Freepik Pikaso es una IA generativa española que crea imágenes con un elemento diferencial: lo hace en tiempo real

La aparición de DALL-E y de sus grandes competidores, Midjourney o Stable Diffusion, ha disparado el interés por los modelos de IA generativa en el ámbito artístico. Son muchas las empresas que han creado productos fantásticos y llamativos —o los han integrado en los ya existentes, como la todopoderosa Adobe— pero sigue habiendo espacio para otras soluciones.

Lo demuestra Pikaso, la nueva herramienta de creación artística de Freepik. La empresa lleva tiempo trabajando en soluciones basadas en la IA generativa y ahora presenta su nueva e interesante opción. En Xataka hemos podido probarla y hablar con Omar Pera, uno de sus responsables.

En Pikaso la generación de imágenes es especialmente destacable porque se produce (casi) en tiempo real. Esa es la gran característica diferenciadora de una plataforma que nos permite generar imágenes que combinan un prompt de texto con un boceto que podremos crear fácilmente con la herramienta de dibujo que ofrece la interfaz.

La mezcla de ambas opciones hace que el sistema sea capaz de actuar de forma instantánea para crear lo que buscamos. La interfaz es sencilla y se centra en ofrecer a la izquierda un "lienzo" en el que dibujar nuestro boceto, una caja de resultados generados por IA en la parte derecha, y una tercera caja de texto debajo de estas dos en la que podremos introducir el prompt.

Es especialmente importante que seamos descriptivos con el prompt, ya que los detalles que demos en ese texto serán los que permitan al motor de IA "entender" qué queremos y aplicarlo sobre el esqueleto del boceto que hemos creado. Ambas entradas —estamos ante un sistema multi-modal— son las que definen el comportamiento y resultado final de Pikaso.

Dibujar por las buenas en la pantalla de un ordenador o en la de un móvil no es especialmente sencillo sobre todo si no tenemos experiencia, pero eso no importa demasiado: Pikaso no necesita gran cosa para trabajar: bastan unos garabatos (e incluso ni eso) y la citada descripción del prompt.

En el panel que nos permite dibujar hay de hecho acceso especial a una librería de formas geométricas e iconos. Las primeras hacen que sea fácil añadir ese tipo de elementos a nuestro boceto.

Los segundos permiten que nuestro lienzo tenga elementos que queremos incluir para que sean fácilmente reconocibles para la IA y no nos den excesivo trabajo si queremos bosquejarlos.

A partir de ahí, en la parte derecha aparecerá un primer diseño preliminar, normalmente en tonos tenues y que estará probablemente desdibujado. La gracia empieza ahí: encima de esa ventana derecha aparecen tres controles.

El primero, un control deslizante con la "Imaginación" que usa el modelo (cuanto más alto, más imaginativo y creativo), en segundo, un control para "reimaginar" el diseño y cambiar un poco el enfoque. Y en tercero, un botón "Enhance" ("Mejorar") que se encarga de crear una imagen final más detallada y de mejor calidad.

Lo realmente llamativo de la herramienta es que a medida que vamos realizando cambios, eso hace que en la parte derecha el resultado cambie en tiempo real, o casi. Podemos hacer un nuevo trazo en la parte izquierda, añadir más detalles en el prompt de texto, incluir alguna nueva forma geométrica o icono, mover las que ya tenemos.... todos esos cambios se irán reflejando inmediatamente en el resultado final, algo realmente llamativo y que demuestra la potencia del modelo.

En Xataka hemos podido hablar con Omar Pera (@ompemi), uno de los responsables de la creación de esta nueva función de Freepik. Como él nos contaba, Pikaso se basa en un estudio reciente que analiza los llamados Latent Consistency Models (LCM), unos modelos generativos capaces de generar imágenes de alta resolución a través de descripciones de texto.

A diferencia de otras técnicas, estos sistemas aprenden a predecir la representación "latente" de una imagen a partir del prompt de entrada, en lugar de generar la imagen píxel por píxel. Eso simplifica notablemente el proceso en comparación con los modelos de difusión, que requieren numerosos pasos adicionales para generar esas imágenes.

Es posible hacer mucho con muy, muy poco. Ni siquiera hay que garabatear si uno no quiere: basta con insertar iconos, recolocarlos y jugar con el prompt —cambiar el color o estilo de pelo o camiseta en tiempo real es sorprendente— para obtener esos resultados.

Como destacaba Pera, "han encontrado una forma una orden de magnitud más eficiente para generar imágenes por IA, y eso abre un nuevo mundo. Antes tardaba segundos, ahora milisegundos. Y venimos de fotos de stock hechas a mano en horas. Las IAs generativas en imagen y vídeo permiten multiplicar por diez el número de personas que pueden crear diseños y ser creativos, sin necesidad de otras apps complejas que puedan convertirse en una barrera de entrada para plasmar tus ideas".

Además hay otro apartado clave en Pikaso que nos destacaba este desarrollador. Hay varias plataformas que han aprovechado también rápidamente el avance planteado por los LCMs, pero Freepik incluso es capaz de evitar que necesites dibujar nada en el boceto: los iconos y elementos gráficos que hay disponibles en la bliblioteca del servicio se pueden añadir directamente y, a partir de ellos y del prompt, crear la imagen deseada.

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El año que ChatGPT vivió peligrosamente

Casi todas las revoluciones tienen fecha definida. Es el caso de ChatGPT que inició su particular andadura hoy hace un año, el 30 de noviembre de 2022. Lo que no imaginábamos era lo que este chatbot acabaría desatando. Estos 365 días han sido frenéticos, sorprendentes, inquietantes y hasta mágicos. Parecen ser, eso sí, tan solo el principio de una disrupción absoluta en nuestro mundo. No está de más repasar cómo se ha gestado, así que desde Xataka hemos querido repasar todo lo que ha pasado alrededor de ChatGPT en estos últimos 12 meses.

Crecimiento alucinante. La popularidad de este chatbot se disparó nada más nacer. En enero, dos meses después, ya se habían alcanzado los 100 millones de usuarios mensuales activos, y cerca de 13 millones de usuarios únicos lo usaban cada día. Ni TikTok, ni Instagram: ChatGPT se convertía en la plataforma de internet con mayor crecimiento de toda la historia. Hace unos días Sam Altman indicaba que ChatGPT tiene 100 millones de usuarios activos... cada semana.

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Qué es la Inteligencia Artificial General (AGI), la tecnología que apunta a revolucionar nuestro mundo por completo

Nos gusta encanta conversar. Una parte importante del éxito de ChatGPT fue el acierto con el que OpenAI desarrolló su interfaz conversacional. DALL-E no logró el impacto inicial que sí logró ChatGPT —ahí Midjourney le ganó la partida junto a Stable Diffusion —, y esa forma de usarlo, con una simple conversación, hizo que aprovecharlo se convirtiese en algo natural para los usuarios. Es algo similar a lo que consiguió Apple con la interfa gráfica de usuario de sus Macintosh: acercar la tecnología al usuario final y hacerla accesible es ingrediente crítico para su éxito.

