Es muy probable que hayas oído sobre el IA generativo. Este subconjunto de machine learning se ha convertido en una de las palabras de moda más utilizadas en los círculos tecnológicos — y más allá.
Las IA generativas están por doquier en este momento. Pero, ¿qué es exactamente? ¿Cómo funciona? ¿Cómo las podemos usar para hacer que nuestras vidas (y trabajos) sean más fáciles?
A medida que ingresamos en una era de la inteligencia artificial, la IA generativa solo será mucho más común. Si necesitas una explicación para cubrir los conceptos básicos, estás en el lugar correcto. Continúa leyendo para aprender todo sobre la IA generativa, desde sus humildes comienzos en 1960, hasta el día de hoy — y su futuro, incluyendo todas las preguntas sobre qué puede deparar el futuro.
¿Qué es la IA Generativa?
Los algoritmos de IA generativa utilizan grandes cantidades de información para crear modelos básicos, los cuales luego sirven como base para los sistemas de IA generativa que pueden realizar diferentes tareas. Una de las capacidades más poderosas de la IA generativa es la habilidad de autosupervisar su aprendizaje a medida que identifica los patrones que le permitirán generar diferentes tipos de resultados.
¿Por Qué Todo el Mundo Está Hablando de las IA Generativas?
Las IA generativas han visto avances significativos en los últimos años. Probablemente, ya has usado ChatGPT, uno de los jugadores más importantes en el campo y el producto de IA más rápido en obtener 100 millones de usuarios. Muchas otras herramientas dominantes y emergentes de IA de las que las personas están hablando son: DALL-E, Bard, Jasper, y más.
Las grandes compañías de tecnología están en una carrera contra las nuevas empresas para aprovechar el poder de las aplicaciones diferentes del IA, ya sea reescribiendo las reglas de búsqueda, alcanzando límites de mercado significativos o innovando en otras áreas. La competencia es feroz y estas empresas están trabajando para mantenerse a la vanguardia.
La Historia de la IA Generativa
La historia de las IA generativas se remonta a 1960, cuando vimos los primeros modelos como el chatbot ELIZA. Este simulaba conversaciones con los usuarios, creando respuestas aparentemente originales. Sin embargo, estas respuestas de hecho estaban basadas en una tabla de búsqueda basada en reglas, limitando las capacidades del chatbot.
Un gran avance en el desarrollo de la IA generativa llegó en el 2014, con la introducción de Generative Adversarial Networks (GANs) por Ian Goodfellow, un investigador de Google. GANs son un tipo de arquitectura de red neural que emplea 2 redes, un generador y un discriminador.
El generador crea nuevo contenido, mientras que el discriminador evalúa ese contenido con respecto a un conjunto de datos de ejemplos del mundo real. A través de este proceso de generación y evaluación, el generador puede aprender a crear contenido realista de manera incremental.
[glossary_term_es title=”Red” text=”Una red es un grupo de computadoras que comparten recursos y protocolos de comunicación. Las redes pueden ser configuradas usando cables, de manera óptica o inalámbrica. En cuanto al hosting web se refiere, las redes de servidores almacenan y comparten los datos entre el cliente, el proveedor y el usuario final.”]
Red
Una red es un grupo de computadoras que comparten recursos y protocolos de comunicación. Las redes pueden ser configuradas usando cables, de manera óptica o inalámbrica. En cuanto al hosting web se refiere, las redes de servidores almacenan y comparten los datos entre el cliente, el proveedor y el usuario final.
En el 2017, otro descubrimiento significativo llegó cuando un grupo de Google lanzó el famoso estudio del modelo Transformer o transformador, “Attention Is All You Need“. En este caso, “atención” se refiere a los mecanismos que proporcionan un contexto basado en la posición de las palabras en un texto, las cuales pueden variar entre idiomas. Los investigadores propusieron centrarse en estos mecanismos de atención y descartar otros medios para extraer patrones del texto. El modelo transformador representó un cambio de procesar una línea de texto palabra por palabra, a analizar la línea completa, haciendo que los modelos más grandes fueran viables.
