IA Generativa

¿Qué es la IA Generativa?

La IA Generativa (GenAI) es un término amplio que describe cualquier tipo de inteligencia artificial (IA) capaz de producir nuevos textos, imágenes, vídeos o clips de audio. Técnicamente, este tipo de IA aprende patrones a partir de datos de entrenamiento y genera nuevos resultados únicos con las mismas propiedades estadísticas.

Los modelos de IA Generativa utilizan indicaciones para guiar la generación de contenidos y emplean el aprendizaje por transferencia para ser más competentes. Los primeros modelos de IA Generativa se crearon pensando en tipos de datos y aplicaciones específicos. Por ejemplo, DeepDream de Google se diseñó para manipular y mejorar imágenes. Puede producir efectos visuales nuevos y atractivos, pero el desarrollo del modelo se centró principalmente en el procesamiento de imágenes, y sus capacidades no se aplican a otros tipos de datos.

Sin embargo, el campo de la IA Generativa está evolucionando a gran velocidad y cada vez más modelos de IA Generativa son multimodales. Este avance significa que el mismo modelo puede manejar diferentes solicitudes de datos y generar distintos tipos de datos.

Por ejemplo, el mismo modelo GenAI puede utilizarse para:

• Generar texto creativo
• Generar texto informativo
• Responder a cualquier tipo de pregunta de forma completa e informativa
• Describir una imagen
• Generar una imagen única a partir de un texto
• Traducir un texto de un idioma a otro
• Incluir la fuente de información del modelo en una respuesta

El desarrollo de modelos generativos de IA es a menudo un esfuerzo de colaboración que requiere diferentes tipos de investigación, programación, experiencia de usuario (“user experience” o “UX“) y experiencia en operaciones de aprendizaje automático (“machine learning operations” o “MLOps“). Un enfoque multidisciplinar ayuda a garantizar que los modelos de IA Generativa se diseñan, entrenan, despliegan y mantienen de forma ética y responsable.

IA Generativa frente a IA tradicional

La relación entre la inteligencia artificial y la IA Generativa se basa esencialmente en la jerarquía.

La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que antes requerían inteligencia humana. Normalmente, estas tareas implican percepción, razonamiento lógico, toma de decisiones y comprensión del lenguaje natural (“natural language understanding” o “NLU“).

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en tareas selectivas. Implica el desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos sin que se les programe explícitamente cómo hacerlo.

La IA Generativa es un subconjunto del aprendizaje automático (ML) que se centra en crear nuevas muestras de datos que se parezcan a los datos del mundo real.

La IA tradicional consiste en algoritmos de aprendizaje automático basados en reglas y entrenados en un único tipo de datos para realizar una única tarea. Muchos algoritmos de ML tradicionales se entrenan para generar un único resultado correcto.

En cambio, la IA Generativa utiliza estrategias de aprendizaje profundo (“deep learning” o “DL“) capaces de aprender de diversos conjuntos de datos y producir resultados que se sitúan dentro de un rango aceptable. Esta flexibilidad permite utilizar el mismo modelo básico para diversas tareas. Por ejemplo, ChatGPT puede procesar ahora mensajes de texto e imágenes.

Esta tecnología, un subconjunto de AM, ya se utiliza para producir arte digital imaginativo, diseñar nuevos entornos virtuales, crear composiciones musicales, formular contenidos escritos, ayudar en el descubrimiento de fármacos mediante la predicción de estructuras moleculares, escribir código de software y generar clips de vídeo y audio realistas.

¿Cómo funciona la IA Generativa?

Los modelos de IA Generativa utilizan redes neuronales para aprender patrones en los datos y generar nuevos contenidos. Una vez entrenada, la red neuronal puede generar contenidos similares a los datos con los que se entrenó. Por ejemplo, una red neuronal entrenada en un conjunto de datos de texto puede utilizarse para generar texto nuevo y, dependiendo de los inputs del modelo, el texto generado puede adoptar la forma de un poema, una historia, un cálculo matemático complejo o incluso código de programación para aplicaciones de software.

La utilidad de los resultados de GenAI depende en gran medida de la calidad y la exhaustividad de los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo, los procesos utilizados para entrenar el modelo y las indicaciones que los usuarios humanos proporcionan al modelo.

