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La IA creativa genera problemas complicados

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Una escena tensa en la película iRobot de 2004 muestra al personaje interpretado por Will Smith discutiendo con un androide sobre la destreza creativa de la humanidad. “¿Puede un robot escribir una sinfonía? pregunta, retóricamente. “¿Puede un robot transformar un lienzo en una magnífica obra maestra?

“¿Puedes?” el robot responde.

Las máquinas no necesitarían la respuesta sarcástica en nuestra realidad actual. La respuesta sería simplemente “sí”.

En los últimos años, los sistemas de IA han pasado de ser capaces de procesar contenido (reconocer rostros o leer y transcribir texto) a crear pinturas digitales o escribir ensayos. El artista digital Beeple se sorprendió en agosto cuando varios usuarios de Twitter generaron sus propias versiones de una de sus pinturas con herramientas impulsadas por IA. Un software similar puede crear música e incluso videos. El término general para todo esto es “IA generativa”, y como este último avance en nuestro futuro digital se ha convertido en parte de nuestro presente, ya están resurgiendo algunos desafíos familiares de la industria tecnológica, como los derechos de autor y los daños sociales.

Es probable que miremos hacia 2022 cuando la IA generativa explotó en la atención general, cuando los sistemas de generación de imágenes de OpenAI y la startup de código abierto Stability AI se lanzaron al público, lo que provocó una avalancha de imágenes fantásticas en las redes sociales.(1) Avances siempre vienen gruesas y rápidas. La semana pasada, investigadores de Meta Platforms Inc. anunciaron un sistema de inteligencia artificial capaz de negociar con éxito con humanos y generar diálogo en un juego de estrategia llamado Diplomacia. La inversión de capital de riesgo en el campo alcanzó $ 1.3 mil millones en acuerdos este año, según datos de la firma de investigación Pitchbook, incluso cuando contrató otras áreas de tecnología. (El volumen de transacciones aumentó casi un 500 % en 2021).

Las empresas que venden sistemas de IA para generar texto e imágenes estarán entre las primeras en ganar dinero, dice Sonya Huang, socia de Sequoia Capital, quien publicó un “mapa” de empresas de IA generativa que se volvió viral este mes. Un área particularmente lucrativa será la de los juegos, que ya es la categoría más grande de gasto digital de los consumidores.

“¿Qué pasaría si el juego fuera generado por cualquier cosa que tu cerebro pudiera imaginar y el juego creciera a medida que avanzaba?” pregunta Huang. La mayoría de las nuevas empresas de IA generativa se basan en algunos modelos populares de IA a los que pagan para acceder o que obtienen de forma gratuita. OpenAI, la empresa de investigación de inteligencia artificial cofundada por Elon Musk y financiada mayoritariamente por Microsoft Corp., vende acceso a su generador de imágenes DALL-E 2 y editor de texto automático GPT-3. (Sus desarrolladores dicen que la próxima iteración de este último, conocida como GPT-4, es increíblemente hábil para imitar bromas humanas, poesía y otras formas de escritura).

Pero este progreso no continuará sin trabas, y uno de los temas más espinosos a resolver es el de los derechos de autor. Escribir “un dragón al estilo de Greg Rutkowski” producirá una obra de arte que parece ser del artista digital nombrado que crea paisajes de fantasía. Rutkowski no obtiene ningún beneficio económico de esto, incluso si la imagen generada se utiliza con fines comerciales, de lo que el artista se ha quejado públicamente.

Los generadores de imágenes populares como DALL-E 2 y Stable Diffusion están protegidos por la Doctrina de uso justo de EE. UU., que se basa en la libertad de expresión como defensa para el uso de obras con derechos de autor. Sus sistemas de inteligencia artificial están entrenados en millones de imágenes, incluidas las de Rutkowski, por lo que, en teoría, se benefician de la explotación directa del trabajo original. Pero los abogados de derechos de autor y los tecnólogos están divididos sobre si los artistas alguna vez serán compensados.

En teoría, las empresas de IA podrían eventualmente copiar el modelo de licencia utilizado por los servicios de transmisión de música, pero las decisiones de IA son generalmente inescrutables: ¿cómo rastrearían el uso? Una solución podría ser compensar a los artistas cuando su nombre aparece en un mensaje, pero dependería de las empresas de inteligencia artificial configurar esta infraestructura y controlar su uso. Turning Up the Pressure es una demanda colectiva por derechos de autor contra Microsoft Corp, Github Inc. y OpenAI que involucra una herramienta de generación de código llamada Copilot, un caso que podría sentar un precedente para el campo más amplio de la IA generativa.

Luego está el contenido en sí. Si la IA está generando rápidamente más información de la humanamente posible, incluida, inevitablemente, la pornografía, ¿qué sucede cuando parte de ella es dañina o engañosa? Facebook y Twitter en realidad han mejorado su capacidad para limpiar la información errónea en sus sitios durante los últimos dos años, pero pueden enfrentar un desafío mucho mayor con las herramientas de generación de texto, como OpenAI, que han retrasado sus esfuerzos. El problema fue destacado recientemente por una nueva herramienta de Facebook Meta.

A principios de este mes, Meta presentó Galactica, un sistema de lenguaje centrado en la ciencia que podría escribir trabajos de investigación y artículos de Wikipedia. En tres días, Meta lo cerró. Les premiers testeurs ont découvert qu’il générait des absurdités qui semblaient dangereusement réalistes, y compris des instructions sur la façon de fabriquer du napalm dans une baignoire et des entrées de Wikipédia sur les avantages d’être blanc ou sur la façon dont les ours vivent en el espacio. El extraño efecto fue que los hechos se mezclaron tan finamente con tonterías que era difícil notar la diferencia entre los dos. La desinformación política y relacionada con la salud es lo suficientemente difícil de rastrear cuando está escrita por humanos. ¿Qué sucede cuando lo generan máquinas que se parecen cada vez más a las personas?

Esto podría convertirse en el mayor lío de todos.

Más de la opinión de Bloomberg:

• Nuestros futuros señores de la IA necesitan un movimiento de resistencia: Parmy Olson

• La IA puede ayudar a que las criptomonedas sean más seguras para todos: Tyler Cowen

• Los bordes de los chips de EE. UU. resaltan las grietas en la estrategia china de IA: Tim Culpan

(1) La llegada del modelo de transformador es uno de los hitos tecnológicos que provocaron el auge de la IA generativa. Propuestos por primera vez en un artículo de los investigadores de Google en 2017, los modelos tardaron menos tiempo en entrenarse y podrían respaldar mejores sistemas de inteligencia artificial para generar lenguaje.

Esta columna no refleja necesariamente la opinión del Consejo Editorial o de Bloomberg LP y sus propietarios.

Parmy Olson es una columnista de Bloomberg Opinion que cubre tecnología. Ex periodista del Wall Street Journal y Forbes, es la autora de “We Are Anonymous”.

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fonte: news.google.com

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