La IA generativa es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que puede producir diversos tipos de contenidos, como texto, imágenes, audio y datos sintéticos. El reciente auge de la IA generativa se debe a la sencillez de las nuevas interfaces de usuario para crear textos, gráficos y vídeos de alta calidad en cuestión de segundos.
Cabe señalar que la tecnología no es nueva. La IA generativa se introdujo en la década de 1960 en los chatbots. Pero no fue hasta 2014, con la introducción de las redes generativas adversarias (GAN), un tipo de algoritmo de aprendizaje automático, cuando la IA generativa pudo crear imágenes, vídeos y audio de personas reales de forma convincente.
Por un lado, esta nueva capacidad ha abierto oportunidades que incluyen un mejor doblaje de películas y ricos contenidos educativos. Por otro lado, ha desatado la preocupación por los deepfakes -imágenes o vídeos falsificados digitalmente- y los ataques dañinos a la ciberseguridad de las empresas, incluidas las solicitudes nefastas que imitan de forma realista al jefe de un empleado.
Otros dos avances recientes que se analizarán con más detalle a continuación han desempeñado un papel fundamental en la generalización de la IA generativa: los transformadores y los innovadores modelos de lenguaje que han hecho posible. Los transformadores son un tipo de aprendizaje automático que permite a los investigadores entrenar modelos cada vez más grandes sin tener que etiquetar todos los datos de antemano. Así, los nuevos modelos podían entrenarse con miles de millones de páginas de texto, lo que daba lugar a respuestas más profundas. Además, los transformadores desbloquearon una nueva noción llamada atención que permitió a los modelos rastrear las conexiones entre palabras a lo largo de páginas, capítulos y libros en lugar de solo en oraciones individuales. Y no sólo palabras: Los transformadores también podían utilizar su capacidad de rastrear conexiones para analizar códigos, proteínas, sustancias químicas y ADN.
Los rápidos avances en los llamados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) -es decir, modelos con miles de millones o incluso billones de parámetros- han abierto una nueva era en la que los modelos generativos de IA pueden escribir textos atractivos, pintar imágenes fotorrealistas e incluso crear sobre la marcha comedias de situación un tanto entretenidas. Además, las innovaciones en IA multimodal permiten a los equipos generar contenidos en múltiples tipos de medios, como texto, gráficos y vídeo. Esta es la base de herramientas como Dall-E, que crean automáticamente imágenes a partir de una descripción de texto o generan pies de texto a partir de imágenes.
A pesar de estos avances, aún estamos en los inicios del uso de la IA generativa para crear texto legible y gráficos estilizados fotorrealistas. Las primeras implementaciones han tenido problemas de precisión y parcialidad, además de ser propensas a las alucinaciones y a escupir respuestas extrañas. Aun así, los progresos realizados hasta ahora indican que las capacidades inherentes de esta IA generativa podrían cambiar radicalmente la tecnología empresarial y el funcionamiento de las empresas. En el futuro, esta tecnología podría ayudar a escribir código, diseñar nuevos fármacos, desarrollar productos, rediseñar procesos empresariales y transformar las cadenas de suministro.
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa comienza con un estímulo que puede ser un texto, una imagen, un vídeo, un diseño, notas musicales o cualquier entrada que el sistema de IA pueda procesar. A continuación, varios algoritmos de IA generan nuevos contenidos en respuesta a la solicitud. El contenido puede incluir ensayos, soluciones a problemas o falsificaciones realistas creadas a partir de imágenes o audio de una persona.
Las primeras versiones de la IA generativa requerían el envío de datos a través de una API o un proceso complicado. Los desarrolladores tenían que familiarizarse con herramientas especiales y escribir aplicaciones utilizando lenguajes como Python.
Ahora, los pioneros de la IA generativa están desarrollando mejores experiencias de usuario que permiten describir una solicitud en lenguaje sencillo. Tras una respuesta inicial, también puedes personalizar los resultados con comentarios sobre el estilo, el tono y otros elementos que quieres que refleje el contenido generado.