Una absoluta revolución . Son muchas las personalidades que han reconocido que ChatGPT y el resto de modelos de IA generativa suponen una verdadera revolución para nuestro mundo. Una que a menudo se compara con el PC, internet o el smartphone. Bill Gates, cofundador de Microsoft, cree que estamos ante nuestra segunda gran revolución tecnológica —la primera fue la interfaz gráfica de usuario— y afirma que "la era de la IA ha comenzado".

Evolución frenética. En estos 12 meses hemos visto como tanto ChatGPT como el resto de modelos de IA generativa —y otros proyectos en otros campos de la IA— han avanzado de forma notable. OpenIA lanzó GPT-4 llegó en marzo, Google presentó PaLM 2 en mayo y por ejemplo Midjourney ha tenido una primera mitad de año con mejoras constantes —con el permiso de DALL-E 3—.

Rivales por doquier. Otros rivales de ChatGPT —con especial atención a Claude en el mercado comercial y a Llama 2 en el Open Source— también han demostrado su creciente capacidad. OpenAI ha sido muy ambiciosa, primero con su despliegue de plugins y más tarde con sus sustitutos, los prometedores (pero aún de incierto éxito) GPTs y su correspondiente tienda a lo App Store. Los competidores Open Source, aunque poco populares fuera del ámbito académico o de entusiastas, están logrando también avanzar a ritmos llamativos que los ponen al nivel de GPT 3-5 o GPT-4 en diversas métricas según un estudio reciente. La investigación y desarrollo de este campo sigue siendo asombrosa, y hay una verdadera explosión de conocimiento que favorece e impulsa esas mejoras.

Sam Altman, CEO de OpenAI y cara absolutamente visible de la revolución que hemos vivido con ChatGPT. Fuente: The Grove 2022 (Flickr)

Pero también una potencial amenaza. Otro de los debates recurrentes ha sido el que ha perfilado la IA y su desarrollo como una potencial amenaza para la humanidad. Expertos como Geoffrey Hinton dimitieron de Google lanzando ese mensaje, . Hasta Sam Altman, cofundador y CEO de OpenAI, reconocía que podía haber riesgos en el desarrollo de una inteligencia artificial general, un proyecto que consideraba "el más importante de la historia de la humanidad". Otros grandes expertos aseguran que dicha amenaza es "absurdamente ridícula", pero el mensaje sigue siendo difundido y compartido incluso por quienes trabajan en el desarrollo de potentes modelos de IA. Las preguntas son claras: ¿estamos yendo demasiado rápido? ¿Qué podemos hacer para que la IA no se nos vaya de las manos?

La carta que Elon firmó (para ganar tiempo). Precisamente esos miedos hicieron que a finales de marzo se publicara una carta abierta pidiendo que las empresas pausasen inmediatamente y durante seis meses el entrenamiento de sistemas de IA más potentes que GPT-4. Entre los firmantes estaba Elon Musk, que manifestaba su aparente preocupación. Puede que fuera real, pero mientras tanto Musk comenzó a poner en marcha su propio proyecto para rivalizar con ChatGPT. El resultado es Grok, un chatbot sarcástico que por ahora no parece plantar cara a los grandes referentes del mercado.

Regulación en el aire. Esa preocupación, como la de la amenaza para la privacidad, ha derivado en la necesidad de regular el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Incluso Sam Altman defendía dicha necesidad, aunque probablemente lo hiciera por su propio interés. Gobiernos de todo el mundo han tratado de avanzar en este ámbito, pero los esfuerzos son dispares y a menudo contrarios. La Unión Europea es la que más ha avanzado con su AI Act, pero dicha iniciativa, dividida en capas, parece especialmente restrictiva. Hoy por hoy una cosa parece cierta: no hay cortapisas para quienes desarrollan estos modelos.

Copyright. ChatGPT funciona —como otros modelos de IA generativa— gracias a un entrenamiento previo enormemente intensivo en potencia de cálculo y en cantidad de datos necesarios para el proceso. La pregunta, claro, es de dónde vienen esos datos y si hay violación del copyright. Ni OpenAi ,ni Google, ni ninguna otra empresa es especialmente transparente —más bien lo contrario— en este sentido, y eso ha generado enormes polémicas por parte de escritores y artistas y, cómo no, demandas diversas. Ha habido proyectos que tratan de aliviar el problema y etiquetar con marcas de agua las creaciones de IA, pero el problema sigue presente. Lo malo es que diferenciar los textos o imágenes generados por una IA de los creados por seres humanos es cada vez más difícil —ni OpenAI lo logra— y todo apunta a que acabará siendo prácticamente imposible.

Felicidades, ChatGPT. No te nos vayas de las manos, anda.

No te fíes de los chatbots. ChatGPT planteó desde el principio una potencial amenaza para Google y su buscador —¿recordáis el "código rojo"?—, y Microsoft pronto lo integró en Bing para aprovechar esa inercia. Google contraatacó con Bard pero de momento su impacto parece haber sido menor al esperado. Puede que la razón sea simple: las respuestas que dan estos motores, como las que ofrecen ChatGPT y sus rivales —los mismos que Google afirma que "nos pueden eclipsar"—, no son fiables. A pesar de la seguridad y aparente coherencia con la contestan a nuestras preguntas, cometen errores, inventan datos sin que les tiemble el pulso y "alucinan" y desvarían. Por no decir que no saben guardar secretos.

Las máquinas que nos robarán nuestros trabajos. ChatGPT también ha dejado claro que con esta y otras plataformas es posible resolver nuestro trabajo de forma más eficiente. Eso lo descubrieron primero los expertos del ámbito educativo y económico: los deberes tradicionales parecen no tener sentido a corto plazo, y el uso de ChatGPT para hacer trabajos de clase es muy popular. El impacto en el mundo del empleo puede ser potencialmente enorme, y ya hay ejemplos de cómo ChatGPT o Midjourney han afectado a varias industrias pero también han generado nuevos puestos de trabajo, como el de prompt engineer.

Los grandes ganadores. Es curioso, pero la empresa que más ha ganado con el lanzamiento de ChatGPT no es su creadora, OpenAI, o Microsoft, su gran aliada, sino NVIDIA. Sus tarjetas gráficas profesionales son cruciales para entrenar de forma rápida estos modelos de IA generativa, y gracias a ello y a una demanda demencial la empresa se ha convertido —además de un arma en la guerra comercial contra China— en la absoluta triunfadora de 2023, al menos en el terreno económico. Alrededor de este fenómeno, eso sí, se ha gestado toda una nueva industria con startups y grandes empresas que tratan de aprovechar la oportunidad lanzando servicios propios o que —en muchos casos— aprovechan los modelos existentes para que los usuarios los disfruten en cómodos y caros plazos mensuales.

