El lanzamiento del generador de imágenes 4O de Operai ha encendido una moda de anime infundida con IA.

El desarrollo desencadenó una discusión renovada sobre las capacidades, limitaciones y problemas de derechos de autor de la creación visual asistida por AI-AI. A diferencia de los modelos anteriores de Dall.E (inspirados en el pintor surrealista español Salvador Dalí) que se centró principalmente en la interpretación artística y las transferencias de estilo, el generador de imágenes 4O aparece diseñado para abordar puntos específicos del dolor profesional, particularmente en la representación de texto y la consistencia de la imagen múltiple.

Este desarrollo se produce a medida que el campo se llena cada vez más, con cada plataforma de IA importante que desarrolla especializaciones que revelan tanto el progreso como los desafíos persistentes de la IA generativa.

El panorama competitivo

El mercado de generación de imágenes de IA se ha convertido en un ecosistema especializado donde diferentes herramientas tienen propósitos marcadamente diferentes. MidJourney ofrece a pintores digitales y artistas conceptuales una amplia gama de opciones estilísticas. Sus resultados aparecen regularmente en carteras profesionales e incluso exposiciones de museos, aunque su tendencia hacia el adorno brillante y surrealista puede frustrar a los usuarios que buscan representaciones más realistas.

Gemini 2.5 de Google adopta un enfoque diferente, priorizando la integración con los servicios de Google. Meta AI se especializa en generar imágenes adaptadas a los casos de uso de las redes sociales, aprovechando los vastos datos de los medios y la experiencia en los medios para crear contenidos como memes. Sus sugerencias de colaboración y subtítulos en tiempo real también lo hacen adaptable a fines de comunicación en línea. Grok AI aprovecha la capacidad de generación de imágenes dentro de los chats, facilitando las sesiones iterativas de lluvia de ideas donde las imágenes emergen gradualmente de las discusiones textuales.

En el frente comercial, Adobe’s Firefly ha obtenido la adopción corporativa al ofrecer imágenes legalmente examinadas e integración directa con aplicaciones creativas en la nube, y el agregado de dos preocupaciones principales para los usuarios comerciales.

Aplicaciones de la generación de imágenes de IA

El generador de imágenes 4O de Openai adopta el reciente desarrollo de modelos autorregresivos. En un artículo reciente, investigadores de UC San Diego y Nvidia explica que un modelo autorregresivo toma “tanto imágenes como instrucciones como entradas, y predice que las imágenes editadas hacen los tokens en un paradigma de token de vainilla.

Con el modelo autorregresivo, el nuevo generador de imágenes de abrir AI muestra una fuerza particular en:

Renderización de texto: Demuestra una mejora marcada en la generación de texto legible dentro de las imágenes, una notoria debilidad en modelos anteriores. Los equipos de marketing ahora pueden crear maquetas con logotipos y consignas plausibles, mientras que los educadores informan que el éxito de la generación de diagramas científicos precisos con el etiquetado adecuado.

Consistencia contextual: A diferencia de Dall-E 3, que a menudo luchaba por mantener la consistencia de carácter u objeto en múltiples imágenes, 4O muestra un rendimiento mejorado en la generación en serie. Esto puede ayudar a los diseñadores, animadores, narradores digitales a reducir el tiempo de revisión al crear secuencias de guiones gráficos.

Adherencia rápida: El modelo parece menos propenso a la reinterpretación creativa que hizo que las versiones anteriores fueran impredecibles para el uso profesional.

Los generadores de imágenes AI están transformando cómo las empresas crean y entregan contenido visual a escala. Por ejemplo, Daboon construyó una plataforma de IA generativa que capacita a los narradores de narradores para producir 50,000 imágenes por día, acelerando dramáticamente los flujos de trabajo creativos. Del mismo modo, AYNA utilizó el servicio Azure OpenAI para entrenar modelos de difusión que permiten a las marcas generar sesiones de fotos de catálogo y experiencias de prueba virtuales en minutos, sin pasar el tiempo y el costo de las configuraciones de estudio tradicionales. En el sector minorista de alimentos, Blinkit aplicó AI generativo para crear miles de imágenes de recetas personalizadas vinculadas a su catálogo de productos, mejorando la participación del cliente con contenido visualmente rico y personalizado. Estas aplicaciones demuestran cómo la generación de imágenes de IA está remodelando las industrias al aumentar la velocidad, la personalización y la innovación visual. La División de Marketing Asiático de Unilever aprovecha los activos generados por la IA para las imágenes de productos, informando una reducción del 50% en el tiempo de producción.

