La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema cada vez más importante en la vida cotidiana. A medida que la tecnología ha ido evolucionando, hemos asistido a la creación de diversas formas de IA, cada una con su propia funcionalidad. Entre ellas se encuentra la IA generativa. En este artículo exploraremos qué es la IA generativa, su historia, sus limitaciones y el impacto de esta tecnología.

La IA generativa es una forma de IA que utiliza redes neuronales artificiales para generar contenidos originales a partir de datos existentes. Es capaz de producir una amplia variedad de contenidos, como imágenes, texto, música, vídeo e incluso programas informáticos. A diferencia de otras formas de IA que necesitan un conjunto masivo de datos de entrenamiento para funcionar, la IA generativa es capaz de crear contenidos originales con muy pocos datos.

Los fundamentos técnicos

Todo empezó en 1952 con la invención del aprendizaje automático, seguido de la introducción de la IA en 1956. Con el paso de las décadas, la potencia de cálculo y la cantidad de datos aumentaron, lo que llevó a la aparición del aprendizaje profundo en 2012.

El aprendizaje profundo permite a una máquina aprender de los datos sin estar explícitamente programada para realizar una tarea específica. En otras palabras, el aprendizaje profundo permite a las máquinas aprender a partir de grandes cantidades de datos, utilizando redes neuronales que simulan el funcionamiento del cerebro humano.

La IA generativa es una rama del aprendizaje profundo y permite crear contenidos originales. Esta tecnología ha revolucionado la IA al permitir a los ordenadores aprender a partir de datos brutos.

En 2017 se introdujeron los Transformers, que ofrecen un nuevo método para comprender el lenguaje natural, lo que ha dado lugar a avances significativos en la traducción automática y la generación de textos. Utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural comúnmente conocidas como PLN(Procesamiento del Lenguaje Natural), incluido el mecanismo de atención, para comprender el significado. Por ejemplo, GPT (Generative Pre-trained Transformer) es el modelo de IA generativa desarrollado por OpenAI mediante Transformers.

ChatGPT y el mercado de la IA

ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje natural basado en la arquitectura GPT-3.5 desarrollado por OpenAI y cambiará a la arquitectura GPT-4, que ya está disponible en su interfaz. Se lanzó en noviembre de 2022 y se considera uno de los modelos de lenguaje más exitosos disponibles en la actualidad, con más de 100 millones de usuarios, estableciendo un récord por el crecimiento más rápido y masivo de su base de usuarios ¡en tan solo 2 meses después de su lanzamiento oficial!

ChatGPT ha sido entrenado con una enorme cantidad de datos de texto procedentes de diversas fuentes, lo que le permite generar texto de forma continua y coherente. Puede utilizarse para diversas aplicaciones, como la asistencia virtual, la generación de textos, la traducción automática y muchas otras. ChatGPT también es capaz de aprender continuamente y mejorar su rendimiento con el tiempo. He aquí por qué ChatGPT marcó un hito: 

• La IA ya está disponible para el público en general.
• Los costes están cayendo, la IA se está convirtiendo en una mercancía.
• La verdadera revolución: la experiencia del usuario.

Sesgos y limitaciones actuales de ChatGPT

Como cualquier IA generativa, ChatGPT tiene limitaciones: incoherencia, repetición o preferencia por los datos frecuentes. Puede tener dificultades para producir textos coherentes a largo plazo. Además, puede ser fácilmente engañada por datos de entrada maliciosos o mal formateados.

Es importante señalar que ChatGPT se ha formado con datos anteriores a 2021 y no tiene acceso a Internet, lo que puede limitar su capacidad para producir contenidos pertinentes y oportunos.

Actualmente, ChatGPT ha implementado un complemento en Alpha para algunos usuarios que permite a la inteligencia artificial trabajar con datos actuales.

Sin embargo, para quienes no tengan acceso a este complemento, existe WebChatGPT, una extensión de Chrome que hace lo mismo. Esto le permite tener información segura y con fuentes.

Los diferentes tipos de IA generativa y los competidores de ChatGPT

Ante la integración de ChatGPT de Microsoft en Bing y Teams, los competidores se ven obligados a reaccionar.

