El avance vertiginoso de la inteligencia artificial, especialmente en el aprendizaje automático, plantea serios desafíos en cuanto a la privacidad de los datos utilizados. Con aplicaciones que van desde diagnósticos médicos hasta el procesamiento de información multimedia, la protección de datos confidenciales se ha vuelto crucial. Investigadores están explorando la aplicación de conceptos matemáticos de la física cuántica, en particular las simetrías gauge, para desarrollar algoritmos que mantengan la privacidad durante su funcionamiento.
Los modelos de inteligencia artificial, como ChatGPT, se basan en parámetros que determinan cómo procesan la información. Sin embargo, estos parámetros pueden revelar información sensible de los datos de entrenamiento. En situaciones en las que un modelo puede extraer datos de entrenamiento, los científicos sugieren construir nuevos modelos con diferentes parámetros que generen las mismas predicciones. Este enfoque se basa en el concepto de simetría gauge, una propiedad que, aunque considerada no deseada en inteligencia artificial, es fundamental en la física cuántica.
Las redes tensoriales, que han sido utilizadas en la simulación de sistemas cuánticos, poseen estas simetrías gauge y pueden modelar sistemas complejos de manera similar a otros algoritmos de inteligencia artificial. Aunque todavía no alcanzan la calidad global de los modelos más populares, las redes tensoriales ofrecen ventajas significativas, como la capacidad de comprender mejor qué factores influyen en las predicciones y, ahora, la capacidad de proteger la privacidad de los datos de entrenamiento.
Este avance posiciona a las redes tensoriales como candidatas prometedoras para el desarrollo de inteligencias artificiales más seguras y transparentes. La intersección entre la matemática, la física cuántica y la tecnología diaria muestra cómo ideas fundamentales pueden influir positivamente en la evolución de la inteligencia artificial, mejorando no solo su funcionalidad sino también la confianza en su uso en contextos sensibles.
Vía: El País