La calidad de los datos es esencial porque es lo que utilizan los modelos GenAI para aprender a generar resultados de alta calidad. Cuanto más diversos y completos sean los datos de entrenamiento, más patrones y matices podrá comprender y reproducir el modelo. Cuando un modelo se entrena con datos inconsistentes, sesgados o poco claros, es probable que genere resultados que reflejen estos defectos.

Las metodologías de entrenamiento y las estrategias de evaluación también son cruciales. Durante el entrenamiento, el modelo utiliza el feedback para ajustar los valores dentro de la arquitectura del modelo (parámetros internos).

La complejidad de la arquitectura del modelo también puede desempeñar un papel importante en la utilidad de los resultados, ya que la arquitectura del modelo determina cómo la GenAI procesa y aprende de los datos de entrenamiento.

Por un lado, si la arquitectura es demasiado simple, el modelo puede tener dificultades para captar matices contextuales importantes en los datos de entrenamiento.

Por otro lado, si la arquitectura es demasiado compleja, el modelo puede sobreajustarse y dar prioridad a detalles irrelevantes en perjuicio de patrones subyacentes importantes.

Una vez entrenado, el modelo puede recibir instrucciones para crear nuevos datos. Las instrucciones son la forma en que las personas interactúan con los modelos de IA y guían sus resultados. El enfoque de una instrucción depende del resultado deseado, el objetivo del modelo y el contexto en el que se utiliza. Por ejemplo, si el resultado deseado es una carta de presentación, el mensaje puede incluir instrucciones sobre el estilo de redacción y la cantidad de palabras. Sin embargo, si el resultado deseado es un clip de audio, la instrucción podría incluir indicaciones sobre el género musical y el tempo.

Mejores prácticas para escribir instrucciones GenAI

Un prompt es un input o señal que guía el output de un modelo GenAI. Los modelos GenAI usan instrucciones para generar contenido nuevo y original, estadísticamente alineado con el contexto y los requerimientos especificados en el prompt.

Aunque los detalles específicos de un prompt reflejan el tipo de output deseado, las mejores prácticas para escribir prompts de texto, imagen, audio y video se basan en los mismos principios básicos.

Precisión: Cuanto más específico y detallado sea el prompt, más personalizada será la respuesta.

Proporcionar contexto: El contexto reduce la ambigüedad y ayuda al modelo a generar resultados que cumplen la intención del prompter.

Evitar preguntas tendenciosas: Es importante elaborar preguntas objetivas y sin información tendenciosa.

Reformular e iterar las preguntas: Si el modelo no devuelve una respuesta útil la primera vez, intente reformular la pregunta (o cambiar la muestra multimedia de base) y vuelva a intentarlo.

Ajustar la temperatura: Algunas plataformas de IA permiten a los usuarios ajustar la temperatura. Las temperaturas más altas producen resultados más aleatorios, y las temperaturas más bajas producen resultados más deterministas.

Limitar la longitud de la respuesta: Cuando busque resultados concisos, elabore instrucciones que especifiquen restricciones, como el recuento de palabras o caracteres para el texto o límites de duración para los resultados de audio.

Experimentar con varias instrucciones: Dividir una pregunta o instrucción en varias instrucciones más cortas o probar con diferentes imágenes de base, clips de audio y muestras de vídeo suele producir resultados más útiles.

Revisar y corregir los resultados: Los resultados de la IA Generativa siempre deben ser revisados porque la mayoría de las respuestas generadas tendrán que ser editadas antes de que puedan ser utilizadas. Prepárese para dedicar tiempo a este importante paso.

Tipos de IA Generativa

La IA Generativa puede aplicarse a una amplia gama de tareas, y cada tipo de tarea puede requerir un diseño arquitectónico de aprendizaje profundo diferente para capturar los patrones y características específicos de los datos de entrenamiento. Las redes generativas adversariales (“Generative Adversarial Networks” o “GAN“), los autocodificadores variacionales (“Variational Autoencoders” o “VAE“) y las arquitecturas transformadoras son importantes para construir modelos de IA Generativa.

Cada tipo de arquitectura tiene como objetivo llevar el modelo de IA a un punto en el que pueda producir muestras que sean indistinguibles de los datos con los que se está entrenando.

Las redes generativas adversariales (GAN) constan de dos redes neuronales: una generadora y otra discriminadora. Las dos redes juegan a un juego de adivinanzas en el que el generador da al discriminador una muestra de datos, y el discriminador predice si la muestra es real o algo que el generador se ha inventado. El proceso se repite hasta que el generador puede engañar al discriminador con un nivel aceptable de precisión.

