Muchos hemos podido ver últimamente la película ‘Dune 2’, algunos incluso previamente habíamos leído los libros. El universo creado por Frank Herbert parte de un mundo en el que muchos habían confiado su futuro y bienestar a las máquinas, para finalmente terminar conquistados por los que confiaron más en el potencial humano.
Dejando a un lado la ciencia ficción, la IA ha sido durante años un campo de investigación apasionante, aunque es ahora cuando ha irrumpido en campos anteriormente inexplorados como la creatividad, la narrativa, la música y la producción audiovisual. A día de hoy, la IA generativa produce textos bastante aceptables sobre casi cualquier tema, videos cautivadores y música -aunque esto podría ser más sencillo, ya que la música tiene una gran relación con las matemáticas, véase Bach como ejemplo -.
Recientemente ha sido noticia que el ejército israelí ha usado un sistema IA llamado “Lavanda” –Lavender en inglés- para identificar posibles objetivos en Gaza relacionados con Hamas y así ganar en eficiencia y precisión, desde el punto de vista militar. De esta forma, surgen consideraciones éticas importantes relacionadas con la IA ya que también pude crear contenido engañoso, manipulativo o directamente falso, como los vídeos deepfake.
El proceso de entrenamiento de una GAN radica en una lucha constante entre el generador y el discriminador. En cada iteración, el generador mejora produciendo datos más reales, mientras que el discriminador también mejora sus criterios de selección
MOISÉS CAMARERO, GRUPO COMPUSOF
Por otro lado, surgen dudas en relación con los derechos de autor, puesto que la IA puede basarse en contenido original previo y en ese caso, lanzar la pregunta de “¿quién es el creador?”. Tanto los gobiernos, y en esto la Unión Europea ha sido pionera, como las empresas, deben crear mecanismos de seguridad y verificación para que los contenidos generados por IA sean éticos y precisos.
Las Redes Generativas Antagónicas (GAN)
En este punto, vale la pena dedicar unas líneas a explicar este concepto fundamental, que es la base de la IA Generativa. Las GAN son redes neuronales que constan de dos componentes: el Generador y el Discriminador. Estas dos redes están en constante competencia. El generador crea datos nuevos y originales, como música, imágenes o texto, mientras que el discriminador actúa como un ‘evaluador’ de la calidad de los datos generados, usando como criterio la realidad misma.
El proceso de entrenamiento de una GAN radica en una lucha constante entre el generador y el discriminador. En cada iteración, el generador mejora produciendo datos más reales, mientras que el discriminador también mejora sus criterios de selección.
Como reza el título, estamos en el primer capítulo de IA Generativa, y a medida que vaya avanzando su desarrollo, es probable que veamos un aumento en la colaboración entre humanos y máquinas en los procesos creativos. En lugar de reemplazar a los artistas y escritores, estas tecnologías pueden servir como herramientas para ampliar y enriquecer la capacidad creativa del ser humano.
Los incrementos en la productividad de las empresas no son tampoco desdeñables. El mismo Gartner ya avanza que para 2025 el 30% de los nuevos medicamentos y materiales serán originados con técnicas de IA Generativa. Pero, no obstante, hay que recordar que, por muy emocionante que sea adentrarse en este nuevo territorio, también es importante abordar los desafíos éticos que ello implica, para asegurarnos de que la creatividad generada por IA sea responsable y ética en toda y cada una de sus facetas.