Las implicaciones de la arquitectura de transformadores, fueron significativas en términos de rendimiento y eficiencia de entrenamiento.
Los ‘Generative Pre-trained Transformers’ o GPTs, que fueron desarrollados basados en esta arquitectura que ahora impulsa varias tecnologías como ChatGPT. GitHub Copilot, y Google Bard. Estos modelos fueron entrenados con colecciones increíblemente grandes de idiomas humanos y son conocidos como Grandes Modelos de Idioma o Large Language Models (LLMs).
¿Cuál es La Diferencia Entre IA, Machine Learning y las IAs Generativas?
La IA generativa, IA (Inteligencia Artificial), y Machine Learning, pertenecen al mismo amplio campo de estudio, pero cada una representa un concepto diferente o un nivel distinto de especificidad.
IA es el término más amplio entre las 3. Se refiere al concepto de crear máquinas o software que puede imitar la inteligencia humana, realizar tareas que tradicionalmente requieren intelecto humano, y mejorar su rendimiento basado en la experiencia. La IA integra una variedad de subcampos, incluyendo el procesamiento de idioma natural (NLP), visión de computador, robótica y machine learning.
El Machine Learning (ML) es un subconjunto de IA y representa un enfoque específico para logral el IA. EL ML involucra crear y utilizar algoritmos que le permiten a los computadores leer de los datos y hacer predicciones o decisiones, en vez de estar explícitamente programados para completar una tarea específica. Los modelos de machine learning mejoran su rendimiento a medida que están expuestos a más información a través del tiempo.
La IA generativa es un subconjunto de machine learning. Se refiere a los modelos que pueden generar nuevo contenido (o datos) similar a la información con la que están entrenados. En otras palabras, estos modelos no solo aprenden de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones — crean nuevos y originales resultados.
¿Cómo Funciona la IA Generativa?
Tal como un pintor puede crear una nueva pintura o un músico puede escribir una nueva canción, la IA generativa crea nuevas cosas basándose en los patrones que ha aprendido.
Piensa en cómo aprenderías tú a dibujar un gato. Puedes comenzar por ver muchas fotos de gatos. Con el tiempo, comenzarás a entender qué hacer que un gato se vea como un gato: la forma de puntiaguda de las orejas, los bigotes y demás. Luego, cuando se te pida que dibujes un gato de memoria, usarás estos patrones que has aprendido para crear un nuevo dibujo de un gato. No será una copia perfecta de cualquiera de los gatos que has visto, sino que será una nueva creación basada en la idea general de un “gato”.
La IA generativa funciona similar. Comienza por aprender muchos ejemplos. Estos podrían ser imágenes, texto, música u otra información. La IA entonces analiza estos ejemplos y aprende de los patrones y estructuras que aparecen en ellos. Una vez que ha aprendido suficiente, puede comenzar a generar nuevos ejemplos similares a lo que ha visto anteriormente.
Por ejemplo, un modelo de IA generativa entrenado con muchas imágenes de gatos podría generar una nueva imagen que se vea como un gato. O un modelo entrenado con muchas descripciones de texto podría escribir un nuevo párrafo sobre un gato, en un tono bastante humano. El contenido generado no son copias exactas de lo que el IA ha visto antes, sino que son nuevas piezas que encajan en los patrones que ha aprendido.
El punto importante que debes entender es que el IA no solo está copiando lo que ha visto anteriormente, sino que estopa creando algo nuevo basándose en los patrones que ha aprendido. Es por eso que se le llama IA “generativo”.
¿Cómo Se Gobierna la IA Generativa?
La respuesta simple es que no lo está, lo cual es otra razón por la cual tantas personas están hablando de IAs en este momento.
La IA es cada vez más poderosa, pero algunos expertos están preocupados por la falta de regulaciones y gobernanza sobre sus capacidades. Los líderes de Google, OpenIA y Anthropic han mencionado y alertado que la IA generativa fácilmente podría ser utilizada para hacer daño a gran escala en vez de hacer el bien sin una regulación y un sistema ético establecido.
