A IA xerativa é un tipo de tecnoloxía de intelixencia artificial que describe amplamente sistemas de aprendizaxe automática que poden xerar texto, imaxes, código ou outro tipo de contido.
Os modelos de intelixencia artificial xerativa incorpóranse cada vez máis ás ferramentas en liña e chatbot que permiten aos usuarios escribir preguntas ou instrucións nun campo de entrada, sobre o cal o modelo de IA xerará unha resposta de tipo humano.
Os modelos de intelixencia artificial xerativa utilizan un proceso informático complexo coñecido como deep learning para analizar patróns e disposicións comúns en grandes conxuntos de datos e despois utilizar esta información para crear resultados novos e convincentes. Os modelos fan isto incorporando técnicas de aprendizaxe automática coñecidas como redes neuronais, que están vagamente inspiradas na forma en que o cerebro humano procesa e interpreta a información e despois aprende dela ao longo do tempo.
Por poñer un exemplo, alimentando un modelo de intelixencia artificial xerativa con grandes cantidades de narrativa, co paso do tempo o modelo sería capaz de identificar e reproducir os elementos dunha historia, como a estrutura da trama, os personaxes, os temas, os dispositivos narrativos, etc.
Os modelos de intelixencia artificial xerativa vanse facendo máis sofisticados a medida que aumentan os datos que reciben e xeran, de novo grazas ás técnicas de deep learning e de rede neuronal abaixo. Como resultado, canto máis contido xera un modelo intelixencia artificial xerativa, canto máis convincentes e humanos se fan os seus resultados.
A popularidade deintelixencia artificial xerativa explotou en 2023, en gran parte grazas aos programas Chat GPT e LOSA di OpenAI. Ademais, o rápido avance das tecnoloxías intelixencia artificial, como o procesamento da linguaxe natural, fixo ointelixencia artificial xerativa accesible para consumidores e creadores de contido a escala.
As grandes compañías tecnolóxicas non tardaron en subirse ao carro, con Google, Microsoft, Amazon, Meta e outros aliñando as súas propias ferramentas de desenvolvemento. intelixencia artificial xerativa dentro duns meses.
Hai moitas ferramentas intelixencia artificial xerativa, aínda que os modelos de xeración de texto e imaxe son probablemente os máis coñecidos. Os modelos de intelixencia artificial xerativa normalmente dependen de que un usuario proporcione unha mensaxe que os guíe para producir o resultado desexado, xa sexa texto, imaxe, vídeo ou peza musical, aínda que non sempre é así.
Existen varios tipos de modelos de IA xerativa, cada un deseñado para desafíos e tarefas específicos. Estes pódense clasificar en liñas xerais nos seguintes tipos.
Transformer-based modelsOs modelos baseados en transformadores adestran en grandes conxuntos de datos para comprender as relacións entre información secuencial, como palabras e frases. Apoiado por deep learning, estes modelos de IA adoitan estar ben versados en PNL e comprender a estrutura e o contexto da linguaxe, polo que son axeitados para tarefas de xeración de texto. ChatGPT-3 e Google Bard son exemplos de modelos de IA xerativa baseados en transformadores.
Generative adversarial networksAs GAN están formadas por dúas redes neuronais coñecidas como xeradoras e discriminadoras, que esencialmente funcionan unhas contra outras para crear datos de aspecto auténtico. Como o propio nome indica, a función do xerador é xerar unha saída convincente como unha imaxe baseada nunha suxestión, mentres que o discriminador traballa para avaliar a autenticidade da devandita imaxe. Co paso do tempo, cada compoñente mellora nas súas respectivas funcións, acadando resultados máis convincentes. Tanto DALL-E como Midjourney son exemplos de modelos de IA xerativa baseados en GAN.
Variational autoencodersOs VAE utilizan dúas redes para interpretar e xerar datos: neste caso trátase dun codificador e un descodificador. O codificador toma os datos de entrada e os comprime nun formato simplificado. A continuación, o descodificador toma esta información comprimida e reconstrúea en algo novo que se asemella aos datos orixinais, pero non é exactamente o mesmo.
