¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa, abreviatura de inteligencia artificial generativa, es capaz de generar contenidos que se asemejan a los datos con los que ha sido entrenada, desde textos a imágenes o música. Su potencial es impresionante, pero la IA generativa también plantea retos y problemas éticos, sobre todo en torno a la autenticidad y el posible uso indebido de los contenidos generados.

Definición de IA generativa

IA generativa es la abreviatura de inteligencia artificial generativa. El término hace referencia a modelos y algoritmos de IA, como ChatGPT, que pueden generar nuevos contenidos o datos similares a aquellos con los que han sido entrenados. El formato de los datos puede ser diverso, como texto, imágenes, música, etc. La tecnología se basa en las llamadas Generative Adversarial Networks (GAN), una forma de machine learning.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa suele funcionar mediante redes neuronales, sobre todo los denominados modelos generativos, como las GAN.

• En primer lugar, se recopilan y procesan grandes cantidades de datos de entrenamiento, que sirven de base para entrenar el modelo generativo. Estos pueden ser, por ejemplo, textos, imágenes o vídeos.
• La red neuronal consta de varias capas. La arquitectura exacta depende del tipo de datos que se vayan a generar. Para los textos puede utilizarse un modelo con redes neuronales recurrentes (RNN), mientras que para las imágenes se emplean redes neuronales convolucionales (CNN).
• El modelo de IA se aplica a los datos de entrenamiento para aprender a generar datos que se parezcan a los datos de entrenamiento. Esto se logra ajustando los parámetros de las neuronas para minimizar los errores entre los datos generados y los datos reales de entrenamiento.

Una vez entrenado el modelo, puede utilizarse para generar nuevos datos. Para ello, se da al modelo una secuencia o valor de partida. Esto se hace a través de una pregunta, que puede ser en forma de texto, imágenes, vídeo o dibujos. A continuación, la inteligencia artificial generativa proporciona nuevos contenidos en respuesta a la solicitud. Los datos generados se evalúan para garantizar su calidad y significado. El modelo siempre puede adaptarse y perfeccionarse entrenándolo con nuevos datos.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial?

Como amplio campo de investigación, la inteligencia artificial (IA) pretende desarrollar máquinas que puedan realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana. Los chatbots y los asistentes de voz como Google Home o Amazon Echo, por ejemplo, se basan en la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático (AM) es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos. En lugar de recibir instrucciones específicas para una tarea, un modelo de AM aprende a partir de datos de muestra y luego hace predicciones o toma decisiones sin tener que ser programado explícitamente para esa tarea. El volumen y la complejidad de los datos han aumentado el potencial del aprendizaje automático.

¿Qué son los modelos generativos de IA?

Los modelos de IA generativa utilizan una red neuronal específica para generar nuevos contenidos. Dependiendo de la aplicación, incluyen:

• Redes generativas adversariales (GAN): las GAN constan de un generador y un discriminador y suelen utilizarse para generar imágenes realistas.
• Redes neuronales recurrentes (RNN): las RNN están diseñadas específicamente para procesar datos secuenciales, como texto, y se utilizan para generar texto o música.
• Modelos basados en transformadores: modelos como el GPT (Generative Pretrained Transformer) de OpenAI son modelos basados en transformadores que se utilizan para generar texto.
• Modelos basados en flujos: utilizados en aplicaciones avanzadas para generar imágenes u otros datos.
• Autocodificadores variacionales (VAE): los VAE se utilizan a menudo en la generación de imágenes y texto.

Diferentes métodos de aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, existen distintos tipos de modelos que se seleccionan en función del tipo de tarea y de los datos disponibles. Se distingue básicamente entre supervised learning (aprendizaje supervisado) y unsupervised learning (aprendizaje no supervisado). Los sistemas basados en el aprendizaje no supervisado se materializan, entre otras cosas, en redes neuronales. Además de estas dos categorías principales, existen el semi-supervised learning (aprendizaje semisupervisado), el reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo) y el active learning (aprendizaje activo). Los tres métodos pertenecen al aprendizaje supervisado y difieren en el tipo y el grado de participación de usuario.

