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| Se espera que la IA generativa aporte mucho valor a la economía mundial. (Fuente: Viettimes) |
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo, incluido texto, imágenes, audio y video, basándose en patrones que ha aprendido del contenido existente.
Crea algo que nunca existió
Los modelos de IA generativa actuales se han entrenado con cantidades masivas de datos mediante “aprendizaje profundo” o redes neuronales profundas, y pueden mantener conversaciones, responder preguntas, escribir historias, generar código y generar imágenes y videos de cualquier descripción, todo basado en breves entradas de texto o “indicaciones”.
La IA se llama generativa porque crea algo que antes no existía. Eso es lo que lo diferencia de la IA discriminativa, que hace distinciones entre diferentes tipos de entradas. En otras palabras, una IA discriminante intentaría responder preguntas como "¿Esta imagen es el dibujo de un conejo o de un león?". Mientras que la IA generativa responderá a indicaciones como "Dibújame un león y un conejo sentados uno al lado del otro".
Los orígenes de la IA generativa se remontan a la década de 1970, cuando los ingenieros comenzaron a desarrollar técnicas para generar texto automáticamente. La llegada de redes generativas antagónicas (GAN) permite a la IA generar texto basado en patrones de habla humana. Los avances tecnológicos en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural ahora permiten que la IA reproduzca el habla humana en forma escrita.
La IA generativa ha ganado una tracción significativa con el desarrollo de redes generativas antagónicas (GAN) en los últimos años. Las GAN constan de dos redes neuronales (una red generativa y una red discriminativa) que participan en un proceso competitivo. El generador crea contenido, mientras que el discriminador evalúa la calidad de ese contenido. A través de innumerables iteraciones, este generador perfecciona sus habilidades, dando como resultado resultados cada vez más realistas y creativos.
Diferencia entre IA generativa e IA tradicional
La principal diferencia entre la IA tradicional y la IA de próxima generación radica en sus capacidades y aplicaciones. Los sistemas de IA tradicionales se utilizan principalmente para analizar datos y realizar predicciones, mientras que la IA generativa va un paso más allá al generar nuevos datos similares a sus datos de entrenamiento.
En otras palabras, la IA tradicional destaca en el reconocimiento de patrones, mientras que la IA creativa destaca en la creación de patrones. La IA tradicional puede analizar datos y decirte lo que ve, pero la IA creativa puede usar esos mismos datos para crear algo completamente nuevo.
Las implicaciones de la IA generativa son amplias y brindan nuevas vías para la creatividad y la innovación. En diseño, la IA generativa puede ayudar a crear innumerables prototipos en minutos, reduciendo el tiempo necesario para el proceso de ideación.
En la industria del entretenimiento, la IA generativa puede ayudar a producir nueva música, escribir guiones o incluso crear deepfakes. En periodismo, puede consistir en escribir artículos o informes. La IA creativa tiene el potencial de revolucionar cualquier campo donde la creatividad y la innovación sean claves.
La IA tradicional, por otro lado, continúa sobresaliendo en aplicaciones para tareas específicas. Impulsa nuestros chatbots, sistemas de recomendación, análisis predictivos y más. Es la fuerza impulsora detrás de la mayoría de las aplicaciones de IA actuales destinadas a optimizar la eficiencia en todas las industrias.
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| Tanto la IA generativa como la IA tradicional desempeñan un papel importante en la configuración del futuro de la humanidad. (Fuente: VinBase) |
Aunque la IA tradicional y la IA creativa tienen funciones distintas, no son mutuamente excluyentes. La IA generativa puede trabajar en conjunto con la IA tradicional para brindar soluciones aún más poderosas. Por ejemplo, la IA tradicional puede analizar datos del comportamiento del usuario, y la IA generativa puede utilizar este análisis para crear contenido personalizado.