Modelos de IA generativa
Los modelos de IA generativa combinan varios algoritmos de IA para representar y procesar contenidos. Por ejemplo, para generar texto, diversas técnicas de procesamiento del lenguaje natural transforman los caracteres en bruto (por ejemplo, letras, signos de puntuación y palabras) en frases, partes de la oración, entidades y acciones, que se representan como vectores utilizando múltiples técnicas de codificación. Del mismo modo, las imágenes se transforman en diversos elementos visuales, también expresados como vectores. Una advertencia es que estas técnicas también pueden codificar los prejuicios, el racismo, el engaño y la fanfarronería contenidos en los datos de formación.
Una vez que los desarrolladores se decantan por una forma de representar el mundo, aplican una red neuronal concreta para generar nuevos contenidos en respuesta a una consulta o indicación. Técnicas como las GANs y los autocodificadores variacionales (VAE) -redes neuronales con un decodificador y un codificador- son adecuadas para generar rostros humanos realistas, datos sintéticos para el entrenamiento de la IA o incluso facsímiles de humanos concretos.
Los últimos avances en transformadores, como las representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores (BERT) de Google, GPT de OpenAI y Google AlphaFold, también han dado lugar a redes neuronales que no sólo pueden codificar lenguaje, imágenes y proteínas, sino también generar nuevos contenidos.
¿Cómo las redes neuronales están transformando la IA generativa?
Los investigadores llevan creando IA y otras herramientas para generar contenidos mediante programación desde los primeros tiempos de la IA. Los primeros enfoques, conocidos como sistemas basados en reglas y más tarde como «sistemas expertos», utilizaban reglas elaboradas explícitamente para generar respuestas o conjuntos de datos.
Las redes neuronales, que constituyen la base de gran parte de las aplicaciones actuales de IA y aprendizaje automático, dieron la vuelta al problema. Diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales «aprenden» las reglas a partir de la búsqueda de patrones en conjuntos de datos existentes. Desarrolladas en las décadas de 1950 y 1960, las primeras redes neuronales estaban limitadas por la falta de potencia de cálculo y los pequeños conjuntos de datos. No fue hasta la llegada de los macrodatos a mediados de la década de 2000 y las mejoras en el hardware informático cuando las redes neuronales resultaron prácticas para generar contenidos.
El campo se aceleró cuando los investigadores encontraron la forma de conseguir que las redes neuronales funcionaran en paralelo en las unidades de procesamiento gráfico (GPU) que se utilizaban en la industria PC gaming para renderizar videojuegos. Las nuevas técnicas de aprendizaje automático desarrolladas en la última década, incluidas las mencionadas redes generativas adversarias y los transformadores, han sentado las bases para los notables avances recientes en los contenidos generados por IA.
¿Qué son Dall-E, ChatGPT y Bard?
ChatGPT, Dall-E y Bard son interfaces de IA generativa muy populares.
Dall-E. Dall-E es un ejemplo de aplicación multimodal de inteligencia artificial que identifica conexiones entre varios medios, como la visión, el texto y el audio. En este caso, conecta el significado de las palabras con elementos visuales. Se creó utilizando la implementación GPT de OpenAI en 2021. Dall-E 2, una segunda versión más capaz, se lanzó en 2022. Permite a los usuarios generar imágenes en múltiples estilos en función de las indicaciones del usuario.
ChatGPT. El chatbot basado en IA que arrasó en noviembre de 2022 se basaba en la implementación GPT-3.5 de OpenAI. OpenAI ha proporcionado una forma de interactuar y afinar las respuestas de texto a través de una interfaz de chat con retroalimentación interactiva. Las versiones anteriores de GPT sólo eran accesibles a través de una API. GPT-4 se publicó el 14 de marzo de 2023. ChatGPT incorpora a sus resultados el historial de su conversación con un usuario, simulando una conversación real. Tras la increíble popularidad de la nueva interfaz GPT, Microsoft anunció una nueva e importante inversión en OpenAI e integró una versión de GPT en su motor de búsqueda Bing.