Google ha anunciado el lanzamiento de su propia IA, llamada Bard, en febrero de 2023. Bard está diseñado para poder generar y explicar código, lo que lo diferencia de otros chatbots del mercado. Bard se basa en un modelo de lenguaje autónomo, que utiliza el aprendizaje automático para comprender y producir respuestas en lenguaje natural.

Meta (antes Facebook) lanzó su propio modelo lingüístico autónomo llamado LLaMa también en febrero de 2023. A diferencia de Bard, LLaMa no se lanzó como un chatbot público, sino como un paquete de código abierto.

China y otros países, como Israel, también han invertido en IA y chatbots. Baidu, en concreto, ha desarrollado varios chatbots para distintas aplicaciones, como la asistencia sanitaria y la atención al cliente. Tencent, otra empresa china, ha creado un chatbot llamado Xiaowei para reservas y compra de billetes, mientras que Israel ha desarrollado un chatbot militar llamado Tzayad.

En segundo lugar, existen IA generativas capaces de crear imágenes a partir de prompts (texto introducido por el usuario). Por ejemplo, Midjourney, el competidor directo de DALL-E, genera imágenes de alta calidad a través de la plataforma Discord.

Sin embargo, OpenAI no cubre todos los tipos de IA generativa, ninguno de los productos de la empresa puede transformar texto en audio o vídeo, como puede verse en la tabla:

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Impacto de la inteligencia artificial

Impacto en el empleo

La IA generativa presenta oportunidades para mejorar la eficiencia de los empleados y crear nuevos puestos de trabajo, pero también amenazas de destrucción de empleo.

Permiten automatizar a gran escala las tareas repetitivas, mejorar la eficiencia y personalizar la experiencia del cliente, lo que puede redundar en una mayor satisfacción de clientes y empleados y en el crecimiento de la empresa.

Por otro lado, unos 300 millones de puestos de trabajo en todo el mundo podrían verse afectados por la IA y la automatización, según un reciente informe de Goldman Sachs recogido en un artículo de CNBC.

Impacto en el medio ambiente

El impacto de la IA en el medio ambiente es un tema complejo que sigue siendo objeto de estudio y debate por parte de investigadores y expertos. Señalan que el consumo de energía y la huella de carbono asociados al desarrollo y despliegue de la IA pueden contribuir a la degradación del medio ambiente.

Según un reciente informe del MIT Technology recogido en un artículo de Forbes, el entrenamiento de un solo modelo de IA puede emitir más de 626.000 libras equivalentes de dióxido de carbono, casi cinco veces las emisiones de gases de efecto invernadero producidas por un coche estadounidense medio a lo largo de su vida útil.

Repercusión en la protección de datos personales

En primer lugar, falta información sobre el tratamiento de datos. Aunque OpenAI especifica la naturaleza de los datos tratados en su aviso legal, sigue sin aclarar la finalidad de su servicio y la base jurídica aplicable.

Recientemente, Italia pidió a OpenAI que suspendiera el acceso a ChatGPT en su territorio por falta de respeto a la protección de datos personales. 

Después de Italia, Samsung Electronics también ha prohibido el uso de IA generativa como ChatGPT dentro de su empresa, ya que la generación de respuestas en ChatGPT podría conducir a la revelación de información sensible.

Repercusiones en los derechos de autor

Los usuarios de ChatGPT se enfrentan al problema de no poder prohibir la copia de sus contenidos generados por IA por parte de terceros basándose en los derechos de autor, como cualquier otra IA generativa.

La cuestión de los derechos de autor es, por tanto, muy compleja y objeto de numerosos debates.

Con el tiempo, el uso de la IA generativa puede limitar la creatividad y fomentar la conformidad, lo que puede conducir a la uniformidad de los contenidos producidos.

Conclusión

La IA generativa es una tecnología que ha crecido exponencialmente a lo largo de los años. Con aplicaciones en diversos campos como la generación de texto, imágenes, música y vídeo, ofrece oportunidades increíbles para mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente. Sin embargo, también presenta retos, como el sesgo, las limitaciones tecnológicas y los problemas de seguridad.