¿Qué es IA generativa?

La inteligencia artificial generativa (AI) es un tipo de programa informático que puede producir contenidos en respuesta a instrucciones humanas.

Objetivos de aprendizaje

Después de leer este artículo podrás:

  • Definir la AI generativa
  • Explicar cómo funciona la AI generativa
  • Enumerar las ventajas e inconvenientes de la AI generativa

Copiar enlace del artículo

¿Qué es IA generativa?

La inteligencia artificial (AI) generativa es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que puede producir texto, imágenes, código informático y contenido audiovisual en respuesta a instrucciones.

Los modelos generativos de AI se entrenan con grandes cantidades de datos sin procesar, generalmente los mismos tipos de datos para los que están diseñados. A partir de esos datos, aprenden a formar respuestas, cuando se les dan entradas arbitrarias, que es estadísticamente probable que sean relevantes para esas entradas. Por ejemplo, algunos modelos generativos de AI se capacitan con grandes cantidades de texto, con el fin de poder responder a las indicaciones escritas de forma aparentemente orgánica y original.

En términos más sencillos, la AI generativa puede reaccionar a las peticiones de forma muy parecida a los artistas o autores humanos, pero más rápidamente. Si el contenido que generan estos modelos puede considerarse "nuevo" o "original" es discutible, sí que es cierto que en muchos casos pueden igualar o superar ciertas capacidades creativas humanas.

Entre los modelos de AI generativa más populares están ChatGPT para la generación de texto y DALL-E para la generación de imágenes. Muchas organizaciones también han creado sus propios modelos.

¿Cómo funciona la AI generativa?

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales

La AI generativa es un tipo de aprendizaje automático, lo que significa que se basa en el análisis matemático para encontrar conceptos, imágenes o patrones relevantes. Luego utiliza este análisis para producir contenidos que estadísticamente es probable que sean similares o estén relacionados con la petición que recibió.

En concreto, la AI generativa se basa en un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo son lo suficientemente potentes como para aprender de datos no etiquetados. Utilizan un tipo de arquitectura informática llamada red neuronal. Estas arquitecturas se componen de varios nodos que transmiten datos entre sí, de forma similar a como lo hace el cerebro humano a través de las neuronas. Las redes neuronales son capaces de realizar tareas muy sofisticadas y refinadas.

Transformadores y autoatención

Los modelos generativos de AI que pueden interpretar el lenguaje necesitan comprender algo más que palabras sueltas. Deben ser capaces de interpretar frases, párrafos y documentos enteros. Los primeros modelos de aprendizaje automático tenían dificultades para comprender frases enteras y "olvidaban" el principio de una frase cuando llegaban al final, lo que daba lugar a interpretaciones erróneas.

Los modelos modernos de AI generativa utilizan un tipo específico de redes neuronales llamadas transformadoras. Estos utilizan una capacidad llamada autoatención para detectar cómo se conectan los elementos de una secuencia. Los transformadores permiten a los modelos generativos de AI hacer cosas como procesar y contextualizar grandes bloques de texto en lugar de sólo palabras y frases sueltas.

Datos de entrenamiento

Para funcionar bien, los modelos generativos de AI tienen que alimentarse con una gran cantidad de datos: más datos, en la mayoría de los casos, de los que un humano podría procesar a lo largo de su vida. Por ejemplo, el gran modelo lingüístico ChatGPT se entrenó con millones de documentos. Un generador de imágenes puede entrenarse con millones de imágenes, y un generador de código con miles de millones de líneas de código.

Estos datos de entrenamiento se almacenan en una base de datos vectorial. En una base de datos de este tipo, los puntos de datos se almacenan como vectores, es decir, como un conjunto de coordenadas dentro de un campo multidimensional. Del mismo modo que la latitud y la longitud permiten a alguien que mira un mapa encontrar lugares cercanos, almacenar datos como vectores permite a los modelos de aprendizaje automático encontrar "puntos cercanos" de datos. Esto permite a los modelos hacer asociaciones y comprender el contexto de una palabra, una imagen, un sonido o cualquier otro tipo de contenido.

