Evita que ChatGPT use tus datos privados para entrenar su IA
Los chatbots impulsados por inteligencia artificial, como ChatGPT, están ganando popularidad rápidamente. Por ello, es fundamental comprender cómo se gestionan y utilizan los datos de los usuarios.
OpenAI, la empresa responsable de ChatGPT, utiliza los datos compartidos por los usuarios para alimentar su sistema de inteligencia artificial. La compañía afirma que esta práctica ayuda a “mejorar el modelo”, aunque es decisión personal de cada usuario determinar si desea participar.
A través de unos simples pasos, los usuarios tienen la oportunidad de gestionar esta configuración para mantener privados sus datos.
Cómo gestionar la información que ChatGPT conserva sobre mí
1. Ingresar a ChatGPT con la sesión iniciada.
2. Ir a la esquina superior derecha, seleccionar la foto del usuario y dirigirse a Configuración.
3. Seleccionar ‘Controles de datos’.
4. Ir al apartado de ‘Mejora el modelo para todos’ y desactivar esta opción.
5. Pulsar ‘Listo’.
OpenAI explica que la opción ‘Mejora el modelo para todos’ permite que el contenido del usuario se utilice para entrenar sus modelos. No obstante, esta decisión de alimentar la inteligencia artificial con datos propios es personal y queda a discreción de cada individuo.
Cómo es la política de privacidad de OpenAI
“Conservamos ciertos datos de sus interacciones con nosotros, pero tomamos medidas para reducir la cantidad de información personal en nuestros conjuntos de datos de entrenamiento antes de que se utilicen para mejorar y entrenar nuestros modelos”, explica la compañía en página de políticas y privacidad, sin embargo, el texto no especifica qué información concreta guarda para su sistema.
Agregan que el contenido enviado por los usuarios no es utilizado en sus ofertas comerciales como su API, ChatGPT Team y ChatGPT Enterprise.
Qué significa entrenar un modelo de inteligencia artificial
Entrenar un modelo de inteligencia artificial significa enseñarle al sistema cómo realizar una tarea específica mediante el uso de una extensa base de datos. Este proceso es fundamental para que los modelos de IA aprendan patrones y comportamientos que les permitan hacer predicciones o tomar decisiones automáticas.
Cuando una persona consulta a ChatGPT sobre el mito griego de la caja de Pandora, el modelo revisa la información con la que fue entrenado durante su desarrollo para proporcionar una respuesta al usuario.
ChatGPT puede utilizar datos compartidos en el chatbot para alimentar su base de datos. Por ejemplo, si un usuario comparte una fotografía de su hijo menor de edad, OpenAI podría emplear esa imagen para mejorar sus sistemas, siempre y cuando el usuario haya activado la opción de ‘Mejora el modelo para todos’.
Algunos puntos clave sobre qué implica entrenar un modelo de IA son:
– Datos de entrenamiento: Se requiere un conjunto de datos amplio y representativo que contenga ejemplos del problema que se quiere resolver. Por ejemplo, si se quiere entrenar un modelo para reconocer imágenes de gatos, se necesitarían muchas imágenes de gatos etiquetadas.
– Algoritmos de aprendizaje: Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para procesar los datos de entrenamiento y ajustar los parámetros del modelo. Estos algoritmos permiten que la IA identifique patrones y relaciones entre los datos.
– Optimización del modelo: Durante el entrenamiento, el modelo se ajusta repetidamente para mejorar su precisión en la tarea específica. Este proceso puede involucrar pruebas y validaciones para asegurar que el modelo generalice bien con datos nuevos.
– Evaluación y ajustes: Después del entrenamiento inicial, el modelo se evalúa utilizando datos de prueba independientes para verificar su rendimiento. Si es necesario, se ajustan los parámetros o se modifica el conjunto de datos para mejorar los resultados.
Entrenar un modelo de IA implica enseñarle al sistema a través de datos específicos y algoritmos de aprendizaje automático, permitiéndole adquirir la capacidad de realizar tareas complejas de manera automatizada basada en patrones identificados durante el entrenamiento.