A medida que continuamos explorando el enorme potencial de la IA, es importante comprender estas diferencias. Tanto la IA generativa como la IA tradicional desempeñan un papel importante en la configuración del futuro de la humanidad, y cada una de ellas abre posibilidades únicas. Adoptar estas tecnologías de vanguardia será clave para las empresas y las personas que buscan mantenerse a la vanguardia en el panorama digital de la humanidad en rápida evolución.
La inteligencia artificial en la vida social
Los riesgos asociados con la IA generativa son significativos y evolucionan rápidamente. Diversos actores de amenazas han utilizado esta tecnología para crear “falsificaciones profundas” o copias de productos y crear artefactos para respaldar operaciones de fraude cada vez más sofisticadas.
ChatGPT y otras herramientas similares se entrenan con grandes cantidades de datos disponibles públicamente. No están diseñados para cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras leyes de derechos de autor. Por lo tanto, es imperativo que los usuarios presten mucha atención al uso que sus empresas hacen de la plataforma. Los riesgos de supervisión que se deben monitorear incluyen:
Falta de transparencia. Los modelos innovadores de IA y ChatGPT son impredecibles, e incluso las empresas que están detrás de ellos no siempre entienden todo acerca de cómo funcionan.
Exactitud. Los sistemas de IA generativa a veces generan respuestas incorrectas y fabricadas. Es esencial evaluar todos los resultados en cuanto a su precisión, relevancia y utilidad práctica antes de confiar en la información o distribuirla públicamente, porque la información precisa es más útil e interactiva.
Propiedad intelectual (PI) y derechos de autor. Actualmente no existen garantías verificables de protección y gobernanza de datos para la información corporativa confidencial. Los usuarios deben asumir que cualquier dato o consulta que ingresen en ChatGPT y sus competidores se convertirá en información pública, y las empresas deben implementar controles para evitar exponer la propiedad intelectual inadvertidamente.
Ciberseguridad y fraude. Las empresas deben prepararse para que actores maliciosos utilicen sistemas de IA sintética para realizar ciberataques y fraudes, como deepfakes para engañar al personal, y garantizar que existan controles de mitigación. Hable con su proveedor de seguro cibernético para verificar hasta qué punto su póliza actual cubre las infracciones relacionadas con la IA.
Sostenibilidad. La generación de IA utiliza una cantidad significativa de electricidad. Por lo tanto, es importante elegir un proveedor con bajo consumo energético y utilizar energía renovable de alta calidad para minimizar el impacto en los objetivos de sostenibilidad.
Si bien muchos problemas estarán en riesgo debido a los riesgos que causa la IA generativa, es imposible no mencionar algunos de los beneficios que trae consigo.
La IA generativa tiene el potencial de cambiar la estructura del trabajo, mejorando las capacidades de los trabajadores individuales al automatizar algunas de sus actividades individuales. La IA moderna y otras tecnologías tienen el potencial de automatizar actividades laborales que hoy ocupan entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo de los empleados. Anteriormente, según un informe de McKinsey & Company de 2017, se estimaba que la tecnología tenía el potencial de automatizar la mitad del tiempo de trabajo de los empleados.
La aceleración del potencial de automatización técnica se debe en gran medida a la mayor capacidad de la IA para comprender el lenguaje natural, algo necesario para las actividades laborales que representan el 25% del tiempo de trabajo total. Por lo tanto, la IA generativa tiene mayor impacto en el trabajo de conocimiento que implica ocupaciones con salarios más altos y requisitos educativos que otros tipos de trabajos.
La IA generativa podría aumentar significativamente la productividad laboral en toda la economía, pero eso requerirá inversiones para apoyar a los trabajadores en sus transformaciones de actividades laborales o cambios de empleo. La IA podría permitir ganancias de productividad de entre el 0,1 y el 0,6 por ciento anual hasta 2040, dependiendo del ritmo de adopción de tecnología y la reasignación del tiempo de los trabajadores a otras actividades.
