{"id":12360,"date":"2023-09-01T09:20:37","date_gmt":"2023-09-01T07:20:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sivsa.com\/site\/?p=12360"},"modified":"2023-08-25T09:30:38","modified_gmt":"2023-08-25T07:30:38","slug":"ia-generativa-pros-y-contras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sivsa.com\/site\/ia-generativa-pros-y-contras\/","title":{"rendered":"La IA generativa: pros y contras"},"content":{"rendered":"

En los \u00faltimos meses se ha hablado m\u00e1s que nunca de la IA generativa. Las \u00faltimas noticias sobre modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Stable Diffusi\u00f3n o Midjourney la han puesto de moda por las grandes y sorprendentes posibilidades que ofrece, sobre todo, para un futuro que se vislumbra cada vez m\u00e1s cercano.<\/p>\n

Gartner<\/a> la sit\u00faa como una de las t\u00e9cnicas que m\u00e1s impacto est\u00e1 causando en el mercado de la IA.<\/strong> De hecho, la considera estrat\u00e9gica para los pr\u00f3ximos a\u00f1os y estima que, tan solo en dos, este tipo de IA representar\u00e1 el 10% de todos los datos producidos, frente al 1% actual. Y es m\u00e1s, apunta que las empresas que adopten esta pr\u00e1ctica triplicar\u00e1n el valor de aquellas que no codifiquen su enfoque de la IA.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda y gracias a la inteligencia artificial y a modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) o profundo (deep learning) ya es posible interpretar y clasificar datos que permiten desde el reconocimiento facial hasta la prevenci\u00f3n o identificaci\u00f3n de ciberdelitos. Pero la IA generativa abre una nueva posibilidad: la creaci\u00f3n desde cero<\/strong>. Es decir, da un paso m\u00e1s en su evoluci\u00f3n para ir de la percepci\u00f3n e identificaci\u00f3n hacia la creatividad. Algo impensable hasta hace muy poco.<\/p>\n

Sin embargo, el concepto de IA generativa no es nuevo, pero el progreso de las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico que la sustentan ha avanzado notablemente en la \u00faltima d\u00e9cada.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00a0<\/strong>\u00bfEn qu\u00e9 consiste?<\/strong><\/h4>\n

La IA generativa recoge informaci\u00f3n de un conjunto de datos masivos (libros, sitios webs\u2026), que sirven de base para crear contenido original, ya sea texto, archivos de audio, im\u00e1genes, obras de arte, objetos f\u00edsicos… sin intervenci\u00f3n humana, pero que se asemeja casi hasta rozar la perfecci\u00f3n, y gracias al algoritmo de la Red Generativa Antag\u00f3nica (RGA). La gran innovaci\u00f3n de este modelo es el aprendizaje mediante el entrenamiento, que permite mejorar y generar resultados de mayor calidad y de mayor personalizaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n

La IA generativa va m\u00e1s all\u00e1 del procesamiento del lenguaje natural, como la traducci\u00f3n, el resumen o la producci\u00f3n de textos. Sus posibilidades de aplicaci\u00f3n son ilimitadas. Desde la creaci\u00f3n de c\u00f3digo de software, novelas o ensayos universitarios, pasando por atenci\u00f3n al cliente o la investigaci\u00f3n de medicamentos, hasta la invenci\u00f3n de anuncios personalizados o m\u00fasica original.<\/strong> De hecho, sus utilidades en sectores como el sanitario, por ejemplo, para la detecci\u00f3n de enfermedades, el ambiental, para la prevenci\u00f3n de la extinci\u00f3n de especies o en el de la seguridad, para el reconocimiento de delincuentes, entre otros muchos, son indiscutibles. Sin embargo, su capacidad transformadora, tambi\u00e9n en ciencias complejas, presenta riesgos a\u00fan por acotar y que invitan a la reflexi\u00f3n.<\/p>\n

Peligros de los modelos de IA generativa<\/strong><\/h4>\n

Por un lado, preocupa las facilidades que ofrece este tipo de modelos para generar contenidos falsos y enga\u00f1osos que buscan la desinformaci\u00f3n<\/strong>, por ejemplo, a trav\u00e9s de trolls automatizados. Tambi\u00e9n para llevar a cabo fraudes o identidades falsas. <\/strong>Casos como el del modelo de lenguaje de IA de Meta, Galactica<\/a>, destinado a la creaci\u00f3n de documentos cient\u00edficos, y que tuvo que ser retirado d\u00edas despu\u00e9s de su lanzamiento por producir contenido err\u00f3neo al malinterpretar los datos de los millones de art\u00edculos con los que se la hab\u00eda entrenado, ponen en duda adem\u00e1s su competencia para procesar datos complejos sin moderaci\u00f3n humana.<\/p>\n

Otro de los riesgos m\u00e1s cuestionados se refiere a las implicaciones que tiene sobre los derechos de autor y la propiedad intelectual.<\/strong> Fundamentalmente, por el uso que hacen estos modelos de las diferentes fuentes de informaci\u00f3n de las que beben en sus entrenamientos sin consentimiento. Y a todos estos elementos hay que sumar el impacto que estos modelos de IA podr\u00edan tener sobre un n\u00famero indeterminado de profesiones creativas<\/strong> (dise\u00f1o, publicidad, entretenimiento, edici\u00f3n…), que unos ven como una nueva forma de cooperaci\u00f3n humano-maquina que remar\u00e1 a favor de la creatividad y otros, como el fin de numerosos empleos.<\/p>\n

Dos enfoques de gobernanza IA<\/strong><\/h4>\n

Con estos planteamientos como tel\u00f3n de fondo, se han asentado dos modelos de gobernanza IA. El de aquellas empresas como OpenAI que apuestan por estrategias de publicaci\u00f3n limitadas, con un uso supervisado y acceso controlado, a otras como Stability que creen en la democratizaci\u00f3n y en modelos de libre acceso.<\/p>\n

Queda patente as\u00ed la necesidad imperante de una regulaci\u00f3n<\/strong> que establezca l\u00edmites que permitan una expansi\u00f3n controlada y beneficiosa de esta tecnolog\u00eda que promete grandes avances.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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