Hay varias razones por las que puede ser importante etiquetar el contenido que ha sido creado con IA o sin IA. En primer lugar, puede ayudar a informar a la audiencia sobre el origen del contenido, lo cual es importante para la transparencia y la credibilidad. Por ejemplo, si un artículo periodístico ha sido generado por un modelo de aprendizaje automático, es importante que la persona que lo lee lo sepa para poder comprender las limitaciones del artículo y tomar su contenido con cautela. En segundo lugar, etiquetar el contenido también puede ayudar a prevenir confusiones o malentendidos. Por ejemplo, si una pieza de contenido ha sido creada por una persona, pero parece haber sido generada por una IA, puede ser útil etiquetarla como tal para evitar cualquier confusión. Por último, etiquetar el contenido también puede ayudar a fomentar una mayor comprensión y apreciación de la IA, al dejar claro dónde y cómo se está utilizando. Esto puede ayudar a educar a la audiencia para promover o criticar el uso de la IA.
Las siguientes etiquetas han sido diseñadas con ese propósito. El paquete de imágenes está bajo licencia CC 0, por lo que puedes descargarlo y utilizarlo de la manera que desees.
Etiquetar el contenido artístico como «hecho con inteligencia artificial» o «hecho sin inteligencia artificial» puede ayudar al público de diversas maneras. En primer lugar, permite a las personas saber si una obra en particular fue creada íntegramente por una máquina o si fue creada con la ayuda de un ser humano. Esto puede ser importante para quienes tienen interés en el papel de la tecnología en el arte, así como para quienes puedan tener preocupaciones éticas sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito artístico. Además, etiquetar el contenido artístico de este modo puede ayudar a educar al público sobre las capacidades de la inteligencia artificial y contribuir a generar conversaciones y debates sobre el papel de la tecnología en el arte y la cultura.
Es posible imaginar un sistema de etiquetado sistemático y automatizado para clasificar obras de arte que hayan sido creadas con o sin la ayuda de inteligencia artificial. Dicho sistema podría utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar el contenido de una obra de arte y determinar si fue creada íntegramente por una máquina o si contó con la intervención de un ser humano. El sistema podría, posteriormente, aplicar automáticamente la etiqueta correspondiente a la obra, permitiendo que las personas identifiquen fácilmente si fue «hecha con inteligencia artificial» o «hecha sin inteligencia artificial». Sin embargo, un sistema de este tipo probablemente requeriría un diseño y pruebas cuidadosas para garantizar que sea preciso y confiable.
Además, este posible sistema de etiquetado automatizado podría generar sesgos de diversas formas. Por ejemplo, si el sistema se entrena con un conjunto de datos que no representa la variedad completa de estilos y técnicas artísticas, es más probable que clasifique incorrectamente ciertas obras de arte. Asimismo, si el sistema no está diseñado para manejar una amplia gama de formas de arte, podría ser incapaz de clasificar con precisión obras que se encuentren fuera de su área de especialización. Por último, si el sistema no se actualiza y mantiene regularmente, su precisión podría disminuir con el tiempo a medida que evolucionan las capacidades de la inteligencia artificial.
El sesgo también puede ocurrir si las personas etiquetan las obras creativas. Por ejemplo, si quien etiqueta las obras de arte tiene un prejuicio o una idea preconcebida sobre lo que constituye arte “creado por inteligencia artificial” o “creado por humanos”, es más probable que aplique esas etiquetas de manera sesgada. Además, si la persona que etiqueta las obras no está familiarizada con un arte o estilo particular, podría ser incapaz de clasificarlo con precisión. Por último, si la persona que etiqueta las obras no ha recibido formación para identificar señales de inteligencia artificial en el arte, es más probable que cometa errores o aplique las etiquetas de manera parcial o sesgada.