La IA generativa es una etiqueta amplia que se utiliza para describir cualquier tipo de inteligencia artificial (IA) que pueda utilizarse para crear nuevo texto, imágenes, vídeo, audio, código o datos sintéticos.
Aunque el término IA generativa se asocia a menudo con ChatGPT y Deep Fakes, la tecnología se utilizó inicialmente para automatizar los procesos repetitivos utilizados en la corrección digital de imágenes y la corrección digital de audio.
Podría decirse que, dado que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se centran inherentemente en procesos generativos, también pueden considerarse tipos de IA generativa.
Siempre que una tecnología de IA esté generando algo por sí misma, puede denominarse «IA generativa». Este término engloba tanto a los algoritmos de aprendizaje que hacen predicciones como a los que pueden utilizar instrucciones para escribir artículos y pintar cuadros de forma autónoma.
Cómo funciona
Una vez que un algoritmo de IA generativa ha sido entrenado, puede producir nuevos resultados similares a los datos con los que fue entrenado. Dado que la IA generativa requiere más capacidad de procesamiento que la IA discriminativa, su aplicación puede resultar más costosa.
Los modelos generativos más utilizados para la creación de textos e imágenes se denominan Redes Generativas Antagónicas (GAN en inglés) y autocodificadores variacionales (VAE).
En una GAN, se entrenan al mismo tiempo dos modelos de aprendizaje automático. Uno se llama generador y el otro discriminador. El trabajo del generador es crear nuevas salidas que se parezcan a los datos de entrenamiento. La función del discriminador es evaluar los datos generados y proporcionar información al generador para mejorar sus resultados.
En un VAE, se entrena un único modelo de aprendizaje automático para codificar los datos en una representación de baja dimensión que capture las características, la estructura y las relaciones importantes de los datos en un número menor de dimensiones. A continuación, el modelo descodifica la representación de baja dimensión y la devuelve a los datos originales. Esencialmente, los procesos de codificación y descodificación permiten al modelo aprender una representación compacta de la distribución de los datos, que luego puede utilizar para generar nuevas salidas.
Algunos modelos de IA generativa pueden incluso utilizar ruido aleatorio como entrada para generar nuevas salidas. En este enfoque, el modelo toma un vector de ruido aleatorio como entrada, lo pasa por la red y genera una salida similar a los datos de entrenamiento. Los nuevos datos pueden utilizarse como datos de entrenamiento sintéticos adicionales para aplicaciones creativas en arte, música y generación de textos.
Cuando la IA generativa se utiliza como herramienta de productividad para mejorar la creatividad humana, puede clasificarse como un tipo de inteligencia artificial aumentada.
Aquí algunas aplicaciones generativas de IA dirigidas al arte
Los generadores de IA para el arte ofrecen a los usuarios finales una forma divertida de experimentar con la inteligencia artificial. He aquí algunos de los generadores de IA para arte más populares y gratuitos:
DeepDream Generator – Una plataforma de código abierto que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para crear imágenes surrealistas y oníricas.
DALL-E2 – Este modelo de IA de OpenAI genera nuevas imágenes a partir de descripciones de texto.
Pikazo – Esta aplicación móvil utiliza filtros de IA para convertir fotos digitales en pinturas de varios estilos.
Artbreeder – Esta plataforma utiliza algoritmos genéticos y aprendizaje profundo para crear imágenes de descendientes imaginarios.
..a la escritura
Las siguientes plataformas proporcionan a los usuarios finales un buen lugar para experimentar con el uso de IA para fines de escritura creativa e investigación:
GPT-3 Playground – permite a los usuarios finales interactuar con el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI y generar texto basado en las indicaciones que el usuario final proporciona.
Write With Transformer: permite a los usuarios finales utilizar los modelos de lenguaje de transformación de Hugging Face para generar texto, responder preguntas y completar frases.
AI Dungeon: este juego de aventuras en línea utiliza un modelo de lenguaje generativo para crear historias únicas basadas en las elecciones del jugador.
