¿En qué consiste la IA generativa?

La IA generativa es una tecnología que supone una evolución respecto a la inteligencia artificial tradicional. A la vista de las innovaciones en materia de aprendizaje automático, supone un cambio sustancial. Esta nueva fase del machine learning comporta un valor añadido. Se ha afianzado un salto de calidad en los procesos de la IA. 

Sin embargo, todavía existen numerosas dudas sobre la inteligencia artificial generativa (IAG) como su concepto, funcionamiento y las implicaciones tanto beneficiosas como perjudiciales. 

¿Qué es la IAG y para qué sirve? ¿En qué se diferencia de la inteligencia artificial tradicional? ¿Qué ejemplos destacan en el campo de la IA generativa?

1. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
2. ¿Cómo funciona la IA generativa?
3. ¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa
4. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa, ejemplos?

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

La IAG es una tecnología basada en el aprendizaje profundo o deep learning. Supone un perfeccionamiento en el análisis masivo de datos relativo al big data y depende de la potencia de los más sofisticados ordenadores y dispositivos de conexión de datos. 

La IAG supone un punto de inflexión en el ámbito del análisis de datos. Su innovación más relevante depende de la puesta en práctica de un modelo de aprendizaje automático. Conocido como aprendizaje adversarial, los modelos humanos de pensamiento y adopción de decisiones. Trata, por consiguiente, de copiar el esquema de funcionamiento de nuestras neuronas. Por eso, esta arquitectura digital es conocida como redes neuronales generativas.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Este modelo de aprendizaje funciona gracias a dos componentes de software fundamentales: el generador y el discriminador.

El generador busca ingentes cantidades de datos sobre un tema específico, mientras que el discriminador actúa como juez, cribando estos datos y separando los reales de los generados.

Este proceso comienza con la búsqueda masiva de muestras de datos por parte del generador. Resulta, en esencia, muy similar al de la selección de un conjunto de datos de entrenamiento. Puede incluir textos, imágenes y otros formatos.

El discriminador clasifica las muestras que considera reales y desecha las generadas. El generador y el discriminador, gracias a estos contrastes, se entrenan de un modo conjunto. Mejorando con el uso continuo

El generador tratará de afinar en sus selecciones para superar más eficazmente los criterios y los filtros del discriminador. De esta forma, proporcionará unas muestras cada vez más realistas. El discriminador, por su parte, optimizará sus mecanismos de detección y distinción entre las muestras verdaderas y las generadas. 

Las muestras que, finalmente, se entregarán al usuario de la IAG serán las más cercanas al conjunto de datos introducido en este sistema. Por conjunto de datos has de entender la información que este aporta para poner en marcha los mecanismos que te hemos explicado antes. 

Con unas pocas líneas este sistema es capaz de generar un contenido nuevo de calidad. Imagina, por ejemplo, que deseas recibir información acerca de "los principales descubrimientos tecnológicos en Estados Unidos". En este caso, la IAG te proporcionará un texto completo y basado en datos reales. Con la posibilidad de acotar criterios temporales, sectoriales, etc. Asimismo, podrías establecer otros criterios de configuración de la información recibida. Puedes pedir que esta contenga determinadas imágenes o se limite a una extensión concreta. 

Por consiguiente, se trata de una metodología enormemente eficiente para transformar datos en información, incluso, con datos no estructurados. La calidad de sus resultados va acompañada de una extraordinaria velocidad a la hora de computar datos y ofrecer soluciones. Supone, por tanto, un avance revolucionario en la historia de la tecnología. No en vano, no podemos establecer previsiones aproximadas acerca de su desarrollo a medio y largo plazo.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa?

La IA tradicional realiza una tarea concreta poniendo en práctica un aprendizaje de los datos fundamentado en los que le facilitamos. Ejemplos de ellos serían los comandos que le lanzas a un asistente virtual o las búsquedas que llevas a cabo en Google. 

