El Futuro de la Inteligencia Artificial Explorando la Próxima Generación de Modelos Generativos.
The Future of Artificial Intelligence Exploring the Next Generation of Generative Models.
¿Qué es capaz de hacer actualmente la IA generativa y cuáles son los desafíos actuales que debe superar para explorar la próxima ola de modelos de IA generativa?
Si estás al día con el mundo tecnológico, sabrás que la Inteligencia Artificial Generativa es el tema más candente. Escuchamos tanto sobre ChatGPT, DALL-E y más.
Los recientes avances en la Inteligencia Artificial Generativa alterarán drásticamente la forma en que seguimos abordando la creación de contenido y la tasa de crecimiento de las herramientas de IA en todos los sectores. Grand View Research declaró en su informe de Análisis de Tendencias, Tamaño y Participación del Mercado de la Inteligencia Artificial:
“El tamaño del mercado global de la inteligencia artificial se valoró en USD 136,55 mil millones en 2022 y se prevé que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesta del 37,3% desde 2023 hasta 2030”.
- Innovaciones en la medición de percepciones de la comunidad desafían
- Resolviendo 5 Problemas Complejos de SQL Consultas Tricky Explicadas
- ¡GPT4All es el ChatGPT Local para tus Documentos y es Gratis!
Cada día más y más organizaciones, de diferentes sectores o antecedentes, buscan mejorar sus habilidades con el uso de la Inteligencia Artificial Generativa.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa es un conjunto de algoritmos utilizados para crear contenido nuevo y único, como texto, audio, código, imágenes y más. Con el desarrollo de la IA, la IA Generativa tiene el potencial de adueñarse de varias industrias ayudándolas con tareas que la gente pensaba que eran imposibles en algún momento.
La IA Generativa ya está creando arte que puede imitar a artistas como Van Gogh. La industria de la moda puede usar la IA generativa para crear nuevos diseños para su próxima línea. Los diseñadores de interiores pueden usar la IA generativa para construir la casa de sus sueños en cuestión de días, en lugar de semanas y meses.
La IA Generativa es bastante nueva, un trabajo en progreso y aún necesita tiempo para perfeccionarse. Sin embargo, aplicaciones como ChatGPT han establecido un alto estándar y deberíamos esperar ver más aplicaciones innovadoras que se lancen en los próximos años.
El papel de la Inteligencia Artificial Generativa
No hay limitaciones específicas sobre lo que la IA Generativa puede hacer actualmente, como se mencionó antes, aún es un trabajo en progreso. Sin embargo, hoy en día, podemos categorizarlo en 3 partes:
- Producir nuevo contenido/información:
- Reemplazar tareas repetitivas:
- Datos personalizados:
A continuación se muestra un ejemplo de uno de los tipos más populares de modelos de IA generativa, modelos de difusión.
Modelo de Difusión
El modelo de difusión está diseñado para aprender la estructura subyacente de un conjunto de datos mediante la asignación a un espacio latente de menor dimensión. Los modelos de difusión latente son un tipo de red neuronal generativa profunda, desarrollada por el grupo CompVis en LMU Munich y Runway.
El proceso de difusión es cuando se agrega o difunde lentamente el ruido a la representación latente comprimida y se genera una imagen que es solo ruido. Sin embargo, el modelo de difusión va en la dirección opuesta y hace el proceso inverso de difusión. El ruido se reduce gradualmente de la imagen de manera controlada, para que la imagen aparezca lentamente como el original.
Casos de Uso de la Inteligencia Artificial Generativa
La IA Generativa ha sido ampliamente adoptada por muchas organizaciones de diferentes sectores. Les ha permitido adoptar herramientas para ayudar a ajustar sus procesos y métodos actuales y mejorarlos de manera más efectiva. Por ejemplo:
Medios de Comunicación
Ya sea creando un nuevo artículo, una nueva imagen para poner en el sitio web o un video genial. La IA Generativa ha tomado el sector de los medios por asalto, permitiéndoles producir contenido eficiente a una tasa más rápida y reducir sus costos. El contenido personalizado ha permitido a las organizaciones llevar su compromiso con los clientes al siguiente nivel, proporcionando una estrategia de retención de clientes más efectiva.
Finanzas
Herramientas de IA como el procesamiento inteligente de documentos (IDP) para los procesos KYC y AML. Sin embargo, la IA generativa ha permitido a las instituciones financieras llevar su análisis de clientes más lejos al descubrir nuevos patrones en el gasto del consumidor y determinar problemas potenciales.
Cuidado de la Salud
La IA Generativa puede ayudar con imágenes como radiografías y tomografías computarizadas para proporcionar visualizaciones más precisas, definir imágenes mejor y detectar diagnósticos a una tasa más rápida. Por ejemplo, el uso de herramientas como la conversión de ilustraciones a fotos a través de GAN (Redes Generativas Antagónicas) ha permitido a los profesionales de la salud comprender más profundamente el estado médico actual de un paciente.
Desafíos de gobernanza de la IA generativa
¿Con algo grande, siempre viene algo malo, verdad? El aumento de la IA generativa ha llevado a la aparición de cómo los gobiernos podrán controlar el uso de herramientas de IA generativa.
Desde hace un tiempo, el campo de la IA ha estado abierto para que las organizaciones hagan lo que quieran. Sin embargo, era cuestión de tiempo antes de que alguien llegara y creara regulaciones fijas en torno a la IA. Muchos están preocupados por la supervisión de modelos de IA generativa y cómo impactará en la socioeconomía, así como otros temas como la propiedad intelectual y la infracción de la privacidad.
Los principales desafíos que enfrenta actualmente la IA generativa en términos de gobernanza son:
- Privacidad de datos: Los modelos de IA generativa requieren una gran cantidad de datos para poder exportar salidas precisas con éxito. La privacidad de los datos es un desafío al que se enfrentan todas las empresas y herramientas de IA debido al posible uso indebido de información confidencial.
- Propiedad: Los derechos de propiedad intelectual para cualquier contenido o información que haya sido creado por la IA generativa aún son objeto de debate. Algunos pueden decir que el contenido es único, mientras que otros pueden decir que el contenido generado por texto se ha parafraseado a partir de una variedad de fuentes en internet.
- Calidad: Con el alto volumen de datos que se alimentan en los modelos de IA generativa, la preocupación número uno sería investigar la calidad de los datos y luego la precisión de la salida generada. Áreas como la medicina son áreas de gran preocupación ya que lidiar con información errónea puede tener un gran impacto.
- Sesgo: Al mirar la calidad de los datos, también necesitamos evaluar el posible sesgo presente en los datos de entrenamiento. Esto puede llevar a salidas discriminatorias, lo que hace que la IA sea desagradable a los ojos de muchas personas.
Conclusión
La IA generativa aún tiene mucho trabajo por hacer antes de ser aceptada positivamente por todos. Estos modelos de IA necesitan una mejor comprensión del habla humana de diferentes antecedentes culturales. Para nosotros, el sentido común al hablar con alguien nos viene naturalmente, sin embargo, no es muy común para los sistemas de IA. Luchan por adaptarse a diferentes circunstancias ya que están programados para ser entrenados en información factual.
Será interesante ver qué papel jugará la IA generativa en el futuro. Tenemos que esperar y ver.
Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y gerente de comunidad en Zepes. Está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales de carrera en ciencia de datos y conocimientos teóricos en torno a la ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar / beneficiar la longevidad de la vida humana. Una ávida aprendiz, buscando ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.
