¿Qué es la Inteligencia Artificial?

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La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en la creación de sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requiere  inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Si quisiéramos sintetizar el concepto, la inteligencia artificial se refiere a cualquier sistema de computación que puede simular procesos cognitivos humanos. El mismo se desarrolla a través de máquinas, softwares y procesadores con el objetivo de escanear y procesar gran cantidad de datos de forma coherente. 

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¿Cuáles fueron los primeros pasos y la evolución de la inteligencia artificial?

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Pensamos que la inteligencia artificial es una creación de los últimos años, pero su creación y primeras aplicaciones teóricas se remontan a 1950 en adelante, siendo utilizada hace ya varios años por toda nuestra sociedad.

Sus inicios se remontan a la década del 50´, habiendo evolucionado el concepto y las aplicaciones para las que se utilizaba y se fue desarrollando. 

Podemos decir, que uno de los primeros que comenzó a hablar y a desarrollar la idea de la inteligencia artificial (aunque no fue quien le dió ese nombre como tal), es el matemático y padre de la ciencia de la computación, Alan Mathison Turing . El creador del “Test de Turing”, es un test el cual mide la capacidad de una máquina para hacerse pasar por un humano. Esta prueba se realiza mediante la prueba conversacional entre un humano y una máquina; si el ser humano es incapaz de distinguir entre ambos, se dice que la máquina ha pasado el Test de Turing y es considerada una máquina inteligente.

Pero recién en el año 1956 en Dartmouth, se utilizó el término “Inteligencia Artificial” como un concepto abstracto para comenzar a evolucionar su teoría. 

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¿Qué se planteó en la Conferencia de Dartmouth de 1956?

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En el año 1956 cuando se utilizó por primera vez el término “Inteligencia Artificial” durante una conferencia de la Universidad Dartmouth, Hanover (New Hampshire) llamada “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. 

El término fue expresado por los matemáticos y científicos Marvin Lee Minsky , Claude Elwood Shannon  (el padre de la Teoría de la Información  y John McCarthy. 

La conferencia reunió a todos los que trabajaban en el campo exploratorio de la inteligencia artificial y se adoptó la creencia de que “Cualquier aspecto del aprendizaje u otra característica de la inteligencia puede en principio ser descrita con precisión de tal forma que se puede construir una máquina que la simule”

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¿Cómo fue desarrollándose a lo largo de la historia y a partir de ese primer concepto abstracto los usos aplicables en la vida diaria?

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Década de 1950

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• Lenguajes de programación para AI: se crean los primeros lenguajes como LISP
• Machine learning o máquinas de aprendizaje: Frank Rosenblatt comienza con la construcción de las primeras máquinas que podían aprender a reconocer patrones de datos “Perceptón”

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Década de 1960

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• Procesamiento de lenguaje natural: se crean los primeros programas informáticos que procesan el lenguaje natural. Uno de los primeros fue el desarrollado por Joseph Wizenbaum llamado ELIZA, quien intentaba mantener una conversación de texto coherente con el usuario
• Visión por computadora: comienza el desarrollo del procesamiento de imágenes por visión de pantalla. 

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Década de 1970

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• Sistemas expertos: Edward Shotliffe crea en la Universidad de Stanford el sistema MYCIN  el cual estaba escrito en LISP y refería al uso de computadoras como asesores del proceso de diagnóstico y tratamiento médico.
• Comienzan a aparecer los primeros robots controlados por computadora

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Década de 1980

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• Reconocimiento de voz: aparecen los primeros sistemas de reconocimiento de voz para interactuar con computadoras y el sistema de reconocimiento de IBM.
• Procesamiento de imágenes: se crean sistemas más avanzados de detección de rostros como el sistema en cascada de Viola-Jones

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Década de 1990

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• Análisis de datos: se comienza a tratar gran cantidad de datos mediante la minería como con el sistema WEKA “Waikato Environment for Knowledge Analysis”‍
• Toma de decisiones: comienza a integrarse la IA en la toma de decisiones de situaciones complejas mediante sistemas de razonamientos tales como la aplicación de redes Bayesianas utilizando el software NETICA 

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Década de 2000

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• Detección de fraudes: Se comenzó a utilizar la AI en la detección de fraudes‍
• Predicción del comportamiento humano: Se desarrollaron sistemas de AI capaces de predecir el comportamiento humano, como el sistema de recomendación de películas de Netflix.

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Década de 2010

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• Procesamiento de lenguaje natural: Se crearon sistemas de procesamiento de lenguaje natural más avanzados, como el sistema de traducción de idiomas de Google
• Visión por computadora: Se desarrollaron sistemas de visión por computadora más avanzados, como el sistema de código abierto de detección de objetos de YOLO “You Only Look Once”

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Queda en claro que la inteligencia artificial tiene larga data en aplicaciones concretas y en usos diarios, siendo un boom en los últimos 5 años la explotación del concepto y la utilización de Chat GPT como método popular y de alcance masivo para el procesamiento de información. Pero entonces le preguntamos a Chat GPT qué es y cómo fue evolucionando (click aquí para probarlo)

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¿Qué es Chat GPT?