En consecuencia, el aprendizaje se produce en función de estas aportaciones. Gracias a ellas, la IA estará en condiciones de mejorar la experiencia de usuario. Cuantos más datos le proporciones, más perfectos serán sus resultados. 

No obstante, la IA generativa introduce un factor diferencial. No solo aprende de los datos que obtiene, sino que también está en disposición de crear nuevos. No requiere, por lo tanto, de una experiencia previa. Únicamente tienes que facilitarle una línea para poner en funcionamiento el sistema que te presentamos antes. 

La capacidad y la aplicación distinguen a estas dos inteligencias artificiales. La convencional analiza datos y crea predicciones. La IAG puede producir datos parecidos a los de entrenamiento. Por consiguiente, el salto evolutivo resulta significativo. La IA generativa supone, sin duda, el gran hallazgo del último lustro y abre un nuevo paradigma. Posibilita, gracias a su copia de las funciones de la mente humana, productos y servicios de extraordinaria calidad.

 La IAG se remite a todas las entradas existentes en Internet y las bases de datos para generar sus resultados. Pero, a diferencia de la inteligencia artificial tradicional, no se limita a los textos. Puede manejar también imágenes, voces, música y otros formatos.

Los riesgos de una utilización inescrupulosa de un generador de contenido con IA

Si bien su creatividad y perfección resultan muy apreciadas por su target, estas cualidades también tienen contrapartidas. Los datos generados pueden ser empleados en diferentes fraudes y estafas, como en la imitación de las declaraciones de un personaje célebre. Con posibles consecuencias jurídicas, económicas, comerciales y reputacionales. 

Algunas problemáticas de ciberseguridad asociadas a la IAG incluyen:

• Fake news.
• Doxing.
• Deepfakes.
• Phishing.
• Suplantaciones de la identidad.

¿Qué es la inteligencia artificial generativa, ejemplos?

Un generador de contenido con IA puede desplegarse en distintas funcionalidades:

Generador de texto con inteligencia artificial

Supone un ahorro considerable, sobre todo, en la producción textual a gran escala. Sirve, a grandes rasgos, para la redacción de informes, noticias y publicidad. Se vale de metodologías estadísticas y tiene la capacidad de comprender el lenguaje de los humanos. Un ejemplo paradigmático de generador de texto con inteligencia artificial es ChatGPT. Se trata de lo que se conoce como un transformador generativo predeterminado.

Generador de imágenes con inteligencia artificial

Las redes antagónicas generativas o GAN demuestran su mayor desarrollo respecto a la IA tradicional en la creación de imágenes nuevas. Puedes solicitar a un generador de imágenes con inteligencia artificial que cree una nueva que contenga los criterios que prefieras. Imagina, por ejemplo, que deseas mezclar los dibujos de Disney con una serie de características peculiares e incluso antagónicas. 

Su capacidad generativa resulta muy cotizada en la industria del diseño y de la publicidad. Ahorra en tiempo y abarata un producto final cuya calidad no resulta inferior a la de una creación humana cualificada. La IAG proporciona ventajas sobresalientes en campos artísticos como el cine y los videojuegos. Incluso la composición de música puede beneficiarse de su empleo.

¿Qué estudiar para formarte en IA generativa?

Si quieres dominar a la perfección los fundamentos de esta nueva tecnología, te recomendamos nuestro Máster en Inteligencia Artificial. Según  la consultora Gartner se prevé que en 2025 la IA generativa producirá el 10 % de los datos de nueva generación. Aparte de ponderar estas expectativas, te invitamos a que aproveches para consultar el resto de la oferta de VIU. 

En definitiva, la IA generativa establece un nuevo marco en el ámbito de la creación de contenidos. La similitud de su funcionamiento con nuestra mente posibilita optimizar resultados a partir de unos mínimos datos. El ahorro de tiempo y dinero en la calidad de este proceso se encuentra fuera de toda duda. No obstante, existen inconvenientes que deben ser revisados en su justa medida. ¡Profundiza en la IAG mediante nuestro máster!