Ineludible hoy no poner el dedo en el dilema sobre la inteligencia artificial (IA) generativa y sobre cómo cambiará, no solo la manera en la que interactuamos con la tecnología, sino muchos de los ámbitos de nuestras vidas.
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en crear modelos y sistemas capaces de producir contenido original y creativo, como textos, imágenes, videos y música, imitando el comportamiento humano y aprendiendo a partir de patrones y ejemplos.
Ésta ha permitido que las búsquedas en la web evolucionen gracias a la integración de modelos de inteligencia en los buscadores. Los chatbox, como mejor se le representa ahora, también han hecho que los resultados de búsqueda sean más eficientes, ya que entienden mejor el contexto y ofrecen conversaciones como respuesta. Además, existen modelos generativos, como el caso de los textos que sugieren palabras mientras se escribe para acelerar la escritura.
Sin duda, hoy por hoy, el mejor ejemplo de IA generativa es Chat GPT, que solo en durante su primer mes de lanzamiento (diciembre de 2022) alcanzó 10 millones de usuarios cada día.
El gigante Microsoft está apostando a esta tecnología desarrollada por OpenAI para mejorar su buscador Bing, mientras que, por su parte y aunque sin mucho éxito en el arranque, la firma Google lanzó el contra peso BARD, alimentado de la base de datos LaMDA y de la alimentación de sitios web existentes para generar su modelo de IA generativa.
Es cierto que a la de Google no le fue tan bien como a la OpenAI, pero en ambos casos se ha manifestado que esto es solo el arranque y que, lo que los usuarios están experimentando, es un periodo de prueba de estas tecnologías. Por ahora, se visualizan problemas como el hecho de que, pese a tener un modelo de conversación bastante eficiente, podrían estar generando mucha desinformación… eso sí, dicha con mucha seguridad.
Otros elementos que están en el terreno de la discusión son si la IA realmente generará contenido original a partir de un proceso creativo o simplemente será una herramienta para imitar el trabajo humano; si el contenido generado cumplirá con aspectos éticos acorde a instrucciones de programación marcadas en un inicio; si serán capaces de distinguir información falsa de la verdadera y si intencionalmente por fines “perversos” podría autogenerar información falsa; si se podrá evitar o detectar si las herramientas de programación pueden estar en manos de criminales; o bien, si realmente estamos preparados social y económicamente para enfrentar la pérdida de empleos durante el proceso de transición.
Los ejemplos más comentados sobre las áreas de injerencia de la IA generativa son la redacción de textos completos, desde noticias hasta literatura y poesía, imitando el estilo y la estructura del lenguaje humano; la creación de imágenes y videos, a partir de descripciones de texto o incluso a partir de la imaginación; el diseño arquitectónico y de productos, utilizando información paramétrica para generar modelos 3D y otras representaciones visuales; la construcción de Chatbots y asistentes virtuales capaces de proporcionar respuestas precisas y relevantes a preguntas específicas; la programación de aplicaciones con lenguajes como Python; y la mejora en sistemas orientados a procesos como logística y seguimiento de tareas.
La IA generativa se diferencia de otros modelos de IA por su capacidad para crear nuevos datos o contenido original en lugar de simplemente analizar y responder a datos existentes. A diferencia de la IA predictiva o clasificadora que se enfoca en predecir o clasificar datos existentes, la IA generativa utiliza modelos de aprendizaje automático para crear nuevas imágenes, texto, música u otros tipos de datos originales.
Los modelos generativos a menudo se entrenan en grandes conjuntos de datos para aprender patrones y tendencias en la información y, a partir de ahí, pueden crear nuevas piezas que se ajusten a esos patrones o incluso crear contenidos que desafíen las tendencias existentes. Es por ello que la IA generativa podría ser un reto para la generación de contenido original, sin necesitar siquiera de la intervención de personas que las alimenten una vez que el propio sistema se encuentre en una etapa de maduración de aprendizaje.
Es claro que estamos frente a un dilema. ¿Es esto una oportunidad o una amenaza?
Por lo pronto, alrededor de mil expertos en el tema, incluyendo a Elon Musk, Steve Wozniak y Emad Mostaque; firmaron un acuerdo para hacer una pausa con este tipo de sistemas antes de lanzar sistemas de IA Generativo más poderosos que los que actualmente existen, ante el temor de que éstos se puedan salir de control. Es sin duda, una señal de alarma que sean estos gurús de la IA los que, al parecer, ya estén anticipando un futuro de distopías.
¿Estamos creando un monstruo?, ¿solo es temor al cambio?, ¿quién está y quién no está preparado para la transición?, ¿la realidad, como la conocemos, está bajo amenaza? Sin duda, es obligado para quienes nos dedicamos a la tecnología, mantenernos muy atentos a la evolución de la IA Generativa, aún a sabiendas de que estamos bajo el constante reto de que la IA evolucione más rápido de lo que podamos observar y registrar.