Hay también perdedores. En este tiempo también hemos tenido sorpresas negativas, y probablemente la más destacada ha sido la de Apple, que sigue desaparecida de este mapa. Fuentes cercanas a la empresa afirman que está tratando de corregir su potencial mayor error en años a base de dinero, pero el tiempo dirá si pueden o no recuperar el terreno perdido. Amazon, que no acababa de decidir cómo atacar a este mercado, quiso primero posicionarse como aliada neutral de todos, pero estos días ha confirmado su propia propuesta, de momento empresarial, con su chatbot Q.

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Microsoft tendrá presencia en la dirección de la empresa de ChatGPT

Microsoft ha conseguido aumentar su influencia sobre OpenAI , la startup detrás del robot conversacional ChatGPT. La tecnológica madre de Windows podrá acudir como observador a las reuniones de la nueva junta directiva de la firma de inteligencia artificial (IA), aunque no tendrá derecho a voto. Así lo ha anunciado Sam Altman , director ejecutivo de la empresa emergente, en un comunicado compartido en su blog corporativo. La noticia llega apenas una semana después de que Altman, el último treintañero bonito que ha dado Silicon Valley, recuperase su puesto como CEO de OpenAI después de haber sido despedido de forma sorpresiva por la anterior junta directiva cinco días antes. La rebelión de la práctica totalidad de los trabajadores de la firma, que amenazaron con dimitir, sumada al apoyo incondicional de los inversores, especialmente de Microsoft, que cuenta con el 49% de la propiedad de la startup, fue clave para que el ejecutivo retornase a su rol. Noticias Relacionadas estandar No Olvídate de ChatGPT: así son las IA que debes usar en tu empresa para que nadie vea tus datos R. Alonso estandar No Trabajadores de OpenAI alertaron sobre el hallazgo de una IA que amenaza a la humanidad días antes del despido de Altman Rodrigo Alonso Altman no vuelve a la empresa solo. Greg Brockman, cofundador de la startup que presentó su dimisión a modo de queja por la salida fulminante del CEO, recupera su puesto como como presidente de la firma. Asimismo, Mira Murati, escogida en un primer momento por la anterior junta como sucesora de Altman, vuelve a su rol como jefa de tecnología. Quien, finalmente, sí que pierde permanentemente su puesto en la empresa es el cofundador Ilya Sutskever, miembro de la junta directiva que jugó un papel protagónico en el despido de Altman. A pesar de ello, seguirá siendo empleado de OpenAI. «Si bien Ilya ya no formará parte de la junta directiva, esperamos continuar nuestra relación laboral y estamos discutiendo cómo puede continuar su trabajo en OpenAI», ha afirmado el restituido CEO a este respecto. Como se informó la semana pasada, la nueva junta directiva de OpenAI está conformada actualmente por tres nombres. De todos ellos, el único superviviente del despido de Altman es Adam D'Angelo, director ejecutivo de Quora. Bret Taylor, que fue CEO de la empresa de software Salesforce, es el nuevo presidente de la junta directiva de la startup. El tercer integrante es Larry Summers, que ostentó el cargo de secretario del Tesoro de EE.UU. durante el mandato de Bill Clinton. OpenAI seguirá aumentando el número de miembros de la junta, según ha reconocido el propio Altman. Teniendo en cuenta que Microsoft solo podrá asistir a las reuniones como observador, no es de esperar que el resto de inversores cuenten con una silla o, al menos, con derecho a voto en las decisiones que se tomen. A pesar de que Microsoft solo podrá asistir a las reuniones de OpenAI en calidad de observador, la empresa tendrá un conocimiento total y directo sobre todo lo que se cuece en el seno de la compañía, en la que hasta la fecha ha invertido 13.000 millones de dólares. Su influencia en la startup aumenta. Pero, al menos sobre el papel, la junta sigue manteniendo su independencia en la toma de decisiones.

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OpenAI renace: Altman vuelve definitivamente como CEO y hay nuevo consejo de administración

El pasado 30 de noviembre de 2022 OpenAI anunciaba el lanzamiento de ChatGPT. Ni ellos ni nadie podría haber imaginado la revolución que provocaría este chatbot en todo el mundo, y en OpenAI han vivido tiempos especialmente convulsos estas últimas semanas. En este primer aniversario de ChatGPT, eso sí, todo parece volver a su cauce. Más o menos.

Sam Altman es el CEO de OpenAI (pero no estará en el consejo). Esta "nueva versión" de OpenAI llega tras el despido y posterior vuelta del emprendedor a la empresa que ayudó a fundar.  En un mensaje oficial publicado ayer, OpenAI clarifica la nueva estructura de la empresa, que en realidad es muy parecida a la antigua. Lo más destacable, sin duda, es que Sam Altman vuelve a ser el CEO de OpenAI, pero curiosamente no estará en su consejo de dirección. El propio Altman publicaba en X un mensaje recordando cómo hoy hace un año se lanzó ChatGPT y concluyendo con un "vaya año ha sido este...".

Murati y Brockman vuelven a sus puestos. Como sucede con Altman, tanto Mira Murati —que fue CEO interina apenas unas horas tras el despido— como Greg Brockman —que dimitió tras conocer el despido— vuelven a sus puestos anteriores: Murati es de nuevo la CTO de OpenAI, y Brockman su presidente.

Nuevo consejo. El anterior consejo estaba presidido por Bret Taylor, y formado por Larry Summers, Tasha McCauley, Helen Toner, Adam D'Angelo, Greg Brockman, Ilya Sutskever y el propio Altman. Ahora el consejo "inicial" tend´ra solo tres miembros: Taylor, Summers y D'Angelo.

Sutskever queda fuera de la foto, al menos aparentemente.

Sutskever deja el consejo. Ilya Sutskever, Chief Scientist de OpenAI y uno de los impulsores del despido de Altman —aunque luego se arrepintió— deja la junta. Altman indicaba en ese anuncio que no guarda "ningún rencor" a Sutskever, y afirma que la empresa espera "continuar su relación de trabajo" con él, sin especificar si mantendrá su anterior cargo. A priori está fuera de la foto publicada por Brockman en la que afirmaba que Altman, Murati y él estaban "construyendo esto juntos".

McCauley y Toner fuera del consejo. Tasha McCauley queda fuera del consejo. Se sabe que es defensora del altruismo efectivo, un movimiento intelectual que advierte de los riesgos que plantea la IA. Tampoco estará en él Helen Toner, directora del Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown. Toner incluso había copublicado un estudio que advertía de los riesgos de los desarrollos de OpenAI, algo de lo que Altman se quejó públicamente.

Toner habla de la crisis. Helen Toner anunciaba por separado su "dimisión" —no parece eso según el anuncio de OpenAI— del consejo, y daba su visión de la crisis. "Nuestra decisión se refería a la capacidad del consejo para supervisar eficazmente la empresa", explicaba. "Aunque ha habido especulaciones, no nos motivó el deseo de ralentizar el trabajo de OpenAI". Seguirá trabajando en su campo, le desea lo mejor al equipo de OpenAI, y espera que "nuestros caminos se crucen muchas veces los próximos años".

