El r\u00e1pido aumento de los generadores de texto a imagen artificialmente inteligentes ha capturado la imaginaci\u00f3n. Pero el tormentoso desarrollo tambi\u00e9n genera preocupaciones sobre el futuro del arte y los artistas.<\/p>\n
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La inteligencia artificial (IA) har\u00e1 grandes avances en una variedad de \u00e1reas para 2022. Uno de los mayores impactos ha sido el surgimiento de modelos de IA como DALLE 2<\/a>que puede convertir una simple descripci\u00f3n textual en im\u00e1genes realistas.<\/p>\n ‘A finales de 2021 no esper\u00e1bamos esto en absoluto, dir\u00eda yo. Est\u00e1 alucinante<\/em>‘ dice Thomas Wolf, co-fundador de abrazando la cara<\/em><\/a>un sitio web donde las personas pueden compartir conjuntos de datos y c\u00f3digos de IA.<\/p>\n \t\t\tLEA TAMBI\u00c9N Antes de 2022, las IA de texto a imagen eran una tecnolog\u00eda bastante incipiente que solo ofrec\u00eda resultados aproximados. Este a\u00f1o, el desarrollo ha avanzado tan r\u00e1pido que una de las obras ganadoras del concurso de arte de la Feria Estatal de Colorado incluso creado por una IA<\/a>.<\/p>\n Seg\u00fan un investigador de IA marca lee<\/a> de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido, la tecnolog\u00eda se desarroll\u00f3 tan r\u00e1pido gracias a una convergencia de mejoras de hardware y software. Primero, los investigadores comenzaron los llamados transformadores <\/em>aplicar a la generaci\u00f3n de im\u00e1genes. Ese es un tipo de algoritmo inventado por los ingenieros de Google en 2017. Los transformadores examinan una serie de datos y, en base a eso, predicen la siguiente parte de la serie. Originalmente se usaban para modelos de generaci\u00f3n de texto, o chatbots, como GPT-3.<\/p>\n En segundo lugar, el hardware se volvi\u00f3 mucho m\u00e1s poderoso en 2022. Esto permiti\u00f3 agrupar una gran cantidad de tarjetas gr\u00e1ficas para crear supercomputadoras eficientes. Son ideales para entrenar modelos de IA.<\/p>\n Lea tambi\u00e9n: <\/strong>Chatbot con inteligencia artificial ChatGPT te est\u00e1 enga\u00f1ando<\/p>\n<\/blockquote>\n Pero seg\u00fan Lee, la raz\u00f3n principal del progreso es que las grandes empresas, con el dinero y los recursos para entrenar estos modelos, comenzaron a regalar algunos de sus hallazgos. Incluso ofrecieron acceso limitado al p\u00fablico en general, generando una gran cantidad de inter\u00e9s y nuevas investigaciones.<\/p>\n \u201cUno esperar\u00eda que estas grandes empresas se quedaran con todo este trabajo solo para ganar dinero\u201d, dice Lee. “Lanzarlo a la comunidad en general es parte de una especie de visi\u00f3n a largo plazo, porque cuando haces eso, m\u00e1s cient\u00edficos se ponen a trabajar en esta \u00e1rea”.<\/p>\n Seg\u00fan Wolf, los modelos de transformadores de hecho inicialmente lograron avances en la generaci\u00f3n de im\u00e1genes. Pero en los \u00faltimos meses, argumenta, un nuevo tipo de algoritmo, llamado difusi\u00f3n<\/em>.<\/p>\n “Los transformadores funcionan, pero tienden a dar resultados bastante artificiales”, dice. Los modelos de difusi\u00f3n son muy diferentes de los transformadores. Pueden crear im\u00e1genes de grano muy fino. Eso, creo, es lo que distingue a estos nuevos modelos en t\u00e9rminos del ‘efecto sorpresa’.<\/p>\n Estas IA ya est\u00e1n demostrando ser disruptivas. Adrian Alexander Medina, editor del sitio web literario y revista Reino af\u00f3tico<\/em><\/a> y dise\u00f1ador de portadas de libros, dice que ya est\u00e1 perdiendo negocios con la IA. Los clientes prefieren generar im\u00e1genes gratis que pagar a dise\u00f1adores humanos.<\/p>\n \u201cEstuve hablando con la gente varias veces, despu\u00e9s de lo cual decidieron ir en una direcci\u00f3n diferente y comprar una portada generada por IA o hacerla ellos mismos. Es su dinero, su derecho. Pero seguro que es desalentador e irritante\u201d, dice.<\/p>\n En octubre, la empresa de licencias fotogr\u00e1ficas Shutterstock y la organizaci\u00f3n de investigaci\u00f3n Open AI incluso cerr\u00f3 un trato<\/a>. Los clientes de Shutterstock ahora pueden comprar acceso al \u00faltimo modelo de IA y hacer que genere im\u00e1genes a pedido. Medina compara esto con ‘fugas de aguas residuales en el suministro de agua potable’.<\/p>\n Lo que hace que la p\u00e9rdida de asignaciones sea bastante amarga es que los modelos de IA est\u00e1n entrenados en grandes conjuntos de datos que incluyen millones de im\u00e1genes extra\u00eddas de Internet, im\u00e1genes que fueron producidas por creadores humanos. En el sitio web \u00bfHe sido entrenado?<\/a><\/em> las personas pueden buscar en estos conjuntos de datos evidencia de que su trabajo se ha utilizado para alimentar la IA.<\/p>\n En \u00faltima instancia, este avance de la IA podr\u00eda tener un efecto dram\u00e1tico en los creadores humanos. La IA cuesta menos tiempo y menos dinero, y a\u00fan ofrece personalizaci\u00f3n. “Una persona puede generar docenas de im\u00e1genes en cuesti\u00f3n de horas y enviarlas a clientes que no saben nada mejor o que no les importa”, dice Medina.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
Dossier: Sepa qu\u00e9, c\u00f3mo, por qu\u00e9 y para qu\u00e9 come Durante las vacaciones solemos comer y beber un poco m\u00e1s de lo necesario o sensato. Inmediatamente despu\u00e9s sigue el per\u00edodo en el que hacemos nuestras buenas intenciones…\n\t\t\t<\/p>\nTransformadores<\/h2>\n
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efecto WOW<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/La-IA-puede-crear-casi-cualquier-imagen-fascinante-y-preocupante.png\")
Aguas residuales<\/h2>\n
Conjuntos de datos<\/h2>\n