Física cuántica: protegiendo la privacidad en algoritmos de aprendizaje automático | Café y Teoremas | Ciencia
Avances en Inteligencia Artificial y la Protección de Datos Sensibles
La inteligencia artificial (IA) está experimentando avances sin precedentes, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático. Herramientas como ChatGPT y Gemini, que no solo generan texto, sino que también manejan imágenes, audio y video, están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, el uso de grandes volúmenes de datos, que a menudo incluyen información confidencial, plantea serios desafíos en términos de privacidad.
El Desafío de Proteger la Privacidad de los Datos
Los modelos de IA requieren datos extensos para funcionar eficientemente; un claro ejemplo son aquellos utilizados en el diagnóstico médico, que dependen de información personal de pacientes. Por esta razón, es esencial innovar en métodos que garanticen la protección de la privacidad de esos datos. Recientemente, varios investigadores están explorando cómo aplicar conceptos de física cuántica y matemáticas para resolver este desafío.
Simetrías como Solución a la Privacidad de Datos
En el corazón de esta investigación está el estudio de las simetrías en los parámetros que configuran los algoritmos. Estos modelos son funciones complejas que procesan información para realizar predicciones, utilizando parámetros numéricos que determinan cómo se interpretan los datos. Por ejemplo, un modelo que evalúa el riesgo de enfermedad en función de variables como la edad, altura y peso puede representarse matemáticamente mediante la ecuación:
r = (x·e + y·a) / z·p
Donde r es la predicción del riesgo, mientras que x, y y z son los parámetros ajustables.
Entrenamiento y Detección de Datos Sensibles
El proceso de entrenamiento de estos modelos implica el ajuste de parámetros mediante datos existentes y resultados conocidos. No obstante, investigaciones han demostrado que estos modelos pueden revelar información sensible, incluso indicando si datos específicos formaron parte del conjunto de entrenamiento, lo que representa un riesgo significativo.
Simetrías Gauge y su Aplicación en IA
Una solución prometedora es la construcción de un segundo modelo que, aunque posea diferentes parámetros, genere las mismas predicciones que el original. Este principio está relacionado con la simetría gauge, un concepto que ha sido fundamental en diversas ramas de la física. Un reciente estudio ha demostrado que, si un algoritmo posee esta simetría, es posible desarrollar otro que garantice la privacidad de los datos utilizados en el entrenamiento.
El Futuro de la IA: Redes Tensoriales y Sus Ventajas
A pesar de que el modelado con redes tensoriales no ha alcanzado aún la calidad de otros algoritmos más conocidos, como las redes neuronales profundas, estas redes ofrecen ventajas significativas. No solo permiten entender mejor los factores que afectan las predicciones, sino que, gracias a su diseño, proporcionan una barrera adicional para proteger la privacidad de la información.
Conclusión: Un Futuro Más Seguro en la IA
Las redes tensoriales emergen como candidatas prometedoras en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que respeten la privacidad. Esta intersección entre la física cuántica y la matemática está comenzando a demostrar su relevancia en la tecnología que utilizamos diariamente, ofreciendo un camino hacia un futuro en el que la IA avance al tiempo que protege la información personal de los usuarios.
Alejandro Pozas es investigador posdoctoral en la Universidad de Ginebra, en Suiza.
Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas, coordinada por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), donde se abordan los últimos avances y su impacto en diversas expresiones sociales y culturales.