Modelos de IA Generativa
Para las herramientas de IA generativas que muchas personas usan hoy en día, hay dos modelos principales: basadas en texto y multimodal.
Modelos de Texto
Un ‘Modelo de texto de IA generativo’, es un tipo de modelo IA que es capaz de generar nuevo texto basado en la información con la que ha sido entrenado. Estos modelos aprenden patrones y estructuras de grandes cantidades de texto y luego generan nuevos y originales textos que siguen estos patrones aprendidos.
La manera exacta en la que estos modelos generan texto pueden variar. Algunos modelos pueden emplear métodos estadísticos para predecir la probabilidad de una palabra en particular siguiendo una secuencia específica de palabras. Otros, particularmente aquellos basados en técnicas profundas de aprendizaje, puede usar procesos más complejos que consideran el contexto de una frase o párrafo, significado semántico e incluso elementos de estilo.
Los modelos de texto de IA generativa, son empleados en varias aplicaciones, incluyendo chatbots, predicción automática de texto, traducción de texto, escritura creativa y más. Su objetivo a menudo es producir texto que sea indistinguible de lo que ha sido escrito por un humano.
Modelos Multimodal
Un ‘Modelo multimodal del IA generativo’ es un tipo de modelo de IA que puede manejar y generar múltiples tipos de información, tal como texto, imágenes, audio, y más. El término “multimodal” se refiere a la habilidad de estos modelos de entender y generar diferentes tipos de información (o modalidades) juntos.
Los modelos multimodales están diseñados para capturar las correlaciones entre los diferentes modelos de información. Por ejemplo, en un conjunto de datos que incluye imágenes y sus descripciones correspondientes, un modelo multimodal podría aprender la relación entre el contenido visual y su descripción textual.
Un uso de modelos multimodales es generar descripciones de texto para imágenes (también conocido como subtítulos de imagen). También pueden ser utilizadas para generar imágenes desde descripciones de texto (síntesis de texto-a-imagen). Otras aplicaciones incluyen transformaciones de dictado-a-texto y texto-a-dictado, donde el modelo genera un audio desde un texto y viceversa.
¿Qué Son DALL-E, ChatGPT, y Bard?
DALL-E, ChatGPT, y Bard son 3 de las IA generativas más comunes, más utilizadas y más poderosas disponibles para el público general.
ChatGPT
ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenIA. Está basado en la arquitectura de GPT (Generative Pre-trained Transformer), uno de los transformadores más avanzados disponibles a la fecha. ChatGPT está diseñado para involucrarse en interacciones conversacionales con los usuarios, proporcionando respuestas de tipo humano a varias preguntas e indicaciones. El primer lanzamiento público de OpenIA fue GPT-3. Hoy en día, GPT-3.5 y GPT-4 están disponibles para algunos usuarios. ChatGPT originalmente solo estaba disponible a través de un API, pero ahora puede ser usado a través de un navegador web o una aplicación móvil, convirtiéndola en una de las herramientas más populares y accesibles del momento.
DALL-E
DALL-E es un modelo IA diseñado para generar imágenes originales a partir de descripciones textuales. A diferencia de los modelos de generación de imágenes que manipulan las imágenes existentes, DALL-E crea imágenes completamente desde cero, basándose en indicaciones textuales. El modelo está entrenado en un conjunto de datos masivo de pares texto-a-imagen, utilizando una combinación de técnicas de aprendizaje supervisadas y sin supervisión.
Bard
Bard es la entrada de Google al mercado de los chatbots de IA. Google fue uno de los primeros pioneros en el procesamiento de lenguaje de IA, ofreciendo investigación de código abierto para que otros puedan aprovechar. Bard está construido en el LLM más avanzado de Google: PaLM2, el cual le permite generar contenido multimodal rápidamente, incluyendo imágenes en tiempo real.
