2023, el año que transformó la IA para siempre: 6 dilemas a resolver y 4 factores que alteraron su rumbo

Este año, un punto de inflexión para la inteligencia artificial generativa: cruce decisivo entre gran potencial y desafíos clave que determinarán su futuro

Por: Opy Morales

La inteligencia artificial generativa causó furor en 2023, pero su evolución futura y su impacto en nuestras vidas dependerán de cómo abordemos una serie de dilemas cruciales en los próximos años. A la vez, ya se vislumbran las tendencias que han reconfigurado el panorama de la IA en los últimos 12 meses.

Según Will Douglas Heaven, redactor jefe de IA del MIT Technology Review, hay seis grandes temas por resolver que determinarán la trayectoria de esta tecnología disruptiva.

1. Mitigación de sesgos

El problema de los sesgos es endémico en modelos entrenados con datos del mundo real que contienen estereotipos y discriminación. “Estos sesgos van a quedar al descubierto”, afirmó Geoff Schaefer de Booz Allen Hamilton. Esto requerirá una mejor formulación de políticas. Pero no será sencillo de solucionar.

Algunas empresas intentan paliar sesgos con datos sintéticos o modelos reforzados con feedback humano. No obstante, estas soluciones parciales no convencen a todos los expertos.

2. Transformación del copyright

Las demandas contra OpenAI y Microsoft por presunta infracción de derechos de autor podrían redefinir el concepto de “uso justo” de obras ajenas bajo la legalidad.

No se prevé que las tecnológicas frenen su innovación a la espera de los fallos judiciales. Es probable que surjan nuevos mercados de datos éticos y modalidades de licencia.

3. Cambio en el empleo

La IA reconfigurará muchos trabajos, según Ethan Mollick de Wharton. Los humanos serán reemplazados en tareas repetitivas, pudiendo enfocarse en labores de mayor valor añadido. La tecnología igualará capacidades entre perfiles.

No obstante, esta disrupción conllevará dolor y concentración de riqueza. Harán falta nuevas competencias y algunos puestos se transformarán o desaparecerán.

4. Incremento de la desinformación

En 2023 proliferaron textos e imágenes falsas de apariencia realista que engañaron a millones. Su detección sigue siendo insuficiente.

Es imposible anticipar todos los usos indebido, advirtió OpenAI. Cuanta más gente lo utilice, antes se conocerán mejor sus riesgos.

5. Costos humanos y ambientales

Esta innovación depende de trabajadores ocultos mal pagados. Y conlleva un elevado consumo energético. Ambas externalidades saldrán a la luz pública.

6. Persistencia de la alarma social

Premios Nobel como Geoffrey Hinton avivaron los temores sobre una futura IA incontrolable más inteligente que humanos. Pero no todos comparten esa visión. Para François Chollet de Google, distraen de problemas reales como los sesgos.

Por otro lado, Melissa Heikkilä, periodista de MIT Technology Review, destacó cuatro tendencias que han transformado la IA en 2023:

1. Proliferación de modelos generativos

Hubo un aluvión de lanzamientos de modelos capaces de generar texto, imágenes y otros contenidos de forma autónoma, como ChatGPT de OpenAI. Todas las grandes tecnológicas apostaron fuerte por esta IA generativa. Sin embargo, no ha surgido aún una aplicación estrella con adopción masiva.

2. Más investigación sobre funcionamiento

Aunque implementan estos modelos rápidamente, las empresas still no comprenden totalmente su funcionamiento interno. Durante 2023 hubo avances para elucidar por qué muestran sesgos, toxicidad y desinformación.

3. Extensión de temores existenciales

Crecieron entre científicos y empresarios los temores a que en el futuro se pueda crear una IA más inteligente que humanos y fuera de control. Figuras influyentes como el informático Geoffrey Hinton alertaron sobre ese escenario. No obstante, otros expertos rechazan ese alarmismo.

4. Comienzo de regulación pública

Gobiernos e instituciones como la Unión Europea y EE.UU. presentaron regulaciones, leyes y compromisos de la industria para gestionar los riesgos de esta tecnología y garantizar un desarrollo ético. Ya han surgido también demandas ante sus impactos.

El devenir de la IA generativa estará marcado por intensos debates sobre la mejor manera de maximizar sus beneficios y mitigar efectos indeseados, tanto a nivel tecnológico y empresarial como ético, social y regulatorio. Queda por ver aún cuál será su aplicación estrella o su modelo de uso transformador que alcance adopción mayoritaria.

Pero tras su irrupción en 2023 liderada por ChatGPT, ya se vislumbra su enorme potencial. Expertos prevén que en 2024 avanzará su integración en operaciones y procesos organizacionales, acelerando la toma de decisiones, potenciando la innovación y redefiniendo la productividad.

Sin embargo, la mayoría de compañías aún no está preparada para implementarla a gran escala, alerta Julie Sweet de Accenture en conversación con Financial Times. Hacen falta mayores controles para garantizar un uso seguro y una infraestructura de datos más robusta. En definitiva, la IA generativa está llamada a provocar una disrupción de dimensiones difíciles de predecir.

El año 2023 sin duda ha supuesto un punto de inflexión, con impactos que están por escribirse. Pero todo apunta a que en 2024 se acelerará su adopción transformadora en ámbitos como educación, sanidad o sectores creativos.

Asimismo, los reguladores seguirán perfilando marcos ético-legales para gestionar riesgos y maximizar beneficios sociales de esta tecnología puntera.

Qué es la IA generativa
La inteligencia artificial generativa se refiere a aquellos sistemas de inteligencia artificial que pueden generar nuevos contenidos o datos que no existían previamente. Estos sistemas utilizan algoritmos para crear información útil y coherente a partir de grandes conjuntos de datos de entrenamiento.

Un ejemplo común de esta tecnología son las redes generativas adversarias (GANs, por sus siglas en inglés), que pueden crear imágenes, música, textos escritos o cualquier otro tipo de contenido multimedia que sea difícil de distinguir de lo creado por humanos. La inteligencia artificial generativa se aplica en diversos campos, incluyendo el diseño, el arte, la medicina y la investigación científica, entre otros.