Explora cómo OpenAI y herramientas de IA como DALL-E y GPT-3 están revolucionando la tecnología, y conoce los desafíos críticos que enfrentan estos avances.
La creciente aparición de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en las noticias refleja los avances tecnológicos que están transformando nuestra vida diaria. Proyectos como OpenAI, son organizaciones privada sin fines de lucro que elaboran proyectos de Inteligencia Artificial libres y abiertos para todos, cuya misión en general, es el garantizar que la «IA» beneficie a toda la humanidad. Sin embargo, surge la pregunta: ¿El Código Abierto (Open Code) es la mejor manera de resolver los desafíos y costos que enfrentan estos proyectos de IA?
EJEMPLOS ACTUALES DE HERRAMIENTAS DE IA
Algunos de los ejemplos que encontramos estos días en las noticias y que abarcan diferentes sectores y son:
- DALE-E 2: Esta IA es capaz de crear imágenes y arte realistas a partir de una descripción en lenguaje natural.
- GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Es una IA que puede generar contenido como si se tratase de un humano mediante la utilización del lenguaje natural.
- Murf: IA para la generación de voz al convertir texto en audio.
- AIVA: IA que compone música de banda sonora.
- Midjourney: IA para la creación de imágenes a partir de descripciones textuales.
- Whisper: IA para transcripción de audio a texto, funciona con múltiples lenguajes e incluye la opción de traducir al inglés.
- Stable Diffusion: IA para la generación de imágenes fotorrealistas mediante cualquier entrada de texto.
- NeRF: IA para realizar el renderizado de una imagen 3D a partir de fotos 2D
- D-ID: IA para crear avatares parlantes. Este sistema utiliza una combinación de Stable Diffusion y GPT-3
DIFERENTES ASPECTOS CRÍTICOS DE LA IA
Existen múltiples ventajas en el uso de estas herramientas: automatización de procesos, mayor precisión, reducción de errores humanos, y optimización de costos y tiempos sin embargo también hemos de ser críticos y conocer las dificultades que se pueden encontrar durante su implementación y desarrollo, algunos de los siguientes aspectos son críticos para la correcta evolución de la IA.
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Social y económico:
Aunque la IA facilita la creación de contenido, también genera preocupaciones sobre la posible reducción de empleos, especialmente en áreas creativas. Por ejemplo, muchos temen que las IA puedan reemplazar a los artistas en un futuro no muy lejano. Aunque las IA han avanzado, aún carecen de la capacidad para captar detalles complejos, lo que limita su reemplazo total de los artistas.
Para profundizar en cómo la IA podría afectar al empleo y transformar el mercado laboral, te invitamos a leer nuestro blog sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo.
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Infraestructura:
Un aspecto crítico a tratar con la IA es el coste de usar las herramientas de IA por ejemplo OpenAI planea el pago por uso. El uso intensivo conlleva altos costos, lo que plantea dudas sobre la capacidad de estos sistemas para satisfacer la creciente demanda.
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Licencias de uso
Existen diversos niveles de licencias para herramientas de IA. En el nivel más bajo nos encontramos los planes gratuitos sin fines comerciales o aquellos que tienen un límite de uso tanto al periodo de tiempo gratuito como a la cantidad de peticiones. También existen planes de pago por uso donde los desarrollos creativos si pertenecen al usuario y se paga por cada uno de ellos y por último los planes pro donde se pueden adquirir paquetes de mejoras entre los que se encuentran la selección del algoritmo de generación, que puede mejorar tanto la calidad como la rapidez del resultado obtenido.
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Ética, Legislación y Futuro
La adopción de la IA también trae consigo riesgos, especialmente cuando se utiliza de manera malintencionada. La creación de marcos éticos y legales es esencial para garantizar que la IA beneficie a toda la humanidad. La IA dirige nuestra vida de maneras que pueden llegar a ser dañinas, pero existen vacíos legales, aunque en 2021 la UNESCO creó el primer sistema de recomendaciones sobre la ética de la IA, pero no es una base normativa global.
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Desarrollo desigual y disponibilidad de datos:
El crecimiento de la IA es desigual, concentrándose principalmente en países de altos ingresos, lo que podría ampliar la brecha tecnológica con los países en desarrollo. Además, los grandes modelos de IA requieren cantidades masivas de datos para realizar su entrenamiento, que además deben ser suficientemente representativos. Dicha cantidad de datos no siempre está disponible para la mayoría de los agentes. Esto limita la generación de estos modelos a las grandes compañías.
En definitiva, la IA tiene mucho camino y se encontrará muchos obstáculos que esperamos solventar entre todos. Pero sin lugar a dudas la difusión que se está realizando de ella en este inicio de 2023 nos da esperanza para darla a conocer y acercarla más al público.
Doctora en Informática por la Universidad de Oviedo. Ingeniería Informática por la Universidad de Burgos. Miembro del grupo de Investigación de Electrónica Aplicada e Inteligencia Artificial de ITCL.
Especializada en el diseño y programación de sistemas de selección de características y clasificación y sus conocimientos de programación abarcan los lenguajes C, Java y Matlab. Además, ha participado y gestionado más de 5 proyectos industriales de I+D. Finalmente, cuenta con más de 20 publicaciones internacionales, capítulos de libros y participaciones en congresos, así como registros de software y patentes industriales.