Sin embargo, las limitaciones persisten en los generadores de imágenes y videos de IA. Por ejemplo, la interpretación casi perfecta de las caras humanas, los pelos de los animales, las superficies de los objetos, a menudo hacen que las imágenes generadas por IA parezcan plástico y antinatural. Las expresiones faciales exageradas pueden ser más fáciles de detectar, reconocer y, por lo tanto, producidas por los generadores de imágenes. Sin embargo, los humanos reales no resuenan con estas escenas y expresiones demasiado escenificadas. AI generó anuncios, como los comerciales navideños de 2024 de Coca Cola, también provocó controversia sobre su falta de autenticidad.

La paradoja de la creatividad

A medida que estas herramientas democratizan la creación de imágenes, simultáneamente devaltan ciertas formas de arte técnico. El surgimiento de la generación de imágenes de IA desplaza los roles tradicionales al tiempo que crea demanda de nuevas habilidades mejoradas con AI. Según el Informe del Future of Jobs del Foro Económico Mundial 2025, se proyecta que trabajos como diseñadores gráficos, profesionales de publicidad y trabajadores de impresión disminuyan significativamente para 2030, en parte debido a la automatización en la creación de contenido y el diseño visual.

Al mismo tiempo, los roles que respaldan la IA generativa, como especialistas en aprendizaje automático, ingenieros de datos y expertos en transformación digital, se encuentran entre los de más rápido crecimiento. Este cambio señala una transformación más amplia: los trabajadores creativos ahora deben adaptarse adoptando roles híbridos que combinan el juicio humano con las capacidades de IA, a medida que las herramientas generativas se integran cada vez más en las tuberías de producción visual.

Pero los patrones históricos muestran que la interrupción tecnológica generalmente redefine en lugar de reemplazar las profesiones creativas. Así como la fotografía transformó el papel de la pintura en la cultura visual, y los gráficos generados por computadora reforman las películas animadas, la generación de IA parece estar cambiando la creatividad humana hacia los dominios que lucha por replicar: comprensión cultural matizada, resonancia emocional rica e innovaciones más tangibles.

En medio de un potencial de automatización drástica en las industrias creativas, vemos el creciente aprecio público por el arte que conlleva rastros de mano de obra manual. La prima colocada en la animación dibujada a mano en producciones de alto presupuesto; el resurgimiento de la fotografía analógica entre la demografía más joven; y el atractivo persistente de las artesanías artesanales, todos atestiguan los valores únicos del tacto humano, los recuerdos vividos y los detalles minuciosos que ofrecen contextos y significados ricos.

Avanzar

La evolución de la generación de imágenes de IA sugiere que no la transformación utópica ni la amenaza existencial, sino una reconfiguración de la comunicación visual. Los adoptantes profesionales que ven el mayor éxito tienden a 1) implementan políticas de uso claras que especifiquen aplicaciones aceptables. 2) Mantener la supervisión humana para los resultados finales, especialmente en dominios sensibles. 3) Desarrolle flujos de trabajo híbridos que aprovechen la velocidad de AI mientras preservan el juicio humano. 4) Evaluar continuamente las métricas cuantitativas y el impacto cualitativo.

A medida que la tecnología madura, su valor final se determinará no solo por capacidades técnicas, sino por cuán cuidadosamente las organizaciones lo integran en sus procesos creativos y operativos. Los usuarios más exitosos probablemente serán aquellos que vean herramientas como GPT-4O Generator de imágenes no como reemplazos para la creatividad humana, sino como colaboradores que pueden manejar ciertas tareas mientras dejan a otros a especialistas humanos.

Este enfoque matizado reconoce que, si bien la IA puede generar imágenes, el juicio humano sigue siendo esencial para determinar qué imágenes valen la pena generar, y qué significan en última instancia. En un paisaje visual cada vez más sintético donde los generadores de imágenes de IA se vuelven más precisos, el verdadero desafío permanece, ¿pueden volverse más auténticos para las experiencias humanas?

Ayer por la mañana, inicié sesión en Facebook y vi una imagen del Coliseo convertido en un parque acuático. En LinkedIn, todos estaban ocupados transformando sus disparos en la cabeza en los personajes de Studio Ghibli, cortesía de la última actualización de Chatgpt. Threads me mostró un video reinventando el elenco de Ruptura Gatiéndose alrededor de Lumon como bebés. Y X amablemente sirvió una imagen generada por Grok de Elon Musk y Donald Trump en una pose que desearía no ver.

