{"id":37750,"date":"2023-11-07T08:48:10","date_gmt":"2023-11-07T13:48:10","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=37750"},"modified":"2023-11-07T08:50:10","modified_gmt":"2023-11-07T13:50:10","slug":"data-equity-foundational-concepts-for-generative-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/data-equity-foundational-concepts-for-generative-ai\/","title":{"rendered":"Data Equity: Foundational Concepts for Generative AI"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"37750\" class=\"elementor elementor-37750\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<div class=\"OutlineElement Ltr BCX9 SCXO44705505\" style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr; font-family: 'Segoe UI', 'Segoe UI Web', Arial, Verdana, sans-serif; font-size: 12px;\"><p>En los \u00faltimos meses han surgido una serie de avances tecnol\u00f3gicos gracias a las herramientas de inteligencia artificial generativa (genAI), entre ellas ChatGPT, Bard, Midjourney y Stable Diffusion. El uso de estas herramientas ha suscitado una gran atenci\u00f3n y ha captado la imaginaci\u00f3n del p\u00fablico y de las partes interesadas del sector debido a sus capacidades, amplia gama de aplicaciones y facilidad de uso. Dado su potencial para desafiar las pr\u00e1cticas empresariales y los paradigmas operativos establecidos, y la promesa de una r\u00e1pida innovaci\u00f3n unida a la probabilidad de una importante disrupci\u00f3n, la genAI est\u00e1 suscitando conversaciones a escala mundial. Estas consecuencias anticipadas y de gran alcance tienen una dimensi\u00f3n social y requerir\u00e1n un compromiso exhaustivo de las principales partes interesadas, como la industria, los gobiernos, el mundo acad\u00e9mico y la sociedad civil. En el centro de estos debates se encuentra el concepto de \u00abequidad de datos\u00bb, una noci\u00f3n fundamental dentro de la gobernanza de datos centrada en el impacto de los datos sobre la equidad de los sistemas t\u00e9cnicos para individuos, grupos, empresas y ecosistemas. Incluye conceptos de imparcialidad, parcialidad, acceso, control y responsabilidad de los datos, todos ellos respaldados por principios de justicia, no discriminaci\u00f3n, transparencia y participaci\u00f3n inclusiva. La equidad de los datos no es un concepto nuevo; se basa en los derechos humanos y forma parte del trabajo en curso sobre la privacidad, la protecci\u00f3n, la \u00e9tica, la soberan\u00eda y la inevitable\u00a0 responsabilidad de los datos ind\u00edgenas. Sin embargo, la intersecci\u00f3n de la equidad de datos y genAI es nueva y presenta retos \u00fanicos. Los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA son propensos a sesgos que refuerzan las desigualdades existentes. Esto requiere auditar proactivamente los datos y algoritmos e intervenir en cada paso del proceso de IA, desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta el entrenamiento de modelos y la implementaci\u00f3n, para garantizar que las herramientas genAI resultantes representen de forma justa a todas las comunidades. Con el advenimiento de la genAI, que aumenta significativamente el ritmo al que se despliega y desarrolla la IA, explorar marcos para la equidad de los datos es m\u00e1s urgente que nunca. Este documento informativo profundiza en estas cuestiones, centr\u00e1ndose especialmente en la equidad de los datos dentro de los modelos fundacionales, tanto en t\u00e9rminos del impacto de la genAI en la sociedad como en el desarrollo futuro de las herramientas de genAI. Los objetivos son tres: establecer un vocabulario com\u00fan para facilitar la colaboraci\u00f3n y el di\u00e1logo; delimitar las preocupaciones iniciales para establecer un marco de investigaci\u00f3n en el que puedan centrarse las partes interesadas; y configurar el desarrollo futuro de tecnolog\u00edas prometedoras de forma proactiva y positiva.<\/p><p>La equidad de los datos de entrada se centra en los datos recopilados y utilizados en la construcci\u00f3n de modelos de base, al tiempo que aborda las posibles deficiencias que estos datos podr\u00edan conllevar. Como se ha se\u00f1alado, los datos de entrenamiento de los modelos de base pueden reflejar desigualdades sociales y dar lugar a sesgos sociales. En consecuencia, GenAI genera resultados que reflejan o amplifican estos patrones.