IA, Principios básicos

¿Qué es la IA generativa? (Nacieron en 2005)

La IA generativa se refiere a una categoría de algoritmos de IA que generan nuevas salidas basadas en los datos que han sido entrenados.

A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que están diseñados para reconocer patrones y hacer predicciones, la IA generativa crea nuevos contenidos en forma de imágenes, texto, audio y más.

Ventajas de la IA generativa:

• La generación automatizada de contenido,(«StyleGAN» )
• la exploración creativa  la generación de nuevos datos que pueden no haber estado explícitamente presentes en los datos de entrenamiento. Puede crear diseños innovadores, composiciones artísticas o nuevas variaciones del contenido existente, generando inspiración y abriendo nuevas posibilidades («DALL-E» de OpenAI. )
• la simulación de escenarios: se pueden utilizar para detectar anomalías o valores atípicos en los datos. Esto es de gran utilidad en aplicaciones tales como detección de fraude, ciberseguridad y control de calidad. Varias empresas están desarrollando tecnologías basadas en IA que pueden generar paisajes, personajes y entornos completos para videojuegos y películas de animación. Por ejemplo, NVIDIA ha presentado el proyecto «NVIDIA Omniverse» que utiliza IA generativa para crear mundos virtuales y escenarios detallados en tiempo real.

No obstante, también conllevan desafíos éticos, preocupaciones sobre recursos computacionales, dependencia de datos de entrenamiento y posibles problemas de sobreajuste. Este apartado explora tanto los beneficios como las consideraciones de utilizar la IA generativa en una variedad de contextos, desde la creación artística hasta la investigación científica y más allá.

• capacidad para crear contenido falso y realista. Uno de los principales problemas es la creación de deepfakes que pueden generar desinformación y la difusión de noticias falsas. Estos contenidos pueden ser utilizados con fines maliciosos, como difamar a personas, crear información falsa o incluso para suplantación de identidad.
• la privacidad y el consentimiento. Las IAs generativas pueden utilizar datos personales y recrear voces, rostros y otros elementos sin el permiso de los individuos, lo que plantea interrogantes sobre la protección de la privacidad y el uso no autorizado de la imagen y la voz de las personas.
• El sesgo y la representación inadecuada también se encuentran entre las preocupaciones actuales. Si los modelos de IA generativa se entrenan con conjuntos de datos sesgados o incompletos, pueden perpetuar estereotipos y prejuicios presentes en esos datos. Esto puede llevar a la creación de contenido discriminatorio o insensible que amplifique los problemas sociales existentes.
• Además, las IAs generativas también podrían tener un impacto en la propiedad intelectual y los derechos de autor. La generación automatizada de obras artísticas, textos y música podría plantear cuestiones sobre la atribución y el reconocimiento adecuado de los creadores originales.

La dependencia de los datos:

Si los datos de entrenamiento son sesgados, incompletos o no reflejan adecuadamente la variabilidad del mundo real, los resultados generados pueden heredar estas limitaciones y errores.

Esta dependencia limita la capacidad de los modelos generativos para crear contenido verdaderamente innovador y diverso, ya que su creatividad está limitada a los patrones y características presentes en los datos de entrenamiento.