Investigación: Pobreza digital
Autor: Laura Alarcón
Fecha: 9 de Julio 2024
La Inteligencia Artificial Generativa IAGen depende de inmensas cantidades de datos y de una enorme potencia computacional, más allá de sus innovaciones en arquitecturas de IA y métodos de entrenamiento que, en su mayoría, solo están al alcance de las más grandes empresas tecnológicas internacionales y de unas pocas economías.
Esto significa que la posibilidad de crear y controlar la IAGen está fuera del alcance de la mayoría de las compañías y países, especialmente los del Sur Global. Debido a que el acceso a los datos resulta cada vez más esencial para el desarrollo económico de los países y para las oportunidades digitales de los individuos, los países y personas que no tienen acceso o no pueden permitirse suficientes datos quedan en una situación de “pobreza de datos” (Marwala, 2023).
La situación es similar en cuanto al acceso a la potencia computacional. La rápida penetración de la IAGen en países y regiones tecnológicamente avanzados aceleró exponencialmente la generación y el procesamiento de datos y, al mismo tiempo, intensificó la concentración de la riqueza de la IA en el Norte Global. Como consecuencia inmediata, las regiones pobres en datos han quedado aún más excluidas y expuestas a largo plazo al riesgo de ser colonizadas por los estándares integrados en los modelos GPT. Los actuales modelos de ChatGPT están entrenados con datos de usuarios en línea que reflejan los valores y normas del Norte Global, lo cual los hace inapropiados para algoritmos de IA localmente relevantes en comunidades pobres en datos de muchas partes del Sur Global o en comunidades menos favorecidas del Norte Global.
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