Además, se distingue entre deep learning y shallow learning. La principal diferencia radica en la profundidad y complejidad de los modelos. Mientras que el deep learning utiliza arquitecturas de redes neuronales más profundas para reconocer características y patrones más complejos en grandes cantidades de datos, el shallow learning se basa en modelos más simples con menos capas. En definitiva, el machine Learning y el deep Learning son subcampos de la inteligencia artificial.

¿Qué son ChatGPT, DALL-E y Bard?

ChatGPT, Dall-E y Bard son interfaces de IA que permiten a los usuarios crear nuevos contenidos mediante inteligencia artificial generativa.

IA generativa: ChatGPT

ChatGPT es uno de los generadores de texto más conocidos. El chatbot de IA se basa en el modelo de predicción de voz GPT-3.5 o GPT-4 de OpenAI y ofrece la posibilidad de proporcionar respuestas de texto similares a las humanas en formato de chat. Al igual que otros modelos GPT, ChatGPT ha sido entrenado con grandes cantidades de datos de texto y puede abarcar una amplia gama de temas y dominios de conocimiento al basarse en este entrenamiento para sus respuestas y explicaciones. ChatGPT incorpora a sus resultados el historial de la conversación con un usuario y simula así una conversación.

IA generativa: DALL-E

DALL-E es una aplicación de IA multimodal para generar imágenes basadas en descripciones de texto. Este modelo de inteligencia artificial generativa se desarrolló utilizando la implementación GPT de OpenAI 2021 y, al igual que ChatGPT, se entrenó con un gran conjunto de datos de imágenes y descripciones de texto asociadas. Esto permite a los generadores IA para imágenes combinar el significado de las palabras con elementos visuales. La segunda versión, más potente, DALL-E 2, se lanzó en 2022. Esta permite crear imágenes en diferentes estilos controlados por las peticiones del usuario.

IA generativa: Bard

Bard es un chatbot de inteligencia artificial generativa desarrollado por Google. La inteligencia artificial generativa se basa en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Google y en PaLM 2. Al igual que ChatGPT, Bard puede responder preguntas, programar, resolver problemas matemáticos y ayudar en tareas de escritura. Para ello, la herramienta también utiliza técnicas de natural language processing (NLP). Aunque la IA actúa independientemente de la búsqueda de Google, obtiene su información de Internet. Los usuarios pueden contribuir activamente a mejorar los datos a través de sus opiniones.

¿Para qué puede servir la inteligencia artificial generativa?

La IA generativa puede utilizarse en una gran variedad de campos para crear prácticamente cualquier tipo de contenido. Gracias a avances revolucionarios como GPT y a la facilidad de uso de la tecnología, cada vez es más accesible. Entre los ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial generativa se incluyen, por ejemplo:

• Creación de textos: artículos de noticias, textos creativos, correos electrónicos, CV, etc.
• Creación de imágenes y gráficos: logotipos, diseños, ilustraciones, etc.
• Música y sonido: composición, efectos de sonido, etc.
• Desarrollo de videojuegos: creación de niveles, personajes, argumentos o diálogos
• Cine y animación: creación de personajes o escenas CGI, generación de contenidos de animación o vídeo, etc.
• Farmacia y química: descubrimiento de nuevas estructuras moleculares o medicamentos, optimización de compuestos químicos
• Chatbots: atención al cliente o asistencia técnica
• Contenidos educativos: vídeos de demostración de productos y tutoriales en diferentes idiomas
• Arquitectura y urbanismo: diseño de edificios, interiores o planos urbanos, optimización del uso del espacio o las infraestructuras, etc.

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial generativa?

Debido a su amplia gama de usos, la IA generativa ofrece una serie de ventajas para una gran variedad de campos. Además de crear nuevos contenidos, también puede facilitar la interpretación y comprensión de contenidos existentes. Entre las ventajas de aplicar la inteligencia artificial generativa se incluyen:

• Automatización de procesos manuales
• Resumen y preparación de información compleja
• Facilitar la creación de contenidos
• Responder a preguntas técnicas específicas
• Responder a correos electrónicos

¿Cuáles son los límites de la IA generativa?

