{"id":342960,"date":"2024-10-28T20:21:34","date_gmt":"2024-10-28T19:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=342960"},"modified":"2024-11-12T03:44:24","modified_gmt":"2024-11-12T02:44:24","slug":"una-ia-de-transcripcion-desarrollada-por-openai-y-utilizada-en-hospitales-miente-mas-que-habla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/una-ia-de-transcripcion-desarrollada-por-openai-y-utilizada-en-hospitales-miente-mas-que-habla\/","title":{"rendered":"Una IA de transcripci\u00f3n desarrollada por OpenAI y utilizada en hospitales miente m\u00e1s que habla"},"content":{"rendered":"\n

Whisper<\/strong>, la herramienta de transcripci\u00f3n desarrollada por OpenAI<\/strong> y basada en inteligencia artificial, est\u00e1 mintiendo mucho. Demasiado. Seg\u00fan varios expertos en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico, esta herramienta es propensa a “alucinar”<\/strong>, es decir, inventar fragmentos de texto o frases enteras, pudiendo tener consecuencias nefastas en sectores como el hospitalario<\/strong>.<\/p>\n\n\n

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Un grupo de investigadores y desarrolladores consultado por Associated Press<\/a><\/strong> explic\u00f3 que Whisper, utilizada en m\u00faltiples \u00e1mbitos, tiende a generar transcripciones err\u00f3neas que incluyen contenido inventado e incluso comentarios racistas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Esto se vuelve a\u00fan m\u00e1s problem\u00e1tico cuando su uso se extiende a \u00e1mbitos de alto riesgo, como la transcripci\u00f3n de consultas m\u00e9dicas<\/strong>, donde un fallo en la precisi\u00f3n podr\u00eda afectar directamente a la salud de los pacientes. “Nadie quiere un diagn\u00f3stico err\u00f3neo”, declar\u00f3 Alondra Nelson<\/strong>, exdirectora de la Oficina de Pol\u00edtica Cient\u00edfica y Tecnol\u00f3gica de la Casa Blanca, quien considera que se deber\u00eda exigir una mayor fiabilidad para este tipo de tecnolog\u00edas<\/a>.<\/p>\n\n\n

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El alcance del problema es considerable. Un reciente estudio detect\u00f3 187 alucinaciones en m\u00e1s de 13.000 fragmentos de audio claros<\/strong>, y en otro an\u00e1lisis, un investigador de la Universidad de Michigan encontr\u00f3 alucinaciones en 8 de cada 10 transcripciones inspeccionadas<\/strong>. Adem\u00e1s, los errores no se limitan a fragmentos largos o de baja calidad; se producen tambi\u00e9n en audios cortos y bien grabados. Un ingeniero especializado en aprendizaje autom\u00e1tico afirm\u00f3 haber encontrado errores en la mitad de las 100 horas de transcripciones que analiz\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Estos fallos han provocado que expertos y defensores del uso \u00e9tico de la inteligencia artificial soliciten que el gobierno estadounidense regule el uso de estas herramientas. Christian Vogler<\/strong>, un acad\u00e9mico sordo de la Universidad de Gallaudet, se\u00f1ala que Whisper tambi\u00e9n se usa para subtitular v\u00eddeos para personas sordas<\/strong>, quienes son especialmente vulnerables a los errores de transcripci\u00f3n. Seg\u00fan los expertos, resolver estos bugs deber\u00eda ser una prioridad para OpenAI<\/a> antes de que Whisper se implemente en sistemas y aplicaciones que requieran una alta precisi\u00f3n en su funcionamiento.<\/p>\n\n\n

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