15 Herramientas de IA Generativas Que Puedes Probar Hoy
Mientas que ChatGPT, DALL-E y Bard son algunos de los jugadores principales en el campo de la IA generativa, hay muchas herramientas que puedes probar (ten en cuenta que algunas de estas herramientas requieren membresías pagas o tienen listas de espera):
- Generación de Texto: Jasper, Writer, Lex
- Generación de Imágenes: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
- Generación de Música: Amper, Dadabots, MuseNet
- Generación de Código: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
- Generación de Voz: Descript, Listnr, Podcast.ai
¿Para Qué Se Usa la IA Generativa?
La IA generativa ya tiene incontables casos de uso a través de diferentes industrias, con muchos nuevos surgiendo constantemente.
Aquí hay algunas de las maneras más comunes (¡y más interesantes!) en las que el IA generativo es utilizado:
- En la industria financiera para ver transacciones y compararlas con los hábitos de consumo usuales para detectar fraude más rápido y de una manera más confiable.
- En la industria legal, para diseñar e interpretar contratos y otros documentos legales o para analizar evidencia (pero no para citar casos legales, como un abogado aprendió por experiencia propia).
- En la industria de manufactura, para ejecutar controles de calidad en artículos manufacturados y automatizar el proceso de encontrar piezas o partes defectuosas.
- En la industria de medios, para generar contenido más económicamente, ayudar a traducirlo en nuevos idiomas, realizar doblaje de video y contenido de audio con actores y voces sintéticas y más.
- En la industria de la salud, para crear árboles de decisión para realizar diagnósticos e identificar rápidamente candidatos posibles para investigaciones y pruebas.
Hay muchas otras formas creativas y únicas que las personas han encontrado para aplicar la IA generativa a sus trabajos y campos, y se descubren más todo el tiempo. Sin duda, lo que estamos viendo es solo la punta del iceberg de lo que la IA puede hacer en diferentes entornos.
¿Cuáles Son los Beneficios de la IA Generativa?
La IA generativa tiene muchos beneficios, tanto potenciales como realizados. Aquí hay algunas formas en que puede beneficiar la forma en que trabajamos y creamos.
Mejor Eficiencia y Productividad
La IA generativa puede automatizar tareas y flujos de trabajo que de otra manera consumirían demasiado tiempo o sería tedioso para los humanos, tal como la creación de contenido o la generación de datos. Esto puede incrementar la eficiencia y productividad en muchos contextos, optimizando la manera en la que trabajamos y liberando el tiempo humano para tareas más complejas, creativas, o estratégicas.
Escalabilidad Incrementada
Los modelos de IA generativa pueden generar resultados a una escala que sería imposible para los humanos si lo hicieran solos. Por ejemplo, en el servicio al cliente, los chatbots de IA pueden manejar un volumen mucho mayor de solicitudes que los operadores humanos, proporcionando soporte 24/7 sin la necesidad de descansar o de dormir.
Creatividad e Innovación Mejorados
La IA generativa puede generar nuevas ideas, diseños y soluciones en las que los humanos pueden no pensar. Esto puede ser especialmente valioso en campos como el diseño de productos, la ciencia de datos, la investigación científica y el arte, donde se valoran mucho las perspectivas frescas y las ideas novedosas.
Toma de Decisiones y Resolución de Problemas Mejorados
El IA generativo puede ayudar en los procesos de toma de decisiones al generar un rango de soluciones potenciales o escenarios. Esto puede ayudar a aquellos que toman las decisiones a considerar un rango más amplio de opciones y realizar elecciones más informadas.
Accesibilidad
Al generar contenido, la IA generativa puede ayudar a que la información y las experiencias sean más accesibles. Por ejemplo, la IA podría generar descripciones de texto de imágenes para usuarios con discapacidades visuales o ayudar a traducir contenido a diferentes idiomas para llegar a una audiencia más amplia.
¿Cuáles son las Limitaciones de la IA Generativa?
Mientras que la IA generativa tiene muchos beneficios, también tiene limitaciones. Algunos relacionados con la tecnología misma y las deficiencias que aún tiene por superar. Algunas son más existenciales e impactarán las IAs generativas a medida que evolucionan.
