Una nueva encuesta de más de 3.000 profesionales de pruebas digitales revela preocupaciones sobre prejuicios, problemas de derechos de autor y privacidad.
El estudio del especialista en pruebas. Aplausos muestra que el 90 por ciento de los encuestados expresaron preocupación, y el 25 por ciento “muy preocupado” de que el sesgo pueda afectar la precisión, el tono o la relevancia del contenido producido por la IA.
Además, el 47 por ciento dice haber experimentado respuestas o contenido que consideraban sesgado y 18 porcentaje de respuestas que consideraron ofensivas.
A pesar de las preocupaciones sobre su uso, más de la mitad (59 por ciento) de los encuestados dicen que sus lugares de trabajo apoyan el uso de servicios de IA generativa. Sólo el 23 por ciento de ese grupo dice que existen restricciones para el uso de la tecnología. Del resto, 19 por ciento dice que sus lugares de trabajo no apoyan el uso de la tecnología, y el 21 por ciento no está seguro.
En cuanto a las cuestiones de privacidad, el 69 por ciento cree que es “muy” (35 por ciento) o “extremadamente” (34 por ciento) importante tener en cuenta la privacidad de los datos al desarrollar nuevas tecnologías de inteligencia artificial. El 67 por ciento cree que la mayoría de los servicios de IA generativa actualmente infringen la privacidad de los datos. Además, el 91 por ciento expresa su preocupación de que el contenido producido utilizando IA generativa pueda violar los derechos de autor o las protecciones de propiedad intelectual.
“Como lo demuestra la encuesta, los servicios de IA generativa se están utilizando cada vez más, incluso en el lugar de trabajo. Si bien la tecnología puede ser extremadamente útil y se utiliza para completar una variedad de tareas, desde evaluar solicitudes de empleo hasta redactar contratos comerciales o, Incluso como respondió uno de los encuestados, para escribir música electrónica de baile, es importante reconocer que la tecnología aún está evolucionando. El contenido sesgado, incorrecto y dañino es un gran obstáculo a superar. Para mejorar la IA, necesitamos invertir en estrategias, con respecto a la recopilación de datos, la capacitación y las pruebas, para identificar contenido incorrecto y tomar medidas para rectificar los problemas. Probar los resultados con personas reales proporciona la retroalimentación necesaria para comprender estas sutilezas”, dice Rob Mason, CTO de Applause.
Credito de imagen: ArtemisaDiana/depositphotos.com
