IA generativa: 5 puntos esenciales

Por Eric Smalley

El lado claro y el lado oscuro de la Inteligencia Artificial han estado en el centro de atención del público durante muchos años. Piense en el reconocimiento facial, los algoritmos que hacen recomendaciones de préstamos y sentencias judiciales, y el análisis de imágenes médicas. Pero las capacidades impresionantes, y a veces aterradoras, de ChatGPT, DALL-E 2 y otros programas de inteligencia artificial conversacionales y de evocación de imágenes se sienten como un punto de inflexión.

El cambio clave ha sido la aparición en el último año de una poderosa IA generativa, software que no solo aprende de grandes cantidades de datos, sino que también produce cosas: documentos escritos de manera convincente , conversaciones interesantes , imágenes realistas y clones de voces de celebridades.

La IA generativa ha existido durante casi una década, como lo pueden atestiguar las preocupaciones de larga data sobre los videos falsos. Ahora, sin embargo, los modelos de IA se han vuelto tan grandes y han digerido franjas tan vastas de Internet que las personas se han vuelto inseguras de lo que significa este prodigio tecnológico para el futuro de los trabajos del conocimiento, la naturaleza de la creatividad y los orígenes de la información y la veracidad del contenido en Internet.

A continuación se desarrollan cinco puntos claves sobre el tema.

1 – EL TRABAJO

Un panel de cinco expertos en IA discutió las implicaciones de la IA generativa para artistas y trabajadores del conocimiento. No se trata simplemente de si la tecnología lo reemplazará o lo hará más productivo.

La científica informática de la Universidad de Tennessee, Lynne Parker , escribió que si bien la IA generativa tiene beneficios significativos, como hacer que la creatividad y el conocimiento funcionen de manera más accesible, las nuevas herramientas también tienen desventajas. Específicamente, podrían conducir a una erosión de habilidades como la escritura, y plantean problemas de protección de la propiedad intelectual dado que los modelos se entrenan con creaciones humanas.

El ingeniero informático de la Universidad de Colorado Boulder, Daniel Acuña, ha descubierto que las herramientas son útiles para potenciar el propio esfuerzo creativo, pero le preocupa la inexactitud, el sesgo y el plagio.

El científico informático de la Universidad de Michigan, Kentaro Toyama, escribió que es probable que la habilidad humana se vuelva costosa y extraña en algunos campos. “Si la historia sirve de guía, es casi seguro que los avances en IA harán que desaparezcan más categorías de trabajos. Las personas que integran la clase social de creativos pero con habilidades solo humanas se volverán más ricas, pero serán menos numerosas, y aquéllos que manejen tecnologías creativas se convertirán en los nuevos megarricos.”

El científico informático de la Universidad Internacional de Florida, Mark Finlayson, escribió que es probable que algunos trabajos desaparezcan, pero que es probable que se valoren las nuevas habilidades para trabajar con estas herramientas de IA. Por analogía, señaló que el auge del software de procesamiento de textos eliminó en gran medida la necesidad de mecanógrafos, pero permitió que casi cualquier persona con acceso a una computadora produjera documentos tipográficos y condujo a una nueva clase de habilidades para incluir en un currículum.

El investigador de informática biomédica de la Universidad de Colorado Anschutz, Casey Greene, cree que así como Google llevó a las personas a desarrollar habilidades para encontrar información en Internet, los modelos de lenguaje de IA llevarán a las personas a desarrollar habilidades para obtener el mejor resultado de las herramientas. “Al igual que con muchos avances tecnológicos, la forma en que las personas interactúan con el mundo cambiará en la era de los modelos de IA ampliamente accesibles. La pregunta es si la sociedad utilizará este momento para promover la equidad o exacerbar las disparidades”.

2 - IMAGENES DESDE PALABRAS

La IA generativa puede parecer mágica. Es difícil imaginar cómo las IA generadoras de imágenes pueden tomar unas pocas palabras de texto y producir una imagen que coincida con las palabras.

Hany Farid , científico informático de la Universidad de California Berkeley, que se especializa en análisis forense de imágenes, explicó el proceso. El software está entrenado en un conjunto masivo de imágenes, cada una de las cuales incluye una breve descripción de texto.

“El modelo corrompe progresivamente cada imagen hasta que solo queda el ruido visual, y luego entrena una red neuronal para revertir esta corrupción. Al repetir este proceso cientos de millones de veces, el modelo aprende a convertir el ruido puro en una imagen coherente a partir de cualquier subtítulo”, escribió.

3 – MARCAS DE MAQUINAS

Muchas de las imágenes producidas por IA generativa son difíciles de distinguir de las fotografías, y el video generado por IA está mejorando rápidamente. Esto aumenta los desafíos para combatir el fraude y la desinformación. Los videos falsos de ejecutivos poderosos podrían usarse para manipular los precios de las acciones, y los videos falsos de líderes políticos podrían usarse para difundir información errónea peligrosa.

Farid explicó cómo es posible producir fotos y videos generados por IA que contienen marcas de agua que verifican que son sintéticas. El truco consiste en producir marcas de agua digitales que no se puedan modificar ni eliminar. “Estas marcas de agua pueden integrarse en los sistemas generativos de IA marcando con agua todos los datos de entrenamiento, después de lo cual el contenido generado contendrá la misma marca de agua”, escribió.

4 – INUNDACION DE IDEAS

A pesar de toda la preocupación legítima sobre las desventajas de la IA generativa, las herramientas están demostrando ser útiles para algunos artistas, diseñadores y escritores. Las personas en campos creativos pueden usar los generadores de imágenes para esbozar ideas rápidamente, incluido material inesperado.

El diseñador industrial y profesor del Instituto de Tecnología de Rochester, Juan Noguera , y sus alumnos utilizan herramientas como DALL-E o Midjourney para producir miles de imágenes a partir de ideas abstractas, una especie de cuaderno de bocetos con esteroides .

“Ingrese cualquier oración, no importa cuán loca sea, y recibirá un conjunto de imágenes únicas generadas solo para usted. ¿Quieres diseñar una tetera? Toma, ten 1,000 de ellas”, escribió. “Si bien solo un pequeño subconjunto de ellos puede usarse como una tetera, brindan una semilla de inspiración que el diseñador puede nutrir y refinar en un producto terminado”.

5 – ESTAFAS CREATIVAS

Sin embargo, usar IA para producir obras de arte terminadas es otro asunto, según Nir Eisikovits y Alec Stubbs , filósofos del Centro de Ética Aplicada de la Universidad de Massachusetts Boston. Señalan que el proceso de hacer arte es más que solo generar ideas.

El proceso práctico de producir algo, iterar el proceso y hacer refinamientos, a menudo en el momento en respuesta a las reacciones de la audiencia, son aspectos indispensables de la creación de arte , nos advierten.

“Es el trabajo de hacer algo real y trabajar a través de sus detalles lo que tiene valor, no simplemente el momento de imaginarlo”, escribieron. “Las obras artísticas son elogiadas no solo por el producto terminado, sino por la lucha, la interacción lúdica y el hábil compromiso con la tarea artística, todo lo cual lleva al artista desde el momento del inicio hasta el resultado final”.