IA Generativa: Una Revolución en Curso

Definición: La IA generativa es un tipo de sistema de inteligencia artificial capaz de crear contenido original, como textos, imágenes o audios, basándose en patrones aprendidos de datos de entrenamiento.
Ejemplos: ChatGPT (OpenAI) y Bard (Google) son ejemplos de bots conversacionales basados en IA generativa. Otros ejemplos incluyen sistemas de arte como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E.
Aplicaciones: IA generativa tiene usos potenciales en áreas como el arte, la escritura, el desarrollo de software, la atención médica, las finanzas y el marketing.
Inversión: A principios de la década de 2020, aumentó la inversión en IA generativa por parte de empresas como Microsoft, Google y Baidu.
Principios Éticos: La UNESCO enfatiza un enfoque centrado en el ser humano para el desarrollo de la IA, basado en principios de inclusión y equidad, con el objetivo de que la IA sea ética y responsable.
Preocupaciones:
- Desinformación: La IA generativa puede utilizarse para crear noticias falsas o deepfakes que pueden engañar o manipular a las personas.
- Falta de Verificación: La IA recopila información de diversas fuentes sin verificar su precisión científica.
- Nuevo Ecosistema de Información: La IA representa una nueva fuente de información en un ecosistema virtual, requiriendo un análisis crítico de su contenido.
- Regulación Educativa: La UNESCO pide a los gobiernos que regulen la IA generativa en el ámbito educativo.

Los primeros sistemas de IA generativa surgieron con el objetivo de simular el pensamiento humano.
A finales de la década de 2000, el aprendizaje profundo impulsó avances en el procesamiento de imágenes, videos y texto.
En 2014, avances en el autocodificador variacional y las redes generativas adversativas dieron lugar a las primeras redes neuronales profundas que podían aprender modelos generativos complejos.
En 2017, la red Transformador impulsó un desarrollo significativo en la IA generativa.
GPT-2 en 2019 demostró la capacidad de generalizar a diversas tareas.
En 2021, DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion marcaron el surgimiento de herramientas de creación de arte de IA de alta calidad.
GPT-4 fue lanzado en marzo de 2023, considerado un avance significativo en la IA.

Los sistemas de IA generativa se basan en el aprendizaje automático no supervisado o autosupervisado.
Se clasifican como unimodales o multimodales, dependiendo del tipo de datos de entrada.
Prompts son las instrucciones que los usuarios dan a la IA para generar una respuesta. La precisión de la respuesta depende de la formulación del prompt.
El desarrollo de la IA generativa ha generado preocupación por parte de gobiernos, empresas e individuos.

Pérdida de Empleo: La IA generativa plantea desafíos para el mercado laboral, con la automatización de ciertas tareas y la preocupación por la pérdida de puestos de trabajo en áreas como la ilustración de videojuegos y la escritura.
Deepfakes: Los deepfakes son medios generados por IA que pueden imitar a personas reales en videos o imágenes, con implicaciones para la seguridad, la privacidad y la desinformación.
Cibercrimen: La IA generativa se utiliza cada vez más en actividades criminales, como estafas de phishing, desinformación y fraude.

La Unión Europea propone una ley de IA que incluye requisitos para la divulgación de derechos de autor y la etiquetación de contenido generado por IA.
Estados Unidos busca la implementación de marcas de agua en el contenido generado por IA.
China regula la IA generativa con requisitos para marcas de agua, control de datos y cumplimiento de valores socialistas.