Generación de Contenido de Calidad
Si bien la IA generativa ha logrado avances impresionantes, la calidad del contenido que genera aún puede variar. A veces, los resultados pueden no tener sentido — pueden carecer de coherencia o ser factualmente incorrectos. Este es especialmente el caso de tareas más complejas.
Sobre Dependencia de Entrenamiento de Datos
Los modelos generativos de IA a veces pueden sobre ajustarse a sus datos de entrenamiento, lo que significa que aprenden a imitar sus ejemplos de entrenamiento muy de cerca, pero tienen dificultades para generar datos nuevos o nunca antes vistos. También pueden verse obstaculizados por la calidad y la preferencia por sus datos de entrenamiento, lo que da como resultado resultados igualmente sesgados o de baja calidad (más sobre esto a continuación).
Creatividad Limitada
Si bien la IA generativa puede producir combinaciones novedosas de ideas existentes, su capacidad para innovar verdaderamente o crear algo completamente nuevo es limitada. Opera con base de patrones que ha aprendido y carece de la capacidad humana para la creatividad espontánea o la intuición.
Recursos Computacionales
Entrenar estos modelos IA a menudo requiere recursos sustanciales computacionales. Usualmente, necesitarás GPUs (Unidades Gráficas de Procesamiento) de alto rendimiento, capaces de realizar el procesamiento paralelo requerido para los algoritmos de machine learning. Los GPUs son costosos y también requieren una cantidad de energía significativa.
Un estudio del 2019 de la Universidad de Massachusetts, Amherst, estimó que entrenar un modelo de IA grande podría generar la misma cantidad de dióxido de carbono que 5 carros en el transcurso de sus vidas. Esto trae la pregunta del impacto ambiental de construir y usar modelos de IA generativa, y la necesidad de prácticas más sostenibles a medida que la IA avanza.
¿Cuál es La Controversia Sobre las IA Generativas?
Más allá de las limitaciones, también hay algunas preocupaciones serias sobre las IA generativas, especialmente a medida que crece rápidamente con poca o ninguna regulación o supervisión.
Preocupaciones Éticas
Éticamente, existen preocupaciones sobre el uso indebido de la IA generativa para crear información errónea o generar contenido que promueva ideologías dañinas. Los modelos de IA se pueden utilizar para suplantar a personas o entidades, generando texto o medios que parecen originarse en ellos, lo que puede generar información errónea o un uso indebido de la identidad. Los modelos de IA también pueden generar contenido dañino u ofensivo, ya sea intencionalmente debido a un uso malicioso o no intencionalmente debido a sesgos en sus datos de entrenamiento.
Muchos expertos líderes en el campo, están pidiendo regulaciones (o al menos pautas éticas) para promocionar el uso responsable de las IA, pero aún tienen que ganar mucha tracción, incluso a medida que las herramientas IA han comenzado a abrirse paso.
Sesgo en la Información de Entrenamiento
El sesgo en la IA generativa es otro problema significativo. Dado que los modelos de IA aprenden de los datos con los que se entrenan, pueden reproducir y amplificar los sesgos existentes en esos datos. Esto puede conducir a resultados injustos o discriminatorios, perpetuando estereotipos dañinos o perjudicando a ciertos grupos.
Preguntas Sobre Derechos de Autor y Propiedad Intelectual
Legalmente, el uso de la IA generativa introduce cuestiones complejas sobre los derechos de autor y la propiedad intelectual. Por ejemplo, si una IA generativa crea una pieza de música o arte que se parece mucho a una obra existente, no está claro quién posee los derechos de la pieza generada por IA y si su creación constituye una infracción de derechos de autor. Además, si un modelo de IA genera contenido basado en material protegido por derechos de autor incluido en sus datos de entrenamiento, podría infringir los derechos de los creadores originales.