Al combinar la IA generativa con todas las demás tecnologías, la automatización del trabajo podría agregar entre 0,2 y 3,3 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad. Sin embargo, los trabajadores necesitarán apoyo para aprender nuevas habilidades y algunos cambiarán de carrera. Si se puede gestionar la transición de los trabajadores y otros riesgos, la IA podría hacer una contribución significativa al crecimiento económico y apoyar un mundo más inclusivo y sostenible.
La IA creativa tendrá un impacto significativo en todos los sectores industriales. La banca, la alta tecnología y las ciencias biológicas se encuentran entre las industrias que podrían ver el mayor impacto en términos de porcentaje de ingresos generados por la IA. Por ejemplo, en el sector bancario, la tecnología podría generar un valor anual equivalente a entre 200.000 y 340.000 millones de dólares si los casos de uso se implementan en su totalidad. En los sectores minorista y de bienes de consumo envasados, el impacto potencial también es significativo: entre 400.000 y 660.000 millones de dólares al año.
La oportunidad de Vietnam
Actualmente, Vietnam está muy interesado en la inteligencia artificial. A principios de abril de 2023, en la Conferencia "El Futuro de la Inteligencia Artificial 2023" celebrada en Silicon Valley, California, el Sr. Vo Xuan Hoai, Director Adjunto del Centro Nacional de Innovación enfatizó: "El Centro Nacional de Innovación promueve la coordinación con las redes de innovación vietnamitas en todo el mundo, por ejemplo con la red en Silicon Valley para promover la innovación en general y la IA en particular, acompañando a las empresas e intelectuales vietnamitas en el extranjero para apoyarlos en el desarrollo de sus carreras, la expansión de sus negocios en su tierra natal, la transferencia de tecnología...".
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| El Sr. Vo Xuan Hoai, subdirector del Centro Nacional de Innovación, habló en el taller "El futuro de la inteligencia artificial 2023". (Fuente: Bnews) |
Para agosto de este año, VinBigdata (bajo Vingroup Corporation) integrará tecnología para hacer de VinBase (una plataforma integral de inteligencia artificial multicognitiva) la primera plataforma de IA generativa en Vietnam, al tiempo que proporcionará soluciones de desarrollo basadas en tecnología de IA generativa como Generative AI chatbot, callbot o ViVi Virtual Assistant de nueva generación...
La compañía también dijo que solo necesitan unos pocos miles de millones de parámetros para crear un modelo de lenguaje grande (LLM) similar a ChatGPT, pero que aún tiene la capacidad de generar textos altamente auténticos, especialmente estos textos estarán en los datos del pueblo vietnamita y el conocimiento vietnamita.
El potencial de Vietnam para desarrollar IA generativa es enorme, sin embargo, si la IA generativa se aplica con base en las grandes plataformas de modelos de lenguaje disponibles en el mundo, Vietnam corre el riesgo de enfrentar muchos riesgos, por lo que dominar la IA generativa a nivel nacional es importante porque puede ayudar a dominar el contenido, evitar la desinformación, garantizar la seguridad de los datos nacionales y llevar la tecnología vietnamita al mundo. "Vietnam tiene todas las oportunidades para cerrar la brecha mundial en el campo de la IA artificial".
Esta evaluación fue compartida por el Director General de VinBigdata, Dr. Dao Duc Minh, en el foro AI Summit celebrado en la ciudad de Ho Chi Minh el 22 de septiembre de este año. También en el foro, el Sr. Pablo Fuentes Nettel, consultor senior de Oxford Insights, dijo que Vietnam tiene un futuro brillante si se centra en invertir en IA.
Se puede ver que la IA y la IA artificial han penetrado en todos los campos y profesiones de nuestro país, como la atención médica, la educación, la vida... Vietnam necesita establecer una estrategia para desarrollar esta tecnología porque este es el futuro de la tecnología en el futuro cercano.
Fuente
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