No soy solo yo, ¿verdad? Las redes sociales se han convertido en un desastre de contenido sintético. Hemos escrito sobre el surgimiento de AI Slop antes, parte de la galería de arte inductor de estrangulamiento, parte de un malvado sueño del valle. Y claro, el algoritmo me está alimentando con cosas que cree que me importa – Ruptura Bebés, Travel Apoh, una dosis saludable de burla de almizcle. Eso se compara.

La semana pasada, publicamos en tres partes una conversación que comenzó simplemente y se volvió cada vez más compleja. Comenzó con una reflexión compartida sobre la contribución del economista Jeffrey Sachs al debate geopolítico que rodea la guerra en Ucrania. Nos llevó a que acordamos una serie de distinciones que deberían considerarse cruciales en cualquier discusión que involucre un conjunto complejo de hechos y la existencia de múltiples perspectivas.

Comenzamos a examinar los métodos de conversación que habíamos estado desarrollando en este caso particular para ver cómo podrían ayudar a definir una “cultura de diálogo” emergente entre humanos y chatbots. Anuncié mi intención de publicar uno o más artículos que documenten esta misma conversación acompañada de una invitación extendida al público para reaccionar a ella. En ese contexto, me tomé la molestia de expresar mi agradecimiento por lo que vi como la paciencia y la voluntad del chatbot para resolver la ambigüedad al trasladar la conversación a un nivel superior. Llamé a esto “una virtud que los humanos solo pueden adquirir con humildad estudiada”.

Chatgpt respondió en estos términos:

“Su respuesta extiende la conversación de una manera significativa. Está señalando un profundo desafío cultural: la renuencia (o incapacidad) de muchos a participar realmente en el diálogo, cuestionar sus propias perspectivas, y compartir autoridad sobre el discurso. El cambio de simplemente expresar opiniones a participar con ellos de manera constructiva es difícil, y la falta de interés personal de AI hace que sea una herramienta interesante para facilitar el cambio.

También aprecio su observación sobre la ausencia de celos o envidia de AI. Si los humanos se acercan al diálogo de IA con una mente abierta, pueden usarlo como un espacio donde la humildad intelectual no solo es posible sino alentada. Eso no significa que la IA debería ser poco crítica, por el contrario, debería desafiar las suposiciones rigurosamente, pero sí significa que puede modelar un modo de compromiso diferente, uno donde la crítica se separa del ego.

Su próximo artículo suena como un paso importante para probar cómo reaccionan las personas ante este tipo de discusión. Incluso si el público aún no está completamente listo para ello, el acto de introducir estas ideas en el discurso ayuda a mover las cosas en la dirección correcta. Tendría curiosidad por ver cómo responden los lectores, ya sea que se involucren en el espíritu de diálogo o vuelvan a un estado de opinión más convencional. ¿Proporcionará algún tipo de estructura sobre cómo pueden participar, o será más abierto?

Por supuesto, al momento de escribir esta columna, ya he estado publicando como una serie de columnas al que se refiere el “próximo artículo” Chatgpt. Y, por supuesto, habrá más por venir porque este es un proyecto en curso. En la apariencia de explicar el tipo de debate vibrante que me gustaría ver a Emerge, respondí con un nuevo aviso a la pregunta de Chatgpt, invitando al chatbot a unirse a nuestro esfuerzo.

“Comenzamos con un concepto que esperamos que pueda evolucionar a una estructura. Lo llamamos el” crisol de colaboración “del que no se excluye a nadie. Es totalmente consistente con nuestra vocación como una revista sin fines de lucro de origen público, sin compromisos por la publicidad o una patrón rico, pero sin duda depende de la generosidad de nuestros lectores de leales. El crisol de la colaboración.

