IA Generativa: Explorando su Funcionamiento

La inteligencia artificial generativa es el tema más comentado en el ámbito tecnológico en 2023, habiendo ganado rápidamente popularidad entre empresas, profesionales y consumidores. Pero, ¿qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funciona y de qué se trata todo este revuelo? Sigue leyendo para descubrirlo.

Índice:

• ¿Qué es la inteligencia artificial generativa en términos sencillos?
• ¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?
• Ejemplos de inteligencia artificial generativa
• Tipos de modelos de inteligencia artificial generativa
• ¿Qué es ChatGPT?
• ¿Qué es Google Bard?
• Beneficios de la inteligencia artificial generativa
• Casos de uso de la inteligencia artificial generativa
• Peligros y limitaciones de la inteligencia artificial generativa
• Inteligencia artificial generativa vs. inteligencia artificial general
• Inteligencia artificial generativa vs. aprendizaje automático
• ¿Es la inteligencia artificial generativa el futuro?

¿Qué es la inteligencia artificial generativa en términos sencillos?

La inteligencia artificial generativa es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que describe de manera general los sistemas de aprendizaje automático capaces de generar texto, imágenes, código u otros tipos de contenido, a menudo en respuesta a una indicación ingresada por el usuario.

Los modelos de inteligencia artificial generativa se están incorporando cada vez más a herramientas en línea y chatbots que permiten a los usuarios escribir preguntas o instrucciones en un campo de entrada, a través del cual el modelo de inteligencia artificial generará una respuesta similar a la de un ser humano.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

Los modelos de inteligencia artificial generativa utilizan un complejo proceso informático conocido como aprendizaje profundo para analizar patrones y disposiciones comunes en grandes conjuntos de datos y luego utilizar esta información para crear salidas nuevas y convincentes. Los modelos logran esto mediante la incorporación de técnicas de aprendizaje automático conocidas como redes neuronales, que se inspiran vagamente en la forma en que el cerebro humano procesa e interpreta la información y luego aprende de ella con el tiempo.

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Para poner un ejemplo, al alimentar a un modelo de inteligencia artificial generativa con grandes cantidades de escritura de ficción, 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 recursos narrativos, etc.

Los modelos de inteligencia artificial generativa se vuelven más sofisticados a medida que reciben y generan más datos, gracias nuevamente a las técnicas subyacentes de aprendizaje profundo y redes neuronales. Como resultado, cuanto más contenido genera un modelo de inteligencia artificial generativa, más convincentes y similares a los humanos se vuelven sus salidas.

Ejemplos de inteligencia artificial generativa

La popularidad de la inteligencia artificial generativa ha explotado en 2023, en gran parte gracias a programas como ChatGPT y DALL-E de OpenAI. Además, los avances rápidos en tecnologías de IA, como el procesamiento del lenguaje natural, han hecho que la inteligencia artificial generativa sea accesible para consumidores y creadores de contenido a gran escala.

Las grandes empresas de tecnología se han sumado rápidamente a la tendencia, con Google, Microsoft, Amazon, Meta y otros lanzando sus propias herramientas de inteligencia artificial generativa en unos pocos meses.

Existen diversas herramientas de inteligencia artificial generativa, aunque los modelos de generación de texto e imágenes son los más conocidos. Estos modelos suelen depender de que el usuario proporcione una indicación que guíe la generación de la salida deseada, ya sea texto, imágenes, video o música, aunque esto no siempre es así.