Bard. Google fue otro de los pioneros en el uso de técnicas de IA transformadora para procesar el lenguaje, las proteínas y otros tipos de contenido. Puso algunos de estos modelos a disposición de los investigadores. Sin embargo, nunca publicó una interfaz pública para estos modelos. La decisión de Microsoft de implantar GPT en Bing llevó a Google a apresurarse a comercializar un chatbot de cara al público, Google Bard, basado en una versión ligera de su familia LaMDA de grandes modelos lingüísticos. Google sufrió una importante pérdida de cotización en bolsa tras el precipitado debut de Bard después de que el modelo lingüístico dijera incorrectamente que el telescopio Webb era el primero en descubrir un planeta en un sistema solar ajeno. Mientras tanto, las implementaciones de Microsoft y ChatGPT también perdieron prestigio en sus primeras salidas debido a resultados imprecisos y comportamiento errático. Desde entonces, Google ha presentado una nueva versión de Bard basada en su LLM más avanzado, PaLM 2, que permite a Bard ser más eficiente y visual en su respuesta a las consultas de los usuarios.
¿Cuáles son los casos de uso de la IA generativa?
La IA generativa puede aplicarse en diversos casos de uso para generar prácticamente cualquier tipo de contenido. La tecnología es cada vez más accesible para usuarios de todo tipo gracias a avances de vanguardia como GPT, que puede ajustarse para diferentes aplicaciones. Algunos de los casos de uso de la IA generativa son los siguientes:
- Implementación de chatbots para atención al cliente y soporte técnico.
- Implementación de deepfakes para imitar a personas o incluso a individuos concretos.
- Mejorar el doblaje de películas y contenidos educativos en diferentes idiomas.
- Redacción de respuestas de correo electrónico, perfiles de citas, currículos y trabajos trimestrales.
- Creación de arte fotorrealista en un estilo determinado.
- Mejorar vídeos de demostración de productos.
- Sugerir nuevos fármacos para probar.
- Diseñar productos físicos y edificios.
- Optimizar nuevos diseños de chips.
- Escribir música en un estilo o tono concreto.
¿Cuáles son las ventajas de la IA generativa?
La IA generativa puede aplicarse ampliamente en muchos ámbitos de la empresa. Puede facilitar la interpretación y comprensión de los contenidos existentes y la creación automática de nuevos contenidos. Los desarrolladores están explorando formas en las que la IA generativa puede mejorar los flujos de trabajo existentes, con vistas a adaptarlos por completo para sacar partido de la tecnología. Algunas de las posibles ventajas de aplicar la IA generativa son las siguientes:
- Automatización del proceso manual de redacción de contenidos.
- Reducir el esfuerzo de respuesta a los correos electrónicos.
- Mejorar la respuesta a consultas técnicas específicas.
- Creación de representaciones realistas de personas.
- Resumir información compleja en una narración coherente.
- Simplificar el proceso de creación de contenidos con un estilo determinado.
¿Cuáles son las limitaciones de la IA generativa?
Las primeras aplicaciones de la IA generativa ilustran claramente sus numerosas limitaciones. Algunos de los retos que plantea la IA generativa se derivan de los enfoques específicos utilizados para implementar casos de uso concretos. Por ejemplo, un resumen de un tema complejo es más fácil de leer que una explicación que incluya varias fuentes que apoyen los puntos clave. Sin embargo, la legibilidad del resumen se consigue a expensas de que el usuario pueda comprobar de dónde procede la información.
Estas son algunas de las limitaciones que hay que tener en cuenta a la hora de implantar o utilizar una aplicación de IA generativa:
- No siempre identifica la fuente del contenido.
