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La rápida expansión de la inteligencia artificial ha dependido históricamente de la escalabilidad de los modelos mediante el uso de vastas cantidades de datos de entrenamiento, una estrategia que se está volviendo cada vez más insostenible debido al alto consumo energético y a la limitada disponibilidad de datos de internet de alta calidad. Este enfoque también plantea importantes preocupaciones éticas y de derechos de autor, lo que indica que la trayectoria actual de escalado continuo es tanto ambientalmente como económicamente prohibitiva. En consecuencia, el campo requiere un cambio fundamental, alejándose de la asimilación de conjuntos de datos estáticos hacia la generación de información novedosa a través de algoritmos de aprendizaje innovadores. Una alternativa prometedora implica diseñar agentes de inteligencia artificial que busquen activamente nuevos datos mediante la exploración y la interacción social, imitando la evolución biológica y humana. Al participar en comportamientos sociales estructurados, como la competencia y la cooperación, los sistemas de IA pueden lograr una "innovación acumulativa", donde la explotación genera continuamente nuevas oportunidades de aprendizaje para la exploración. Este enfoque dinámico resuelve la tradicional disyuntiva entre recopilar y utilizar información, permitiendo que los modelos se adapten y evolucionen en entornos cambiantes, en lugar de depender de conjuntos de datos fijos y preexistentes. Esta perspectiva es altamente relevante para los datos abiertos, ya que cuestiona el paradigma de la recolección y acumulación de grandes conjuntos de datos, a menudo cerrados o restringidos. En su lugar, aboga por sistemas abiertos y generativos donde el valor se crea mediante la interacción dinámica y la motivación intrínseca. Al fomentar entornos en los que los datos se producen continuamente a través de procesos sociales y cognitivos, la comunidad de datos abiertos puede apoyar un desarrollo de la inteligencia artificial más sostenible, eficiente y éticamente sólido, que no dependa del agotamiento de recursos digitales finitos.
Source: thepoint.gmPublished on 2023-11-22