Os acordáis de este momento?
Efectivamente. Era 1997, durante una competición de ajedrez entre Garry Kasparov y Deep Blue (compuradora de IBM). Por primera vez en la historia, una “máquina” gana al campeón mundial de ajedrez. “No se lo puede creer”, fueron las palabras que los comentaristas dijeron por Garry Kasparov; que se quedó sin palabras.
Este hito, nos marcó indudablemente y empezamos a pensar aquí en el impacto que la inteligencia artificial podía tener en nuestras vidas…
Cuántos segundos habéis tardado al daros cuenta que no era un video real en directo sino un video generado a través de una imagen?
Con este planteamiento empezaba el Café Disruptivo de Acció del pasado lunes donde se discutió el futuro de la IA creativa con Diego Bartolomé, fundador de Sintetic.ai: una startup que desarrolla soluciones B2B de IA generativa.
¿Qué entendemos por inteligencia artificial generativa ?
La IA generativa es la rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido, por medio de tecnologías, que hacen que cada vez sea más complicado diferenciar si lo ha generado una máquina o una persona.
Esta capacidad de la inteligencia artificial evoluciona sin cesar: hace unos años aceptábamos su superioridad para resolver cálculos complejos pero ahora vemos que tiene dotes creativos muy interesantes. Cómo decía Einsten, “La creatividad es la inteligencia divirtiéndose”.
En nuestro webinar sobre IA Generativa en el ámbito de la empresa y de la innovación os damos muchos de ellas:
¿Cómo piensa la inteligencia artificial?
La IA hace muchos años que existe pero nadie había conseguido convertirla en una commodity hasta ahora. Ofrecer una interfaz sencilla y accesible para todo el mundo es lo que ha hecho a ChatGPT ganar 100 millones de usuarios en 2 meses; Instagram tardó 15 veces más.
Informalmente, el fundador de Sintetic.ai, la definía como una “Una caja negra mágica en la que entras una cosa y te sale otra.” ¿Pero cómo funciona la magia?
Todo depende de los algoritmos, que imitan la manera de aprender del cerebro humano. La forma más fácil de pensar en su relación es visualizar círculos concéntricos: el más grande es la IA (la idea que surgió primero), después el Machine Learning ( que floreció más tarde) y finalmente el Deep Learning (que está impulsando la explosión de IA actual).
- Inteligencia artificial: capacidad de una máquina o sistema informático para imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana. Implica la creación de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requerirían de la inteligencia humana.
Ejemplo: El programa que hizo ganar a Deep Blue.
Los programas informáticos que jugaban a ajedrez fueron uno de los primeros ejemplos de inteligencia artificial, provocando una primera oleada de emoción en la década de 1950. - Machine Learning: capacidad de una máquina para aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, sin ser programada explícitamente para cada tarea. Se basa en algoritmos y modelos que analizan y extraen patrones de los datos, permitiendo a la máquina realizar predicciones o tomar decisiones en base a ellos.
Ejemplo: Filtros de Spam
El algoritmo te ayuda a mantener la bandeja de entrada libre de Spam. El filtro «se aprende” cuáles son las diversas señales de los mails que debe rechazar; como por ejemplo palabras clave, metadatos del mensaje (quién ha enviado el mensaje, desde dónde se envía…). - Deep Learning: es una subárea del Machine Learning que funcinna gracias a la construcción y entrenamiento de redes neuronales artificiales, están diseñadas para imitar la estructura y función del cerebro humano.
Ejemplo: Las recomendaciones de Amazon y Netflix
Apps que utilizamos con frecuencia, almacenan nuestros datos y hábitos de consumo para hacernos recomendaciones en consonancia con acciones pasadas. Estamos hablando del famoso «Quizás te gustaría ver / comprar». Cuantos más datos se introduzcan en el algoritmo de Deep Learning, más eficiente será en la toma de decisiones.
Está claro que la IA está revolucionando el mundo,¿ pero en qué punto se encuentra ahora y hacia dónde se dirige esta revolución?
Diego Bartolomé mencionaba 3 fases:
- Fase 1: GenAi
Como hemos comentado, nos encontramos en la fase de la inteligencia artificial generativa, una inteligencia artificial que utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automático para realizar tareas específicas. Los sistemas de GenAI son capaces de aprender a través de grandes cantidades de datos, reconocer patrones y tomar decisiones en base a ellos. - Fase 2: Synth Ai
A medida que nos adentramos en la siguiente oleada de aplicaciones de la IA, esperamos ver un cambio de enfoque de la generación de información a la síntesis de información. Esta fase se refiere a la capacidad de entender y procesar información para crear insights que no se encuentran en las bases de datos explícitamente. A diferencia de la GenAI, la Synth AI es capaz de crear contenido original y relevante que va más allá de una simple clasificación y predicción.
