La IA generativa és un tipus de tecnologia d'intel·ligència artificial que descriu àmpliament els sistemes d'aprenentatge automàtic que poden generar text, imatges, codi o altres tipus de contingut.
Els models de intel·ligència artificial generativa s'incorporen cada cop més a les eines en línia i chatbot que permeten als usuaris escriure preguntes o instruccions en un camp d'entrada, sobre el qual el model d'IA generarà una resposta semblant a un humà.
Els models de intel·ligència artificial generativa utilitzen un procés informàtic complex conegut com deep learning per analitzar patrons i arranjaments comuns en grans conjunts de dades i després utilitzar aquesta informació per crear resultats nous i convincents. Els models ho fan incorporant tècniques d'aprenentatge automàtic conegudes com a xarxes neuronals, que s'inspiren vagament en la manera com el cervell humà processa i interpreta la informació i després n'aprèn amb el pas del temps.
Per posar un exemple, alimentar un model de intel·ligència artificial generativa amb grans quantitats de narrativa, amb el temps el model seria capaç d'identificar i reproduir elements d'una història, com ara l'estructura argumental, personatges, temes, dispositius narratius, etc.
Els models de intel·ligència artificial generativa es tornen més sofisticats a mesura que augmenten les dades que reben i generen, de nou gràcies a les tècniques de deep learning i de xarxa neuronal baix. Com a resultat, més contingut genera una plantilla intel·ligència artificial generativa, més convincents i humans es tornen els seus resultats.
La popularitat deintel·ligència artificial generativa va explotar el 2023, en gran part gràcies als programes Xat GPT e LLOSA di OpenAI. A més, el ràpid avenç de les tecnologies intel·ligència artificial, com el processament del llenguatge natural, ha fet elintel·ligència artificial generativa accessible als consumidors i creadors de contingut a escala.
Les grans empreses tecnològiques s'han apressat a pujar al carro, amb Google, Microsoft, Amazon, Meta i altres alineant les seves pròpies eines de desenvolupament. intel·ligència artificial generativa en pocs mesos.
Hi ha nombroses eines intel·ligència artificial generativa, tot i que els models de generació de text i imatge són probablement els més coneguts. Els models de intel·ligència artificial generativa solen confiar en que un usuari els proporcioni un missatge que els guia per produir la sortida desitjada, ja sigui text, una imatge, un vídeo o una peça musical, encara que no sempre és així.
Hi ha diversos tipus de models d'IA generativa, cadascun dissenyat per a reptes i tasques específiques. Aquests es poden classificar a grans trets en els següents tipus.
Transformer-based modelsEls models basats en transformadors s'entrenen en grans conjunts de dades per entendre les relacions entre la informació seqüencial, com ara paraules i frases. Recolzat per deep learning, aquests models d'IA tendeixen a ser versats en PNL i entendre l'estructura i el context del llenguatge, cosa que els fa molt adequats per a tasques de generació de text. ChatGPT-3 i Google Bard són exemples de models d'IA generativa basats en transformadors.
Generative adversarial networksEls GAN estan formats per dues xarxes neuronals conegudes com a generador i discriminador, que essencialment funcionen entre si per crear dades d'aspecte autèntic. Com el seu nom indica, la funció del generador és generar una sortida convincent com una imatge basada en un suggeriment, mentre que el discriminador treballa per avaluar l'autenticitat de la imatge esmentada. Amb el temps, cada component millora en els seus respectius rols, aconseguint resultats més convincents. Tant DALL-E com Midjourney són exemples de models d'IA generativa basats en GAN.
Variational autoencodersEls VAE utilitzen dues xarxes per interpretar i generar dades: en aquest cas es tracta d'un codificador i un descodificador. El codificador agafa les dades d'entrada i les comprimeix en un format simplificat. Aleshores, el descodificador agafa aquesta informació comprimida i la reconstrueix en alguna cosa nova que s'assembla a les dades originals, però que no és del tot el mateix.