- Puede ser difícil evaluar el sesgo de las fuentes originales.
- Los contenidos que suenan realistas dificultan la identificación de información inexacta.
- Puede ser difícil entender cómo adaptarse a las nuevas circunstancias.
- Los resultados pueden pasar por alto la parcialidad, los prejuicios y el odio.
Todo lo que necesita es atención: los transformadores aportan nuevas capacidades
En 2017, Google informó sobre un nuevo tipo de arquitectura de red neuronal que aportaba mejoras significativas en eficiencia y precisión a tareas como el procesamiento del lenguaje natural. El innovador enfoque, llamado transformadores, se basó en el concepto de atención.
En un nivel alto, la atención se refiere a la descripción matemática de cómo las cosas (por ejemplo, las palabras) se relacionan, complementan y modifican entre sí. Los investigadores describieron la arquitectura en su artículo fundamental, «La atención es todo lo que necesitas», mostrando cómo una red neuronal transformadora fue capaz de traducir entre inglés y francés con más precisión y en sólo una cuarta parte del tiempo de entrenamiento que otras redes neuronales. La innovadora técnica también podría descubrir relaciones u órdenes ocultas entre otras cosas enterradas en los datos que los humanos podrían no haber conocido porque eran demasiado complicados para expresarlos o discernirlos.
La arquitectura de los transformadores ha evolucionado rápidamente desde su introducción, dando lugar a LLM como GPT-3 y mejores técnicas de preentrenamiento, como BERT de Google.
¿Cuáles son las preocupaciones en torno a la IA generativa?
El auge de la IA generativa también está suscitando diversas preocupaciones. Éstas se refieren a la calidad de los resultados, el potencial de uso indebido y abuso, y la posibilidad de alterar los modelos de negocio existentes. He aquí algunos de los tipos específicos de cuestiones problemáticas que plantea el estado actual de la IA generativa:
- Puede proporcionar información inexacta y engañosa.
- Es más difícil confiar en ella sin conocer la fuente y la procedencia de la información.
- Puede promover nuevos tipos de plagio que ignoren los derechos de los creadores y artistas de contenidos originales.
- Puede perturbar los modelos de negocio existentes construidos en torno a la optimización de motores de búsqueda y la publicidad.
- Facilita la generación de noticias falsas.
- Facilita la afirmación de que las pruebas fotográficas reales de una fechoría no eran más que una falsificación generada por la IA.
- Podría suplantar a personas para realizar ciberataques de ingeniería social más eficaces.
¿Cuáles son algunos ejemplos de herramientas de IA generativa?
Existen herramientas de IA generativa para diversas modalidades, como texto, imágenes, música, código y voces. Algunos de los generadores de contenidos de IA más conocidos que se pueden explorar son los siguientes:
- Herramientas de generación de texto: GPT, Jasper, AI-Writer y Lex.
- Herramientas de generación de imágenes: Dall-E 2, Midjourney y Stable Diffusion.
- Herramientas de generación de música: Amper, Dadabots y MuseNet.
- Herramientas de generación de código: CodeStarter, Codex, GitHub Copilot y Tabnine.
- Herramientas de síntesis de voz: Descript, Listnr y Podcast.ai.
- Entre las empresas de herramientas de diseño de chips de IA se encuentran Synopsys, Cadence, Google y Nvidia.
Casos de uso de la IA generativa, por industria
Las nuevas tecnologías de IA generativa se han descrito a veces como tecnologías de uso general, similares a la energía de vapor, la electricidad y la informática, porque pueden afectar profundamente a muchas industrias y casos de uso. Es esencial tener en cuenta que, al igual que ocurrió con las anteriores tecnologías de propósito general, a menudo se tardó décadas en encontrar la mejor manera de organizar los flujos de trabajo para aprovechar el nuevo enfoque en lugar de acelerar pequeñas partes de los flujos de trabajo existentes. Estas son algunas de las formas en que las aplicaciones de IA generativa podrían influir en distintos sectores:
- Las finanzas pueden observar las transacciones en el contexto del historial de un individuo para construir mejores sistemas de detección del fraude.