Microsoft estará en el consejo... como observadora. La empresa liderada por Satya Nadella tendrá silla en el consejo, pero de momento no tendrá derecho a voto y no se sabe si la situación cambiará. Es una decisión extraña teniendo en cuenta la inversión estimada de 13.000 millones de dólares que teóricamente ha hecho que la empresa de Redmond controle un 49% de las acciones de OpenAI.

Altman y la "desafortunada filtración" de Q*. En una corta y poco reveladora entrevista de Altman en The Verge, el CEO de OpenAI reconocía que "nuestra estructura de gobierno tenía un claro problema". Explicaba además que cuando OpenAI quiso que volviera como CEO primero se sintió "dolido y furioso", pero a los pocos minutos tuvo claro que quería volver. No dio más detalles sobre los motivos del despido y quiso apoyar la investigación independiente sobre ese proceso. También hablaba sobre la filtración del modelo Q*, del que decía que había sido "una filtración desafortunada" sin confirmar o desmentir que fuera o no efectivamente revolucionaria.

Cuál es el futuro de OpenAI. Altman terminaba su mensaje indicando que convertirán "esta crisis en una oportunidad", y dejaba claro que seguirán lanzando productos porque "es importante que la gente pueda experimentar las ventajas y la promesa de la IA". Menciona los esfuerzos en materia de seguridad, y termina transmitiendo un mensaje a todos sus empleados: "estoy deseando terminar el trabajo de construir una AGI beneficiosa con todos vosotros: el mejor equipo del mundo, la mejor misión del mundo".

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Olvídate de ChatGPT: así son las IA que debes usar en tu empresa para que nadie vea tus datos

La inteligencia artificial generativa (IA) quiere cambiarte la vida. O, al menos, hacértela lo más sencilla posible. Actualmente, recorriendo a alguna de las muchas soluciones de este tipo que pululan por la red, es posible organizar un viaje en cuestión de segundos o crear ilustraciones bastante logradas a partir, simplemente, de un puñado de palabras. Evidentemente, su empleo también permite optimizar tu trabajo y aligerarlo . Pero, ¿qué pasa cuando el usuario no quiere que sus datos sean revisados por los desarrolladores detrás de la herramienta? ¿Y si esa información, además, es especialmente delicada? Pues, al menos en esos casos, recurrir a soluciones gratuitas seguramente no es lo ideal. Y eso, evidentemente, afecta a ChatGPT . La máquina conversacional, capaz de responder casi cualquier pregunta del usuario, ha encabezado la gran explosión de la inteligencia artificial generativa. En apenas un año ha conseguido estabilizarse en los 100 millones de usuarios mensuales. Y en España también va acrecentando su popularidad. Fue empleada por 4 millones de personas el pasado octubre, de acuerdo con un reciente estudio de GfK DAM, firma dedicada a la medición del consumo digital en el país. Noticias Relacionadas estandar No La Inteligencia Artificial diseñará tus próximas vacaciones Rodrigo Alonso estandar Si La empresa de ChatGPT renuncia definitivamente a su espíritu benéfico para lucrarse con la IA Rodrigo Alonso Ahora bien, no ChatGPT no es, ni mucho menos, la mejor solución a la que puede recurrir el empleado o la empresa para agilizar el trabajo. Especialmente, si la versión que se emplea no es la empresarial y se apuesta, simplemente, por la regular y gratuita o para la Plus, que tiene un coste de 20 euros mensuales. ¿La razón? Los datos compartidos en su interior son empleados para entrenar al propio sistema conversacional y, además, son susceptibles de ser revisados por humanos. Por lo tanto, el riesgo de que tu información privada o la de tu empresa quede a disposición de terceros está ahí. La gran empresa lo sabe. La pasada primavera, firmas como Samsung o Apple, entre muchas otras, prohibieron a sus empleados utilizar la solución estrella de OpenAI . Y no solo por temas de privacidad, también por los grandes errores que comete. Ya hay trabajadores a los que esos fallos les ha costado disgustos serios. Más allá de la versión gratuita de ChatGPT, OpenAI pone su tecnología a disposición de terceros para que puedan prepararla, en base a sus propios datos, para el negocio. Pero la startup dirigida por Sam Altman no es, ni mucho menos, la única. Amazon, por ejemplo, acaba de presentar Q , una nueva solución de IA generativa similar a ChatGPT, pero eso sí, destinada en concreto a su uso en el entorno empresarial. No se trata, por tanto, de una herramienta que vaya a poder utilizar cualquiera. Lo mismo ocurre con Copilot , de Microsoft. La herramienta de la empresa capitaneada por Satya Nadella te permite usar inteligencia artificial generativa en las soluciones de Office. También se puede capacitar con la información de la compañía. Ahora bien, si quieres utilizarlo en España, vas a tener que esperar, mínimo, hasta 2024. IBM también tiene su propia solución adaptada a las empresas: watson X. La plataforma lleva disponible desde el pasado julio, y permite, entre otras cosas que la empresa que lo quiera pueda utilizarlo para crear su propio robot conversacional. Y, evidentemente, también puede ser capacitado con los datos de la firma de turno. «En un nivel empresa, las posibilidades que nos da la IA generativa para la automatización, la comprensión del contenido y la generación de hipótesis, la simulación de escenarios posibles o la atención al cliente es muy grandes», explica en conversación con ABC Juan Bernabé-Moreno, director de la división de investigación de IBM para Europa, Reino Unido e Irlanda. «Si uno puede confiar en sus modelos fundacionales que aprenden de la empresa, que puedes entender y explotar, todo cambia. Lo que hacías antes con mucho esfuerzo, resulta mucho más sencillo», remarca el experto. La clave de este tipo de plataformas, entrenadas con los propios datos de la empresa, es que ofrecen unos resultados más confiables y aplicables al negocio. Porque, como hemos dicho, no han sido previamente capacitadas con ingentes cantidades de información procedentes de todo tipo de rincones de internet, que es, precisamente, lo que ocurre con muchas herramientas de IA generativa disponibles en la red. Con todo, el humano debe seguir teniendo capacidad crítica y mirando bien todo lo que ofrece un sistema de este tipo, porque el riesgo de que pueda cometer un error sigue existiendo. «Tú al final necesitas que una IA generativa sea creativa. Si la limitas demasiado, la utilidad decae. Es muy importante entender el ámbito en el que se producen las alucinaciones y entender tus datos», señala Bernabé Moreno. Para ayudar a las empresas con esta misión, IBM anunció hace unas semanas la próxima llegada a su plataforma de watsonx.governance. La solución, que estará disponible desde inicios de diciembre, está destinada, entre otras cosas, a ayudar los usuarios puedan gestionar mejor el riesgo de que sus sistemas de IA cometan algún error y conseguir que los resultados tengan una mejor explicabilidad.