Un exemple seria ensenyar un programa informàtic per generar cares humans utilitzant fotos com a dades d'entrenament. Amb el temps, el programa aprèn a simplificar les fotos de les cares de les persones reduint-les a algunes característiques importants, com ara la mida i la forma dels ulls, el nas, la boca, les orelles, etc., i després utilitzar-les per crear cares noves.
Multimodal modelsEls models multimodals poden entendre i processar diversos tipus de dades alhora, com ara text, imatges i àudio, cosa que els permet crear sortides més sofisticades. Un exemple seria un model d'IA que pot generar una imatge basada en una indicació de text, així com una descripció textual d'una indicació d'imatge. DE-E 2 e GPT-4 d'OpenAI són exemples de models multimodals.
Per a les empreses, l'eficiència és sens dubte el benefici més convincent de la IA generativa perquè pot permetre a les empreses automatitzar tasques específiques i centrar el temps, l'energia i els recursos en objectius estratègics més importants. Això pot comportar una reducció dels costos laborals, una major eficiència operativa i nous coneixements sobre si determinats processos empresarials funcionen o no.
Per als professionals i els creadors de contingut, les eines d'IA generativa poden ajudar amb la generació d'idees, la planificació i la programació de continguts, l'optimització de motors de cerca, el màrqueting, la participació del públic, la investigació i l'edició, i potencialment més. De nou, el principal benefici proposat és l'eficiència perquè les eines d'IA generativa poden ajudar els usuaris a reduir el temps que dediquen a determinades tasques perquè puguin invertir la seva energia en un altre lloc. Dit això, la supervisió manual i el control dels models d'IA generativa segueix sent extremadament important.
La IA generativa s'ha consolidat en nombrosos sectors industrials i s'està expandint ràpidament als mercats comercials i de consum. estimacions de McKinsey que l'any 2030 es podrien automatitzar tasques que actualment representen prop del 30% de les hores de treball als Estats Units, gràcies a l'acceleració de la intel·ligència artificial generativa.
En l'atenció al client, els chatbots i els assistents virtuals impulsats per IA ajuden les empreses a reduir els temps de resposta i a resoldre ràpidament les preguntes habituals dels clients, reduint la càrrega del personal. En el desenvolupament de programari, les eines d'IA generativa ajuden els desenvolupadors a codificar de manera més neta i eficient revisant el codi, destacant errors i suggerint possibles solucions abans que es converteixin en problemes més grans. Mentrestant, els escriptors poden utilitzar eines d'IA generativa per planificar, redactar i revisar assaigs, articles i altres treballs escrits, encara que sovint amb resultats contradictoris.
L'ús de la IA generativa varia d'una indústria a una altra i està més establert en alguns que en altres. Els casos d'ús actuals i proposats inclouen els següents:
Una de les principals preocupacions sobre l'ús d'eines d'IA generativa, i en particular les accessibles al públic, és el seu potencial per difondre informació errònia i contingut nociu. L'impacte d'això pot ser ampli i greu, des de la perpetuació d'estereotips, discurs d'odi i ideologies nocives fins a danys a la reputació personal i professional i l'amenaça de repercussions legals i financeres. Fins i tot s'ha suggerit que el mal ús o la mala gestió de la IA generativa podria posar en risc la seguretat nacional.
Aquests riscos no han escapat als polítics. L'abril de 2023, la Unió Europea va proposar noves regles de drets d'autor per a la IA generativa que requeriria que les empreses revelin qualsevol material amb drets d'autor utilitzat per desenvolupar eines d'intel·ligència artificial generativa. Aquestes normes es van aprovar en l'esborrany de llei votat pel Parlament Europeu al juny, que també incloïa estrictes limitacions a l'ús de la intel·ligència artificial als països membres de la UE, inclosa una proposta de prohibició de la tecnologia de reconeixement facial en temps real als espais públics.
