Informe especial: lo que no te cuentan de la Inteligencia Artificial

El debate sobre la IA está en todos lados y en todo momento. ¿Puede esta tecnología basada en algoritmos, enormes cantidades de datos y aprendizaje automático ser la solución a todos los problemas?

La Inteligencia Artificial está en todos lados y en todo momento. El mundo habla de ella como una solución omnipresente a los problemas, de la mano de los algoritmos, enormes cantidades de datos y aprendizaje automático o machine learning. Sistemas que toman decisiones, y simplifican. Modelos que crean imágenes a partir de texto, como Dall-E, Midjourney, Stable Difusion o Leonardo, programas de creaciones musicales y asistentes que crean códigos de programación. Pero es, a la vez, una solución que trae nuevos problemas.

Útil para músicos, escritores, editores, guionistas... y cualquier persona que quiera empezar a automatizar sus procesos, el punto es ... ¿cómo aprenden estos sistemas que toman decisiones y qué tipos de IA existen? Porque no son todas iguales: las inteligencias artificiales pueden variar según sus usos y también por el tipo de resultados que entrega, cómo imita a los humanos y niveles de autonomía.

Chat GPt se convirtió en la plataforma que más usuarios logró en el menor tiempo posible: 100 millones en 60 días. Chat GPt se convirtió en la plataforma que más usuarios logró en el menor tiempo posible: 100 millones en 60 días.

Algunas son más débiles, con procesos simples como el de una traducción. O como es el caso de CHAT GPT, una inteligencia Artificial Generativa que utiliza una enorme cantidad de datos para entrenarse que toma de Wikipedia, libros online, portales de noticias o blogs. Estos macrodatos profundizan el aprendizaje, con cientos de miles de parámetros que procesa y puede presentarse con un lenguaje natural, lo que lo hace muy convincente.

El boom llegó en 2022, cuando Open Ai irrumpió el mercado y quedó a la vista una carrera por la Inteligencia Artificial. Además Chat GPt se convirtió en la plataforma que más usuarios logró en el menor tiempo posible: 100 millones en 60 días.

Este video es un intento de abordar con simpleza un tema complejo de la mano de expertos como Asier Arranz, experto en inteligencia artificial y robótics en NVIDIA, Natalia Zuazo, especialista en la delicada línea que une la tecnología y la política, y Micaela Mantegna, abogamer especializada en propiedad intelectual e inteligencia artificial. A continuación, algunas de sus principales definiciones:

Asier Arranz: "Nos tiene que despertar el hacer cosas nuevas"

"Creo que compite con los trabajos de ahora, pero a la vez nos tiene que despertar el hacer cosas nuevas. Es un reto muy grande para la educación también".

"Habría también que pensar si las universidades tienen que plantearse reducir los tiempos de las carreras, porque un ingeniero informático que entra hoy a estudiar, en cinco años se despierta en otro mundo".

Micaela Mantegna: "Está el problema de la caja negra de la transparencia"

"El problema es la transparencia, cuando hablamos de los datos y la forma en que se procesan. Conocemos qué datos se usaron, pero no sabemos cómo se usaron, entonces está el problema de la caja negra de la transparencia".

"¿Estos sistemas pueden ser creativos? Esta pregunta y cómo la formulamos implica una toma de posición hacia, de alguna forma, antropomorfizar a la inteligencia artificial. Entonces podemos ponerle un carácter de persona si podemos decir que puede ser inteligente, o mirarlo desde otro enfoque y decir que el producto de ese sistema es inteligente o creativo".

Natalia Zuazo: "Puede ser una competencia entre las grandes empresas"

"Los dueños de Internet y los dueños de las tecnologías son contados con los dedos de la mano. Cuando se dice Inteligencia Artificial se está hablando como de un ente mágico, pero las decisiones que se toman sobre esas tecnologías también las toma quien financia esa tecnología a través de un capital de riesgo y quiere recibir beneficios. Por eso también esas decisiones a veces avanzan más rápido de lo que tienen que avanzar aunque la tecnología no esté madura".

"Todas las empresas que tienen una gran cantidad de datos son en general las mismas: son los Microsoft, los Google, los Amazon. Puede haber diferencias que en general se van a ir equilibrando, pero están más o menos todos en el mismo lugar. Por eso puede también ser una competencia entre ellos".

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