de las organizaciones.
Este lanzamiento responde a los crecientes desafíos empresariales en torno a la rendición de cuentas y los requisitos normativos (por ejemplo, la Ley de IA de la UE, el NIST y las normas ISO), al ayudar a garantizar que la IA se comporte de manera responsable, transparente y en consonancia con las políticas a lo largo de todo su ciclo de vida.
El conjunto de herramientas de gobernanza incluye un panel de control, un registro centralizado de agentes y modelos, un repositorio de modelos con control de versiones y registros de auditoría, automatización del cumplimiento normativo y herramientas de evaluación de riesgos. Gracias a la experiencia de la empresa en gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC), la solución permite a las empresas gestionar el riesgo y demostrar el cumplimiento normativo, al tiempo que acelera la adopción de la IA. 7
Las herramientas de seguridad de LLM sirven como una forma adicional de monitorear y corregir sesgos en tiempo real, garantizando el cumplimiento de las directrices éticas y manteniendo un contenido justo. Implementan técnicas de privacidad diferencial, monitorean la fuga de datos y protegen el procesamiento de datos. Estas herramientas también proporcionan marcos para auditorías periódicas que permiten detectar y corregir problemas de seguridad con prontitud.
La seguridad basada en IA agente se centra en mitigar los riesgos que introducen los agentes de IA autónomos capaces de planificar, tomar decisiones y emprender acciones.
Dado que estas herramientas pueden ejecutar tareas de varios pasos y operar con una supervisión humana limitada, aumentan los riesgos de acciones no autorizadas, escalada de privilegios, fugas de datos y uso indebido del sistema.
Para hacer frente a estas amenazas, las organizaciones implementan controles como una gestión estricta de identidades y accesos, aprobaciones con intervención humana, monitoreo y auditoría continuos, modelado de amenazas y mecanismos a prueba de fallos para garantizar que los agentes actúen dentro de los límites definidos.
Por ejemplo, la Autoridad de Desarrollo de Medios de Información y Comunicación (IMDA) de Singapur anunció en el Foro Económico Mundial un Marco Modelo de Gobernanza de IA para la IA con Agentes, pionero en el mundo, cuyo objetivo es orientar a las organizaciones sobre el despliegue responsable de agentes de IA autónomos que puedan planificar, razonar y actuar en nombre de los usuarios.
El marco describe medidas técnicas y no técnicas para evaluar y limitar los riesgos, garantizar una rendición de cuentas humana efectiva, implementar controles a lo largo del ciclo de vida del agente y mejorar la responsabilidad y la transparencia del usuario final. 8
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