- Los bufetes de abogados pueden utilizar la IA generativa para diseñar e interpretar contratos, analizar pruebas y sugerir argumentos.
- Los fabricantes pueden utilizar la IA generativa para combinar datos de cámaras, rayos X y otras métricas con el fin de identificar piezas defectuosas y sus causas profundas de forma más precisa y económica.
- Las empresas cinematográficas y de medios de comunicación pueden utilizar la IA generativa para producir contenidos de forma más económica y traducirlos a otros idiomas con la propia voz de los actores.
- La industria médica puede utilizar la IA generativa para identificar candidatos prometedores a fármacos de forma más eficiente.
- Las empresas de arquitectura pueden utilizar la IA generativa para diseñar y adaptar prototipos con mayor rapidez.
- Las empresas de videojuegos pueden utilizar la IA generativa para diseñar contenidos y niveles de juego.
Ética y sesgo en la IA generativa
A pesar de sus promesas, las nuevas herramientas de IA generativa abren una caja de Pandora en lo que respecta a la precisión, la fiabilidad, la parcialidad, la alucinación y el plagio, cuestiones éticas que probablemente tardarán años en resolverse. Ninguna de estas cuestiones es especialmente nueva en la IA. La primera incursión de Microsoft en los chatbots en 2016, llamada Tay, por ejemplo, tuvo que ser desactivada después de que empezara a vomitar retórica incendiaria en Twitter.
La novedad es que las últimas aplicaciones de IA generativa parecen más coherentes a primera vista. Pero esta combinación de lenguaje similar al humano y coherencia no es sinónimo de inteligencia humana, y actualmente existe un gran debate sobre si los modelos de IA generativa pueden entrenarse para tener capacidad de razonamiento. Un ingeniero de Google fue incluso despedido tras declarar públicamente que la aplicación de IA generativa de la empresa, Language Models for Dialog Applications (LaMDA), era sensible.
El realismo convincente de los contenidos generados por IA introduce un nuevo conjunto de riesgos para la IA. Dificulta la detección de contenidos generados por IA y, lo que es más importante, dificulta la detección de errores. Esto puede ser un gran problema cuando nos basamos en los resultados de la IA generativa para escribir código o dar consejos médicos. Muchos resultados de la IA generativa no son transparentes, por lo que es difícil determinar si, por ejemplo, infringen derechos de autor o si hay algún problema con las fuentes originales de las que extraen resultados. Si no se sabe cómo ha llegado la IA a una conclusión, no se puede razonar sobre por qué puede estar equivocada.
IA Generativa vs IA
La IA generativa se centra en la creación de contenidos nuevos y originales, respuestas de chat, diseños, datos sintéticos o incluso deepfakes. Es especialmente valiosa en campos creativos y para la resolución de problemas novedosos, ya que puede generar de forma autónoma muchos tipos de resultados nuevos.
La IA generativa, como ya se ha indicado, se basa en técnicas de redes neuronales como transformadores, GAN y VAE. Otros tipos de IA, en cambio, utilizan técnicas como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes y el aprendizaje por refuerzo.
La IA generativa suele comenzar con una solicitud que permite al usuario o a la fuente de datos enviar una consulta inicial o un conjunto de datos para guiar la generación de contenidos. Puede ser un proceso iterativo para explorar variaciones de contenido. Los algoritmos tradicionales de IA, por su parte, suelen seguir un conjunto predefinido de reglas para procesar los datos y producir un resultado.
Ambos enfoques tienen sus puntos fuertes y débiles en función del problema que haya que resolver: la IA generativa es más adecuada para tareas relacionadas con la PLN y que requieran la creación de nuevos contenidos, mientras que los algoritmos tradicionales son más eficaces para tareas que impliquen un procesamiento basado en reglas y resultados predeterminados.
