Inteligencia artificial generativa: desafíos y consecuencias.
Inteligencia artificial generativa
January 23, 2023
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La inteligencia artificial generativa es un campo en rápido crecimiento que tiene el potencial de cambiar la forma en que creamos e interactuamos con la tecnología. Con la capacidad de generar nuevos datos o contenido, la inteligencia artificial generativa tiene una amplia gama de aplicaciones en industrias que van desde el entretenimiento hasta las finanzas.

La tecnología de IA generativa avanza tan rápido que ha superado nuestra capacidad de imaginar riesgos futuros. Por esa razón en Bdr Informática le presentamos todo lo que debe saber sobre la inteligencia artificial generativa.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la informática que involucra algoritmos no supervisados ​​y semisupervisados ​​que permiten a las computadoras crear contenido nuevo, utilizando contenido creado previamente, como texto, audio, video, imágenes y código. Se trata de crear equipos que parezcan reales y que sean completamente originales.

En otras palabras, la IA generativa es un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en la creación de algoritmos que pueden generar nuevos datos. Los modelos generativos se utilizan en muchas áreas de aplicación diferentes, desde el arte y la música hasta la visión artificial y la robótica.

La palabra “generativo” se refiere a cómo estos modelos aprenden a generar nuevos datos, en lugar de simplemente reconocerlos.

Usando inteligencia artificial generativa, las computadoras pueden generar o crear contenido nuevo al abstraer los patrones subyacentes asociados con los datos de entrada.

Características de la IA generativa

En el pasado, la inteligencia artificial se usaba para crear simulaciones de la realidad o imitar procesos naturales, como aprender a jugar al ajedrez o al juego Go. Pero en la IA generativa, el aprendizaje automático produce arte, música y otras formas de creatividad sin intervención humana o, a menudo, solo una cadena de entrada de texto.

riesgos de la inteligencia artificial generativa

AI ya puede escribir artículos periodísticos y componer música; incluso puedes pintar y diseñar edificios. Sin embargo, a diferencia de sus predecesores, la IA generativa no tiene experiencia previa en ninguna de estas áreas; en cambio, aprende a sí mismo a partir de conjuntos de datos proporcionados por seres humanos.

Elementos de la inteligencia artificial generativa

La IA generativa permite que las máquinas creen nuevos trabajos en función de lo que aprenden de los demás. Esto abre oportunidades para artistas y diseñadores que quieren que su trabajo sea único, así como para aquellos que quieren que su trabajo sea generado por máquinas para propósitos específicos.

La inteligencia artificial generativa consta de dos elementos principales:

Los codificadores automáticos

Constan de un codificador que mapea los datos de entrada en un espacio latente; un decodificador que lee desde este espacio latente y genera nuevos puntos de datos; y la función objetivo. Los codificadores automáticos aprenden a disminuir la distancia desde el conjunto de datos original.

Redes adversarias generastivas (GAN)

Son un sistema de aprendizaje automático en el que dos redes neuronales compiten entre sí. La IA obliga al conjunto de entrenamiento a generar nuevos datos con las mismas estadísticas que el conjunto de entrenamiento.

Desafíos y riesgos de la inteligencia artificial generativa

La IA generativa requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento, que es un subconjunto de los datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático. El rendimiento del algoritmo depende en gran medida de este conjunto de datos. En algunos formatos de IA generativa, estos cambios de comportamiento pueden salirse completamente de control.

Por ejemplo, una red adversaria generativa (GAN) es un modelo en el que dos redes neuronales compiten para hacer predicciones más precisas. El modelo puede producir algunas predicciones que no son las esperadas.

Además, la IA generativa puede tener problemas de seguridad. Algunos modelos pueden usarse para fraude. Es importante tener en cuenta que la IA generativa se puede usar fácilmente para crear imágenes falsas que parezca imágenes reales.

Algunos de los desafíos de la inteligencia artificial generativa son:

Problemas de Seguridad

Con la capacidad para generar fotos e imágenes falsas que parecen reales, puede aumentar la incidencia de robo de identidad, fraude y falsificación. Los deepfakes se basan en la inteligencia artificial para generar videos e imágenes realistas que se pueden usar para hacerse pasar por otra persona o hacer que parezca que están haciendo algo que no hacen.

Privacidad de los datos

Los problemas de protección de datos pueden surgir del uso de la inteligencia artificial generativa en varias industrias, como la atención médica, ya que implica la recopilación de información privada sobre las personas.

Limitación en la creatividad

Una red neuronal usa datos pasados ​​a ciegas como plantilla para el trabajo futuro, lo que significa que a menudo produce resultados basados ​​en lo que ya sucedió, en lugar de algo realmente creativo. En resumen, los sistemas de IA carecen de creatividad e ingenio. No pueden generar nuevas ideas por sí mismos, solo pueden hacer asociaciones basadas en los datos que las personas les dan.

Problemas de derechos de autor

Los principales problemas de derechos de autor para la IA generativa son los mismos que para las obras creativas tradicionales. De hecho, algunas agencias de fotografía han prohibido la publicación de contenido generado por IA por temor a la responsabilidad legal por infracción de derechos de autor. Además, algunas bibliotecas de archivos prohibieron el uso de imágenes de IA después de que artistas y fotógrafos expresaran su preocupación por los motivos anteriores.

Beneficios de inteligencia artificial generativa

Algunos de los beneficios de la inteligencia artificial generativa son:

  • Obtención de resultados de mayor calidad aprendiendo usted mismo de cada conjunto de datos.
  • Reducción de riesgos en el proyecto.
  • Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de refuerzo para reducir el sesgo.
  • Predicción de profundidad sin sensores.
  • Localización y regionalización de contenido usando falsificaciones profundas.
  • Permite que los robots comprendan conceptos más abstractos en la simulación y el mundo real.

La inteligencia artificial generativa es la próxima frontera para muchos tecnólogos, por lo que este desarrollo es algo a tener en cuenta. Hay infinitas posibilidades sobre cómo se puede usar la IA generativa, y podríamos ver nuevas industrias que surgen de este tipo de inteligencia en los próximos años.

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