Los autocodificadores variacionales (VAE) constan de dos componentes principales: un codificador y un descodificador. El codificador toma los datos introducidos y los comprime en una representación de espacio latente que conserva sus características más importantes. A continuación, el descodificador toma la representación del espacio latente y genera nuevos datos que capturan las características más importantes de los datos de entrenamiento.

Las arquitecturas de los transformadores constan de varias capas apiladas, cada una de las cuales contiene su propio mecanismo de autoatención y una red “feed-forward“. El mecanismo de autoatención permite a cada elemento de una secuencia considerar y sopesar su relación con todos los demás elementos, y la red “feed-forward” procesa el resultado del mecanismo de autoatención y realiza transformaciones adicionales en los datos. A medida que el modelo procesa una secuencia introducida a través de las capas apiladas, aprende a generar nuevas secuencias que capturan la información más importante para la tarea.

Los Transformadores Generativos Preentrenados (GPT) son una implementación específica de la arquitectura de transformadores. Este tipo de modelo se preentrena primero en grandes cantidades de datos de texto para captar patrones y matices lingüísticos. Una vez completado el entrenamiento básico, el modelo se ajusta para un uso específico.

Las variaciones híbridas de las arquitecturas de IA Generativa son cada vez más comunes, ya que los investigadores buscan continuamente mejorar el rendimiento, la estabilidad y la eficiencia de los modelos.

Por ejemplo, GPT no se diseñó intrínsecamente para la IA multimodal. Aun así, OpenAI ha sido capaz de ampliar la infraestructura del gran modelo lingüístico integrando una arquitectura de IA Generativa capaz de comprender imágenes.

¿Cómo se entrenan los modelos de IA Generativa?

Una vez que se ha establecido la arquitectura de un modelo de IA Generativa, el modelo se somete a entrenamiento. A lo largo de esta fase, el modelo aprende a ajustar sus parámetros internos para minimizar las discrepancias estadísticas entre los resultados del modelo y los datos con los que se ha entrenado. El objetivo es minimizar la función de pérdida, la diferencia estadística entre los resultados del modelo y los datos con los que se entrenó.

Las redes generativas adversariales (GAN) se entrenan mediante un proceso de dos pasos. La red generadora aprende a crear datos falsos a partir de interferencias aleatorias. Al mismo tiempo, la red discriminadora aprende la diferencia entre datos reales y falsos. El resultado es una red generadora capaz de crear muestras de datos realistas y de alta calidad.

Los autocodificadores variacionales (VAE) también se entrenan mediante un proceso de dos pasos. La red codificadora asigna los datos introducidos a un espacio latente, donde se representan como una distribución de probabilidad. A continuación, la red decodificadora toma muestras de esta distribución para reconstruir los datos introducidos. Durante el entrenamiento, las VAE intentan minimizar una función de pérdida que incluye dos componentes: reconstrucción y regularización. El equilibrio entre reconstrucción y regularización permite a las VAE generar nuevas muestras de datos a partir del espacio latente aprendido.

Los Modelos Transformadores también se entrenan con un proceso de dos pasos. En primer lugar, se entrenan previamente en un gran conjunto de datos. A continuación, se ajustan con un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea. La combinación de preentrenamiento y ajuste permite a los modelos transformadores utilizar el aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado, en función de los datos disponibles y la tarea específica. Esta flexibilidad permite utilizar el mismo modelo transformador para distintos tipos de contenidos.

Los modelos de IA Generativa híbrida se entrenan con una combinación de técnicas. Los detalles exactos del entrenamiento de un modelo de IA Generativa híbrida variarán en función de la arquitectura específica, sus objetivos y el tipo de datos de que se trate.

¿Cómo se evalúan los modelos de IA Generativa?

Los resultados de la IA Generativa deben evaluarse de forma objetiva y subjetiva para determinar su pertinencia y calidad. Dependiendo de lo que se aprenda de la evaluación, puede ser necesario ajustar un modelo para mejorar su rendimiento o volver a entrenarlo con datos adicionales. Si es necesario, también puede revisarse la arquitectura del modelo.

La evaluación suele realizarse con un conjunto de datos independiente, conocido como conjunto de validación o prueba, que contiene datos que el modelo no ha visto durante el entrenamiento. El objetivo es determinar el rendimiento del modelo con datos nuevos que no se han visto antes.