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Chat GPT es un modelo de lenguaje artificial basado en la tecnología GPT-3.5 de OpenAI . Es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural que utiliza técnicas de deep learning (aprendizaje profundo) para generar texto coherente y natural en respuesta a una entrada de texto dada.

Chat GPT ha sido entrenado en una amplia variedad de tareas de lenguaje natural y ha demostrado ser capaz de generar texto que es casi indistinguible del escrito por un humano. Como tal, es una herramienta valiosa para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo chatbots, asistentes virtuales y análisis de texto.

En la industria financiera, Chat GPT puede ser utilizado para una variedad de propósitos, incluyendo la detección de transacciones sospechosas, la elaboración de informes y el análisis de documentos relacionados con el cumplimiento normativo. Al aprovechar la capacidad de Chat GPT para procesar grandes cantidades de texto de manera eficiente, las instituciones financieras pueden mejorar su capacidad para detectar y prevenir actividades ilícitas.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que, como con cualquier herramienta de IA, hay riesgos asociados con el uso de Chat GPT. En particular, hay preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos, así como sobre la posibilidad de sesgos y discriminación en el procesamiento de texto. Por lo tanto, es esencial que las instituciones financieras implementen medidas de control adecuadas para mitigar estos riesgos y garantizar el uso responsable de Chat GPT en el contexto de la AML y el cumplimiento normativo.

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Para analizar el foco regulatorio y normativo de la Inteligencia Artificial, consultamos a Lucía Suyai Mendiberri, legal counsel en Data Privacy de Booking.com quién responde a estas preguntas.

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A: ¿Está regulado su uso en alguna parte del mundo?

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L: Queda claro que la Inteligencia Artificial no es una novedad y que su avance es una preocupación para los diferentes Estados que en el último tiempo vienen buscando regular esta tecnología o su aplicación. Así lo muestra un reporte de la Universidad de Standford en el que vemos que el número de leyes sancionadas que contienen la palabra “Inteligencia Artificial” creció de 1 en el 2016 a 37 en el 2022 en los 127 países relevados. A nivel regional no está exenta de esta tendencia, y prueba de ello es por ejemplo un reciente proyecto de ley presentado en el Congreso Nacional de Brasil que busca regular el desarrollo y uso de esta tecnologia.

En cuanto a las estrategias hasta el momento planteadas para su regulación, observamos que existen al menos dos posturas en conflicto:

Por un lado, están quienes proponen una aproximación más bien sectorial, ad-hoc, por entender que se trata de una tecnología que según su aplicación tendrá diferentes implicancias;

Por el otro lado, se encuentran quienes sostienen la regulación debería enmarcarse a partir de una mirada omnicomprensiva. Esta última es la posición hoy dominante en el Parlamento Europeo, donde comenzó a tratarse una futura regulación para esta tecnología.

Este proyecto en discusión en el ámbito europeo se ha hecho eco en diferentes medios de comunicación, pues de finalmente convertirse en Ley promete marcar el estándar en la materia a nivel global, algo similar a lo que ya sucedió con el Reglamento General de Protección de Datos Personales.

Ahora, es preciso aclarar que si bien puede que no haya aún una regulación comprensiva sobre Inteligencia Artificial o que regule su uso y desarrollo de forma general esto no significa que está exenta de toda regulación. Es decir, las normativas vigentes en materia de responsabilidad o datos personales, por ejemplo, serán aplicables independientemente de que exista o no una regulación específica sobre la tecnología, y esto es así tanto en Argentina como en cualquier otro país del mundo.

En particular, en materia de protección de datos personales debemos tener presente que si el desarrollo o uso de un sistema de inteligencia artificial implica un procesamiento de datos personales, se deberá cumplir con la normativa vigente en la materia. 

Por ejemplo, el uso de esta tecnología para monitorear el comportamiento de las personas implicaría un procesamiento de datos personales sujeto a la regulación vigente. En consecuencia, debería asegurarse la base legítima para este tratamiento, cumplirse con las obligaciones de información, transparencia, seguridad, confidencialidad, garantizarse los derechos de los titulares de datos, entre otras obligaciones contempladas bajo la regulación.

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A: ¿Va a reemplazar a los analistas? 

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L: NO. Como podemos observar, es un lenguaje que existe hace más de 70 años, y que el mismo fue evolucionando con el tiempo y con el avance de la tecnología, pero esto NO quiere decir que los analistas van a ser reemplazados por la inteligencia artificial, sino que, serán aliados para realizar mejor y más rápido las tareas manuales en prevención de lavado. 

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