La IA generativa es una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial que podr\u00eda transformar potencialmente la forma en que interactuamos con las m\u00e1quinas. Es un tipo de IA que puede crear contenido nuevo como texto, im\u00e1genes, audio y video en funci\u00f3n de su comprensi\u00f3n del mundo y las entradas del usuario.<\/p>\n
En los \u00faltimos meses, las aplicaciones que utilizan IA generativa explotaron en el mercado. La aplicaci\u00f3n de fotos AI Lensa y el chatbot de OpenAI, ChatGPT, causaron un gran revuelo porque crean texto e im\u00e1genes de alta calidad bajo demanda. Ahora Microsoft y Google se est\u00e1n poniendo al d\u00eda. Pero, \u00bfqu\u00e9 es la IA generativa y c\u00f3mo funciona?<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la IA generativa?<\/h2>\n
Para decirlo de la manera m\u00e1s simple posible: la IA generativa es una IA (la llamada \u00abinteligencia artificial\u00bb) que crea contenido \u00fanico basado en un aviso de un usuario. Por ejemplo, el aviso que le das a Lensa para que haga de esas geniales fotos de perfil de IA una selecci\u00f3n de selfies. En el caso de ChatGPT, un aviso podr\u00eda ser \u00abescribe un soneto sobre bagels al estilo de HL Mencken\u00bb. El texto y las im\u00e1genes resultantes son totalmente \u00fanicos y generados por la IA. Y no se trata solo de texto e im\u00e1genes que la IA generativa puede crear. Otros productos de IA pueden crear recreaciones de voz asombrosas, e incluso hay servicios esperando en las alas que pueden crear contenido de video basado en indicaciones de texto.<\/p>\n La IA generativa combina dos potentes tecnolog\u00edas de IA: el aprendizaje autom\u00e1tico y la capacidad de crear contenido nuevo. Los programadores de IA utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para crear modelos que puedan reconocer patrones y tendencias en los datos existentes, mientras que la generaci\u00f3n de contenido permite la creaci\u00f3n de elementos \u00fanicos como una composici\u00f3n o una imagen. Cuando una IA tiene un tama\u00f1o de muestra lo suficientemente grande para extraer (su conjunto de entrenamiento), puede recrear pr\u00e1cticamente cualquier cosa que pueda reconocer. Y debido a que el conjunto de datos para entrenar modelos de IA como ChatGPT es tan grande, puede mezclar y combinar elementos de m\u00faltiples fuentes para ofrecer algo que sea \u00fanico y reconocible como lo que sea que solicite el mensaje.<\/p>\n Los algoritmos de IA generativa vienen en muchas formas, pero se dividen en tres categor\u00edas generales: redes antag\u00f3nicas generativas (GAN), codificadores autom\u00e1ticos variacionales (VAEs) y modelos de transformadores como GPT-4. Cada tipo de algoritmo de IA generativa tiene sus ventajas y desventajas.<\/p>\n Las GAN son un tipo de IA generativa que utiliza dos redes neuronales de aprendizaje profundo para generar nuevos datos. La primera red, llamada generador, est\u00e1 entrenada para crear nuevos datos que se asemejan al contenido existente, mientras que la segunda red, llamada discriminador, est\u00e1 entrenada para distinguir entre datos reales y generados. A medida que los programadores entrenan sus IA, el generador aprende a producir im\u00e1genes cada vez m\u00e1s realistas que enga\u00f1an al discriminador haci\u00e9ndoles creer que son reales. Este proceso se conoce como un \u00abjuego minimax\u00bb ya que cada red intenta ser m\u00e1s astuta que la otra mientras minimiza sus propios errores.<\/p>\n Una desventaja potencial de las GAN es que a veces pueden producir im\u00e1genes poco realistas o borrosas. Por ejemplo, una GAN entrenada para generar im\u00e1genes de rostros humanos a veces puede crear im\u00e1genes con un par de ojos adicionales o una estructura facial distorsionada. Las manos humanas pueden parecer una aut\u00e9ntica pesadilla. Sin embargo, a\u00fan es pronto para esta tecnolog\u00eda, y problemas como este se solucionar\u00e1n a su debido tiempo.<\/p>\n Los VAE son otro tipo de IA generativa que se utiliza para generar datos nuevos y \u00fanicos. A diferencia de las GAN, los VAE utilizan una representaci\u00f3n comprimida de sus datos de entrada para generar algo nuevo que se asemeje al original. Los VAE se usan con mayor frecuencia para crear im\u00e1genes y videos, pero tambi\u00e9n pueden generar texto. Una limitaci\u00f3n potencial de los VAE es que sus datos pueden no ser tan variados como los generados por las GAN porque los VAE aprenden una representaci\u00f3n m\u00e1s restringida de los datos de entrada. Adem\u00e1s, los VAE a veces sufren los problemas de imagen distorsionada con los que se encuentran los GAN.