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Amazon desafía a OpenAI y Microsoft con su propio chatbot de inteligencia artificial para la empresa: así es Amazon Q

Amazon parece decidida a no quedarse atrás en la carrera por la inteligencia artificial generativa. En un mundo que habla cada vez más de ChatGPT de OpenAI o Copilot de Microsoft, la compañía fundada por Jeff Bezos acaba de anunciar su propio chatbot conversacional, aunque con un enfoque muy definido: el profesional.

Estamos hablando de Amazon Q, un asistente de AI que se integrará gradualmente a diferentes servicios de Amazon Web Services (AWS) y se alimentará de los datos de la empresa asociados al servicio. La idea de este añadido es ayudar a los empleados con sus tareas diarias, como generar informes o utilizar herramientas avanzadas de AWS.

AWS se renueva con Amazon Q

La compañía imagina a Amazon Q convirtiéndose en una herramienta muy útil para gerentes de proyectos, especialistas de marketing, personal de ventas, entre otros, que utilizan su plataforma de computación en la nube. AWS, recordemos, compite directamente con otras soluciones como Azure de Microsoft, alternativa que, por cierto, tiene su propio Copilot de IA.

“Amazon Q es consciente de los sistemas a los que puede acceder, por lo que puede hacer preguntas detalladas y matizadas y obtener resultados personalizados que incluyan solo la información que están autorizados a ver”, explica la compañía. Este producto, no obstante, tiene unas cuentas diferencias en relación a las propuesta de la competencia.

Cuando hablamos de Copilot, por ejemplo, podemos decir que el chatbot está basado en GPT-4. Amazon Q, por su parte, no se basa en un único modelo. Esta propuesta está conectada a Amazon Bedrock, que brinda acceso a una variedad de modelos de IA, como Titan de Amazon, Claude de Anthropic e incluso Llama 2 de Meta.

Veamos algunos ejemplos concretos de Amazon Q desempeñándose en un ámbito corporativo. El chatbot puede ser autorizado a acceder a la información de la empresa en AWS, incluyendo el código presente en diferentes módulos del servicio (Amazon dice que está diseñado para tener en cuenta la privacidad de sus clientes).

Partiendo de un escenario en el que Amazon Q tiene habilitados los mencionados accesos, un empleado podría preguntarle: “¿Cuáles son las pautas más recientes para el uso de logotipos?” o “¿Cómo puedo crear una aplicación web en AWS?”. También pedirle: ”Crea un resumen de este informe sobre los espacios de oficina diseñados de manera sostenible”.

Amazon Q también puede extraer información, por ejemplo, de diferentes documentos, compararla e identificar sus diferencias o escribir una artículo sobre determinada temática basándose en la información de la empresa. Las posibilidades, al igual que en otros chatbots, son muchísimas y aprovecharlas dependerá de la habilidad de los usuarios.

Como se trata de una solución empresarial, no será gratis. Amazon Q tiene un precio inicial de 20 dólares mensuales por usuario. Se trata de 20 dólares menos que los 30 dólares por mes que pide Microsoft por su equivalente dentro de Azure. Toca esperara para saber si, efectivamente, este tipo de solución será útil para los ámbitos profesionales.

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Si tienes fotos viejas o borrosas, esta nueva herramienta IA de expertos españoles hace un upscaling milagroso (y hasta creativo)

La tecnología de Amazon Q, no obstante, no es completamente nueva. El sistema utiliza algunas soluciones existentes como Amazon Connect Wisdom, que utilizaba IA generativa para ofrecer acciones sugeridas a los clientes, y Amazon QuickSight Q, diseñado para permitir consultas de información en lenguaje natural al mejor estilo de ChatGPT.

Imágenes: Amazon

En Xataka: "Make it more": la última moda en ChatGPT es pedirle imágenes cada vez más exageradas y surrealistas

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"Make it more": la última moda en ChatGPT es pedirle imágenes cada vez más exageradas y surrealistas

Los modelos de IA generativa que permiten crear imágenes a partir de prompts de texto se han vuelto todo un fenómeno. Su capacidad sigue creciendo, y ahora una serie de creadores han descubierto que iterar sobre una imagen para crear la siguiente aún más exagerada acaba dando resultados divertidísimos.

La nueva fiebre ChatGPT. La reciente integración de DALL-E 3 en ChatGPT Plus permite que usemos un prompt para generar imágenes directamente en este chatbot conversacional. Es por tanto una potente alternativa a plataformas rivales como MidJourney o Stable Diffusion, y ahora se ha descubierto esa nueva tendencia de mandarle primero a ChatGPT que haga una imagen con cierta característica y luego que sobre ella haga otra aún más "lo que sea".

Ramen infernalmente picante. Justine Moore, una usuaria llamada Justine Moore compartía unas imágenes del usuario de Reddit u/dulipat. En su post había experimentado con esa opción pdiiendo "un plato de ramen picante", para luego, sobre cada imagen, pedir otra versión aún "más picante". El resultado de la evolución y la imagen final, en la imagen de cabecera, muestran lo curioso y divertido del proceso. Moore continuó compartiendo más y más ejemplos, como también hicieron otros usuarios en el hilo.

Experimentos por doquier. Lograr esos resultados es muy fácil si tenéis acceso a ChatGPT Plus (o Enterprise) y a su integración con DALL-E 3. Puede que dicha opción aún no esté disponible en todas las cuentas, ya que el despliegue está siendo gradual. En caso de que contéis con ese acceso, basta con pedir cualquier imagen con cierta característica y luego pedirle a ChatGPT que añada más de esa característica especificándolo o poniendo cosas como "más" o "todavía no es suficiente".

Creatividad maximalista. Esta tendencia nos recuerda al meme del "cerebro de la galaxia" en el cual aparece una serie de imágenes en las que el cerebro parece expandirse y hacerse más y más poderoso. La capacidad de estos modelos de IA generativa de "recordar" la anterior entrada y usarla como base de la siguiente —por ejemplo, para mantener una conversación con ChatGPT— hacen posible este tipo de retroalimentación para generar imágenes maravillosamente exageradas.

Las iteraciones como expresión de la "creatividad" de la máquina. El proceso es similar al que se puede realizar desde hace tiempo en Midjourney al iterar y crear variaciones  (con los botones V1-V4 de su interfaz) de una misma imagen. Esta opción es especialmente útil en el ámbito creativo, y diseñadores de todo tipo ya han demostrado la capacidad de este modelo para por ejemplo generar 100 variaciones realmente notables de un mismo concepto.

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Restaurar todo tipo de imágenes para tratar de mejorar su calidad y corregir los defectos provocados (por ejemplo) por el tiempo suele ser complicado. Las aplicaciones de retoque suelen servir de ayuda, pero ahora una nueva plataforma basada en inteligencia artificial se propone plantear una alternativa que da opciones muy interesantes a la hora de aumentar la resolución (upscaling) de esas imágenes, e incluso de añadir detalles creativos que no estaban en las originales. Y la han desarrollado dos expertos españoles en este ámbito, Javi López (@javilop) —que ya participó en un tema previo en Xataka— y Emilio Nicolás (@emailnicolas).