<br \/>Por lo tanto, asegurar una representaci\u00f3n equitativa de diversos individuos, grupos y comunidades en los conjuntos de datos es fundamental para garantizar la relevancia y precisi\u00f3n de los resultados generados. Este requisito va m\u00e1s all\u00e1 de la representaci\u00f3n individual y abarca la representaci\u00f3n precisa de las comunidades en el etiquetado de la informaci\u00f3n. Para que los resultados de los modelos fundacionales reflejen fielmente las perspectivas y realidades de todos los individuos y grupos inherentes a los datos, es imprescindible promover pr\u00e1cticas de equidad, mitigaci\u00f3n de sesgos e igualdad de poder explicativo. Adem\u00e1s, las etiquetas empleadas deben ser adaptables para su uso en modelos de aprendizaje algor\u00edtmico. La equidad de los datos de entrada tambi\u00e9n debe abarcar los derechos y el bienestar de los sujetos de los datos. Esto abarca aspectos como la obtenci\u00f3n de un consentimiento informado, la justa compensaci\u00f3n para quienes aportan y anotan datos, y la navegaci\u00f3n por las intrincadas compensaciones vinculadas a la inclusi\u00f3n de datos. Estas compensaciones son complejas.<br \/>\u00a0Aunque una mayor inclusi\u00f3n de datos puede resolver problemas de equidad, al mismo tiempo puede agravar los problemas de privacidad al aumentar la vigilancia. Del mismo modo, la generaci\u00f3n de nuevos contenidos puede ampliar las opciones creativas, pero no siempre garantizar una compensaci\u00f3n equitativa a los creadores cuyas obras contribuyen a la formaci\u00f3n del modelo. El grado de equidad de datos previsto en el lado de los insumos podr\u00eda variar en funci\u00f3n de la naturaleza y los objetivos de los modelos fundacionales. Las aplicaciones comerciales, por ejemplo, podr\u00edan dar prioridad a la transparencia para los usuarios finales, revelando el alcance y la cobertura de los datos, junto con an\u00e1lisis de sensibilidad dirigidos a grupos espec\u00edficos. En otros \u00e1mbitos, como la asignaci\u00f3n del bienestar o las aplicaciones jur\u00eddicas, la equidad del lado de los insumos puede exigir la inclusi\u00f3n expl\u00edcita de todas las comunidades pertinentes para garantizar una inclusi\u00f3n aut\u00e9ntica y tangible.<\/p><p>El informe aborda la cuesti\u00f3n de la equidad de datos en el contexto de la inteligencia artificial generativa. Proporciona una visi\u00f3n integral de los conceptos fundamentales relacionados con la equidad de datos, destacando la importancia de garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos generativos sean representativos y justos. El informe destaca la necesidad de abordar prejuicios y sesgos en los datos para evitar la replicaci\u00f3n de desigualdades en las aplicaciones de IA generativa. Tambi\u00e9n se exploran estrategias para lograr la equidad de datos, como la recopilaci\u00f3n y el etiquetado de datos \u00e9ticos, la diversificaci\u00f3n de conjuntos de datos y la transparencia en los procesos de desarrollo de modelos generativos. En resumen, el informe destaca la importancia de la equidad de datos como un pilar fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa.<\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><span style=\"font-family: 'Segoe UI', 'Segoe UI Web', Arial, Verdana, sans-serif; font-size: 12px;\">Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/span><\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/www.weforum.org\/publications\/data-equity-foundational-concepts-for-generative-ai\/\">https:\/\/www.weforum.org\/publications\/data-equity-foundational-concepts-for-generative-ai\/<\/a><\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_Data_Equity_Concepts_Generative_AI_2023.pdf\">https:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_Data_Equity_Concepts_Generative_AI_2023.pdf <\/a><\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El siguiente informe aborda la cuesti\u00f3n de la equidad de datos en el contexto de la inteligencia artificial generativa. 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