IA generativa: ¿qué es y dónde se usa?

• IA generativa es un término colectivo para una IA que puede generar algo (por ejemplo, un texto, una imagen o un video)
• La IA generativa ya se está utilizando en varias áreas
• A pesar de las muchas posibilidades, también existen algunos riesgos y peligros asociados con la IA generativa

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa se refiere a los sistemas basados ​​en IA que pueden generar una variedad de resultados de una manera aparentemente profesional y creativa, como explica Gabler Wirtschaftslexikon. Estos resultados incluyen imágenes, videos, audio, texto, código, modelos 3D y simulaciones, entre otros. Básicamente, cualquier IA que genera algo por sí misma es una IA generativa. El llamado aprendizaje automático se utiliza en la IA generativa. Se trata de aprendizaje automático, que incluye diferentes formas de autoaprendizaje en sistemas de inteligencia artificial y robótica. En el caso de la IA generativa, se trata principalmente de “aprendizaje profundo”, en el que se incluyen varias fuentes de datos y métodos de entrenamiento en el “proceso de aprendizaje”. Como explica el sitio web Industry of Things, la IA generativa se trata de mejorar los flujos de trabajo innovadores actuales junto con los humanos.

La IA generativa se puede utilizar en estas áreas

Al menos desde el auge de la IA, ha habido una gran cantidad de IA generativas que se utilizan en diversas áreas. Esto incluye no solo grandes modelos de lenguaje generativo como el bot de voz ChatGPT, que atrajo la mayor atención en el sector al comienzo de la exageración de la IA, sino también generadores de imágenes, generadores de música, generadores de video y generadores de voz de IA. Dado que las posibles aplicaciones de la IA generativa son tan diversas, ya se están utilizando de forma intensiva en diversas industrias. Los usos típicos incluyen, por ejemplo, la creación de textos (por ejemplo, contenido web, textos de noticias, descripciones de productos o textos de marketing), el uso como un chatbot inteligente para atención al cliente, la creación de imágenes fotorrealistas (por ejemplo, con fines publicitarios) y soporte para programar nuevas aplicaciones y crear códigos de programa, por nombrar solo algunos. La IA generativa incluso ha llegado a la medicina. Un ejemplo del uso de la IA generativa es la detección temprana de tumores malignos. El modelo Generative Adversarial Networks (GAN) utiliza diferentes ángulos de una radiografía para calcular una visualización del volumen tumoral potencial. Y la IA generativa también ya se está utilizando en el arte. Los llamados generadores de arte AI pueden convertir texto en arte o combinar imágenes en una nueva foto. Y dada su capacidad única de generar datos sintéticos para entrenar sus propios modelos, la IA generativa se considera uno de los avances más prometedores en el mundo de la inteligencia artificial.

Una perspectiva crítica sobre la IA generativa

Sin embargo, además del progreso técnico, también se deben abordar las cuestiones éticas que rodean a la IA generativa y observar la nueva tecnología desde una perspectiva crítica. Porque a pesar de las impresionantes posibilidades que trae consigo la IA generativa, también alberga algunos peligros y riesgos. En primer lugar, según los expertos de Bigdata, se debe considerar críticamente que la salida de la IA generativa también puede ser defectuosa. La IA tiende a inventar o “alucinar” hechos por falta de conocimiento. Además, el contenido generado por la IA podría estar influenciado por sesgos contenidos en el material de capacitación. También hay cuestiones legales, por ejemplo, autoría, responsabilidad y protección de datos, así como el uso de material protegido por derechos de autor para la formación.

Redacción finanzen.net