23 enero 2025
photo_camera Hans Löbel, jefe de programa en el Diplomado de Machine Learning aplicado en Educación Profesional de Ingeniería UC.
El destacado informático canadiense Yoshua Bengio, experto reconocido mundialmente por su trabajo con la Inteligencia Artificial, redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo; sostuvo en entrevista con LiveScience algunos de los riesgos con respecto al avance de estas tecnologías. Y fue bastante categórico.
“No hay forma de negar la posibilidad de resultados catastróficos cuando alcancemos cierto nivel de IA”, sentenció, a la vez que pidió por mayores regulaciones, tanto del sector público como privado, para hacer frente a estas eventuales amenazas.
Al respecto, el profesor del Departamento de Ciencia de la Computación y del Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística de la Escuela de Ingeniería UC, Hans Löbel, aportó a la discusión e hizo un análisis de los problemas y ventajas de la aplicación de estas áreas del conocimiento en la actualidad.
“Los riesgos asociados a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son diversos, y aunque algunos son especulativos, otros ya se hacen evidentes. Por ejemplo, la automatización de sistemas críticos, como los vehículos autónomos o la toma de decisiones en áreas sensibles, plantea la posibilidad de resultados no esperados si los modelos no están correctamente diseñados o alineados con lo que esperamos los humanos”, precisó el docente.
Además, quien también es jefe de programa en el Diplomado de Machine Learning aplicado, añadió que “la dependencia que tienen muchas veces estos modelos con respecto a datos históricos puede perpetuar sesgos y discriminar a ciertos grupos, mientras que el mal uso deliberado de estas tecnologías, como en la creación de desinformación o ciberataques, agrava las preocupaciones”.
“Más que ser alarmista y pensar que no hay vuelta atrás, creo que lo central es enfrentar estos problemas y dilemas desde ahora, tanto con una perspectiva técnica como ética”, precisó Löbel, quien invitó a avanzar en procesos regulatorios con respecto al uso de estas tecnologías, lo que permitiría establecer estándares de seguridad y transparencia, como también proteger derechos fundamentales como la privacidad y la equidad.
Aunque también pidió mesura al respecto: “tampoco hay que perder de vista que un exceso de regulación puede terminar limitando los impactos positivos de esta tecnología”.
Las herramientas del Diplomado en Machine Learning aplicado
Este programa, impulsado por la Dirección de Educación Profesional de Ingeniería UC, ofrece herramientas para entender el escenario que da vida a machine learning. “Su formación se centra en aspectos técnicos como la construcción, optimización y evaluación de modelos, lo que permite a sus estudiantes implementar soluciones eficientes y efectivas en sus respectivas áreas de trabajo. Esto les dará la capacidad de abordar desafíos concretos utilizando esta tecnología, aportando innovación y mejorando procesos en industrias que dependen cada vez más del análisis de datos para la toma de decisiones”, detalló el profesor Löbel.
Asimismo, con respecto al elemento que diferenciará a los egresados de este diplomado, el docente explicó que “el enfoque en la implementación y análisis de soluciones los posicionará como profesionales capaces de generar valor tangible en sus organizaciones, superando las expectativas técnicas tradicionales y adaptándose rápidamente a las necesidades de un mercado en constante evolución”.
