El ejecutivo advirtió que las empresas corren el riesgo de ser hackeadas "en todo momento" por lo que van a necesitar más ciberseguridad para defenderse
02.10.2024 • 10:09hs • Contra la desinformación
Contra la desinformación
Cómo combatir los peligros de la IA, según el CEO de Nvidia
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Para el CEO de Nvidia, Jensen Huang, la única manera de combatir el mal uso de la inteligencia artificial es con más inteligencia artificial: "Va a hacer falta IA para combatir el lado más oscuro de la IA", afirmó en un think tank de Washington, DC.
IA: la receta infalible contra la desinformación
Según el ejecutivo: "La razón es muy clara: la IA va a producir datos falsos e información falsa a gran velocidad". Y añadió: "Así que hará falta alguien con velocidades muy altas para detectarlo y cerrarlo".
Por otra parte, Huang alertó que "casi todas las empresas" corren el riesgo de ser hackeadas o sufrir un ataque en "casi todo momento".
Por eso, sostiene que: "Vamos a necesitar una ciberseguridad aún mejor para defendernos", dijo. "Solo tenemos que asegurarnos de que nos mantenemos a la vanguardia; va a hacer falta IA para ayudarnos a mantenernos a la vanguardia".
En otro orden, Huang señaló que las áreas de gobierno, sobre todo Energía y Defensa, deberían implementar y usar IA y sugirió que EE.UU. debería "construir un superordenador de IA".
"Los científicos estarían encantados de ponerse manos a la obra y crear nuevos algoritmos de IA para el progreso de nuestro país", señaló.
Huang también alertó sobre el alto consumo energético que traerá asociado el uso de IA por "la cantidad de datos con los que vamos a entrenarla".
En ese sentido, advirtió que, en el futuro, los centros de datos de IA usarán "varias -10 veces, 20 veces- más" energía que los actuales. La Agencia Internacional de la Energía estima que ya utilizan hasta el 1.5% de la electricidad mundial.
"Los futuros modelos de IA van a depender de otros modelos de IA para aprender, y se podrían utilizar modelos de IA para conservar los datos, de modo que la IA del futuro utilice una IA para enseñar a otra IA", explicó Huang.
Y sugirió que una opción sería construir centros de datos podrían donde ya hay "exceso de energía" que es "difícil de transportar", en tanto a la IA "no le importa necesariamente dónde aprende".