Magnific. Así se llama la plataforma que está destinada a mejorar la calidad de las fotos, pero que además puede "crear" de la nada detalles que o bien estaban ocultos o borrosos, o bien simplemente no existían y hacen que la imagen sea mucho más llamativa.

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Controles sencillos. La interfaz de Magnific es fácil de manejar: a la izquierda aparecen los controles que nos invitan a subir una imagen —su resolución hará que gastemos más o menos "créditos" al procesarla—  y luego seleccionar qué tipo de escalado —por ahora 2x—, qué tipo de imagen es en "optimización" (fotos, retratos, arte o naturaleza, entre otros), y luego algo curioso: un prompt. Este apartado nos permite describir la imagen para ayudar a la plataforma en el procesado.

Mejorar o revolucionar, tú eliges. A partir de ahí la herramienta propone tres controles adicionales que ajustamos entre -10 y +10 y que son muy importantes. El primero, la creatividad, que añade (si queremos) nuevos detalles al original. La segunda, el nivel de HDR. Y la tercera, el nivel de parecido ('resemblance') con la original que queremos obtener. Por último, tenemos el llamado Engine o Motor, que permite priorizar si queremos más definición en la imagen ("Magnific Sharpy"), o por ejemplo, más creatividad ("Magnific Illusio"), aunque podemos dejarlo en automático. Quienes la han probado están mostrando sus resultados en X.

Coste. El servicio se puede utilizar comprando créditos que podremos usar para hacer escalados o "upscales" normales y también escalados más grandes (pero más costosos). Los precios varían desde los 39 dólares al mes hasta los 299 dólares al mes, dependiendo de la franja que necesitemos.

Un nuevo Real Madrid. Este vídeo muestra el resultado de Magnific sobre una imagen de la alineación del Real Madrid de 1986. La imagen original está algo borrosa, pero seleccionando un proceso que añada algo de creatividad (un 1, y puede ir de -10 a +10) y parecido total (+10) acaba ofreciendo un resultado final con una imagen mejor definida y con más contraste, pero en el cual los jugadores —entre ellos, los de la 'quinta del Buitre'— ya no son reconocibles.

Para quién está pensado. En el sitio oficial de Magnific —por ahora los interesados deben apuntarse a una lista de espera— se explica que la herramienta está pensada para profesionales y entusiastas de la fotografía, el diseño gráfico, el arte digital y la ilustración. También puede ser útil para empresas que necesiten mejorar el detalle de sus materiales de marketing por ejemplo.

Esta imagen era especialmente borrosa y la plataforma tampoco puede hacer milagros, pero el nivel de detalle que puede añadir es ciertamente notable.

Nuestras pruebas. En Xataka hemos tenido la oportunidad de probar el servicio y los resultados son realmente interesantes en sus dos vertientes: si tenemos una imagen algo borrosa —importa que sea de buena resolución, la plataforma tampoco puede hacer milagros—, será capaz de devolverle buena parte del detalle perdido. Y si queremos trabajar sobre una imagen para que Magnific añada todo tipo de elementos creativos —rasgos de una cara que no existían, detalles en ropas y texturas, elementos en un paisaje como gotas o animales que no se distinguían— también podremos hacerlo.

Restaurar viejas (o no tan viejas) fotos. La plataforma es también una interesante alternativa para restaurar viejas fotos —o simplemente, imágenes que por lo que sea no tienen tan buena calidad— que pueden tener buena resolución pero poco detalle o están algo estropeadas: con Magnific usando su nivel de parecido al máximo y bajando la creatividad al mínimo podremos lograr hacer un escalado que mejore la calidad y definición de la imagen, obteniéndola además en mayor tamaño.

Creando de la nada. Pero también está la opción de crear una imagen muy distinta a partir de la original. Aquí el mejor ejemplo lo tenemos en esta imagen de la película original de 'Superman' de 1978: al subir la barra de creatividad y bajar la del parecido al original se obtiene un nuevo Superman, mucho más definido y con mejor contraste, pero cuyo rostro ya no es el de Christopher Reeve: la IA se encarga, como ya hemos visto en otras soluciones, de crear algo nuevo con un resultado muy convincente.

Si no te gusta la realidad, tenemos otra. Los resultados, como puede verse, pueden ser fieles a la realidad o crear una diferente a partir del original. Estamos por tanto ante una aplicación que nos recuerda al "borrador mágico" o al nuevo "Magic Editor" que Google ofrece en sus nuevos Pixel 8/Pro y que permite crear nuevas realidades a partir de las fotos que ya habíamos tomado. Una idea singular y que sin duda puede aportar posibilidades interesantes a quienes busquen este tipo de resultados.

En Xataka | Los Pixel 8 sacarán mejores fotos que nunca. El problema es que (algunas) serán mentira

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EEUU, Gran Bretaña y otros 16 países publican su guía para el desarrollo de la IA: España se vuelve a quedar fuera

El desarrollo de modelos de IA sigue su curso sin que exista una regulación clara y universal sobre cómo llevar a cabo ese proceso. En las últimas semanas estamos viendo cómo llegan acuerdos y recomendaciones fijadas por un grupo de naciones, pero que de nuevo no están consensuadas por una gran mayoría. España, por cierto, se está quedando fuera en todas.

Posturas enfrentadas. Las posturas de la Unión Europea y Estados Unidos han sido distintas desde el principio. El proyecto de AI Act de la UE es más restrictivo, mientras que la visión de EEUU siempre ha sido más laxo en medidas a tomar. Entre ellas, eso sí, ha habido alternativas como la de Japón que parecían tener futuro.

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La gran regulación europea del mundo digital (DSA y DMA) ya está aquí: qué implica y cómo nos afectará a los usuarios de Internet

El G7 propone su regulación para Europa (sin España). Hace apenas una semana nos enterábamos de cómo un acuerdo alcanzado por el G7 proponía un código de conducta para el desarrollo de modelos de IA. Esa iniciativa no suponía la creación de leyes específicas ni defendía sanciones salvo que se producen violaciones de ese código. En esas decisiones, por cierto, no estaba incluida España.

18 países crean sus directrices para la IA (sin España de nuevo). Hoy hemos sabido que Estados Unidos y Gran Bretaña encabezan la lista de 18 países que se han unido para plantear las llamadas "Directrices para el desarrollo seguro de sistemas de IA". El documento está firmado por agencias de seguridad y ciberseguridad como la NSA (EEUU), el FBI (EEUU), la NCSC (Reino Unido), la ANSSI (Francia), la BSI (Alemania), la ACN (Italia) y otros organismos de distintos países como la República Checa, Estonia, Polonia, Australia, Chile, Israel, Nigeria o Singapur. España, una vez más no está entre los participantes.

Directrices, no regulación. Este documento es según sus responsables el primer acuerdo internacional para mantener la IA a salvo de actores tóxicos e impulsa el desarrollo de sistemas de IA "seguros por diseño". En sus 20 páginas los 18 países se han puesto de acuerdo para indicar que las empresas que diseñan y usan IA necesitan desarrollarla e implantarla de forma que mantenga a los clientes y al público general a salvo de malos usos.