Una vez que el modelo de AI generativa alcanza un cierto nivel de ajuste fino, no necesita tantos datos para producir un resultado. Por ejemplo, los modelos de AI generadores de voz pueden entrenarse con miles de horas de grabaciones vocales. Pero una vez afinados, algunos modelos sólo necesitan unos segundos de una grabación de muestra para imitar con realismo la voz de alguien.

¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes de la AI generativa?

Los modelos generativos de AI son cada vez más populares, ya que ofrecen una serie de ventajas potenciales. Estas prestaciones incluyen, entre otras:

  • Ideación de contenidos: el uso de AI generativa puede ayudar a los creadores de contenidos a idear una dirección creativa más rápidamente.
  • Mejor bot de chat: los modelos generativos de AI pueden integrarse en los bot de chat para responder mejor a las preguntas de los clientes, captar clientes potenciales, etc.
  • Investigación mejorada: los modelos generativos de AI pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos, incluidos datos médicos o estudios científicos, para ayudar en la investigación.
  • Mejores resultados de búsqueda: los motores de búsqueda y los asistentes virtuales pueden incorporar capacidades de AI generativa para proporcionar más rápidamente información relevante en respuesta a las consultas.
  • Entretenimiento: mucha gente utiliza herramientas de AI generativa disponibles públicamente sólo por diversión.
  • Otros beneficios: la AI es un campo en rápido crecimiento, y es probable que aún estén por llegar más beneficios de la AI generativa.

Sin embargo, la AI generativa tiene sus inconvenientes:

  • Alucinaciones y otras imprecisiones: Los modelos generativos de AI suelen ser muy buenos identificando patrones, pero a veces identifican patrones que en realidad no existen. Esto puede dar lugar a que los modelos proporcionen información falsa, un fenómeno conocido como alucinación "." Además, los modelos de AI generativa sólo son tan precisos como los datos con los que se alimentan, y la comprobación de los resultados de la AI generativa puede resultar difícil sin acceso a los datos de origen.
  • Fugas de datos: los modelos pueden tomar los datos que se les facilitan en los avisos y revelarlos en contextos inesperados. Varias grandes empresas han filtrado accidentalmente información confidencial o código fuente de esta forma.
  • Plagio accidental o uso indebido de la propiedad intelectual: dado que los modelos generativos de AI se basan en contenidos preexistentes, pueden reproducir contenidos que les fueron suministrados sin permiso del autor original o del titular de los derechos de autor de ese contenido.
  • Manipulación maliciosa de respuestas: los atacantes pueden alimentar con datos un modelo generativo de AI que haga que produzca información peligrosa o insegura para otros usuarios.
  • Sesgos: Cualquier sesgo en la información suministrada a un modelo mientras se entrena es probable que se mantenga o incluso se agrave, a menos que el modelo se ajuste para corregirlo. E incluso entonces, garantizar que los resultados están libres de sesgos sin revisar todo el conjunto de entrenamiento es casi imposible.

¿Qué es un modelo lingüístico (LLM) grande?

"Gran modelo lingüístico" (LLM) es el término técnico para los modelos generativos de AI que procesan el lenguaje y pueden generar texto, incluyendo tanto las lenguas habladas por humanos como los lenguajes de programación. Entre los LLM más populares están ChatGPT (de OpenAI), Llama (de Meta), Bard (de Google), Copilot (de GitHub) y Bing Chat (de Microsoft).

¿Qué es un generador de imágenes AI?

Los generadores de imágenes AI funcionan de forma similar a los LLM, pero para imágenes en lugar de texto. DALL-E y Midjourney son dos ejemplos de populares generadores de imágenes basados en AI generativa.

¿Soporta Cloudflare el desarrollo de AI generativa?

Cloudflare permite a desarrolladores y empresas crear sus propios modelos generativos de AI. Cloudflare ofrece Vectorize para que los desarrolladores puedan generar y almacenar incrustaciones en la red global de Cloudflare a partir de sus propios datos, y Cloudflare Workers AI para ejecutar tareas de AI generativa en una red global de GPU. Más información sobre cómo Cloudflare hace posible la próxima generación de AI generativa.