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Al menos desde ChatGPT, el t\u00e9rmino “IA generativa” se ha utilizado cada vez m\u00e1s. Pero, \u00bfqu\u00e9 es exactamente la IA generativa y d\u00f3nde se usa?<\/p>\n
\u2022 IA generativa es un t\u00e9rmino colectivo para una IA que puede generar algo (por ejemplo, un texto, una imagen o un video)
\u2022 La IA generativa ya se est\u00e1 utilizando en varias \u00e1reas
\u2022 A pesar de las muchas posibilidades, tambi\u00e9n existen algunos riesgos y peligros asociados con la IA generativa
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La IA generativa se refiere a los sistemas basados \u200b\u200ben IA que pueden generar una variedad de resultados de una manera aparentemente profesional y creativa, como explica Gabler Wirtschaftslexikon. Estos resultados incluyen im\u00e1genes, videos, audio, texto, c\u00f3digo, modelos 3D y simulaciones, entre otros. B\u00e1sicamente, cualquier IA que genera algo por s\u00ed misma es una IA generativa. El llamado aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza en la IA generativa. Se trata de aprendizaje autom\u00e1tico, que incluye diferentes formas de autoaprendizaje en sistemas de inteligencia artificial y rob\u00f3tica. En el caso de la IA generativa, se trata principalmente de “aprendizaje profundo”, en el que se incluyen varias fuentes de datos y m\u00e9todos 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.
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Al menos desde el auge de la IA, ha habido una gran cantidad de IA generativas que se utilizan en diversas \u00e1reas. Esto incluye no solo grandes modelos de lenguaje generativo como el bot de voz ChatGPT, que atrajo la mayor atenci\u00f3n en el sector al comienzo de la exageraci\u00f3n de la IA, sino tambi\u00e9n generadores de im\u00e1genes, generadores de m\u00fasica, generadores de video y generadores de voz de IA. Dado que las posibles aplicaciones de la IA generativa son tan diversas, ya se est\u00e1n utilizando de forma intensiva en diversas industrias. Los usos t\u00edpicos incluyen, por ejemplo, la creaci\u00f3n de textos (por ejemplo, contenido web, textos de noticias, descripciones de productos o textos de marketing), el uso como un chatbot inteligente para atenci\u00f3n al cliente, la creaci\u00f3n de im\u00e1genes fotorrealistas (por ejemplo, con fines publicitarios) y soporte para programar nuevas aplicaciones y crear c\u00f3digos 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 detecci\u00f3n temprana de tumores malignos. El modelo Generative Adversarial Networks (GAN) utiliza diferentes \u00e1ngulos de una radiograf\u00eda para calcular una visualizaci\u00f3n del volumen tumoral potencial. Y la IA generativa tambi\u00e9n ya se est\u00e1 utilizando en el arte. Los llamados generadores de arte AI pueden convertir texto en arte o combinar im\u00e1genes en una nueva foto. Y dada su capacidad \u00fanica de generar datos sint\u00e9ticos para entrenar sus propios modelos, la IA generativa se considera uno de los avances m\u00e1s prometedores en el mundo de la inteligencia artificial.\n<\/p>\n
Sin embargo, adem\u00e1s del progreso t\u00e9cnico, tambi\u00e9n se deben abordar las cuestiones \u00e9ticas que rodean a la IA generativa y observar la nueva tecnolog\u00eda desde una perspectiva cr\u00edtica. Porque a pesar de las impresionantes posibilidades que trae consigo la IA generativa, tambi\u00e9n alberga algunos peligros y riesgos. En primer lugar, seg\u00fan los expertos de Bigdata, se debe considerar cr\u00edticamente que la salida de la IA generativa tambi\u00e9n puede ser defectuosa. La IA tiende a inventar o “alucinar” hechos por falta de conocimiento. Adem\u00e1s, el contenido generado por la IA podr\u00eda estar influenciado por sesgos contenidos en el material de capacitaci\u00f3n. Tambi\u00e9n hay cuestiones legales, por ejemplo, autor\u00eda, responsabilidad y protecci\u00f3n de datos, as\u00ed como el uso de material protegido por derechos de autor para la formaci\u00f3n.\n<\/p>\n
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