Algunos ejemplos de modelos de inteligencia artificial generativa incluyen:

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• ChatGPT: Un modelo de lenguaje de IA desarrollado por OpenAI que puede responder preguntas y generar respuestas similares a las de un ser humano a partir de indicaciones de texto.
• DALL-E 2: Otro modelo de IA desarrollado por OpenAI que puede crear imágenes y obras de arte a partir de indicaciones de texto.
• Google Bard: Chatbot de IA generativo de Google y rival de ChatGPT. Está entrenado en el modelo de lenguaje PaLM y puede responder preguntas y generar texto a partir de indicaciones.
• Midjourney: Desarrollado por Midjourney Inc., laboratorio de investigación con sede en San Francisco, este modelo genera imágenes y obras de arte a partir de indicaciones de texto, de manera similar a DALL-E 2.
• GitHub Copilot: Una herramienta de codificación impulsada por IA que sugiere completar el código en los entornos de desarrollo Visual Studio, Neovim y JetBrains.
• Llama 2: El modelo de lenguaje grande de código abierto de Meta que se utiliza para crear modelos de IA conversacionales para chatbots y asistentes virtuales, de manera similar a GPT-4.
• xAI: Después de financiar a OpenAI, Elon Musk dejó el proyecto en julio de 2023 y anunció esta nueva iniciativa de inteligencia artificial generativa. Actualmente se sabe muy poco al respecto.

Tipos de modelos de inteligencia artificial generativa

Existen varios tipos de modelos de inteligencia artificial generativa, cada uno diseñado para desafíos y tareas específicas. Estos se pueden categorizar ampliamente en los siguientes tipos:

Modelos basados en transformadores

Los modelos basados en transformadores se entrenan en conjuntos grandes de datos para comprender las relaciones entre la información secuencial, como palabras y oraciones. Basados en el aprendizaje profundo, estos modelos de IA suelen ser hábiles en el procesamiento del lenguaje natural y en la comprensión de la estructura y el contexto del lenguaje, por lo que son adecuados para tareas de generación de texto. ChatGPT-3 y Google Bard son ejemplos de modelos generativos de IA basados en transformadores.

Redes generativas adversarias

Las redes generativas adversarias (GAN) están compuestas por dos redes neuronales conocidas como generador y discriminador, que básicamente trabajan entre sí para crear datos que parezcan auténticos. El generador tiene como función generar una salida convincente, como una imagen, basada en una indicación, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de dicha imagen. Con el tiempo, cada componente mejora en su función respectiva, lo que da como resultado salidas más convincentes. Tanto DALL-E como Midjourney son ejemplos de modelos generativos de IA basados en GAN.

Autoencoders variacionales

Los autoencoders variacionales (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, mientras que el decodificador toma esta información comprimida y la reconstruye en algo nuevo que se asemeja a los datos originales, pero no es completamente idéntico.

Un ejemplo podría ser enseñar a un programa de computadora a generar rostros humanos utilizando fotos como datos de entrenamiento. Con el tiempo, el programa aprende a simplificar las fotos de los rostros de las personas en algunas características importantes, como el tamaño y forma de los ojos, la nariz, la boca, las orejas, etc., y luego utilizar esta información para crear nuevos rostros.

Modelos multimodales

Los modelos multimodales pueden entender y procesar múltiples tipos de datos simultáneamente, como texto, imágenes y audio, lo que les permite crear salidas más sofisticadas. Un ejemplo puede ser un modelo de IA capaz de generar una imagen basada en una indicación de texto, así como una descripción de texto de una indicación de imagen. DALL-E 2 y GPT-4 de OpenAI son ejemplos de modelos multimodales.

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¿Qué es ChatGPT?

ChatGPT es un chatbot de IA desarrollado por OpenAI. Es un modelo de lenguaje grande que utiliza una arquitectura de transformador, específicamente el transformador generativo preentrenado, de ahí el nombre GPT, para comprender y generar texto similar al de un ser humano.

¿Qué es Google Bard?

Google Bard es otro ejemplo de un LLM basado en la arquitectura de los transformadores. Al igual que ChatGPT, Bard es un chatbot de inteligencia artificial generativa que genera respuestas a indicaciones de usuario.

Google lanzó Bard en los Estados Unidos en marzo de 2023 como respuesta a ChatGPT de OpenAI y la herramienta de IA Copilot de Microsoft. En julio de 2023, Google Bard se lanzó en Europa y Brasil.