Writesonic – esta plataforma de escritura y generación de imágenes es una opción popular para la descripción de productos de comercio electrónico.
…a la música
Estas son algunas de las mejores aplicaciones de IA generativa para música que pueden utilizarse con licencias de prueba gratuitas:
Amper Music – crea pistas musicales a partir de muestras pregrabadas.
AIVA – utiliza algoritmos de IA para componer música original de varios géneros y estilos.
Ecrette Music – utiliza IA para crear música libre de derechos tanto para proyectos personales como comerciales.
Musenet – puede producir canciones utilizando hasta diez instrumentos diferentes y música de hasta 15 estilos distintos.
Usos empresariales de la IA generativa
La IA generativa actual puede crear contenidos que parecen escritos por humanos y superar la prueba de Turing establecida por el notable matemático y criptógrafo Alan Turing. Este es uno de los motivos por los que la gente teme que la IA generativa sustituya a los humanos en los trabajos relacionados con la edición, la radiodifusión y las comunicaciones.
He aquí un ejemplo de cómo la IA generativa podría sustituir a un redactor publicitario humano:
La tarea: Elaborar un folleto de seguros a partir de una lista de pólizas, junto con sus costes, beneficios y otros detalles.
La forma tradicional de hacerlo sería que un redactor humano echara un vistazo a todos esos datos en bruto, tomara notas y escribiera una narración. Con la IA generativa, los algoritmos de aprendizaje pueden revisar los datos brutos mediante programación y crear una narración que parezca escrita por un humano.
Además de la creación de entregables para marketing, otros usos populares de la IA generativa en los negocios incluyen:
Publicación web: los modelos de IA generativa pueden utilizarse para crear textos atractivos de no ficción, imágenes digitales y contenidos de vídeo y audio.
Arte y entretenimiento: los modelos generativos de IA pueden utilizarse para crear experiencias Web3 envolventes.
Gestión de portafolios de inversión: los modelos generativos de IA pueden utilizarse para optimizar las carteras de inversión analizando una amplia gama de datos de mercado y generando predicciones detalladas basadas en el rendimiento pasado y las tendencias actuales del mercado.
Atención sanitaria – los modelos de IA pueden utilizarse para generar planes de tratamiento personalizados e imágenes sintéticas que pueden utilizarse para afinar las aplicaciones de análisis de imágenes médicas.
Manejo de relaciones con el cliente: los chatbots generativos pueden utilizarse para responder a las preguntas de los clientes y proporcionar mensajes de marketing personalizados.
¿Sustituirá la IA generativa a los humanos en el trabajo?
Los defensores de esta tecnología sostienen que, aunque la IA generativa sustituirá a los humanos en algunos puestos de trabajo, en realidad creará otros nuevos, porque siempre será necesario un humano en el proceso (HiTL).
Los humanos seguirán siendo necesarios para seleccionar el modelo de IA generativa más adecuado para la tarea en cuestión, agregar y preprocesar los datos de entrenamiento y evaluar los resultados del modelo de IA.
La IA generativa y la ética
A algunas personas les preocupa la ética del uso de las tecnologías de IA generativa, especialmente las que simulan la creatividad humana.
La IA generativa puede producir resultados que son difíciles de rastrear hasta las partes responsables, lo que a su vez puede dificultar la rendición de cuentas de individuos u organizaciones por noticias falsas o vídeos deepfake generados por la IA.
Esto ha llevado a un debate más general sobre la IA responsable y sobre si deben establecerse restricciones para evitar que los científicos de datos rastreen Internet para obtener los grandes conjuntos de datos necesarios para entrenar sus modelos generativos.
En la actualidad, la legalidad del scraping de Internet para obtener datos gratuitos con los que entrenar depende de varios factores, como las leyes y normativas específicas de la jurisdicción en la que se recopilan los datos, el tipo de datos que se recopilan y el uso que se hace de ellos.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