IA generativa vs IA predictiva vs IA conversacional
La IA predictiva, a diferencia de la IA generativa, utiliza patrones en datos históricos para predecir resultados, clasificar eventos y obtener información procesable. Las organizaciones utilizan la IA predictiva para afinar la toma de decisiones y desarrollar estrategias basadas en datos.
La IA conversacional ayuda a sistemas de IA como asistentes virtuales, chatbots y aplicaciones de atención al cliente a interactuar y relacionarse con los humanos de forma natural. Utiliza técnicas de PNL y aprendizaje automático para comprender el lenguaje y ofrecer respuestas de texto o voz similares a las humanas.
Historia de la IA generativa
El chatbot Eliza, creado por Joseph Weizenbaum en los años 60, fue uno de los primeros ejemplos de IA generativa. Estas primeras implementaciones utilizaban un enfoque basado en reglas que se rompía con facilidad debido a un vocabulario limitado, la falta de contexto y la excesiva dependencia de patrones, entre otros defectos. Los primeros chatbots también eran difíciles de personalizar y ampliar.
El campo experimentó un resurgimiento a raíz de los avances en redes neuronales y aprendizaje profundo en 2010, que permitieron a la tecnología aprender automáticamente a analizar texto existente, clasificar elementos de imagen y transcribir audio.
Ian Goodfellow introdujo las GANs en 2014. Esta técnica de aprendizaje profundo proporcionó un enfoque novedoso para organizar redes neuronales que compiten entre sí para generar y luego clasificar variaciones de contenido. Estas podían generar personas, voces, música y texto realistas. Esto suscitó el interés -y el temor- de cómo podría utilizarse la IA generativa para crear deepfakes realistas que suplantaran voces y personas en vídeos.
Desde entonces, los avances en otras técnicas y arquitecturas de redes neuronales han contribuido a ampliar las capacidades de la IA generativa. Entre estas técnicas se incluyen las VAE, la memoria a corto plazo, los transformadores, los modelos de difusión y los campos neuronales de radiancia.
Mejores prácticas para utilizar la IA generativa
Las mejores prácticas para utilizar la IA generativa variarán en función de las modalidades, el flujo de trabajo y los objetivos deseados. Dicho esto, es importante tener en cuenta factores esenciales como la precisión, la transparencia y la facilidad de uso al trabajar con IA generativa. Las siguientes prácticas ayudan a conseguir estos factores:
- Etiquetar claramente todos los contenidos de IA generativa para usuarios y consumidores.
- Comprobar la exactitud del contenido generado utilizando fuentes primarias cuando proceda.
- Tener en cuenta cómo pueden influir los prejuicios en los resultados generados por la IA.
- Comprobar dos veces la calidad del código y el contenido generados por la IA utilizando otras herramientas.
- Conozca los puntos fuertes y las limitaciones de cada herramienta de IA generativa.
- Familiarizarse con los fallos más comunes en los resultados y solucionarlos.
El futuro de la IA generativa
La increíble profundidad y facilidad de ChatGPT impulsó la adopción generalizada de la IA generativa. Sin duda, la rápida adopción de las aplicaciones de IA generativa también ha puesto de manifiesto algunas de las dificultades que entraña el despliegue de esta tecnología de forma segura y responsable. Pero estos primeros problemas de implantación han inspirado la investigación de mejores herramientas para detectar texto, imágenes y vídeo generados por IA.
De hecho, la popularidad de herramientas de IA generativa como ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion y Bard también ha impulsado una interminable variedad de cursos de formación a todos los niveles de especialización. Muchos están dirigidos a ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA. Otros se centran más en los usuarios empresariales que buscan aplicar la nueva tecnología en toda la empresa. En algún momento, la industria y la sociedad también crearán mejores herramientas para rastrear la procedencia de la información con el fin de crear una IA más fiable.