En el contexto de la creación de IA multimodal basada en arte existente, las implicaciones de los derechos de autor aún son inciertas. Si el resultado de la IA es lo suficientemente original y transformador, puede considerarse un nuevo trabajo. Sin embargo, si imita de cerca el arte existente, podría potencialmente infringir los derechos de autor del artista original. Si el artista original debe ser compensado por tales obras generadas por IA es una pregunta compleja que se cruza con consideraciones legales, éticas y económicas.
Preguntas Frecuentes Sobre IA Generativa
A continuación hay algunas de las preguntas más frecuentes sobre la IA generativa para ayudarte a completar tu conocimiento del tema.
¿Quién Inventó la IA Generativa?
La IA generativa no fue inventada por una sola persona. Ha sido desarrollada en diferentes etapas, con aportes de numerosos investigadores y programadores a lo largo del tiempo.
El chatbot ELIZA, considerado como la primer IA generativa, fue creado en 1960 por Joseph Weizenbaum.
Las Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs) fueron inventadas en el 2014 por Ian Goodfellow y sus colegas de Google.
La arquitectura de transformadores fue inventada en el 2017 por Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.
Muchos más científicos, investigadores, empleados en el campo de la tecnología, y más están continuando el trabajo para hacer que la IA generativa avance en los años venideros.
¿Qué Se Necesita Para Construir un Modelo de IA Generativa?
Construir un modelo de IA generativa requiere lo siguiente:
- Datos. Los modelos generativos están entrenados con amplias cantidades de datos. Por ejemplo, un modelo de generación de texto puede ser entrenado con millones de libros, artículos, y sitios web. La calidad y diversidad de esta información de entrenamiento puede tener un gran efecto en el rendimiento del modelo.
- Recursos de Computación. Entrenar modelos generativos típicamente requiere un poder computacional significativo. Esto a menudo involucra utilizar GPUs de alto rendimiento que puede manejar las intensas demandas computacionales del entrenamiento de grandes redes neuronales.
- Arquitectura de Modelo. Diseñar la arquitectura del modelo es un paso crucial. Esto involucra elegir el tipo de red neural (las redes neuronales recurrentes, redes neuronales convolucionales, redes transformacionales, etc) y configurar su estructura (el número de capas, nodos en cada capa, etc).
- Un Algoritmo de Entrenamiento. El modelo necesita ser entrenado utilizando adecuado. En el caso de las Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs), por ejemplo, esto involucra el proceso donde 2 redes neuronales están entrenadas en pareja: una red “generadora” que intenta crear información realista, y una red “discriminativa” que intenta distinguir los datos generados de los datos reales.
La creación de un modelo generativo de IA puede ser un proceso complejo y que requiere muchos recursos, y a menudo requiere un equipo de ingenieros y científicos de datos capacitados. Afortunadamente, hay muchas herramientas y recursos disponibles para hacer que este proceso sea más accesible, incluida la investigación de código abierto sobre modelos de IA generativa que ya se han creado.
¿Cómo Entrenas un Modelo de IA Generativa?
Entrenar un modelo de IA generativa involucra muchos pasos — y mucho tiempo.
- Recopilación de Datos y Preparación. El primer paso es recopilar y preparar la información con la que el modelo será entrenado. Dependiendo de la aplicación, esto podría ser un gran conjunto de documentos de texto, imágenes, o cualquier otro tipo de información. Estos datos necesitan ser procesados en un formato que pueda ser alimentado al modelo.
- Selección de Arquitectura del Modelo. A continuación, debes elegir un modelo de arquitectura que se ajuste a tus necesidades. Esto dependerá del tipo de información y la tarea específica. Por ejemplo, las Redes Neuronales Generativas Adversarias (GAN) a menudo se usan para generar imágenes, mientras que las redes de Memoria a Corto Plazo de Larga Duración (LSTM) o los modelos de transformadores se pueden usar para generar texto.
- Entrenamiento de Modelo. Luego, el modelo se entrena con los datos recopilados. Para una GAN, esto implica un juego de dos jugadores entre la red generadora (que intenta generar datos realistas) y la red discriminadora (que intenta distinguir los datos reales de los datos generados). El generador aprende a producir datos más realistas basados en la retroalimentación del discriminador.