Un exemplo sería ensinar a un programa informático para xerar rostros humanos utilizando fotos como datos de adestramento. Co paso do tempo, o programa aprende a simplificar as fotos dos rostros das persoas reducindoas a algunhas características importantes, como o tamaño e a forma dos ollos, o nariz, a boca, as orellas, etc., e despois utilizalas para crear novas caras.
Multimodal modelsOs modelos multimodais poden comprender e procesar varios tipos de datos á vez, como texto, imaxes e audio, o que lles permite crear saídas máis sofisticadas. Un exemplo sería un modelo de IA que pode xerar unha imaxe baseada nunha solicitude de texto, así como unha descrición textual dunha solicitude de imaxe. DALL-E 2 e GPT-4 de OpenAI son exemplos de modelos multimodais.
Para as empresas, a eficiencia é sen dúbida o beneficio máis convincente da intelixencia artificial xerativa porque pode permitir ás empresas automatizar tarefas específicas e concentrar o tempo, a enerxía e os recursos en obxectivos estratéxicos máis importantes. Isto pode levar a uns custos laborais máis baixos, unha maior eficiencia operativa e novas ideas sobre se determinados procesos comerciais están funcionando ou non.
Para profesionais e creadores de contidos, as ferramentas xerativas de IA poden axudar na xeración de ideas, planificación e programación de contidos, optimización de motores de busca, mercadotecnia, participación do público, investigación e edición e, potencialmente, moito máis. De novo, o principal beneficio proposto é a eficiencia porque as ferramentas xerativas de IA poden axudar aos usuarios a reducir o tempo que dedican a determinadas tarefas para que poidan investir a súa enerxía noutro lugar. Dito isto, a supervisión manual e o control dos modelos de IA xerativa seguen sendo moi importantes.
A IA xerativa atopou un punto de apoio en numerosos sectores industriais e está a expandirse rapidamente nos mercados comerciais e de consumo. Estimacións de McKinsey que para 2030 poderían automatizarse tarefas que actualmente representan preto do 30% das horas de traballo nos Estados Unidos, grazas á aceleración da intelixencia artificial xerativa.
No servizo de atención ao cliente, os chatbots e os asistentes virtuais alimentados por intelixencia artificial axudan ás empresas a reducir os tempos de resposta e a xestionar rapidamente as preguntas comúns dos clientes, reducindo a carga do persoal. No desenvolvemento de software, as ferramentas xerativas de IA axudan aos desenvolvedores a codificar de forma máis limpa e eficiente revisando o código, destacando erros e suxeríndo posibles solucións antes de que se convertan en problemas maiores. Mentres tanto, os escritores poden usar ferramentas de IA xerativa para planificar, redactar e revisar ensaios, artigos e outros traballos escritos, aínda que moitas veces con resultados mixtos.
O uso da IA xerativa varía dunha industria a outra e está máis establecido nalgúns que noutros. Os casos de uso actuais e propostos inclúen os seguintes:
Unha das principais preocupacións sobre o uso de ferramentas xerativas de intelixencia artificial (e particularmente aquelas accesibles ao público) é o seu potencial para difundir información errónea e contido prexudicial. O impacto disto pode ser amplo e grave, desde a perpetuación de estereotipos, discursos de odio e ideoloxías daniñas ata o dano á reputación persoal e profesional e a ameaza de repercusións legais e financeiras. Mesmo se suxeriu que o mal uso ou a mala xestión da IA xerativa podería poñer en risco a seguridade nacional.
Estes riscos non escaparon aos políticos. En abril de 2023, a Unión Europea propuxo novas regras de copyright para a IA xerativa o que obrigaría ás empresas a revelar calquera material protexido por dereitos de autor usado para desenvolver ferramentas de intelixencia artificial xerativa. Estas normas foron aprobadas no anteproxecto de lei votado polo Parlamento Europeo en xuño, que tamén incluía limitacións estritas ao uso da intelixencia artificial nos países membros da UE, incluíndo unha proposta de prohibición da tecnoloxía de recoñecemento facial en tempo real en espazos públicos.
