Aunque pueda creer que el término "IA generativa" es muy reciente, la realidad no es tanto así. Esta Inteligencia artificial ha estado presente entre nosotros desde hace años, posiblemente desde que el MIT desarrollara ELIZA en 1966. ELIZA se trataba de un bot conversacional que simulaba ser un terapeuta con el que poder hablar y al que contarle problemas personales. 

Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han dado lugar al lanzamiento de sistemas de IA generativa más avanzados y eficientes. Es por esto por lo que el término IA generativa ha ganado tanta fuerza en nuestra sociedad en los últimos meses. 

He aquí cómo funciona la IA generativa y qué podemos esperar de ella. 

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una especialización dentro del campo de la Inteligencia Artificial que se dedica a la creación de contenido nuevo basado en datos preexistentes.  

La IAG utiliza el aprendizaje automático para procesar una gran cantidad de datos visuales o textuales, incluyendo aquellos extraídos de Internet. Su objetivo es determinar la probabilidad de que ciertos elementos aparezcan cerca de otros. Los programadores de la IA generativa dedican gran parte de su trabajo a desarrollar algoritmos capaces de identificar las "cosas" que resultan relevantes para los creadores de la IA como, por ejemplo, palabras y frases para chatbots como los GPTs. 

En esencia, la IA generativa genera resultados evaluando un extenso conjunto de datos previamente entrenados y luego responde a las solicitudes generando algo que se encuentra dentro de los límites de probabilidad establecidos por ese conjunto de datos. Por ejemplo, El sistema de autocompletado en el teléfono móvil o el Mail en el que se sugiere al usuario lo que podría ser el resto de una palabra o frase que se está escribiendo es una forma de IA generativa de bajo nivel. 

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La Inteligencia artificial generativa, el aprendizaje profundo o “Deep learning” y las redes neuronales generativas adversarias 

El aprendizaje profundo es una tecnología fundamental en el desarrollo de la IA generativa. 

En este enfoque, las redes neuronales generativas desempeñan un papel crucial ya que utilizan el aprendizaje profundo para que la IA pueda aprender de manera automática a partir de datos. Gracias a esta capacidad, la IA puede examinar grandes volúmenes de información y descubrir patrones y relaciones que serían difíciles de detectar de otra manera. Esta capacidad resulta especialmente valiosa en el análisis de textos, imágenes y videos, ya que permite que la IA genere contenido original basado en estos datos.  

Dentro de las redes neuronales generativas, una tecnología específica son las Redes Neuronales Generativas Adversarias (GAN por sus siglas en inglés), que constan de dos componentes principales: el generador y el discriminador.  

• El generador se encarga de crear contenido nuevo. 

• El discriminador evalúa si el contenido generado es real o falso.  

Esta interacción entre el generador y el discriminador permite un aprendizaje eficaz y eficiente de la IA a partir de los datos. Gracias a las GAN, la IA es capaz de generar contenido original a una velocidad impresionante, produciendo resultados nunca vistos.  

¿Cuáles son los beneficios y las limitaciones de esta IA? 

La IAG ofrece una amplia gama de beneficios en diversos sectores, algunos de los más destacados son:  

1. Generación de contenido creativo: En áreas como el arte, la música y la literatura, la IAG puede generar contenido original y creativo en apenas segundos, brindando nuevas ideas y perspectivas.

2. Publicidad y marketing: La IAG puede ayudar a las empresas a crear contenido publicitario y de marketing más efectivo, permitiendo llegar a un público más amplio y personalizando los mensajes de manera muy precisa.

3. Investigación científica y medicina: Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, la IAG puede revelar patrones y relaciones significativas, lo que resulta especialmente útil en la investigación científica y en el campo de la medicina para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.

4. Automatización de tareas: La IAG puede encargarse de tareas repetitivas y rutinarias, realizando procesos de manera automatizada y precisa. Esto libera a los profesionales de realizar estas tareas tediosas y les permite dedicar más tiempo a actividades creativas y estratégicas.

5. Optimización de recursos: Mediante la IAG, las empresas pueden identificar áreas donde se pueden mejorar los recursos disponibles, como la asignación de personal, el uso de equipos o la gestión de inventario. Esto contribuye a maximizar la eficiencia y reducir costos innecesarios.

6. Personalización y recomendaciones: se facilita el análisis datos de clientes y usuarios para brindar recomendaciones personalizadas, además, se mejora la experiencia del cliente y se aumenta la satisfacción. Esto puede aplicarse en áreas como la atención al cliente y la personalización de productos o servicios. 

Sin embargo, esta Inteligencia artificial también presenta una serie de limitaciones y riesgos que requieren consideración y regulación adecuada.

Estas son algunas de sus limitaciones más importantes: 

1. Sesgo en el contenido: Existe el riesgo de que la IA generativa genere contenido sesgado si se entrena con conjuntos de datos sesgados. Esto puede tener graves repercusiones en áreas como la política, la justicia, el medioambiente, la inmigración y la economía. Es crucial abordar este riesgo mediante la implementación de una selección de datos equilibrada y diversa.

2. Privacidad y mal uso de datos: La capacidad de la IAG para generar contenido personalizado plantea preocupaciones sobre la privacidad y el posible uso indebido de datos personales. Es necesario establecer salvaguardias sólidas para proteger la privacidad de los individuos y garantizar que los datos se utilicen de manera ética y responsable.

3. Desafíos éticos y propiedad intelectual: el hecho de que la IAG sea capaz generar contenido original plantea interrogantes sobre la atribución y la protección de la propiedad intelectual. Se requiere un marco legal y ético claro que defina los derechos de autor y proporcione protección adecuada a los creadores humanos.

4. El riesgo de contenido perjudicial es un aspecto crítico a tener en cuenta en el desarrollo y aplicación de la IAG. A medida que la IA generativa avanza y se vuelve más sofisticada, existe la posibilidad de que pueda generar contenido que sea dañino, engañoso o incluso peligroso para los usuarios y la sociedad en general.

   Sin un control adecuado, la IA generativa podría ser utilizada para crear contenido como noticias falsas, discursos de odio, o contenido no apropiado para ciertos públicos. 

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¿Qué posición adopta Pangeanic respecto a la IAG?  

En Pangeanic, hemos desarrollado una plataforma IA para ofrecer servicios personalizados de procesamiento de lenguaje natural y traducción automática mediante los avances en tecnologías de redes neuronales generativas y el aprendizaje profundo. También ofrecemos soluciones personalizadas de anonimización de datos utilizando diversas técnicas de máscaras de datos, lo que implica aplicar algoritmos y redes neuronales avanzadas para analizar grandes volúmenes de datos y generar contenido nuevo y único a partir de ellos. 

Utilizamos tecnologías de aprendizaje profundo (deep learning) para entrenar y mejorar nuestros modelos de IAG.

Esto permite que nuestros sistemas aprendan de manera automática a partir de los datos existentes, lo que resulta en una mayor precisión y calidad en la generación de contenido. 

Por si esto no fuera suficiente, estamos altamente comprometidos con los aspectos éticos y de privacidad en el uso de la IAG, garantizando que los datos personales sean protegidos y utilizados de manera responsable y evitando riesgos como el sesgo y la falta de privacidad.