Qué datos usa la IA

Introducción

En el mundo de la inteligencia artificial (IA), los datos son la gasolina que alimenta las máquinas. Sin embargo, no todos los datos son iguales y cada dato tiene un impacto significativo en cómo se comporta y actúa la IA. La recopilación y el uso de datos personales por parte de sistemas de IA plantean importantes cuestiones éticas y legales. En esta unidad, exploraremos qué datos usa la IA y los riesgos asociados con su uso.

Explicación principal

La IA se alimenta de dos tipos principales de datos: datos estructurados (como tablas de bases de datos) y datos no estructurados (como texto, imágenes y audio). Estos datos son utilizados para entrenar modelos de machine learning, mejorar la precisión en tareas como el reconocimiento de patrones, y facilitar la toma de decisiones basadas en información.

Ejemplo: Reconocimiento facial

Imagina un sistema de IA que utiliza el reconocimiento facial. Este sistema podría recopilar datos como:

• Fotografías de caras (datos visuales)
• Información geográfica (latitud y longitud) donde las fotografías fueron tomadas
• Datos demográficos del usuario, como edad y género

# Ejemplo de registro de datos en un sistema de reconocimiento facial
def registrar_usuario(foto):
    usuario = {
        "id": generar_id(),
        "foto": foto,
        "ubicación": obtener_ubicación(),
        "edad": obtener_edad(),
        "género": obtener_género()
    }
    return usuario

# Funciones de ejemplo (no implementadas)
def generar_id():
    pass

def obtener_ubicación():
    pass

def obtener_edad():
    pass

def obtener_género():
    pass

Errores típicos / trampas

1. Usar datos sensibles sin consentimiento: El uso de datos personales como identidad, ubicación y salud sin el conocimiento o consentimiento del usuario es una práctica muy problemática.

1. Recopilar más datos de los necesarios: Es común que las empresas recopilen datos innecesarios en el nombre de mejorar la precisión del modelo. Sin embargo, esto puede exponer a los usuarios a riesgos inútiles.

1. Ignorar los cambios en los datos: Los modelos de IA dependen en gran medida de los datos utilizados para entrenarlos. Si estos datos cambian significativamente, el modelo podría comenzar a predecir mal o incluso fallar completamente.

Checklist accionable

Para asegurar que se utilicen los datos de manera responsable y ética, aquí hay un checklist que puedes seguir:

1. Identificar todos los tipos de datos recopilados: Esto incluye no solo las imágenes y videos, sino también cualquier información personal o demográfica.

1. Obtener el consentimiento explícito del usuario: Asegúrate de informar claramente a los usuarios cuáles son los datos que se recopilan y cómo se usan.

1. Implementar medidas para proteger la privacidad: Utiliza técnicas como el anonimato y el cifrado para proteger los datos personales.

1. Mantener un registro detallado de los datos: Documenta cada dato recopilado, su fuente y cómo se utiliza.

1. Realizar auditorías regulares: Revisa periódicamente la recopilación y uso de datos para detectar posibles violaciones o malos usos.

Cierre con "Siguientes pasos"

Pasos siguientes

• Implementa medidas de seguridad: Asegúrate de que los sistemas de almacenamiento y transferencia de datos sean seguros.
• Educación del equipo: Mantén a todos los miembros de tu equipo informados sobre las mejores prácticas en privacidad y ética de la IA.
• Monitoreo continuo: Supervisa constantemente el uso de datos para detectar posibles problemas o riesgos.

Siguiendo estos pasos, puedes garantizar que la recopilación y el uso de datos en tus proyectos de IA sean transparentes, éticos y legales.