La IA generativa seguirá evolucionando, con avances en traducción, descubrimiento de fármacos, detección de anomalías y generación de nuevos contenidos, desde texto y vídeo hasta diseño de moda y música. Por muy buenas que sean estas nuevas herramientas puntuales, el impacto más significativo de la IA generativa en el futuro vendrá de integrar estas capacidades directamente en las herramientas que ya utilizamos.
Los correctores gramaticales, por ejemplo, mejorarán. Las herramientas de diseño incorporarán sin problemas recomendaciones más útiles directamente en nuestros flujos de trabajo. Las herramientas de formación podrán identificar automáticamente las mejores prácticas en una parte de una organización para ayudar a formar a otros empleados de forma más eficiente. Estas son sólo algunas de las formas en que la IA generativa cambiará lo que hacemos a corto plazo.
Es difícil saber cuál será el impacto de la IA generativa en el futuro. Pero a medida que sigamos aprovechando estas herramientas para automatizar y aumentar las tareas humanas, inevitablemente nos veremos obligados a reevaluar la naturaleza y el valor de la experiencia humana.
Preguntas frecuentes sobre IA generativa
A continuación encontrará algunas preguntas frecuentes sobre la IA generativa.
¿Quién creó la IA generativa?
Joseph Weizenbaum creó la primera IA generativa en la década de 1960 como parte del chatbot Eliza.
Ian Goodfellow demostró las redes generativas adversariales para generar personas de aspecto y sonido realistas en 2014.
La investigación posterior en LLM de Open AI y Google encendió el reciente entusiasmo que ha evolucionado en herramientas como ChatGPT, Google Bard y Dall-E.
¿Cómo podría la IA generativa sustituir puestos de trabajo?
La IA generativa tiene el potencial de sustituir una serie de trabajos, entre los que se incluyen los siguientes:
- Redactar descripciones de productos.
- Creación de textos de marketing.
- Generación de contenido web básico.
- Iniciar contactos de ventas interactivos.
- Responder a las preguntas de los clientes.
- Creación de gráficos para páginas web.
- Algunas empresas buscarán oportunidades para sustituir a los humanos en la medida de lo posible, mientras que otras utilizarán la IA generativa para aumentar y mejorar su plantilla actual.
¿Cómo se construye un modelo de IA generativa?
Un modelo de IA generativa empieza por codificar de forma eficiente una representación de lo que se quiere generar. Por ejemplo, un modelo de IA generativa para texto podría comenzar encontrando una manera de representar las palabras como vectores que caractericen la similitud entre palabras que se usan a menudo en la misma oración o que significan cosas similares.
Los recientes avances en la investigación sobre LLM han ayudado a la industria a aplicar el mismo proceso para representar patrones que se encuentran en imágenes, sonidos, proteínas, ADN, fármacos y diseños en 3D. Este modelo de IA generativa proporciona una forma eficaz de representar el tipo de contenido deseado y de iterar eficientemente sobre variaciones útiles.
¿Cómo se entrena un modelo de IA generativa?
El modelo de IA generativa debe entrenarse para un caso de uso concreto. Los recientes avances en los LLM proporcionan un punto de partida ideal para personalizar las aplicaciones para diferentes casos de uso. Por ejemplo, el popular modelo GPT desarrollado por OpenAI se ha utilizado para escribir texto, generar código y crear imágenes a partir de descripciones escritas.
El entrenamiento consiste en ajustar los parámetros del modelo para diferentes casos de uso y luego afinar los resultados en un conjunto determinado de datos de entrenamiento. Por ejemplo, un centro de llamadas puede entrenar a un chatbot en función del tipo de preguntas que los agentes de servicio reciben de distintos tipos de clientes y de las respuestas que los agentes de servicio dan a cambio.Una aplicación de generación de imágenes, a diferencia del texto, podría empezar con etiquetas que describan el contenido y el estilo de las imágenes para entrenar el modelo de generación de nuevas imágenes.