Las limitaciones de la inteligencia artificial generativa surgen a menudo de los enfoques específicos utilizados para implementar casos de uso particulares. Por ejemplo, aunque el contenido generado suele sonar muy convincente, la información subyacente puede ser errónea o estar manipulada. Otras limitaciones en el uso de la IA generativa son:

• La fuente de información no siempre es identificable
• Es difícil juzgar el sesgo de las fuentes originales
• El contenido realista dificulta el reconocimiento de información falsa
• Los contenidos generados pueden contener sesgos y subjetividades

¿Cuáles son los problemas de la IA generativa?

El uso de la IA generativa plantea una serie de problemas. Además de la calidad de los contenidos generados, también preocupa la posibilidad de que se haga un mal uso de ellos.

• Abuso y desinformación: la capacidad de la IA generativa para producir contenidos realistas puede dar lugar a malos usos, por ejemplo, la creación de deepfakes, noticias falsas, documentos falsificados y otras formas de desinformación.
• Derechos de autor y propiedad intelectual: los contenidos generados plantean problemas de derechos de autor y propiedad intelectual, ya que a menudo no está claro quién posee los derechos sobre los contenidos generados y cómo pueden utilizarse.
• Prejuicios y discriminación: si una inteligencia artificial generativa ha sido entrenada con datos sesgados, esto puede reflejarse en los contenidos generados.
• Ética: la generación de contenidos falsos e información manipulada puede plantear problemas éticos.
• Cuestiones jurídicas y reglamentarias: el rápido desarrollo de la IA generativa ha dado lugar a una situación jurídica poco clara; aún no está claro cómo debe regularse esta tecnología.
• Protección de datos y privacidad: el uso de la IA generativa para generar datos personales o identificar personas en imágenes es cuestionable en términos de protección de datos y privacidad.
• Seguridad: la IA generativa puede utilizarse para ataques de ingeniería social más eficaces que los ataques humanos.

Ejemplos de herramientas de IA generativa

Dependiendo del tipo de contenido que se quiera generar, existen varias herramientas de IA generativa. Entre los mejores generadores de texto de IA figuran:

• ChatGPT de OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Entre los mejores generadores de imagen de IA están:

• Midjourney
• DALL E-2
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon

Entre los mejores generadores de vídeo de IA se encuentran:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

IA generativa vs. IA

La diferencia entre la IA generativa y la inteligencia artificial radica principalmente en la aplicación y no necesariamente en la tecnología subyacente. Mientras que el objetivo principal de la inteligencia artificial es realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana de forma automatizada o mejorada, la inteligencia artificial generativa crea nuevos contenidos como respuestas de chat, diseños, datos sintéticos o deepfakes. Para ello, la IA generativa requiere una solicitud en la que el usuario introduce una consulta inicial o un conjunto de datos. La IA tradicional, por su parte, se centra en el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el análisis perfeccionado, la clasificación de datos y la detección de fraudes.

Buenas prácticas para el uso de la inteligencia artificial generativa

El uso de la IA generativa conlleva tanto ventajas como riesgos. Para los usuarios que utilizan modelos de IA generativa o trabajan con sus resultados, existen algunas prácticas recomendadas para lograr mejores resultados y, al mismo tiempo, evitar posibles riesgos:

• Validar resultados: comprueba siempre la verosimilitud y calidad de los contenidos generados.
• Comprender la herramienta: debes saber cómo funciona la herramienta de IA generativa que utilices y cuáles son sus puntos fuertes y débiles. En relación con ello, es interesante el concepto de Explainable AI (XAI).
• Trata las fuentes de forma crítica: si trabajas con contenidos creados con IA generativa, revisa la veracidad de las fuentes.
• Etiquetado claro: los contenidos de IA generativa deben ser etiquetados como tales para el resto de usuarios.
• Ética: utiliza la IA generativa de forma responsable, es decir, no crees ni distribuyas contenidos engañosos, inexactos o manipuladores.
• Aprendizaje continuo: la IA generativa evoluciona rápidamente, así que mantente al día de las nuevas tecnologías, técnicas y mejores prácticas.