Una buena puntuación en la evaluación indica que el modelo ha aprendido patrones significativos de los datos de entrenamiento y puede aplicar ese conocimiento para generar un resultado útil cuando se le da un nuevo prompt.

Las métricas más populares para evaluar el rendimiento de los modelos de IA Generativa incluyen puntuaciones cuantitativas y/o cualitativas para los siguientes criterios:

La puntuación de inicio (“Inception Score” o “IS“) evalúa la calidad y diversidad de las imágenes generadas.

La puntuación de la distancia de inicio de Fréchet (“Fréchet Inception Distance” o “FID“) evalúa la similitud entre las representaciones de características de los datos reales y los generados.

Las puntuaciones de precisión y recuperación evalúan en qué medida las muestras de datos generadas coinciden con la distribución de datos reales.

La estimación de la densidad del núcleo (“Kernel Density Estimation” o “KDE“) calcula la distribución de los datos generados y la compara con la distribución de los datos reales.

El índice de similitud estructural (“Structural Similarity Index” o “SSIM“) calcula las distancias entre las imágenes reales y las generadas.

Las puntuaciones BLEU (“Bilingual Evaluation Understudy“) cuantifican la similitud entre la traducción generada por el modelo y una o varias traducciones de referencia proporcionadas por traductores humanos.

Las puntuaciones ROUGE (“Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation“) miden la similitud entre un resumen generado por el modelo y uno o más resúmenes de referencia proporcionados por anotadores humanos.

Las puntuaciones de perplejidad (“Perplexity Scores“) miden lo bien que el modelo predice una secuencia determinada de palabras.

La evaluación intrínseca evalúa el rendimiento del modelo en subtareas intermedias dentro de una aplicación más amplia.

La evaluación extrínseca evalúa el rendimiento del modelo en la tarea general para la que se ha diseñado.

El aprendizaje de pocos disparos o cero disparos (“Few-shot” o “Zero-shot“) evalúa la capacidad del modelo para realizar tareas con ejemplos de entrenamiento muy limitados o inexistentes.

La detección de puntos fuera de distribución (“Out-of-Distribution Detection“) evalúa la capacidad del modelo para detectar puntos de datos anómalos o fuera de distribución.

Las puntuaciones de pérdida por reconstrucción (“Reconstruction Loss Scores“) miden la capacidad del modelo para reconstruir los datos introducidos a partir del espacio latente aprendido.

A menudo es necesario utilizar una combinación de métricas para obtener una imagen completa de los puntos fuertes y débiles de un modelo, y la elección del método de evaluación depende de la arquitectura y el propósito específicos del modelo. Por ejemplo, la puntuación de inicio y el FID se utilizan habitualmente para evaluar el rendimiento de los modelos de generación de imágenes. En cambio, BLEU y ROUGE se utilizan habitualmente para evaluar el rendimiento de los modelos de generación de texto.

GenAI y la Prueba de Turing

La prueba de Turing también puede utilizarse para evaluar el rendimiento de un modelo de IA Generativa. Esta prueba, que el Dr. Alan Turing introdujo en su artículo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, se diseñó inicialmente para comprobar la capacidad de una máquina de mostrar un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

En la forma tradicional de la prueba, un juez humano mantiene una conversación basada en texto tanto con un humano como con una máquina e intenta determinar qué respuestas fueron generadas por el humano y qué respuestas fueron generadas por la máquina.

Si el juez humano no puede determinar con exactitud qué respuestas proceden de la máquina, se dice que la máquina ha superado la prueba de Turing.

Aunque la Prueba de Turing tiene importancia histórica y es fácil de entender, no puede utilizarse como única evaluación porque se centra exclusivamente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y no abarca toda la gama de tareas que pueden realizar los modelos generativos de IA.

Otro problema de utilizar la prueba de Turing para evaluar la GenAI es que los resultados de la IA Generativa sólo pretenden a veces replicar el comportamiento humano. DALL-E, por ejemplo, se construyó para crear imágenes nuevas e imaginativas a partir de mensajes de texto. Sus resultados nunca se diseñaron para replicar las respuestas humanas.

Usos populares de la IA Generativa en el mundo real

Cuando la IA Generativa se utiliza como herramienta de productividad, puede clasificarse como un tipo de inteligencia artificial aumentada.

