La IA generativa es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que puede producir varios tipos de contenido, incluidos texto, imágenes, audio y datos sintéticos. El reciente revuelo en torno a la IA generativa ha sido impulsado por la simplicidad de las nuevas interfaces de usuario para crear texto, gráficos y videos de alta calidad en cuestión de segundos.

Cabe señalar que la tecnología no es nueva. La IA generativa se introdujo en la década de 1960 en los chatbots. Pero no fue hasta 2014, con la introducción de las redes antagónicas generativas, o GAN, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático, que la IA generativa pudo crear imágenes, videos y audio convincentemente auténticos de personas reales.

Por un lado, esta capacidad recién descubierta ha abierto oportunidades que incluyen un mejor doblaje de películas y un rico contenido educativo. También reveló preocupaciones sobre deepfakes (imágenes o videos falsificados digitalmente) y ataques dañinos de seguridad cibernética en las empresas, incluidas solicitudes nefastas que imitan de manera realista al jefe de un empleado.

Los rápidos avances en los llamados modelos de lenguaje grande (LLM), es decir, modelos con miles de millones o incluso billones de parámetros, han abierto una nueva era en la que los modelos generativos de IA pueden escribir texto atractivo, pintar imágenes fotorrealistas e incluso crear algo entretenido. comedias de situación sobre la marcha. Además, las innovaciones en IA multimodal permiten a los equipos generar contenido en múltiples tipos de medios, incluidos texto, gráficos y video. Esta es la base para herramientas como Dall-E que crean automáticamente imágenes a partir de una descripción de texto o generan leyendas de texto a partir de imágenes.

A pesar de estos avances, todavía estamos en los primeros días del uso de IA generativa para crear texto legible y gráficos estilizados fotorrealistas. Las primeras implementaciones han tenido problemas con la precisión y el sesgo, además de ser propensos a las alucinaciones y escupir respuestas extrañas. Aún así, el progreso hasta el momento indica que las capacidades inherentes de este tipo de IA podrían cambiar fundamentalmente el negocio. En el futuro, esta tecnología podría ayudar a escribir códigos, diseñar nuevos medicamentos, desarrollar productos, rediseñar procesos comerciales y transformar las cadenas de suministro.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La IA generativa comienza con una petición que puede convertirse en un texto, una imagen, un video, un diseño, notas musicales o cualquier entrada que el sistema de IA pueda procesar. Luego, varios algoritmos de IA devuelven contenido nuevo en respuesta. El contenido puede incluir ensayos, soluciones a problemas o falsificaciones realistas creadas a partir de imágenes o audio de una persona.

Las primeras versiones de IA generativa requerían el envío de datos a través de una API o un proceso complicado. Los desarrolladores tenían que familiarizarse con herramientas especiales y escribir aplicaciones utilizando lenguajes como Python.

Ahora, los pioneros en IA generativa están desarrollando mejores experiencias de usuario que le permiten describir una solicitud en un lenguaje sencillo. Después de una respuesta inicial, también puede personalizar los resultados con comentarios sobre el estilo, el tono y otros elementos que desea que refleje el contenido generado.

Modelos generativos de IA

Los modelos generativos de IA combinan varios algoritmos de IA para representar y procesar contenido. Por ejemplo, para generar texto, varias técnicas de procesamiento de lenguaje natural transforman caracteres sin procesar (por ejemplo, letras, puntuación y palabras) en oraciones, partes del discurso, entidades y acciones, que se representan como vectores utilizando múltiples técnicas de codificación. Del mismo modo, las imágenes se transforman en diversos elementos visuales, también expresados como vectores. Una advertencia es que estas técnicas también pueden codificar los sesgos, el racismo, el engaño y la fanfarronería contenidos en los datos de entrenamiento.

Una vez que los desarrolladores se deciden por una forma de representar el mundo, aplican una red neuronal particular para generar contenido nuevo en respuesta a una consulta o aviso. Técnicas como GAN y codificadores automáticos variacionales (VAEs), redes neuronales con un decodificador y un codificador, son adecuadas para generar rostros humanos realistas, datos sintéticos para el entrenamiento de IA o incluso facsímiles de humanos particulares.

Los avances recientes en transformadores como las Representaciones de codificador bidireccional de los transformadores (BERT) de Google, GPT de OpenAI y Google AlphaFold también han dado como resultado redes neuronales que no solo pueden codificar lenguaje, imágenes y proteínas, sino también generar contenido nuevo.

¿Cuáles son los casos de uso de la IA generativa?

La IA generativa se puede aplicar en varios casos de uso para generar prácticamente cualquier tipo de contenido. La tecnología se está volviendo más accesible para usuarios de todo tipo gracias a avances de vanguardia como GPT que se pueden ajustar para diferentes aplicaciones. Algunos de los casos de uso de la IA generativa incluyen los siguientes:

• Implementación de chatbots para atención al cliente y soporte técnico.
• Implementar deepfakes para imitar a personas o incluso a individuos específicos.
• Mejora del doblaje de películas y contenidos educativos en diferentes idiomas.
• Redacción de respuestas por correo electrónico, perfiles de citas, currículos y trabajos finales.
• Crear arte fotorrealista en un estilo particular.
• Mejora de los videos de demostración de productos.
• Sugerir nuevos compuestos farmacológicos para probar.
• Diseño de productos físicos y edificios.
• Optimización de nuevos diseños de chips.
• Escribir música en un estilo o tono específico.

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

La IA generativa se puede aplicar ampliamente en muchas áreas del negocio. Puede facilitar la interpretación y comprensión del contenido existente y crear automáticamente contenido nuevo. Los desarrolladores están explorando formas en que la IA generativa puede mejorar los flujos de trabajo existentes, con miras a adaptar los flujos de trabajo por completo para aprovechar la tecnología. Algunos de los beneficios potenciales de implementar IA generativa incluyen los siguientes:

• Automatización del proceso manual de redacción de contenidos.
• Reducir el esfuerzo de responder a los correos electrónicos.
• Mejorar la respuesta a consultas técnicas específicas.
• Creación de representaciones realistas de personas.
• Resumir información compleja en una narrativa coherente.
• Simplificando el proceso de creación de contenido en un estilo particular.

¿Cuáles son las limitaciones de la IA generativa?

Las primeras implementaciones de IA generativa ilustran vívidamente sus muchas limitaciones. Algunos de los desafíos que presenta la IA generativa son el resultado de los enfoques específicos utilizados para implementar casos de uso particulares. Por ejemplo, un resumen de un tema complejo es más fácil de leer que una explicación que incluye varias fuentes que respaldan los puntos clave. Sin embargo, la legibilidad del resumen se produce a expensas de que el usuario pueda verificar de dónde proviene la información.

Estas son algunas de las limitaciones a tener en cuenta al implementar o utilizar una aplicación de IA generativa:

• No siempre identifica la fuente del contenido.
• Puede ser un desafío evaluar el sesgo de las fuentes originales.
• El contenido que suena realista hace que sea más difícil identificar información inexacta.
• Puede ser difícil entender cómo adaptarse a las nuevas circunstancias.
• Los resultados pueden pasar por alto los sesgos, los prejuicios y el odio.

imagen: @tiko33