¿Cómo entender la IA Generativa?

La inteligencia artificial generativa ha supuesto un cambio de paradigma que redefine la manera en la que aprendemos, trabajamos y vivimos. Ha transformado nuestra concepción de la creatividad como una capacidad puramente humana, demostrando cómo las máquinas pueden potenciar nuestra imaginación y acelerar la generación de texto, arte, música y hasta diseño de productos.

Pero ¿qué es exactamente la IA generativa y por qué está en el centro de tantas innovaciones? A diferencia de los sistemas, ahora llamados de IA tradicional, que analizan datos para extraer conocimiento, hacer predicciones y tomar mejores decisiones, esta nueva forma de IA utiliza los datos de los que aprende para crear otros nuevos. Este artículo desglosa el concepto, los mecanismos y el impacto de esta tecnología.

¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa es una subrama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para generar contenido nuevo, ya sea texto, imágenes, audio o video. Esto se logra mediante el uso de modelos basados en redes neuronales profundas, que aprenden patrones a partir de datos existentes y los utilizan para crear resultados novedosos.

Para entender qué es aprender y qué es crear para una máquina, consideremos el concepto de distribución probabilística. Imagina que queremos responder a esta pregunta: ¿cuál es el cociente intelectual (CI) de un adulto? Como las personas tienen distintos CI, necesitamos recoger datos del mundo real realizando tests de inteligencia a una muestra de la población. Si representamos esos datos en una gráfica, obtendríamos una distribución de probabilidad que indica cómo de probable es encontrar una persona con un CI determinado.

Esta distribución de probabilidad funciona como un generador de coeficientes intelectuales para personas que no existen realmente. Si queremos inventar el CI de una persona basada en esta distribución, es muy probable que sea entre 85 y 115, mientras que sería poco probable encontrar valores extremos como 55 o 145. Los modelos generativos trabajan de manera similar: generan nuevos datos que, aunque no forman parte del conjunto original, respetan los mismos patrones o distribuciones.

Mientras este ejemplo involucra una única variable, generar contenido como texto, imágenes o videos es mucho más complejo. Por ejemplo, una imagen de 1024 x 1024 tiene un total de 1.048.576 píxeles, donde cada píxel cuenta con al menos 3 valores de intensidad de color. Esto implica un espacio de 1.048.576 dimensiones, donde cada eje puede tomar 16.777.216 valores posibles. Para encontrar patrones en espacios tan complejos, necesitamos modelos avanzados como las redes neuronales profundas.

El corazón de la IA generativa son modelos como las redes generativas antagónicas y los transformers. Estas tecnologías permiten a las máquinas «entender» el contexto y crear contenido similar al del conjunto de datos original.

¿Cómo funcionan la IA Generativa?

Redes Generativas Antagónicas (GANs)
Desarrolladas en 2014, las GANs funcionan con dos redes neuronales que compiten entre sí durante su entrenamiento. Una red, conocida como generadora, actúa como un «falsificador», tratando de crear contenido que se asemeje a los datos del conjunto de entrenamiento. La otra red, conocida como discriminadora o «policía», evalúa si el contenido generado es real o falso. Este «juego» entre ambas redes mejora progresivamente la calidad del contenido generado, logrando resultados sorprendentes como la creación de rostros humanos hiperrealistas o paisajes ficticios.

Transformers

Introducidos en 2017, los transformers se han convertido en la arquitectura preferida para los modelos de aprendizaje profundo. Herramientas como GPT (de OpenAI), Llama (de Meta) o Gemini (de Google) utilizan esta arquitectura para entender y generar texto de manera muy similar a como lo haría una persona. Los transformadores emplean un mecanismo llamado autoatención (self-attention), que ayuda a la IA a centrarse en las palabras más relevantes para interpretar el contexto de un texto.

Un transformer genera texto prediciendo palabra por palabra. Por ejemplo, si se le da el inicio de una frase como «El día está…», predice cuál es la palabra más probable que venga después, como «soleado» o «nublado», y repite este proceso para construir frases completas.

Aplicaciones de la IA Generativaz/h3>
Las aplicaciones de la IA generativa son amplias y diversas. Algunos ejemplos incluyen:

• Arte y diseño: Herramientas como DALL-E, MidJourney o Stable Diffusion permiten generar imágenes a partir de descripciones textuales.
• Música: Plataformas como Suno o Amper Music componen melodías originales basadas en parámetros definidos por los usuarios.
• Marketing: Generación de contenido automatizado para campañas publicitarias y publicaciones en redes sociales.
• Educación: Desarrollo de contenidos interactivos y experiencias de aprendizaje personalizadas.
• Salud: Generación de datos sintéticos para entrenar modelos respetando la privacidad de los pacientes.
• Ciencia: Creación de moléculas nuevas en investigación farmacéutica y simulaciones químicas avanzadas.

Retos y Limitaciones

Aunque la IA generativa ofrece muchas oportunidades, también enfrenta retos importantes. Uno de los principales es la ética y el sesgo inherente a los modelos. Al entrenarse con datos históricos, pueden perpetuar sesgos y generar contenido discriminatorio presente en esos datos. Además, la capacidad de crear contenido falso, como imágenes o textos, representa un riesgo significativo para la desinformación y la manipulación de la opinión pública.

Otro desafío es la dependencia de recursos. Entrenar estos modelos requiere una enorme capacidad de almacenamiento, energía computacional y grandes cantidades de agua para refrigerar los centros de cálculo, lo que plantea preocupaciones de sostenibilidad.

La propiedad intelectual también es un área de debate. Muchas de las herramientas de IA generativa se entrenan con datos recopilados de internet, como obras artísticas, textos o música, a menudo sin el consentimiento de sus creadores. Esto genera dudas sobre los derechos de autor y el reconocimiento adecuado del trabajo humano en los productos generados por IA.

Conclusión

La IA generativa representa una intersección única entre tecnología y creatividad. Su capacidad para aprender de datos y generar contenido nuevo no solo amplía los límites de la innovación, sino que también nos desafía a repensar el papel de la inteligencia artificial en nuestras vidas. ¿Podremos equilibrar los beneficios de esta tecnología con sus posibles riesgos? La respuesta dependerá de cómo integremos principios éticos y humanos en su desarrollo. Lo que es seguro es que la IA generativa seguirá inspirándonos, sorprendiéndonos y, quizás, redefiniendo lo que significa ser creativo.

Marta Salas
Vicepresidenta Comunidad AEC de Inteligencia Artificial