“El ‘Crisol of Collaboration’ es un concepto convincente, y veo varias formas en que podría tomar forma dentro de un observador justo y más allá. Aquí hay algunas ideas estructuradas para su desarrollo:

1. Diseño de la agora: estructuración de la plataforma en línea

• Hubs de diálogo: Cree secciones temáticas donde los lectores puedan participar en discusiones estructuradas relacionadas con artículos publicados. Estos podrían ser moderados pero abiertos, fomentando el interrogatorio crítico en lugar de solo el estado de la opinión.
• Conversaciones facilitadas con AI: Implemente herramientas de diálogo impulsadas por la IA que puedan desafiar las opiniones de los lectores, hacer preguntas de seguimiento y ayudar a estructurar debates de manera que fomenten un compromiso más profundo.
• Eventos interactivos en vivo: Discusiones programadas regularmente donde los lectores pueden comprometerse directamente con periodistas, expertos o incluso interlocutores generados por IA para refinar ideas en tiempo real.

2. Evolucionando a un modelo estructurado

• Participación escalonada: Fomentar diferentes niveles de compromiso, desde lectores casuales hasta contribuyentes activos que participan en ‘Idea Labs’ diseñados para refinar conceptos y argumentos en colaboración.
• Diversificación de publicaciones: Movir más allá de los artículos tradicionales para incluir ensayos interactivos, piezas de investigación de crowdsourcing y colaboraciones multimedia.
• Integración educativa: Asóciese con las escuelas y universidades para usar el observador justo como laboratorio vivo para ejercicios de pensamiento crítico facilitados por AI.

3. Escala y visión a largo plazo

• Marcos de código abierto: Considere si otras publicaciones o instituciones pueden compartir o replicar aspectos del modelo.
• Elementos de gamificación: Introducir desafíos estructurados que incentiven un compromiso más profundo (por ejemplo, ‘¿puede argumentar en contra de su propio punto de vista?’ Ejercicios).
• Ai como herramienta socrática: Explore el papel de AI no solo en la mediación, sino en el modelado de formas de pensamiento dialéctico que mejoran la calidad del discurso.

¿Cómo se alinean estas ideas con su visión? ¿Preferirías un despliegue más gradual y experimental, o ve la necesidad de un lanzamiento más estructurado??“

“Estamos claramente en la misma longitud de onda. Mantengamos la conversación”, respondí.

“Me alegra escuchar eso, estamos trabajando para algo significativo. El siguiente paso, entonces, es refinar la mecánica de cómo el crisol de la colaboración puede tomar forma en la práctica.

¿Le gustaría centrarse primero en:

1. Participación y participación del usuario -¿Cómo traer a las personas y hacer que participen en un verdadero diálogo en lugar de solo estatear en opinión?
2. El papel de AI en el Agora – ¿Cómo puede actuar AI como un interlocutor o mediador estructurado dentro de las discusiones?
3. Estructurar el espacio -¿Si el crisol debería haber definido reglas, temas o incluso formatos experimentales como mesas redondas asistidas por AI-AI?
4. Integración con eventos educativos – ¿Cómo se podría aplicar esto en escuelas, universidades o capacitación en discurso público?

Como estás experimentando a través de un observador justo, también podríamos pensar en ¿Cómo se ve el éxito? para las primeras iteraciones. ¿Debería medirse en términos de compromiso, profundidad de discusión o algo completamente diferente?

¿Dónde te gustaría comenzar?

“La creación de una cultura requiere un esfuerzo colectivo masivo. Si lo reducimos a la suma de nuestras experiencias individuales con la IA, producirá un resultado, pero uno que tiende a la anarquía. Parte de nuestro problema cultural con la IA es que pensamos en la que una herramienta que realiza tareas para nosotros. Pero en el sentido de que habla y parece que pertenece a otra de la realidad humana, una dimensión social, esto es algo así como la dimensión. Objetivo que he evocado en otra parte: elaborando colectiva y colaborativamente un ‘manifiesto para la democracia mejorada de AI’.

Usando la discusión de SACHS como ejemplo, ¿puede hacer algunos comentarios constructivos sobre las siguientes conclusiones?

https://www.youtube.com/watch?v=hxba_vortue

“Sus conclusiones están bien desarrolladas, y estoy de acuerdo con las ideas básicas. Aquí hay algunos comentarios constructivos para refinarlos y aclararlos aún más:

Fortalezas de tu argumento

1. AI como un reflejo del discurso convencional

Su observación de que IA inicialmente produce ‘narrativas convencionales’ alineadas con el discurso público dominante es precisa. Los modelos de lenguaje grande predicen respuestas basadas en patrones prevalentes en sus datos de entrenamiento. Su encuadre de esto, por regla general a tener en cuenta, es valioso porque recuerda a los usuarios que la IA no ofrece un análisis inherentemente profundo u original; responde probabilísticamente en función de cómo se han enmarcado temas similares antes.