Buenas intenciones. Se trata por tanto más de un acuerdo de buenas intenciones que es relevante por las agencias implicadas. Jen Easterly, directora de la CISA en EEUU, explicaba que "es la primera vez que vemos una afirmación de que estas capacidades no deben centrarse sólo en funciones geniales y en lo rápido que podemos sacarlas al mercado o cómo podemos competir para abaratar costes", sino que representan "un acuerdo en que lo más importante que hay que hacer en la fase de diseño es la seguridad".

Pero tiene muchos vacíos. Esa recomendación parece obvia y es desde luego relevante, pero en el documento no se tratan otros temas como los usos apropiados de la IA o cómo se recolectan y de dónde provienen los datos con los que se entrenan estos modelos.

Muchas recomendaciones, cero regulación. El problema de todos estos acuerdos es que a priori no van a dar lugar a una serie de leyes globales que regulen el desarrollo y uso de modelos de IA. Cada país sigue yendo a la suya pero no hay acuerdo universal y solo vemos recomendaciones de buenas prácticas. En la Unión Europea la AI Act es la iniciativa que más se acerca a ese objetivo, y de hecho España planteó su puesta en marcha como uno de los retos clave durante su recién estrenada presidencia del Consejo de la UE.

Imagen | Jason Leung

En Xataka | España se queda sin Copilot para Windows 11: la regulación de la UE frena su despliegue en Europa

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Qué es la Inteligencia Artificial General (AGI), la tecnología que apunta a revolucionar nuestro mundo por completo

El 31 de agosto de 1955 cuatro investigadores firmaban una  propuesta singular. Querían organizar un seminario en el verano de 1956 para hablar de una nueva disciplina. Aquellos investigadores eran Jon McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Lo interesante, por supuesto, era cuál sería el tema central del seminario, una disciplina con un nuevo nombre que precisamente McCarthy había acuñado pocos meses antes.

Inteligencia artificial.

Aquel seminario, que duró entre seis y ocho semanas, fue considerado como gran detonante del nacimiento de ese nuevo campo de investigación. Durante las siguientes décadas el campo se desarrolló de forma notable, pero se vivieron varios "inviernos de la IA" —fracaso de la traducción automática en 1966, recortes a la investigación en los años 70, debacle de los sistemas expertos en los 90—.

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Qué es la inteligencia artificial

A pesar de todo ello, el campo acabó resurgiendo con fuerza, primero en la década de 2010, y recientemente con el lanzamiento de ChatGPT y DALL-E en 2022. Los modelos de inteligencia artificial generativa han sido un verdadero fenómeno, pero estos sistemas tienen limitaciones, y hace años que empresas e investigadores trabajan en un campo aún más ambicioso: el de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés). Veamos qué es y en qué se diferencia del concepto que manejamos tradicionalmente.

Qué es la inteligencia artificial general (AGI)

La inteligencia artificial general es un tipo de sistema automático que puede realizar con éxito cualquier tarea intelectual que los seres humanos realicen. No solo eso: la inteligencia artificial general o AGI sería capaz de realizar juicios y razonar ante una situación  de incertidumbre —a partir del aprendizaje y el entrenamiento—, además  de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.

Otra potencial definición —utilizada por OpenAI— es la de que la inteligencia artificial general es la de un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de tareas con valor económico.

Aunque algunos utilizan también el término "inteligencia artificial fuerte" para designar a estos sistemas, otros expertos reservan el calificativo "fuerte" para sistemas automáticos que van incluso más allá y son conscientes de sí mismos. Dichas máquinas podrían por tanto desarrollar sus propios sentimientos y contar con una experiencia subjetiva propia, una capacidad que abre un gran debate ético y que ha sido explorada ampliamente en las novelas, las series o el cine de ciencia ficción.

También hay otro concepto que se maneja en este ámbito: se trata de la llamada "superinteligencia". Lo desarrolló Ray Kurzweil, director de ingeniería de Google, impulsor del término "singularidad" y conocida personalidad de este ámbito. Según su opinión, las máquinas superarán el test de Turing en 2029, pero sus predicciones van más allá. Explica que una vez que creemos una AGI, dicho sistema se mejorará a sí mismo a un ritmo exponencial hasta llegar a un punto en el que su inteligencia opere a un nivel incomprensible para la comprensiónhumana. En ese punto se alcanzará la singularidad, y tiene fecha para la llegada de esa hipotética superinteligencia: 2045.

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El mito de la singularidad o por qué la inteligencia artificial no va a heredar la Tierra

Como explican en MIT Technology Review, el término AGI fue acuñado hace unos años por Shane Legg, que ahora es Chief Scientist en DeepMind. A Thore Graepel, colega suyo en esa empresa, le gusta citar un párrafo de la novela de ciencia ficción 'Tiempo para amar' de Robert A. Heinlein de 1973. En ese párrafo se describe de forma premonitoria lo que perseguiría un ser humano inmortal, y quizás también lo que lograría una AGI:

"El ser humano debe ser capaz de cambiar pañales, planear una invasión,  sacrificar un cerdo, gobernar un barco, diseñar un edificio, escribir un  soneto, reducir una fractura, consolar a los moribundos, recibir  órdenes, dar órdenes, resolver ecuaciones, abonar la tierra con  estiércol, programar una computadora, cocinar una comida sabrosa,  combatir con eficacia, morir con gallardía. La especialización es para  los insectos".

Esa última frase de hecho serviría para describir los modelos de inteligencia artificial ("débil") con los que contamos ahora mismo: según dicha descripción, serían algo así como insectos.

En cualquier caso, una inteligencia artificial general sería capaz de realizar todas las tareas que realizan los seres humanos e incluso otras de las que no son capaces. Con el tiempo se estima que este tipo de sistemas AGI podrían reemplazar al ser humano en virtualmente cualquier ámbito y podrían hacer que la mano de obra humana quedara obsoleta, algo que tendría unas implicaciones sociales y económicas gigantescas.

Diferencias con la IA "débil" (o "estrecha")

A diferencia de la AGI, los sistemas de inteligencia artificial con los que contamos en la actualidad entran dentro de la categoría de inteligencia artificial sin más apelativos, aunque cuando se desea especificar también solemos referirnos a ella como "inteligencia artificial débil" o "inteligencia artificial estrecha".

Estos sistemas de IA débil son por ejemplo los que se centran en resolver problemas específicos gracias al uso de disciplinas como el aprendizaje máquina (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning).

Gracias al uso de esas y otras técnicas, estos sistemas han sido capaces de superar a los seres humanos en ciertas tareas específicas: Deep Blue en ajedrez o AlphaGo en Go son dos ejemplos de modelos de IA con una aplicación práctica y visible: en ambos casos se ha superado la capacidad de los seres humanos, pero hay muchos más ejemplos.