¿Cómo está cambiando la IA generativa el trabajo creativo?
La IA generativa promete ayudar a los creativos a explorar variaciones de ideas. Los artistas podrían empezar con un concepto de diseño básico y luego explorar variaciones. Los diseñadores industriales podrían explorar variaciones de productos. Los arquitectos podrían explorar diferentes diseños de edificios y visualizarlos como punto de partida para perfeccionarlos.
También podría ayudar a democratizar algunos aspectos del trabajo creativo. Por ejemplo, los usuarios empresariales podrían explorar imágenes de marketing de productos utilizando descripciones de texto. Podrían refinar aún más estos resultados utilizando órdenes o sugerencias sencillas.
¿Qué sigue para la IA generativa?
La capacidad de ChatGPT para generar textos similares a los humanos ha despertado una gran curiosidad por el potencial de la IA generativa. También ha puesto de manifiesto los numerosos problemas y retos que nos esperan.
A corto plazo, el trabajo se centrará en mejorar la experiencia del usuario y los flujos de trabajo con herramientas de IA generativa. También será esencial generar confianza en los resultados de la IA generativa.
Muchas empresas también personalizarán la IA generativa en sus propios datos para ayudar a mejorar la marca y la comunicación. Los equipos de programación utilizarán la IA generativa para aplicar las mejores prácticas específicas de la empresa para escribir y dar formato a un código más legible y coherente.
Los proveedores integrarán las capacidades de la IA generativa en sus herramientas adicionales para agilizar los flujos de trabajo de generación de contenidos. Esto impulsará la innovación en la forma en que estas nuevas capacidades pueden aumentar la productividad.
La IA generativa también podría desempeñar un papel en diversos aspectos del procesamiento, la transformación, el etiquetado y la selección de datos como parte de los flujos de trabajo de análisis aumentados. Las aplicaciones de la web semántica podrían utilizar la IA generativa para asignar automáticamente taxonomías internas que describan las competencias laborales a diferentes taxonomías en sitios de formación y contratación de competencias. Del mismo modo, los equipos empresariales utilizarán estos modelos para transformar y etiquetar datos de terceros con el fin de realizar evaluaciones de riesgo más sofisticadas y capacidades de análisis de oportunidades.
En el futuro, los modelos generativos de IA se ampliarán para apoyar el modelado 3D, el diseño de productos, el desarrollo de fármacos, los gemelos digitales, las cadenas de suministro y los procesos empresariales. Esto facilitará la generación de nuevas ideas de productos, la experimentación con diferentes modelos organizativos y la exploración de diversas ideas de negocio.
¿Cuáles son algunos modelos generativos para el procesamiento del lenguaje natural?
Algunos modelos generativos para el procesamiento del lenguaje natural son los siguientes:
- XLNet de la Universidad Carnegie Mellon
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI
- ALBERT de Google («A Lite» BERT)
- Google BERT
- Google LaMDA
¿La IA algún día ganará consciencia?
Algunos defensores de la IA creen que la IA generativa es un paso esencial hacia la IA de propósito general e incluso hacia la conciencia. Uno de los primeros probadores del chatbot LaMDA de Google provocó un gran revuelo cuando declaró públicamente que era consciente. Después le despidieron de la empresa.
En 1993, el escritor de ciencia ficción e informático estadounidense Vernor Vinge afirmó que en 30 años tendríamos la capacidad tecnológica para crear una «inteligencia sobrehumana» -una IA más inteligente que los humanos-, tras lo cual acabaría la era humana. El pionero de la IA Ray Kurzweil predijo esa «singularidad» para 2045.
Muchos otros expertos en Inteligencia Artificial creen que podría estar mucho más lejos. El pionero de la robótica Rodney Brooks predijo que la IA no alcanzará la sensibilidad de un niño de 6 años durante su vida, pero podría parecer tan inteligente y atenta como un perro en 2048.