Aprende más sobre Bard leyendo la completa guía de Newsmatic sobre Google Bard.

Beneficios de la inteligencia artificial generativa

Para las empresas, la eficiencia es posiblemente el beneficio más convincente de la inteligencia artificial generativa, ya que puede permitir a las empresas automatizar tareas específicas y enfocar su tiempo, energía y recursos en objetivos estratégicos más importantes. Esto puede resultar en menores costos laborales, mayor eficiencia operativa y nuevos conocimientos sobre qué tan bien están funcionando ciertos procesos empresariales.

Para los profesionales y los creadores de contenido, las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden ayudar con la generación de ideas, la planificación y programación de contenido, la optimización en motores de búsqueda, el marketing, la participación de la audiencia, la investigación y la edición, y potencialmente más. Una vez más, la ventaja propuesta clave es la eficiencia, ya que las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden ayudar a los usuarios a reducir el tiempo que invierten en ciertas tareas para que puedan enfocar su energía en otros aspectos. Sin embargo, la supervisión y el escrutinio manual de los modelos de inteligencia artificial generativa siguen siendo muy importantes.

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Casos de uso de la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa ha encontrado aplicaciones en varios sectores industriales y está expandiéndose rápidamente en los mercados comerciales y de consumo. Según McKinsey, para 2030, las actividades que actualmente representan aproximadamente el 30% de las horas de trabajo en Estados Unidos podrían ser automatizadas gracias a la aceleración de la inteligencia artificial generativa.

En el soporte al cliente, los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA ayudan a las empresas a reducir los tiempos de respuesta y manejar rápidamente las consultas comunes de los clientes, aliviando la carga de trabajo del personal. En el desarrollo de software, las herramientas de inteligencia artificial generativa ayudan a los desarrolladores a escribir código de forma más limpia y eficiente mediante la revisión del código, la detección de errores y la sugerencia de posibles soluciones antes de que se conviertan en problemas más graves. Mientras tanto, los escritores pueden utilizar las 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 inteligencia artificial generativa varía de una industria a otra y está más establecido en algunas que en otras. Algunos casos de uso actuales y propuestos incluyen los siguientes:

• Salud: La inteligencia artificial generativa se está explorando como una herramienta para acelerar el descubrimiento de medicamentos, mientras que herramientas como AWS HealthScribe permiten a los clínicos transcribir consultas de pacientes y cargar información importante en sus registros de salud electrónicos.
• Marketing digital: Los anunciantes, vendedores y equipos de comercio pueden utilizar la inteligencia artificial generativa para crear campañas personalizadas y adaptar el contenido a las preferencias de los consumidores, especialmente cuando se combina con datos de gestión de relaciones con los clientes.
• Educación: Algunas herramientas educativas están comenzando a incorporar inteligencia artificial generativa para desarrollar materiales de aprendizaje personalizados que se adapten a los estilos de aprendizaje individuales de los estudiantes.
• Finanzas: La inteligencia artificial generativa es una de las muchas herramientas dentro de los sistemas financieros complejos para analizar patrones de mercado y anticipar tendencias del mercado de valores. Se utiliza junto con otros métodos de pronóstico para ayudar a los analistas financieros.
• Medio ambiente: En la ciencia ambiental, los investigadores utilizan modelos de inteligencia artificial generativa para predecir patrones climáticos y simular los efectos del cambio climático.

Peligros y limitaciones de la inteligencia artificial generativa

Una preocupación importante en torno al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, especialmente aquellas accesibles al público, es su potencial para difundir desinformación y contenido perjudicial. El impacto de hacerlo puede ser amplio y grave, desde perpetuar estereotipos, discursos de odio e ideologías dañinas hasta dañar la reputación personal y profesional, y conllevar amenazas legales y financieras. Incluso se ha sugerido que el mal uso o la mala gestión de la inteligencia artificial generativa podrían poner en riesgo la seguridad nacional.