L'automatització de les tasques mitjançant la intel·ligència artificial generativa també genera preocupacions sobre la força de treball i el desplaçament de llocs de treball, tal com va destacar McKinsey. Segons el grup de consultoria, l'automatització podria provocar 12 milions de transicions professionals d'aquí al 2030, amb la pèrdua de llocs de treball concentrada en el suport d'oficina, l'atenció al client i el servei d'alimentació. L'informe estima que la demanda de treballadors d'oficina podria "... disminuir en 1,6 milions de llocs de treball, a més de pèrdues de 830.000 per als venedors minoristes, 710.000 per als auxiliars administratius i 630.000 per als caixers".
La IA generativa i la IA general representen diferents cares de la mateixa moneda. Totes dues es refereixen al camp de la intel·ligència artificial, però la primera és un subtipus de la segona.
La IA generativa utilitza diverses tècniques d'aprenentatge automàtic, com ara GAN, VAE o LLM, per generar contingut nou a partir de models apresos a partir de dades d'entrenament. Aquestes sortides poden ser text, imatges, música o qualsevol altra cosa que es pugui representar digitalment.
La intel·ligència general artificial, també coneguda com a intel·ligència general artificial, es refereix a grans trets al concepte de sistemes informàtics i robòtica que posseeixen una intel·ligència i autonomia semblants a les humanes. Això segueix sent el tema de la ciència-ficció: penseu en el WALL-E de Disney Pixar, en Sonny del 2004 I, Robot o HAL 9000, la malèvola intel·ligència artificial del 2001: A Space Odyssey de Stanley Kubrick. La majoria dels sistemes d'IA actuals són exemples d'"IA estreta", ja que estan dissenyats per a tasques molt específiques.
Com s'ha descrit anteriorment, la IA generativa és un subcamp de la intel·ligència artificial. Els models d'IA generativa utilitzen tècniques d'aprenentatge automàtic per processar i generar dades. En general, la intel·ligència artificial fa referència al concepte d'ordinadors capaços de realitzar tasques que d'altra manera requeririen intel·ligència humana, com la presa de decisions i la PNL.
L'aprenentatge automàtic és el component fonamental de la intel·ligència artificial i fa referència a l'aplicació d'algoritmes informàtics a dades amb la finalitat d'ensenyar a un ordinador a realitzar una tasca específica. L'aprenentatge automàtic és el procés que permet als sistemes d'intel·ligència artificial prendre decisions o prediccions basades en patrons apresos.
El creixement explosiu de la IA generativa no mostra signes de disminució i, a mesura que més empreses adopten la digitalització i l'automatització, sembla que la IA generativa tindrà un paper central en el futur de la indústria. Les capacitats de la IA generativa ja han demostrat ser valuoses en indústries com la creació de contingut, el desenvolupament de programari i la medicina, i a mesura que la tecnologia segueixi evolucionant, les seves aplicacions i casos d'ús s'ampliaran.
Dit això, l'impacte de la IA generativa en les empreses, els individus i la societat en conjunt depèn de com abordem els riscos que presenta. Garantir que s'utilitza la intel·ligència artificial èticament minimitzant els biaixos, millorant la transparència i la rendició de comptes i donant suport al governança de dades serà crucial, alhora que garantir que la regulació segueixi el ritme de la ràpida evolució de la tecnologia ja està demostrant ser un repte. De la mateixa manera, trobar un equilibri entre l'automatització i la implicació humana serà important si esperem aprofitar tot el potencial de la IA generativa alhora que mitiguem les conseqüències negatives.
Ercole Palmeri
Es va realitzar una operació d'oftalmoplàstia amb el visualitzador comercial Apple Vision Pro a la Policlínica de Catània...
El desenvolupament de la motricitat fina a través del color prepara els nens per a habilitats més complexes com escriure. Per acolorir...
El sector naval és una veritable potència econòmica mundial, que ha navegat cap a un mercat de 150 milions...
Dilluns passat, el Financial Times va anunciar un acord amb OpenAI. FT autoritza el seu periodisme de classe mundial...