<\/p>\n Los modelos de transformadores como GPT-4 son una iteraci\u00f3n relativamente nueva de IA generativa que ha atra\u00eddo muchas miradas debido a su impresionante rendimiento en muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural. ChatGPT es el ejemplo estrella de oro actual de un producto de IA basado en transformadores. Estos modelos se basan en un tipo de arquitectura de red neuronal llamada \u00abtransformador\u00bb. Est\u00e1n dise\u00f1ados para procesar secuencias de datos masivas, est\u00e1n entrenados en un enorme conjunto de datos de texto y pueden dar respuestas coherentes y contextualmente relevantes a un aviso.<\/p>\n La ventaja de los modelos transformadores es que pueden generar texto diverso y de alta calidad. Sin embargo, pueden sufrir sesgos e inexactitudes en los datos de entrenamiento, lo que genera resultados inapropiados o err\u00f3neos. Adem\u00e1s, la gran cantidad de recursos computacionales y datos requeridos para entrenar y ejecutar estos modelos puede dificultarlos y hacerlos costosos para algunas aplicaciones.<\/p>\n La IA generativa ya se est\u00e1 utilizando en una gran cantidad de servicios populares. Est\u00e1 el chatbot ChatGPT mencionado anteriormente, creado por OpenAI y su generador de im\u00e1genes hermano DALL-E. Tambi\u00e9n hay una gran cantidad de editores de im\u00e1genes de IA, incluidos Lensa (iOS, Android), Wonder (iOS, Android) y m\u00e1s. Esos han existido por un tiempo. Pero cuando ChatGPT despeg\u00f3, Silicon Valley decidi\u00f3 que era hora de dar rienda suelta a la nueva tecnolog\u00eda y anunci\u00f3 un nuevo producto de IA tras otro.<\/p>\n Desde principios de este a\u00f1o, Microsoft y Google anunciaron encantamientos de IA para sus motores de b\u00fasqueda. Seguido poco despu\u00e9s por los proveedores de b\u00fasqueda m\u00e1s peque\u00f1os DuckDuck Go y Brave. Microsoft ha agregado la generaci\u00f3n de im\u00e1genes de IA a Bing y Edge, as\u00ed como componentes de IA a su suite ofim\u00e1tica. Incluso Opera est\u00e1 agregando ChatGPT a su navegador de escritorio. Adem\u00e1s, Shutterstock y Adobe han presentado generadores de arte de IA capacitados en el trabajo de usuarios compensados.<\/p>\n Pero la IA generativa puede ir mucho m\u00e1s all\u00e1 de los creadores de im\u00e1genes, los chatbots y los asistentes de b\u00fasqueda. Los profesionales de todos los \u00e1mbitos de la vida pueden utilizar estas herramientas en su trabajo. La IA generativa tiene aplicaciones potenciales en el dise\u00f1o de productos, lo que permite a las empresas crear productos personalizados adaptados a las necesidades de cada cliente. Adem\u00e1s, puede ser utilizado por profesionales de la salud para ayudar en el desarrollo de diagn\u00f3sticos y tratamientos.<\/p>\n Adem\u00e1s, la IA generativa puede crear contenido personalizado, como art\u00edculos de noticias o listas de reproducci\u00f3n de m\u00fasica. Al analizar las preferencias y el comportamiento de un usuario, los algoritmos generativos de IA pueden generar contenido adaptado a sus intereses, lo que aumenta la participaci\u00f3n y la satisfacci\u00f3n del usuario. La IA generativa puede ayudar a crear contenido nuevo para la industria del entretenimiento, como guiones de pel\u00edculas o niveles de videojuegos. La capacidad de generar productos \u00fanicos pero similares permite a las empresas crear m\u00e1s contenido de manera m\u00e1s r\u00e1pida y de mayor calidad.<\/p>\n Esa es solo la punta del iceberg cuando se trata de las posibles aplicaciones de la IA generativa. La tecnolog\u00eda tambi\u00e9n podr\u00eda encontrar lugares \u00fatiles en muchas otras industrias y profesiones. No ser\u00eda exagerado comparar esta tecnolog\u00eda, cuando se implementa a gran escala, con la invenci\u00f3n de la imprenta o el desarrollo de la l\u00ednea de montaje en t\u00e9rminos de c\u00f3mo podr\u00eda transformar la forma en que creamos y consumimos contenido y realizamos nuestro trabajo.