Artículo de Javier Pacheco, Data Scientist en Keepler Data Tech.

En el campo de la Inteligencia Artificial (IA), la IA generativa ha surgido como una tecnología poderosa que está transformando la forma en que generamos contenido y tomamos decisiones.

Se ha desarrollado gracias a los avances en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pero ya en las décadas de 1960 y 1970, hubo pioneros en el campo de la IA que investigaron enfoques como el uso de cadenas de Markov y modelos ocultos de Markov para generar secuencias de palabras y texto. Sin embargo, en aquel entonces, el progreso se vio obstaculizado debido a las restricciones computacionales y la escasez de conjuntos de datos extensos.

A medida que los algoritmos han mejorado, los investigadores han buscado formas de generar contenido original. Un hito destacado fue la creación de las redes generativas adversariales (GAN) en 2014 por Ian Goodfellow y su equipo, que permitieron crear contenido realista mediante la competencia entre dos redes neuronales. Este avance revolucionario abrió nuevas posibilidades en la generación de imágenes, videos y textos. Desde entonces, se han logrado hitos adicionales, entre los que obviamente destaca el desarrollo del modelo de lenguaje GPT-3 por OpenAI, que ha demostrado una sorprendente capacidad para generar texto coherente y convincente.

A lo largo de este tiempo, la suma de distintos hitos han supuesto una evolución continua en este área, ampliando sus aplicaciones y desafiando los límites de la creatividad y generación de contenido.

AI Generativa en el mundo real

La IA generativa ha demostrado tener un potencial revolucionario en el campo de la inteligencia artificial y, especialmente, está haciendo contribuciones significativas en algunas áreas:

1. Generación de datos sintéticos: Ha permitido superar una de las limitaciones iniciales al abordar diversos casos de uso. Consiste en crear datos sintéticos realistas que se pueden utilizar para entrenar modelos y mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Al generar datos que siguen patrones y características similares a los datos reales, se evitan problemas relacionados con la privacidad y la confidencialidad, al tiempo que se aumenta la disponibilidad de conjuntos de datos en términos de cantidad y diversidad. (Generate synthetic training data for a specific task)
2. Generación de imágenes y video: Este fenómeno disruptivo ha provocado un gran éxito en la generación de imágenes y videos realistas. Los algoritmos generativos son capaces de crear contenido visual convincente, lo que ha sido útil en áreas como el diseño gráfico, la animación y la realidad virtual.(Google Vertex AI Image Generation ya permite acceso a estas herramientas)
3. Generación de texto y lenguaje natural: Con algoritmos como «GPT-3/4» desarrollado por OpenAI, se puede generar texto coherente y convincente, lo que ha sido útil en tareas como la generación automática de texto, la traducción y la creación de asistentes virtuales.
4. Innovaciones en el campo del arte y la música: Ha demostrado una alta capacidad para generar obras creativas y originales. Esto ha abierto nuevas posibilidades para los artistas y ha llevado a colaboraciones interesantes entre humanos y sistemas generativos. (Google MusicLM o Stability Difussion son algunos ejemplos).

Futuro incierto: ¿Una IA que nos sustituirá a todos?

La IA generativa no tiene el potencial de reemplazarnos a corto plazo. En cambio, actúa como una herramienta complementaria que amplía nuestras capacidades en la generación de contenido y toma de decisiones.

Ha demostrado ser una herramienta valiosa en diversos sectores empresariales. En el campo del diseño y la ingeniería, se utiliza para generar diseños innovadores y optimizados, acelerando el proceso de desarrollo de productos y mejorando la eficiencia en la producción.

En el ámbito de la publicidad y el marketing, se utiliza para crear contenido personalizado y atractivo, como anuncios y campañas adaptadas a las preferencias individuales de los consumidores. Esto aumenta la efectividad de las estrategias de marketing y mejora la experiencia del cliente.

En la industria de la música y el arte, permite la creación automática de composiciones musicales, obras visuales y diseños únicos. Esto amplía las posibilidades creativas y ofrece nuevas formas de expresión artística.

En el sector de la salud, se utiliza para el descubrimiento de nuevos fármacos y el diseño de tratamientos personalizados. Los algoritmos generativos analizan grandes conjuntos de datos para identificar patrones y generar nuevas soluciones terapéuticas.

Las teorías apocalípticas advierten la eliminación masiva de empleos, pero el desafío es dominar la IA para aumentar las capacidades humanas. Quienes aprovechen su valor serán los profesionales del futuro, colaborando en armonía para alcanzar la excelencia y descubrir oportunidades en un mundo impulsado por la tecnología.

Responsabilidad ante la IA Generativa

La IA generativa en el ámbito de la inteligencia artificial está mostrando su capacidad para revolucionar la manera en la que trabajábamos los datos hasta ahora. Sin embargo, también plantea desafíos éticos y técnicos que deben ser abordados de manera responsable.

Como es habitual con estos avances, la legislación lucha por mantener el ritmo. Los mismos pioneros de esta tecnología advierten sobre sus riesgos, mientras Europa busca desesperadamente forjar un marco regulatorio para controlar la IA, especialmente los peligros planteados por la IA Generativa. Tres zonas de advertencia deben permanecer siempre en nuestra conciencia:

1. El voraz consumo de recursos computacionales y volúmenes masivos de datos que exige este proceso disruptivo.
2. El peligroso potencial de abuso de esta tecnología, que engendra la creación de contenidos falsos y la manipulación insidiosa de videos e imágenes.
3. Preocupaciones éticas cruciales, especialmente en lo referente a temas personales y la invasión de la privacidad.

A medida que seguimos explorando el vasto potencial de la IA generativa en la inteligencia artificial, es crucial hacerlo con precaución y ética, garantizando que aprovechemos los beneficios de esta tecnología al tiempo que protegemos los valores humanos y promovemos la equidad en su aplicación.