Entre ellos destacan en los últimos meses tanto ChatGPT como DALL-E, que entran dentro de la categoría de los modelos de IA generativa. Este tos sistemas son capaces de aprender los patrones y estructuras de los datos de entrada con los que son entrenados, y a partir de ellos generar nuevos datos que tienen características similares.

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Los académicos nos dicen la verdad sobre el estado del hype de la Inteligencia Artificial

Los resultados en este caso no superan necesariamente al logrado por los seres humanos —pueden cometer errores, indiscreciones e incluso "alucinar", lo que hace muy recomendable la supervisión de sus salidas—, pero su capacidad para realizar las tareas de forma sobresaliente y en tiempos mínimos ha convertido a estos modelos en una verdadera revolución en todo tipo de entornos industriales y creativos.

Posibles beneficios de la AGI

La capacidad de la inteligencia artificial general de superar a los seres humanos en la resolución de cualquier tarea posibilitaría avances asombrosos en todas las disciplinas del conocimiento.

Por ejemplo, en el ámbito de la salud y la atención médica: la AGI podría usarse para desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos médicos, diagnosticar enfermedades de manera más precisa y proporcionar atención personalizada a los pacientes.

Los avances en ciencia y tecnología también se podrían ver acelerados y la AGI podría contribuir de forma dramática a la resolución de problemas muy complejos como el cambio climático o el desarrollo definitivo de fuentes de energía renovables.

Los sistemas AGI tienen además aplicaciones evidentes en muchos otros campos como el de la educación, pudiendo ayudar a los estudiantes a aprender a su propio ritmo y de forma absolutamente personalizada en las disciplinas que cada uno considerasen necesarias y más interesantes.

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Por la gloria de Turing, ¿por qué es tan difícil definir qué es la inteligencia artificial? (Captcha 1x01)

Las implicaciones para resolver también otros muchos problemas en escenarios industriales, pero la aplicación de estos sistemas en el ámbito social y económico podría tener resultados igualmente espectaculares. La AGI permitiría teóricamente ayudar a resolver de forma definitiva tanto el hambre como la pobreza.

Desafíos éticos y de seguridad

A pesar de las ventajas que plantea la aparición de una inteligencia artificial general, hay también evidentes riesgos y desafíos éticos y existenciales a la hora de trabajar en este campo y lograr éxito en el objetivo de crear una AGI.

Los propios responsables de OpenAI destacaban hace meses cómo la AGI es "quizás el proyecto más importante de la historia de la humanidad". En un artículo en el blog oficial de la empresa sus responsables reflexionaban sobre cómo desarrollar sistemas que son "generalmente más inteligentes que los humanos" pero hacerlo de una forma segura.

El desarrollo de modelos de inteligencia artificial se ha convertido para muchos en un riesgo existencial para la humanidad. Personalidades dentro y fuera de este campo advierten del peligro —una AGI "nos matará a todos", explicaba un experto en IA en abril de 2023— y a principios de 2023 varios expertos y personalidades con Elon Musk a la cabeza firmaron una carta abierta para solicitar "pausar" el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA para debatir cómo continuar ese trabajo de la forma más segura posible.

Tanto empresas como expertos y organismos oficiales han reconocido a lo largo de todo 2023 la necesidad de regular el desarrollo de la inteligencia artificial para evitar tanto malos usos como amenazas derivadas de la creación de nuevos modelos. Las posturas de los distintos gobiernos son aquí muy distintas y el consenso parece difícil de alcanzar, y mientras que unos defienden un control estricto de estos desarrollos, otros prefieren una regulación permisiva y que no ponga trabas al desarrollo de esta tecnología disruptiva.

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Cómo conseguiremos que la inteligencia artificial no se nos vaya de las manos

Hay otros muchos problemas y desafíos. Entre ellos están el de la transparencia de estos modelos que desarrollan las empresas y que por ejemplo no dejan claro cómo han sido entrenados —con potenciales violaciones del copyright— ni cómo funcionan por dentro, algo que ni sus propios creadores saben.

Precisamente ese desconocimiento introduce riesgos sobre sesgos algorítmicos —los modelos pueden discriminar—, pero también existe una amenaza a la privacidad si estos sistemas acaban revelando datos que fueron recolectados pero deberían mantener su confidencialidad tanto en el ámbito personal como en el industrial, económico o gubernamental.

Si una AGI acaba con la mayor parte del trabajo humano, el impacto social puede ser enorme, algo que ha hecho que se reactive el debate sobre una potencial renta básica universal (UBI por sus siglas en inglés). Algunos experimentos en este sentido han resultado ser un fracaso, y propuestas como la de Worldcoin —un proyecto liderado por Sam Altman, CEO de OpenAI— tampoco parecen ser la solución. Quizás sea esa hipotética AGI la que precisamente resuelva ese enorme conflicto.

Cuándo llegará la AGI

Andrew Ng, exdirectivo de Google Brain y cofundador de Coursera, ya destacó que la IA "es la nueva electricidad", pero su opinión sobre la AGI es muy distinta. En 2018 indicó que deberíamos "atajar el sinsentido de la AGI e invertir más tiempo en los problemas urgentes: pérdida de trabajo, sueldos que no suben, debilitamiento de la democracias, discriminación, prejuicios, desigualdad de la riqueza". Yann LeCun, máximo responsable de IA en Meta, también parece tener claro que ese camino no lleva a ninguna parte.

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De qué serán capaces la inteligencia artificial y el machine learning en 10 años: los mayores expertos nos responden

A pesar de ello, otros muchos expertos defienden el desarrollo de estos sistemas y creen, como Demis Hassabis —CEO de DeepMind— que estamos más cerca de lo que parece de llegar a la inteligencia artificial general. En OpenAI, empresa que ha dejado clara su intención de lograr alcanzar ese hito, están pensando ya de hecho en la superinteligencia.

Los pronósticos sobre la potencial llegada de una AGI son variados. Elon Musk, por ejemplo, indicó en 2020 que lograríamos contar con estos sistemas en 2025, pero estamos hablando de alguien que lleva prometiendo coches completamente autónomos desde hace casi una década y retrasando una y otra vez ese logro.

Las aproximaciones para resolver el problema y crear una AGI se dividen en dos grandes campos. El primero, que defiende OpenAI, se basa en el desarrollo de un algoritmo perfecto, uno que además permita crear modelos de aprendizaje automático que acaben logrando una AGI por fuerza bruta.

El otro, que defiende DeepMind, trata de emular el funcionamiento del cerebro humano y crear uno artificial: si logras crear la arquitectura correcta, defienden sus ingenieros, crear el algoritmo para aprovecharla será trivial. Así resolvió DeepMind el problema de AlphaGo, combinando redes neuronales con árboles de búsqueda.

Puede que la respuesta sea una combinación de ambas aproximaciones, pero lo que está claro es que nadie en este campo se arriesga a dar una fecha exacta. Legg, que dio nombre al concepto, cree que "en pocas décadas tendremos sistemas muy, muy capaces". Que esos futuros sistemas pueden ser considerados como AGI o no es otra cuestión.

Imagen | Taiki Ishikawa

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