Chatbot de inteligencia artificial insignia de Openai – junto con el Las mejores alternativas de chatgpt Al igual que Google Gemini, Microsoft Copilot y Anthrope’s Claude, son ejemplos de modelos de IA generativos.
El uso de la tecnología de IA generativa se ha convertido en una parte integral de la vida personal y profesional de muchas personas. Pero, ¿qué significa la IA generativa (a menudo abreviada a Genai), qué lo distingue de otros tipos de inteligencia artificial y cómo funciona? Puede encontrar respuestas a todas esas preguntas a continuación, suponiendo que no haya hecho ChatGPT, por supuesto.
¿Qué es la IA generativa?
A riesgo de poner en peligro la tarjeta del gremio de mis periodistas, parece apropiado en este caso lanzar a Chatgpt para una definición de IA generativa:
“La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea un nuevo contenido, como texto, imágenes, música o código, al aprender patrones de los datos existentes. Utiliza modelos como Gans y Transformadores para producir salidas realistas y humanas, permitiendo aplicaciones creativas en el arte, el diseño, la escritura y otros campos”.
O, ponga aún más brevemente: inteligencia artificial que genera contenido.
Aunque el uso de la expresión ‘IA generativa’ es relativamente reciente, el concepto ha existido durante alrededor de tres cuartos de siglo: el científico informático Arthur Samuel popularizó el término ‘aprendizaje automático’ en la década de 1950, que puede verse como un antepasado para la IA generativa.
Si bien la investigación y el progreso se hicieron durante décadas, la IA generativa, como lo sabemos, dio sus mayores pasos hace solo una década, gracias al desarrollo de redes adversas generativas (Gans, como se menciona en la definición anterior) por el ingeniero Ian Goodfellow.
Esto fue seguido de cerca en 2017 por la introducción de científicos de Google de ‘Transformer Architecture’, que es la base de las herramientas de IA generativas que se usan más comúnmente en la actualidad.
¿Cuáles son algunos ejemplos de IA generativa?
Si ha usado una herramienta de chatbot popular como chatgpt, gemini, copilot o Claude, entonces ha usado una IA generativa. Esa es cada vez que le ha pedido recomendaciones de restaurantes, ayuda con un ensayo o una carta de plantilla para quejarse ante su propietario.
Sus usos van desde diversión inofensiva (ideando poemas y canciones originales o imágenes fantásticas), hasta profesionales (creando presentaciones, diseñar prototipos de productos, estrategias) y hasta potencialmente salvavidas (descubrimiento de drogas).
Muchas tendencias de las redes sociales, como Visualizando su propia figura de acción o Convirtiendo a tu perro en un humano – son un producto de IA generativa.
Sin embargo, la IA generativa también se ha utilizado por medios más nefastos. Deepfakes utilizados para difundir información errónea, dañar la reputación de las personas o Crear imágenes ‘desnudas’ para estafas de sextortesson una de las razones por las cuales la proliferación de IA generativa preocupa a tanta gente; Especialmente a medida que la tecnología se vuelve cada vez más convincente y fácil de usar.
¿Cómo funciona la IA generativa?
No se preocupe: no voy a explorar las profundidades del modelado probabilístico y las salidas de alta dimensión aquí. De hecho, en términos muy simples, puede pensar en modelos de IA generativos que llevan a cabo dos funciones centrales.
Su primer trabajo es aprender patrones de conjuntos masivos de datos. Estos conjuntos de datos incluyen texto, imágenes, páginas web, código y cualquier otra cosa que pueda alimentarse al modelo; Esto se conoce comúnmente como ‘entrenamiento’.
El modelo AI luego identifica patrones en esos datos, adquiriendo efectivamente las técnicas de conocimiento y comprensión. Por ejemplo, si el modelo se alimentara con las 100 mejores novelas de terror jamás escritas, referiría los datos para extraer la estructura, el lenguaje, los temas y los dispositivos narrativos comunes a esos libros.
A continuación, aplica esa capacitación para generar algo completamente nuevo. Entonces cuando tu Pídale a Chatgpt para planificar sus próximas vacacionesToma toda la información que ha reunido y usa algo llamado ‘distribución de probabilidad aprendida’ para componer la respuesta.
Cuando esta es una respuesta escrita, lo hace trabajando sobre una palabra por palabra, utilizando sus datos adquiridos para seleccionar la siguiente palabra más apropiada de la oración. O para imágenes, las herramientas generativas de IA que utilizan modelos basados en transformadores adquieren los colores y la composición de las innumerables imágenes reales que se ha visto. Pídale a MidJourney que cree una tira cómicapor ejemplo, y es probable que considere todas las muestras en las que se ha entrenado previamente para producir algo que se ajuste con precisión al informe.
Estos dos términos a menudo se usan indistintamente, lo que puede ser un poco confuso. AI es un término general para cubrir todas las formas de inteligencia artificial. La IA generativa se encuentra bajo ese paraguas, pero se refiere específicamente a las herramientas de IA que generan contenido.
Una ilustración notable de la diferencia es la computadora de ajedrez de IBM Deep Blue, que derrotó a Garry Kasparov, uno de los mejores jugadores de ajedrez humanos de la historia, en 1997. La computadora fue construida utilizando la llamada AI simbólica para aprender movimientos, evaluar los juegos y tomar decisiones estratégicas, pero no se clasificaría como una IA generativa que no crea nada nuevo.
Otro ejemplo común de IA no generativa es la IA discriminativa. Esto se utiliza en el software de reconocimiento facial que agrupa las fotos en el álbum de fotos de su teléfono inteligente o que discierna los correos electrónicos de spam y los oculta desde su bandeja de entrada.
Entonces, si bien los chatbots como ChatGPT, Copilot y Gemini ciertamente están bajo el gran paraguas de IA, se clasifican con mayor precisión como modelos de IA generativos.
Desafíos de la IA generativa
Si bien tocamos el uso malicioso de la IA generativa anterior, otros inconvenientes de IA generativo son más un producto integral de la forma en que funciona la tecnología. Estos modelos son solo tan buenas como la información en la que están entrenados. Lo creas o no, hay mucha información anticuada, engañosa o incorrecta en Internet, todo lo cual se puede llevar a la órbita de un chatbot y luego regurgitar como un hecho. Estos errores también se pueden conocer como.‘Alucinaciones’.
Por la misma razón, los modelos de IA generativos también pueden caer en la trampa de sesgos o estereotipos reafirmantes. Según un ejemplo dado por ChatGpt mismo: “Los modelos de texto a imagen a menudo asocian profesiones como ‘enfermera’ con mujeres y ‘CEO’ con hombres”.
Las instituciones académicas se han sacado el pelo al tratar de tratar con los estudiantes que usan ChatGPT y similares para escribir ensayos y disertaciones. Si bien los desafíos que plantea para las industrias creativas: ¿podría la IA generativa realmente hacer que los escritores, actores, músicos y artistas sean completamente superfluos? – es una fuente perpetua de debate.
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