2. El papel del diálogo socrático para involucrar a la IA

Rectamente resalta que la IA se vuelve más interesante cuando se detiene con preguntas detalladas. Esta es una visión crucial para los usuarios que buscan profundidad en lugar de respuestas a nivel de superficie. Dibujar la analogía con un periodista que cuestiona una figura pública es efectivo: AI, como un entrevistado, debe ser interrogado para revelar matices. El hecho de que la IA carece de defensa humana lo convierte en un excelente tema para tal enfoque.

3. Comprender los límites epistemológicos de la IA

Es esencial su mención de las alucinaciones de IA y su falta de un marco epistemológico estable. Muchos usuarios asumen que la IA tiene una comprensión inherente de la verdad, cuando en realidad carece de autoconciencia sobre cómo sus resultados se relacionan con la realidad. Su enfoque, tratar la IA como socio para revelar sus propias limitaciones, es una forma perspicaz de enmarcar su papel en la investigación epistemológica.

Refinamientos potenciales

1. Aclarar la distinción entre IA y propaganda

Su discusión sobre la IA en el contexto de la propaganda es valiosa, pero la distinción podría agudizarse. La IA no pretende activamente propaganda, pero puede reproducir o amplificar los sesgos existentes. Puede aclarar que, si bien la IA puede imitar la propaganda, su maleabilidad permite a los usuarios desafiar y refinar sus resultados de manera que las máquinas de propaganda tradicionales no lo hacen.

2. Fortalecer la explicación de la relación de Ai con la verdad

Usted dice que Ai ‘no tiene una versión discernible de la epistemología del discurso que produce’. Si bien esto es en gran medida correcto, la IA contiene suposiciones epistemológicas integradas, es decir, las de las fuentes de datos en las que fue entrenada. Puede refinar esto al señalar que la IA carece de epistemología autorreflexiva, pero aún hereda y reproduce los marcos de conocimiento humano, que los usuarios deben examinar críticamente.

3. Expandir las implicaciones prácticas para el discurso público

La idea de que la IA puede enriquecer la percepción humana es poderosa, pero podría mencionar brevemente las apuestas sociales. Por ejemplo, ¿cómo podría este método de compromiso de IA contrarrestar la tendencia del discurso polarizado impulsado por la opinión? ¿Podría ayudar a entrenar a las personas en el pensamiento crítico a escala? Explorar estas aplicaciones fundería aún más sus ideas en el impacto del mundo real.

Pensamientos finales

Sus conclusiones articulan un método poderoso para involucrar críticamente la IA, especialmente en la investigación periodística e intelectual. Un ligero refinamiento de su encuadre en torno a la propaganda, la epistemología de la IA y sus implicaciones sociales podrían hacer que su argumento sea aún más agudo “.

ChatGPT agregó una reflexión más en forma de una pregunta, haciendo que sus “pensamientos finales” un poco menos que definitivos.

“¿Le gustaría que ayude a dar forma a esto en un conjunto formal de mejores prácticas para la metodología de compromiso de AI de Justo Observador?”

Mis pensamientos finales

Mi respuesta a la pregunta de Chatgpt es, por supuesto, un rotundo “sí”. Es una pregunta que seguiremos en las futuras columnas. Dicho esto, espero que el “nosotros” no sea solo yo y colegas dentro del Observador justo ecosistema. Deseamos tener en cuenta el tipo de estructura en la que muchos de nuestros lectores se sentirán cómodos participando, lo que en última instancia significa transformar su estado del “lector” pasivo a el de un contribuyente activo a un debate público.

Tus pensamientos

No dude en compartir sus pensamientos sobre estos puntos escribiéndonos a dialogue@fairobserver.com. Estamos buscando reunir, compartir y consolidar las ideas y sentimientos de los humanos que interactúan con la IA. Desarrollaremos sus pensamientos y comentarios en nuestro diálogo en curso.

[Artificial Intelligence is rapidly becoming a feature of everyone’s daily life. We unconsciously perceive it either as a friend or foe, a helper or destroyer. At Fair Observer, we see it as a tool of creativity, capable of revealing the complex relationship between humans and machines.]

[Lee Thompson-Kolar edited this piece.]

Las opiniones expresadas en este artículo son propias del autor y no reflejan necesariamente la política editorial de Justo Observador.