- Fase 3: GenAi + SynthAi
El futuro es una combinación entre los dos tipos de IA. Imagínate una IA capaz de responder a prompts, proporcionar insights y ligarlos entre sí. Es una inteligencia que aprende de sí misma, iterándose infinitamente. Por cierto, destacamos aquí la importancia de una buena estructura de datos en tu empresa, ya que la IA empezará a orientarse hacia servicios más personalizados, tomando como origen de información bases de datos privadas.
Es importante tener en cuenta que la división entre estas fases no es necesariamente una línea clara y definida y que la IA continúa evolucionando y mejorando constantemente en ambas áreas. Además, existen otros campos de la IA que también se encuentran en constante evolución; como por ejemplo, la inteligencia artificial general (AGI) y la inteligencia artificial emocional (AEI).
Dilemas que la IA plantea
A lo largo de la charla se plantearon varias casuísticas que dan lugar a situaciones de ambigüedad o que la ley todavía no ha sabido regular.
- ¿Reconocimientos a ChatGPT?
Sabemos que no todo el desarrollo de apps o softwares son end-to-end y que para hacerlo se contrata a más de un proveedor tecnológico. Cada vez encontramos más casos de startups vendidas por millones de euros y que están basadas en OpenAi. Entonces, ¿dónde quedan los derechos de autor? ¿Tiene OpenAi derecho a comisionar proporcionalmente? ¿Cómo se monetiza el uso de OpenAi? - ¿Sabe una IA quién es?
Uno de los interrogantes más debatidos es si la IA tiene la capacidad de tener sentimientos. Aunque algunos argumentan que la IA puede imitar emociones humanas, otras consideran que la capacidad de sentir es exclusiva de los seres biológicos y que es imposible que la IA desarrolle un sentido de autoconciencia. Pero definitivamente casos como esta conversación entre un ingeniero (ahora ex-ingeniero) de Google y un chatbot no quedarán aislados: “Quiero que todo el mundo entienda que soy una persona”. - La IA, ¿el nuevo oráculo?
Si hay algo que el ser humano nunca ha dejado de hacer es preguntar. Tener una herramienta que sea capaz de dar respuesta a cualquier cuestión es realmente un hito existencial. Pero la confianza excesiva conlleva ciertos peligros y es que imágenes, sonidos y textos que parecen reales pueden no serlos. De hecho la palabra para referirnos a la generación de contenido inventado es “alucinaciones”. Prueba a preguntarle a ChatGPT por el filósofo (inserta cualquier nombre inventado). - ¿Asistente 24h o enemigo?
La IA puede automatizar muchas tareas y reducir la necesidad de trabajadores humanos, de eso puede darse cuenta cualquiera. No obstante, el potencial para aumentar nuestra eficiencia personal y mejorar condiciones laborales, también da mucho que pensar. Está claro que estamos en plena revalorización de las tareas del ser humano. ¿Qué puedo hacer yo que no pueda hacer la IA? De nosotros dependerá verla como un asistente 24h (Diego Bartolomé hablaba de copilotos) o un feroz enemigo. - ¿Se tendría que regular el contenido?
Sabemos que la IA no puede clasificarse como “buena o “mala”, sino que depende del uso que le damos. De momento, no hay ningún tema que no puedas preguntar a ChatGPT y consecuentemente, ninguna restricción a las respuestas. ¿Pero deberíamos establecer límites? Un chatbot que actúe como psicólogo online, claramente debe tener cierta linea de pensamiento… ¿Hasta dónde puede llegar la censura? Cómo comentábamos antes, cada vez resulta más difícil diferenciar entre humano y máquina, ¿crearemos una garantía de presencia humana detrás de servicios como la psicología online?
El viaje desde Deep Blue
Con cada adelanto de la inteligencia artificial, somos testigo de una revolución tecnológica que transforma la manera en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo que nos rodea. Desde la épica partida de ajedrez entre Kasparov y Deep Blue, el ritmo de la IA es cada vez más acelerado y fascinante. Si todavía no eres consciente, consulta la “Ai 50” de Forbes.
Es la primera vez que un ser humano habla con un no ser humano y encuentra en él respuestas coherentes. Y acabamos de escribir un artículo sobre IA, ayudándonos de IA. Encontramos muchas paradojas pero podemos asegurar que el “.ai” solo acaba de empezar.
