La IA generativa es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que describe ampliamente los sistemas de aprendizaje automático que pueden generar texto, imágenes, código u otros tipos de contenido.
Los modelos de inteligencia artificial generativa se están incorporando cada vez más a herramientas en línea y chatbot que permiten a los usuarios escribir preguntas o instrucciones en un campo de entrada, sobre el cual el modelo de IA generará una respuesta similar a la humana.
Los modelos de inteligencia artificial generativa Utilizan un complejo proceso informático conocido como deep learning analizar patrones y disposiciones comunes en grandes conjuntos de datos y luego utilizar esta información para crear resultados nuevos y convincentes. Los modelos hacen esto incorporando técnicas de aprendizaje automático conocidas como redes neuronales, que se inspiran libremente en la forma en que el cerebro humano procesa e interpreta la información y luego aprende de ella con el tiempo.
Para dar un ejemplo, alimentar un modelo de inteligencia artificial generativa con grandes cantidades de narrativa, con el tiempo el modelo sería capaz de identificar y reproducir los elementos de una historia, como la estructura de la trama, los personajes, los temas, los dispositivos narrativos, etc.
Los modelos de inteligencia artificial generativa se vuelven más sofisticados a medida que aumentan los datos que reciben y generan, nuevamente gracias a las técnicas de deep learning y red neuronal abajo. Como resultado, cuanto más contenido genera una plantilla inteligencia artificial generativa, más convincentes y humanos se vuelven sus resultados.
la popularidad deinteligencia artificial generativa explotó en 2023, en gran parte gracias a los programas ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Además, el rápido avance de las tecnologías inteligencia artificial, al igual que el procesamiento del lenguaje natural, ha hecho queinteligencia artificial generativa accesible para consumidores y creadores de contenido a escala.
Las grandes empresas tecnológicas se han apresurado a subirse al tren, con Google, Microsoft, Amazon, Meta y otros alineando sus propias herramientas de desarrollo. inteligencia artificial generativa dentro de unos meses.
Existen numerosas herramientas inteligencia artificial generativa, aunque los modelos de generación de texto e imágenes son probablemente los más conocidos. los modelos de inteligencia artificial generativa Por lo general, dependen de que un usuario proporcione un mensaje que lo oriente hacia la producción del resultado deseado, ya sea texto, una imagen, un video o una pieza musical, aunque este no es siempre el caso.
Existen varios tipos de modelos de IA generativa, cada uno de ellos diseñado para desafíos y tareas específicos. Estos se pueden clasificar ampliamente en los siguientes tipos.
Transformer-based modelsLos modelos basados en transformadores se entrenan en grandes conjuntos de datos para comprender las relaciones entre información secuencial, como palabras y oraciones. Apoyado por deep learning, estos modelos de IA tienden a estar bien versados en PNL y comprender la estructura y el contexto del lenguaje, lo que los hace muy adecuados para tareas de generación de texto. ChatGPT-3 y Google Bard son ejemplos de modelos de IA generativa basados en transformadores.
Generative adversarial networksLas GAN se componen de dos redes neuronales conocidas como generador y discriminador, que esencialmente trabajan entre sí para crear datos que parezcan auténticos. Como sugiere el nombre, la función del generador es generar un resultado convincente, como una imagen basada en una sugerencia, mientras que el discriminador trabaja para evaluar la autenticidad de dicha imagen. Con el tiempo, cada componente mejora en sus respectivos roles, logrando resultados más convincentes. Tanto DALL-E como Midjourney son ejemplos de modelos de IA generativa basados en GAN.
Variational autoencodersLos VAE utilizan dos redes para interpretar y generar datos: en este caso se trata de un codificador y un decodificador. El codificador toma los datos de entrada y los comprime en un formato simplificado. Luego, el decodificador toma esta información comprimida y la reconstruye en algo nuevo que se parece a los datos originales, pero que no es exactamente lo mismo.
Un ejemplo sería enseñar a un programa informático a generar rostros humanos utilizando fotografías como datos de entrenamiento. Con el tiempo, el programa aprende a simplificar fotografías de rostros de personas reduciéndolas a unas pocas características importantes, como el tamaño y la forma de los ojos, la nariz, la boca, las orejas, etc., y luego las utiliza para crear nuevos rostros.
Multimodal modelsLos modelos multimodales pueden comprender y procesar múltiples tipos de datos a la vez, como texto, imágenes y audio, lo que les permite crear resultados más sofisticados. Un ejemplo sería un modelo de IA que puede generar una imagen basada en un mensaje de texto, así como una descripción textual de un mensaje de imagen. DESDE-E 2 e GPT-4 por OpenAI son ejemplos de modelos multimodales.
Para las empresas, la eficiencia es posiblemente el beneficio más convincente de la IA generativa porque puede permitirles automatizar tareas específicas y centrar tiempo, energía y recursos en objetivos estratégicos más importantes. Esto puede conducir a menores costos laborales, mayor eficiencia operativa y nuevos conocimientos sobre si ciertos procesos comerciales están funcionando o no.
Para los profesionales y creadores de contenidos, las herramientas de IA generativa pueden ayudar con la generación de ideas, la planificación y programación de contenidos, la optimización de motores de búsqueda, el marketing, la participación de la audiencia, la investigación y edición, y potencialmente más. Nuevamente, el principal beneficio propuesto es la eficiencia porque las herramientas de IA generativa pueden ayudar a los usuarios a reducir el tiempo que dedican a ciertas tareas para que puedan invertir su energía en otra parte. Dicho esto, la supervisión y el control manuales de los modelos de IA generativa siguen siendo extremadamente importantes.
