La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha irrumpido en nuestras vidas como una tecnología transformadora con una gama aparentemente ilimitada de aplicaciones y la promesa de grandes beneficios para la sociedad.
Tan solo cinco días después de su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT, la herramienta de IA generativa más popular, ya había sido utilizada por un millón de personas. Actualmente, su página web recibe más de 1500 millones de visitas mensuales. El éxito de las herramientas de IA generativa no solo se debe a su gran abanico de aplicaciones, sino también a su accesibilidad. Generalmente son gratuitas y, además, su uso es muy intuitivo, ya que utilizan una interfaz de chatbot que resulta familiar al usuario y su comunicación se basa en el lenguaje natural.
Sin embargo, la gran promesa de la IA generativa también esconde multitud de retos éticos y empresariales que deben estudiarse detenidamente.
A medida que crece el uso de esta tecnología y más empresas la incorporan en sus productos y servicios, su impacto social se vuelve más evidente. Por esa razón, urge abordar las dimensiones éticas del uso generalizado de estas herramientas para garantizar que su desarrollo e implementación se alineen con nuestros valores fundamentales como sociedad.
En esta breve serie de posts exploraremos en mayor detalle las cuestiones éticas que rodean a la IA generativa, centrándonos en sus implicaciones, los complejos dilemas que presenta y sus posibles soluciones.
Pero, antes de adentrarnos en las dimensiones éticas de la IA generativa, es importante que entendamos cómo funciona, puesto que los debates en torno a esta tecnología suelen generar malentendidos, prejuicios y confusión.
¿Qué es la IA generativa?
En esencia, se conoce como GenAI a una familia de modelos de aprendizaje profundo dotados de la extraordinaria capacidad de crear contenido —texto, imágenes u otro tipo de datos— que se asemeja mucho a la información con la que fueron entrenados. Mediante el escrutinio de patrones en los datos de entrenamiento, estos algoritmos adquieren la capacidad de generar resultados actualizados e innovadores, y producen nuevas muestras de contenido con el mismo formato.
Los modelos de IA generativa presentan diversas formas, y se clasifican en función del tipo de resultado que producen o de la arquitectura subyacente que utilizan. Los modelos orientados a la generación de contenidos visuales suelen ser redes generativas adversativas (RGA) o modelos de difusión.
Por el contrario, los modelos diseñados para generar texto o audio suelen pertenecer a la categoría autorregresiva, y predicen valores futuros a partir de información procedente de datos anteriores. Ambos enfoques han permitido el desarrollo de productos y servicios innovadores que no solo aumentan nuestra comprensión de la IA, sino que también ofrecen ventajas significativas en comparación con aquellos que no incorporan GenAI.
Los modelos de difusión destacan a la hora de crear contenidos visuales y multimedia o de ejecutar tareas como el inpainting y outpainting de imágenes, sobre todo cuando se les proporciona una indicación textual detallada del resultado deseado. Los modelos de difusión más destacados para generar imágenes incluyen DALL·E 2, Image GPT, Midjourney y Stable Diffusion.
Por otro lado, los modelos autorregresivos impulsan grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) como el que utiliza el popular ChatGPT. Estos generan texto de forma gradual, palabra por palabra, combinando el texto introducido por el usuario con texto que ya han generado previamente. Los LLM ofrecen un rendimiento excepcional en una gran variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, gracias a su entrenamiento con vastos conjuntos de datos a escala de Internet.
Aplicaciones de la GenAI en distintos sectores
La IA generativa tiene aplicaciones prácticas en multitud de sectores, como el de los servicios financieros, el educativo y el sanitario. En el sector bancario, esta tecnología puede ser de gran ayuda para detectar transacciones fraudulentas, generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, proteger los datos de los clientes, estimar el valor en riesgo utilizando los RGA (Redes Generativas Antagónica) y predecir posibles pérdidas en escenarios hipotéticos.
En educación, tiene potencial para revolucionar el diseño personalizado de cursos, facilitar el aprendizaje con simulaciones virtuales y restaurar materiales didácticos históricos. Por otro lado, en sanidad, se puede utilizar para descubrir y desarrollar nuevos fármacos, diseñar tratamientos personalizados, obtener imágenes médicas y gestionar la salud de la población, entre otras aplicaciones.
Los dilemas éticos de la IA generativa se ocultan bajo la superficie
Pese a lo prometedor de esta tecnología y a su potencial aparentemente ilimitado, la IA generativa también presenta inconvenientes. Este tipo de herramientas plantean problemas éticos relacionados con la propiedad, los derechos de autor y la transparencia, y su uso puede perpetuar ciertos prejuicios. Además, algunas facilitan la generación de noticias falsas y la suplantación de identidad. Estas cuestiones críticas requieren un estudio minucioso y soluciones meditadas.
En futuros artículos, profundizaremos en estos dilemas, explorando las complejidades que presentan y ofreciendo ideas para compaginar el avance tecnológico con la responsabilidad ética. Sumerjámonos juntos en el mundo de la IA generativa donde el progreso entra en conflicto con la ética, y tratemos de dar forma a un mañana responsable, equitativo y prometedor.
Si te interesa profundizar sobre las consideraciones éticas en la IA generativa, descarga el informe completo aquí