A automatización das tarefas mediante a IA xerativa tamén suscita preocupacións sobre a forza de traballo e o desprazamento de emprego, como destacou McKinsey. Segundo o grupo de consultoría, a automatización podería provocar 12 millóns de transicións de carreira de aquí a 2030, con perdas de emprego concentradas en soporte de oficina, atención ao cliente e servizo de alimentación. O informe estima que a demanda de oficinistas podería "... diminuír en 1,6 millóns de empregos, ademais de perdas de 830.000 para os vendedores polo miúdo, 710.000 para auxiliares administrativos e 630.000 para os caixeiros".
A IA xerativa e a IA xeral representan diferentes caras da mesma moeda. Ambos afectan ao campo da intelixencia artificial, pero o primeiro é un subtipo do segundo.
A IA xerativa usa varias técnicas de aprendizaxe automática, como GAN, VAE ou LLM, para xerar contido novo a partir de modelos aprendidos a partir de datos de adestramento. Estas saídas poden ser texto, imaxes, música ou calquera outra cousa que se poida representar dixitalmente.
A intelixencia xeral artificial, tamén coñecida como intelixencia xeral artificial, refírese en liñas xerais ao concepto de sistemas informáticos e robótica que posúen intelixencia e autonomía de tipo humano. Isto segue a ser o tema da ciencia ficción: pense no WALL-E de Disney Pixar, en Sonny de I, Robot de 2004 ou en HAL 9000, a malévola intelixencia artificial de 2001: A Space Odyssey de Stanley Kubrick. A maioría dos sistemas de IA actuais son exemplos de "IA estreita", xa que están deseñados para tarefas moi específicas.
Como se describiu anteriormente, a IA xerativa é un subcampo da intelixencia artificial. Os modelos de IA xerativa usan técnicas de aprendizaxe automática para procesar e xerar datos. En xeral, a intelixencia artificial refírese ao concepto de ordenadores capaces de realizar tarefas que doutro xeito requirirían intelixencia humana, como a toma de decisións e a PNL.
A aprendizaxe automática é o compoñente fundamental da intelixencia artificial e refírese á aplicación de algoritmos informáticos a datos co fin de ensinarlle a un ordenador a realizar unha tarefa específica. A aprendizaxe automática é o proceso que permite que os sistemas de intelixencia artificial tomen decisións ou predicións informadas baseándose en patróns aprendidos.
O crecemento explosivo da IA xerativa non mostra sinais de diminución e, a medida que máis e máis empresas adoptan a dixitalización e a automatización, a IA xerativa parece que desempeñará un papel central no futuro da industria. As capacidades da IA xerativa xa demostraron ser valiosas en industrias como a creación de contido, o desenvolvemento de software e a medicina, e a medida que a tecnoloxía siga evolucionando, as súas aplicacións e casos de uso iranse ampliando.
Dito isto, o impacto da IA xerativa nas empresas, os individuos e a sociedade no seu conxunto depende de como abordemos os riscos que presenta. Garantir que se utiliza a intelixencia artificial éticamente minimizando a parcialidade, mellorando a transparencia e a rendición de contas e apoiando a Goberno de datos será crucial, ao tempo que garantir que a regulación siga o ritmo da rápida evolución da tecnoloxía xa está a resultar un desafío. Do mesmo xeito, atopar un equilibrio entre a automatización e a implicación humana será importante se esperamos aproveitar todo o potencial da IA xerativa ao tempo que se mitigan as consecuencias negativas.
Ercole Palmeri
O pasado luns, o Financial Times anunciou un acordo con OpenAI. FT licencia o seu xornalismo de clase mundial...
Millóns de persoas pagan por servizos de streaming, pagando taxas de subscrición mensuais. É unha opinión común que vostede...
Coveware by Veeam continuará ofrecendo servizos de resposta a incidentes de extorsión cibernética. Coveware ofrecerá capacidades forenses e de remediación...
O mantemento preditivo está a revolucionar o sector do petróleo e do gas, cun enfoque innovador e proactivo para a xestión das plantas...