La IA generativa ha encontrado un punto de apoyo en numerosos sectores industriales y se está expandiendo rápidamente a los mercados comerciales y de consumo. Estimaciones de McKinsey que, para 2030, las tareas que actualmente representan alrededor del 30% de las horas de trabajo en Estados Unidos podrían automatizarse, gracias a la aceleración de la inteligencia artificial generativa.
En el servicio al cliente, los chatbots y los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial ayudan a las empresas a reducir los tiempos de respuesta y manejar rápidamente las preguntas comunes de los clientes, lo que reduce la carga del personal. En el desarrollo de software, las herramientas de inteligencia artificial generativa ayudan a los desarrolladores a codificar de manera más limpia y eficiente al revisar el código, resaltar errores y sugerir posibles soluciones antes de que se conviertan en problemas mayores. Mientras tanto, los escritores pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa para planificar, redactar y revisar ensayos, artículos y otros trabajos escritos, aunque a menudo con resultados mixtos.
El uso de la IA generativa varía de una industria a otra y está más establecido en algunas que en otras. Los casos de uso actuales y propuestos incluyen lo siguiente:
Una de las principales preocupaciones sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa (y en particular aquellas accesibles al público) es su potencial para difundir información errónea y contenido dañino. El impacto de esto puede ser amplio y severo, desde la perpetuación de estereotipos, discursos de odio e ideologías dañinas hasta daños a la reputación personal y profesional y la amenaza de repercusiones legales y financieras. Incluso se ha sugerido que el mal uso o la mala gestión de la IA generativa podría poner en riesgo la seguridad nacional.
Estos riesgos no han escapado a los políticos. En abril de 2023, la Unión Europea propuso nuevas reglas de derechos de autor para la IA generativa lo que requeriría que las empresas revelen cualquier material protegido por derechos de autor utilizado para desarrollar herramientas de inteligencia artificial generativa. Estas reglas fueron aprobadas en el proyecto de ley votado por el Parlamento Europeo en junio, que también incluía limitaciones estrictas al uso de inteligencia artificial en los países miembros de la UE, incluida una propuesta de prohibición de la tecnología de reconocimiento facial en tiempo real en espacios públicos.
La automatización de tareas mediante IA generativa también genera preocupaciones sobre la fuerza laboral y el desplazamiento laboral, como destaca McKinsey. Según el grupo de consultoría, la automatización podría provocar 12 millones de transiciones profesionales de aquí a 2030, con pérdidas de empleos concentradas en el soporte de oficina, el servicio al cliente y el servicio de comidas. El informe estima que la demanda de trabajadores de oficina podría “…disminuir en 1,6 millones de puestos de trabajo, además de pérdidas de 830.000 para los vendedores minoristas, 710.000 para los asistentes administrativos y 630.000 para los cajeros”.
La IA generativa y la IA general representan diferentes caras de la misma moneda. Ambos pertenecen al campo de la inteligencia artificial, pero el primero es un subtipo de la segunda.
La IA generativa utiliza varias técnicas de aprendizaje automático, como GAN, VAE o LLM, para generar contenido nuevo a partir de modelos aprendidos a partir de datos de entrenamiento. Estos resultados pueden ser texto, imágenes, música o cualquier otra cosa que pueda representarse digitalmente.
La inteligencia artificial general, también conocida como inteligencia artificial general, se refiere ampliamente al concepto de sistemas informáticos y robótica que poseen inteligencia y autonomía similares a las humanas. Esto sigue siendo material de ciencia ficción: piense en WALL-E de Disney Pixar, en Sonny de I, Robot de 2004 o en HAL 9000, la malévola inteligencia artificial de 2001: Odisea en el espacio de Stanley Kubrick. La mayoría de los sistemas de IA actuales son ejemplos de “IA estrecha”, ya que están diseñados para tareas muy específicas.
Como se describió anteriormente, la IA generativa es un subcampo de la inteligencia artificial. Los modelos de IA generativa utilizan técnicas de aprendizaje automático para procesar y generar datos. En general, la inteligencia artificial se refiere al concepto de computadoras capaces de realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia humana, como la toma de decisiones y la PNL.
El aprendizaje automático es el componente fundamental de la inteligencia artificial y se refiere a la aplicación de algoritmos informáticos a los datos con el fin de enseñar a una computadora a realizar una tarea específica. El aprendizaje automático es el proceso que permite a los sistemas de inteligencia artificial tomar decisiones o predicciones informadas basadas en patrones aprendidos.
El crecimiento explosivo de la IA generativa no muestra signos de disminuir y, a medida que más y más empresas adoptan la digitalización y la automatización, la IA generativa parece desempeñar un papel central en el futuro de la industria. Las capacidades de la IA generativa ya han demostrado ser valiosas en industrias como la creación de contenidos, el desarrollo de software y la medicina, y a medida que la tecnología siga evolucionando, sus aplicaciones y casos de uso se ampliarán.
Dicho esto, el impacto de la IA generativa en las empresas, las personas y la sociedad en su conjunto depende de cómo abordemos los riesgos que presenta. Garantizar el uso de la inteligencia artificial éticamente minimizar los sesgos, mejorar la transparencia y la rendición de cuentas y apoyar la gobierno La recopilación de datos será crucial, mientras que garantizar que la regulación siga el ritmo de la rápida evolución de la tecnología ya está demostrando ser un desafío. Del mismo modo, será importante encontrar un equilibrio entre la automatización y la participación humana si esperamos aprovechar todo el potencial de la IA generativa y al mismo tiempo mitigar cualquier consecuencia negativa.
Ercole Palmeri
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