La Inteligencia Artificial (IA) Generativa comenzó a finales del 2022. Se trata de una tecnología que toma datos y los usa para poder crear algo nuevo cuando lo solicita un humano. Esto puede ser desde un escrito, un correo, una imagen hasta música nueva.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
Hay diferentes enfoques para poder desarrollar modelos de IA Generativa pero el uso de modelos de lenguaje externo (LLM por sus siglas en inglés) está ganando terreno de forma significativa.
Cabe mencionar que es importante incluir un enfoque de participación por parte de humanos al desarrollar y usar tecnologías de IA Generativa. Esto con el objetivo de ayudar a prevenir riesgos y garantizar que la tecnología se utilice de forma responsable y con ética.
Existen diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo:
- Redes Generativas Antagónicas (GAN): Se componen de dos redes neuronales que son el generador y el discriminador, donde el generador crea un resultado basado en alguna entrada de información y el discriminador es el encargado de determinar si el resultado es real o falso.
- Los Modelos de Transformadores: Crean resultados basados en datos secuenciales en lugar de datos individuales. Esto ayuda al modelo a procesar el contexto de forma eficiente. Un ejemplo es ChatGPT.
- Autocodificadores Variacionales (VAE): Se basan en dos redes neuronales para generar nuevos datos basados en datos de muestra.
- Campos de Radiancia Neuronal (NeRF): Se utilizan para crear imágenes 2D y 3D.
¿Cuáles son los casos de uso para la IA Generativa?
- Texto: Puede redactar cartas comerciales, proporcionar borradores de artículos y redactar informes anuales.
- Imágenes: Puede generar imágenes realistas a partir de indicaciones de texto, crear nuevas escenas y simular una nueva pintura.
- Video: Puede recopilar contenido de vídeo a partir de texto de forma automática y armar vídeos cortos utilizando imágenes existentes.
- Música: Puede recopilar nuevo contenido musical analizando un catálogo de música y generando una nueva composición.
- Diseño de productos: Puede recibir información de versiones anteriores de un producto y producir varios cambios posibles que se pueden considerar en una nueva versión.
- Personalización: Puede personalizar las experiencias de los usuarios, como recomendaciones de productos, experiencias personalizadas y material nuevo que coincida estrechamente con sus preferencias.
¿Cuáles son los riesgos y oportunidades de la IA Generativa?
Antes que todo, debemos dar prioridad a la innovación responsable para ayudar a orientar el cómo se puede y se debe usar la tecnología transformadora para poder garantizar que los empleados, socios, clientes y usuarios tengan las herramientas que se necesitan para desarrollar y utilizar las tecnologías de una forma segura, precisa y ética.
- Debemos garantizar que los datos sean precisos y confiables para cualquier tecnología que utilice la IA.
- Al utilizar la IA hay que hacerlo de forma ética, inclusiva y responsable.
- Al referirnos con una IA responsable significa que debe ser sostenible, debido que la IA consume mucha energía a comparación con el trabajo tradicional. Estudios recientes han demostrado que la IA generativa aumentaría la huella de carbono a través de un mayor uso de energía de TI y consume 2 litros de agua por cada 10 consultas en promedio.
¿Cuáles son las limitaciones de la IA Generativa?
- Vulnerabilidad: Pueden ser susceptibles a ataques adversarios en los que los datos de entrada se elaboran cuidadosamente para engañar al modelo y lograr que se den datos incorrectos o no deseados.
- Ambigüedad contextual: Pueden tener dificultades para comprender y mantener el contexto en pasajes largos. Además, pueden ser sensibles a pequeños cambios en la redacción de la entrada. Por otra parte, pueden producir respuestas inconsistentes o contextualmente inapropiadas.
- Sesgos potenciales: Se entrenan en grandes conjuntos de datos y, si los datos son sesgados, el sistema puede replicarlos involuntariamente en el contenido generado.
