Esta rama de la IA se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes, utilizando algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar resultados nuevos y únicos orientados al arte, marketing, investigación y medicina, entre otras áreas.
Los avances en la IAG han sido impactantes, transformándose en una bola de nieve que crece a cada instante mientras se desplaza por una montaña que no tiene fin.
La IAG se apoya en el uso de redes neuronales generativas, las que utilizan un enfoque denominado aprendizaje profundo (deep learning), que permite que la IA aprenda de los datos de manera automática para analizar gran cantidad de información y encontrar patrones y relaciones.
Esto es especialmente útil en el análisis de textos, imágenes y videos, ya que facilita a la IA crear material original.
Una tecnología específica dentro de las redes neuronales generativas son las GANs o redes antagónicas generativas, las que se dividen en generador -se encarga de crear contenido nuevo-, y en discriminador -se enfoca en evaluar si el resultado es verdadeo o falso-.
Esta interacción entre el generador y el discriminador permite que la IA aprenda de los datos de manera eficaz y eficiente para generar contenido original a gran velocidad.
Los beneficios de la IAG son incalculables:
– Generación de contenido original en el arte, la música y la literatura.
– Contenido publicitario y de marketing, lo que podría ayudar a las empresas a llegar a un público más amplio y también a la segmentación.
– Apoyo en la investigación científica y en la medicina para analizar grandes cantidades de datos.
La IAG también supone Riesgos y limitaciones:
– Posibilidad de generar contenido sesgado, lo que podría tener consecuencias graves en campos como política, justicia, medioambiente, inmigración, economía, etc.
– Invasión a la privacidad. Dada la capacidad de generar contenido único y personalizado, hay preocupaciones sobre el uso de datos personales y la posibilidad de que éstos sean utilizados para fines indebidos.
– Esta tecnología eventualmente podría tener consecuencias negativas en el empleo, ya que podría reemplazar a trabajadores humanos en ciertas tareas de diversos rubros.
– También se plantea la posibilidad de que la IAG generativa se vuelva incontrolable y comience a generar contenido dañino o peligroso, para lo cual son indispensables los marcos regulatorios.
La IAG además plantea desafíos éticos en relación a la creatividad y la propiedad intelectual, ya que la pregunta que cabe después de obtener un resultado con este apoyo tecnológico es quién es el autor del contenido. ¿Es un trabajo colaborativo o el crédito se le debe atribuir al humano que suministró la información? ¿O bien el mérito es de la IA?