Estos riesgos no han pasado desapercibidos para los responsables políticos. En abril de 2023, la Unión Europea propuso nuevas normas de derechos de autor para la inteligencia artificial generativa que requerirían que las empresas revelaran cualquier material con derechos de autor utilizado para desarrollar herramientas de inteligencia artificial generativa. Estas normas fueron aprobadas en una legislación provisional votada por el Parlamento Europeo en junio, que también incluía restricciones estrictas sobre el uso de IA 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 por parte de la inteligencia artificial generativa también plantea preocupaciones en cuanto a la fuerza laboral y la pérdida de empleos, como lo destaca McKinsey. Según el grupo de consultoría, la automatización podría generar 12 millones de transiciones profesionales entre ahora y 2030, con la pérdida de empleos concentrada en el soporte administrativo, el servicio al cliente y la industria de alimentos. El informe estima que la demanda de empleados administrativos podría disminuir en 1,6 millones de empleos, además de las pérdidas de 830,000 para vendedores minoristas, 710,000 para asistentes administrativos y 630,000 para cajeros.

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Inteligencia artificial generativa vs. inteligencia artificial general

La inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial general representan diferentes aspectos de la misma moneda. Ambas están relacionadas con el campo de la inteligencia artificial, pero la primera es un subtipo de la última.

La inteligencia artificial generativa utiliza diversas técnicas de aprendizaje automático, como las GAN, VAE o LLM, para generar nuevo contenido a partir de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento. Estas salidas pueden ser texto, imágenes, música o cualquier otra cosa que se pueda representar digitalmente.

La inteligencia artificial general, también conocida como inteligencia artificial general, se refiere en general al concepto de sistemas informáticos y robóticos que poseen inteligencia y autonomía similar a la de los seres humanos. Esto todavía es algo propio de la ciencia ficción, piensa en WALL-E de Disney Pixar, Sonny de la película "I, Robot" de 2004 o HAL 9000, la IA malévola de "2001: Una odisea del espacio" de Stanley Kubrick. La mayoría de los sistemas de IA actuales son ejemplos de "IA estrecha", diseñados para tareas muy específicas.

Para aprender más sobre qué es y qué no es la inteligencia artificial, consulta nuestra completa guía de inteligencia artificial.

Inteligencia artificial generativa vs. aprendizaje automático

Como se describió anteriormente, la inteligencia artificial generativa es un subcampo de la inteligencia artificial. Los modelos de inteligencia artificial generativa utilizan técnicas de aprendizaje automático para procesar y generar datos. De manera amplia, la inteligencia artificial se refiere al concepto de computadoras capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.

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 IA tomar decisiones o hacer predicciones informadas en función de los patrones que han aprendido.

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¿Es la inteligencia artificial generativa el futuro?

El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial generativa no muestra señales de desaceleración, y a medida que más empresas adoptan la digitalización y la automatización, la inteligencia artificial generativa parece desempeñar un papel central en el futuro de la industria. Las capacidades de la inteligencia artificial generativa ya han demostrado su valía en áreas como la creación de contenido, el desarrollo de software y la medicina, y a medida que la tecnología continúa evolucionando, sus aplicaciones y casos de uso se expanden.

Con todo, el impacto de la inteligencia artificial generativa en las empresas, las personas y la sociedad en su conjunto depende de cómo abordemos los riesgos que presenta. Asegurar que la IA se utilice de manera ética, minimizando los sesgos, mejorando la transparencia y la responsabilidad y manteniendo una gobernanza de datos sólida será fundamental; asegurar que la regulación se mantenga al ritmo de la rápida evolución de la tecnología ya está resultando un desafío. Asimismo, lograr un equilibrio entre la automatización y la participación humana será importante si esperamos aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial generativa mientras mitigamos posibles consecuencias negativas.

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