- Evaluación y Correcciones. Después del entrenamiento inicial, se evalúa el desempeño del modelo. Para esto, puedes usar un conjunto de datos de validación separado. Luego puedes ajustar el modelo en función de la evaluación.
- Pruebas. Finalmente, el modelo entrenado se prueba en un nuevo conjunto de datos (el conjunto de prueba) que no ha visto antes. Esto da una medida de qué tan bien es probable que funcione en el mundo real.
¿Qué Tipos de Resultados Puede Crear Una IA Generativa?
La IA generativa puede crear una amplia variedad de resultados, incluyendo texto, imágenes, video, gráficos en movimiento, audio, modelos 3D, muestras de datos y más.
¿La IA Generativa Realmente Está Quitándole el Empleo a las Personas?
Un poco. Este es un tema complejo con muchos factores en juego: la tasa de avance tecnológico, la adaptabilidad de diferentes industrias y fuerzas laborales, políticas económicas y más.
La IA tiene el potencial de automatizar tareas repetitivas y rutinarias, y la IA generativa ya puede realizar algunas tareas tan bien como un humano (pero no escribir artículos — un humano escribió esto 😇).
Es importante recordar que la IA generativa, como la IA antes de ella, también tiene el potencial de crear nuevos puestos de trabajo. Por ejemplo, la IA generativa podría automatizar algunas tareas en la creación, el diseño o la programación de contenido, lo que podría reducir la necesidad de mano de obra humana en estas áreas, pero también está habilitando nuevas tecnologías, servicios e industrias que antes no existían.
Y si bien la IA generativa puede automatizar ciertas tareas, no replica la creatividad humana, el pensamiento crítico y las habilidades de toma de decisiones, que son cruciales en muchos trabajos. Es por eso que es más probable que la IA generativa cambie la naturaleza del trabajo en lugar de reemplazar por completo a los humanos.
¿Alguna Vez la IA Será Sintiente?
Esta es otra pregunta difícil de responder. El consenso entre los investigadores de IA es que la IA, incluida la IA generativa, aún tiene que lograr una conciencia, y no se sabe cuándo o incluso si alguna vez lo hará. La palabra sintiente se refiere a la capacidad de tener experiencias o sentimientos subjetivos, autoconciencia o conciencia, y actualmente distingue a los humanos y otros animales de las máquinas.
Si bien la IA ha logrado avances impresionantes y puede imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana, no “entiende” cómo lo hacen los humanos. Por ejemplo, un modelo de IA generativa como GPT-3 puede generar texto que parece notablemente humano, pero en realidad no entiende el contenido que está generando. Básicamente, se trata de encontrar patrones en los datos y predecir el siguiente fragmento de texto en función de esos patrones.
Incluso si llegamos a un punto en el que la IA pueda imitar el comportamiento o la inteligencia humanos tan bien que parezca sensible, eso no significaría necesariamente que realmente sea sintiente. La cuestión de qué constituye la sensibilidad y cómo podemos determinar definitivamente si una IA es sensible son preguntas filosóficas y científicas complejas que están lejos de ser respondidas.
El Futuro de la IA Generativa
Nadie puede predecir el futuro — ni siquiera la IA generativa (aún).
El futuro de la IA generativa está destinado a ser emocionante y transformador. Es probable que las capacidades de AI continúen expandiéndose y evolucionando, impulsadas por los avances en las tecnologías subyacentes, el aumento de la disponibilidad de datos y los esfuerzos continuos de investigación y desarrollo.
Sin embargo, lo que subraya cualquier optimismo sobre el futuro de la IA es la preocupación por permitir que las herramientas de IA continúen avanzando sin control. A medida que la IA se vuelve más prominente en nuevas áreas de nuestras vidas, puede traer tanto beneficios como daños potenciales.
Hay una cosa que sabemos con certeza: la era de la IA generativa apenas comienza y tenemos la suerte de poder presenciarla de primera mano.
