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La inteligencia artificial está en todas partes, te des cuenta o no. Está detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que de alguna manera saben exactamente lo que anhelas. Ahora está adquiriendo una personalidad más pública: piense Meta IAapareciendo en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o de Google Géministrabajando en segundo plano en todas las plataformas de la empresa; o Inteligencia de Applerecién ahora comenzando una implementación lenta.
La IA tiene una larga historia, que se remonta a una conferencia en Dartmouth en 1956 en la que se discutió por primera vez la inteligencia artificial como algo. Los hitos en el camino incluyen ELIZA, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el científico informático del MIT Joseph Weizenbaum, y 2004, cuando apareció por primera vez el autocompletado de Google.
Luego llegó el 2022 y El ascenso de ChatGPT a la fama. Los desarrollos de IA generativa y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluido Google Bard (ahora Gemini), Copiloto de Microsoft, IBM Watsonx.ai y los modelos Llama de código abierto de Meta.
Analicemos lo que IA generativa es decir, en qué se diferencia de la inteligencia artificial «normal» y si la IA de generación puede estar a la altura de las expectativas.
IA generativa en pocas palabras
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir contenido nuevo basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de simplemente analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan resultados creativos como texto, imágenes, música, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativa más populares del mercado incluyen ChatGPT, Dall-E, A mitad del viaje, Adobe luciérnaga, claudio y Difusión estable.
La principal de sus capacidades es que ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos parecidos a los humanos basándose en unas pocas indicaciones sencillas. Dall-E y A mitad del viaje cree ilustraciones detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
La IA que no es IA generativa
Sin embargo, no toda la IA es generativa. Mientras que la IA genérica se centra en la creación de contenido nuevo, la IA tradicional sobresale en el análisis de datos y la realización de predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se utiliza para soluciones novedosas en cienciadiagnósticos médicos, pronósticos meteorológicos, detección de fraudes y análisis financieros para pronósticos e informes. La IA que venció a los grandes campeones humanos en ajedrez y el juego de mesa ir No era IA generativa.
Puede que estos sistemas no sean tan llamativos como la IA de generación, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Cómo funciona la IA generativa
Detrás de la magia de la IA generativa se encuentran grandes modelos de lenguaje y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas se basan en cantidades masivas de datos, como bibliotecas enteras de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos extraídos de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son muy conscientes de que la IA es tan buena como los datos que la alimentan. Si se alimenta de datos de mala calidad, La IA puede producir resultados sesgados. Es algo que incluso a los jugadores más importantes en el campo, como Googleno he sido inmune a.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pides a una herramienta de inteligencia artificial que escriba un poema sobre el océano, no se trata simplemente de extraer versos preescritos de una base de datos. En cambio, utiliza lo que aprendió sobre poesía, océanos y estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden parecer un poco extraños. Tal vez la IA malinterprete su solicitud o se vuelva demasiado creativa de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinacionesson parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades de la IA generativa están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y voz dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más precisas y relevantes contextualmente. Modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, como es Proyecto Astra de Google.
La generación de IA conlleva desafíos
No faltan herramientas de IA generativa, cada una con su estilo único. Estas herramientas han despertado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además de prejuicios y alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos sobre el contenido generado por IA? ¿O qué material es un juego limpio o está prohibido que las empresas de inteligencia artificial lo utilicen para entrenar sus modelos de lenguaje? Consulte, por ejemplo, el La demanda del New York Times contra OpenAI y Microsoft.
Otras preocupaciones (asuntos no menores) involucran la privacidad, el desplazamiento laboral, la responsabilidad en la IA y los deepfakes generados por la IA. Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque el entrenamiento de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que genera grandes huellas de carbono.
El rápido ascenso de la IA gen. en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos son intensificar las regulaciones de IA para garantizar un desarrollo responsable y ético, en particular el de la Unión Europea Ley de IA.
IA generativa en la vida cotidiana
Muchas personas han interactuado con chatbots en atención al cliente o usado asistentes virtuales como Siri, Alexa y el Asistente de Google, que ahora están a punto de convertirse en herramientas eléctricas de inteligencia artificial de generación. Eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, está poniendo la IA en tus manos.
Mientras tanto, según Encuesta global de IA 2024 de McKinseyel 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones utilizan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada apenas 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando IA genética para optimizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
La IA generativa no es sólo para técnicos o personas creativas. Una vez que aprendas a darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias. digamos que eres planeando un viaje. En lugar de desplazarse por las páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tendrá un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es lo ideal. Verifique siempre sus recomendaciones). El propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero no tiene un equipo de diseño puede usar IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera un texto del anuncio.
La IA generativa llegó para quedarse
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal auge desde Internet y, más tarde, la iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a optimizar los flujos de trabajo e incluso inspirando formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más interesante sea su potencial, y apenas estamos arañando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
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