<\/p>\n Por supuesto, con cualquier nueva tecnolog\u00eda viene el riesgo de que sea mal utilizada o impactar negativamente a algunos grupos<\/span>. Una de las principales preocupaciones en torno a la IA generativa es que podr\u00eda desplazar a escritores, artistas y otros tipos creativos que se ganan la vida haciendo art\u00edculos, arte, guiones, libros y m\u00e1s. Otra desventaja potencial de la IA generativa es que podr\u00eda usarse para hacer falsificaciones profundas de celebridades y pol\u00edticos que ser\u00edan indistinguibles de videos e im\u00e1genes de personas reales y usarlos para enga\u00f1ar al p\u00fablico. Y, por supuesto, siempre queda pendiente la pregunta de ciencia ficci\u00f3n de qu\u00e9 sucede si permitimos que la IA comience a tomar decisiones sin la supervisi\u00f3n humana adecuada. \u00bfSe volver\u00e1 en contra de sus creadores o tomar\u00e1 decisiones que perjudiquen a los humanos, pensando que ayudar\u00e1?<\/p>\n La buena noticia es que la mayor\u00eda de las cuestiones \u00e9ticas que rodean a la IA son preocupaciones perennes del progreso tecnol\u00f3gico. La destrucci\u00f3n de puestos de trabajo casi siempre acompa\u00f1a a los avances en la automatizaci\u00f3n. Pero tambi\u00e9n viene con herramientas m\u00e1s avanzadas para aquellos que se apegan al oficio. Escritores, artistas y otros creativos ahora tienen un poderoso asistente para ayudarlos con sus vocaciones, no necesariamente para destruirlas. Adem\u00e1s, la falsificaci\u00f3n de im\u00e1genes de celebridades y pol\u00edticos ha existido desde los primeros programas de edici\u00f3n de fotos. Y nos hemos estado preparando para la toma de control de la IA en las pel\u00edculas desde antes de la primera terminador<\/em> pel\u00edcula. Y si bien son preguntas e inquietudes v\u00e1lidas, es probable que se resuelvan de una manera que beneficie a todos o al menos se aborden de una manera que no implique la p\u00e9rdida masiva de empleos y la llegada de un gobierno supremo de IA.<\/p>\n Sin embargo, un gran obst\u00e1culo que muchos productos de IA tendr\u00e1n que superar son los derechos de autor. Debido a que la IA generativa se entrena en un conjunto de datos masivo de texto, im\u00e1genes, sonidos y m\u00e1s, el material con derechos de autor constituye una parte distintiva de lo que se basa la IA generativa para hacer nuevas creaciones. Por supuesto, la naturaleza de la IA generativa impide una recreaci\u00f3n exacta palabra por palabra de un trabajo protegido por derechos de autor, pero todo lo que crea la IA generativa se compone de fragmentos de material protegido por derechos de autor. O al menos la IA aprendi\u00f3 a escribir y dibujar bas\u00e1ndose en el trabajo de los humanos. Esto podr\u00eda dar lugar a posibles demandas por parte de escritores y artistas que sienten que su trabajo fue robado para entrenar a la IA y que merecen una compensaci\u00f3n o exigen que la IA \u00abolvide\u00bb lo que aprendi\u00f3 de su trabajo.<\/p>\n Pero se podr\u00eda argumentar que la IA no est\u00e1 copiando de memoria un trabajo protegido y que el aprendizaje autom\u00e1tico es equivalente al aprendizaje humano, como si un escritor leyera un libro y se inspirara para escribir el suyo propio de forma similar. Probablemente se reducir\u00e1 a una batalla judicial en la que un juez tendr\u00e1 que decidir, \u00ab\u00bfcu\u00e1l es la diferencia entre una IA que aprende imitando y un ser humano que lo hace?\u00bb Y eso es solo la punta del iceberg a la hora de desentra\u00f1ar todas las implicaciones legales que seguramente suscitar\u00e1 la IA generativa. Ahora ser\u00eda un buen momento para que los abogados repasen sus conocimientos de inform\u00e1tica.<\/p>\n La IA generativa puede ser tan aterradora como impresionante y fascinante. Pero est\u00e1 aqu\u00ed ahora, y no va a desaparecer. Dada la tasa de adopci\u00f3n en los primeros meses de 2023, no es una predicci\u00f3n dif\u00edcil hacer que para fin de a\u00f1o, la IA generativa se incorporar\u00e1 a gran parte de su vida diaria. Y para fines de 2024, puede ser dif\u00edcil recordar la vida sin esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/div>\n![\"ChatGPT](\"\/pagespeed_static\/1.JiBnMqyl6S.gif\")
Tipos de IA generativa y c\u00f3mo funcionan<\/h2>\n
Aplicaciones de la IA Generativa<\/h2>\n
Riesgos potenciales y consideraciones \u00e9ticas<\/h2>\n
Reflexiones finales: Bienvenido al futuro<\/h2>\n