Repensando la búsqueda | m.gregori.sa

Nuestra sociedad y la industria siempre están en continua transformación, obligando a las empresas a adaptarse, cambiar y descartar parte de sus procesos. Un grupo de investigadores de Google están repensando la búsqueda para rediseñar radicalmente su motor.

Google sorprende y confunde a expertos en inteligencia artificial en sus propuestas para la reforma de su motor de búsqueda. Advierten que esta reforma fomentaría resultados discriminatorios e inexactos.

En el documento «Rethinking Search: Making Experts out of Dilettantes» presentado el pasado 5 de mayo de 2021 por los investigadores Donald Metzler, Dara Bahri, Marc Najork y Yi Tay exponen cómo Google podría responder a las búsquedas con respuestas generadas con inteligencia artificial, en vez de una serie de enlaces a distintas páginas web.

Actualmente las respuestas a las búsquedas no responden preguntas directamente, proporcionan serie de referencias a las respuestas. Por lo general, contienen partes de la respuesta, no la respuesta completa.

En el documento los investigadores sugieren que pueden hacer que las búsquedas sean más fáciles y que los resultados sean más precisos mediante algoritmos de aprendizaje automático que podrían reemplazar el sistema actual de indexación, recuperación y clasificación.

El modelo podría comprender términos y documentos, además de relacionarlos entre sí. Con capacidad para generar contenidos.

Repensando la búsqueda y sus peligros | m.gregori.sa

Repensando la búsqueda y sus peligros

Durante años expertos de este tipo de empresas (Google, IBM, …) han hablado de cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático cambiarían la publicidad y la recuperación en las consultas de búsqueda. Pero también se ha hablado sobre el sesgo inherente de la IA, porque los datos son tan buenos como los modelos que respaldan el sistema.

Los modelos lingüísticos de aprendizaje automático citados en la investigación han suscitado críticas dado que podrían promover resultados discriminatorios.

Emily M. Bender, experta en lingüística computacional, coeditó junto con Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major y Shmargaret Shmitchell un artículo académico sobre el sesgo de la inteligencia artificial. El paper, titulado «On the Dangers of Stochastic Parrots» (Presentado en The 2021 FAccT Conference el 10 de marzo de 2021), advertía de que tales modelos reprodujeran «ideologías racistas, sexistas, discriminatorias, extremistas u otras manifestaciones perjudiciales».

A raíz de este artículo Timnit Gebru (antigua codirectora del equipo de IA ética de Google), la destacada investigadora en ética de la inteligencia artificial fue despedida en diciembre de 2020 tras una disputa por un artículo académico en el que estaba trabajando. Tres meses después Shmargaret Shmitchell (codirectora del equipo de IA ética de Google), también fue despedida tras un conflicto con la dirección.

Emily M. Bender ha criticado públicamente en su cuenta de Twitter la nueva investigación de Google por no abordar los riesgos de discriminación.

Repensando la búsqueda | m.gregori.sa
Publicaciones de Emily M. Bender en Twitter

«El documento está plagado de afirmaciones engañosas.
Cuando los motores de búsqueda tratan de ‘responder a las preguntas’ presentando fragmentos de texto descontextualizados, puede producirse una confusión de la que puede ser más difícil recuperarse… incluso para los usuarios expertos en tecnología»

Emily M. Bender. Profesora lingüística computacional, Universidad de Washington

Los especialistas en marketing debemos prepáranos para cambios importantes. Los motores de búsqueda pueden convertirse en un sistema de información basado en IA a gran escala con modelos disruptivos de generación y consumo de contenidos.

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