Entre los usos más populares de este tipo de inteligencia aumentada en el mundo real se incluyen los siguientes:

Generación de imágenes: Generar y/o manipular rápidamente una serie de imágenes para explorar nuevas posibilidades creativas.

Generación de texto: Generar artículos de noticias y otros tipos de formatos de texto en diferentes estilos de escritura.

Aumento de datos: Generar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático cuando los datos reales son limitados o caros.

Descubrimiento de fármacos: Generar estructuras moleculares y compuestos químicos virtuales para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

Composición musical: Facilitar a los compositores la exploración de nuevas ideas musicales mediante la generación de obras musicales originales.

Transferencia de estilos: Aplicar diferentes estilos artísticos a un mismo contenido.

Desarrollo VR/AR: Crear avatares y entornos virtuales para videojuegos, plataformas de realidad aumentada y juegos metaversos.

Imágenes médicas: Analizar imágenes médicas y emitir informes del análisis.

Recomendación de contenidos: Crear recomendaciones personalizadas para plataformas de comercio electrónico y entretenimiento.

Traducción de idiomas: Traducir texto de un idioma a otro.

Diseño de productos: Generar nuevos diseños y conceptos de productos de forma virtual para ahorrar tiempo y dinero.

Detección de anomalías: Crear modelos virtuales de patrones de datos normales que faciliten a otros programas de IA la identificación de defectos en productos manufacturados o el descubrimiento de patrones inusuales en finanzas y ciberseguridad.

Gestión de la experiencia del cliente: Utilizar chatbots generativos para responder a las preguntas de los clientes y responder a sus comentarios.

Sanidad: Generar planes de tratamiento personalizados basados en datos multimodales de los pacientes.

Beneficios y retos del uso de la IA Generativa

El impacto transformador de la IA Generativa ya está creando nuevos tipos de oportunidades educativas, empresariales y de investigación. El impacto también está generando algunas preocupaciones importantes.

En el lado positivo, la tecnología de IA Generativa ya se está utilizando para mejorar la productividad y, con suerte, permitir que las personas reorienten su tiempo y energía hacia tareas de mayor valor. En campos de investigación en los que los datos son limitados o costosos de obtener, la IA Generativa simula o aumenta los datos y ayuda a acelerar los resultados de la investigación.

En la fabricación, los modelos generativos se utilizan para generar prototipos virtuales; en el ámbito empresarial, la IA Generativa se utiliza para personalizar los mensajes de marketing en función de las preferencias individuales.

En el lado negativo, actores malintencionados utilizan esta tecnología para clonar voces y realizar suplantación de identidad. El uso indebido de la tecnología es problemático porque puede afectar a la confianza y poner en peligro las instituciones económicas, sociales y políticas.

Entre las consideraciones fundamentales tras el despliegue de la IA Generativa figuran la supervisión del modelo para detectar usos indebidos y la implantación de salvaguardias para equilibrar la necesidad de progreso con una IA responsable.

Se espera que muchos de los modelos GenAI más populares requieran actualizaciones frecuentes para evitar desviaciones conceptuales y mantener su capacidad de producir resultados relevantes y de alta calidad.

¿Reemplazará la IA Generativa a los humanos en el mundo laboral?

La IA Generativa ya ha demostrado su potencial para transformar la forma de trabajar de los seres humanos.

Los promotores de esta tecnología sostienen que, aunque la IA Generativa sustituirá a los seres humanos en algunos puestos de trabajo, creará otros nuevos. Seguirá siendo necesario elegir los datos de entrenamiento adecuados y seleccionar la arquitectura más apropiada para la tarea generativa en cuestión, y el ser humano siempre desempeñará un papel importante en la evaluación de los resultados del modelo.

A muchos críticos les preocupa que, dado que la IA Generativa puede emular diferentes estilos visuales y de escritura, la tecnología acabe reduciendo el valor económico de los contenidos creados por los seres humanos.

De hecho, la IA Generativa desempeñó un papel importante en la reciente huelga de escritores en Estados Unidos. La huelga duró casi cinco meses y fue la más larga de la historia de Hollywood.

Una de las cuestiones críticas de la huelga fue el uso de la IA en las salas de guionistas. A medida que las herramientas de escritura basadas en IA se hacían cada vez más fáciles de usar, algunos estudios empezaron a utilizarlas para generar y reescribir guiones existentes.

A los guionistas les preocupaba que el uso de la IA provocara la pérdida de puestos de trabajo y una disminución de la calidad de los contenidos.

También se plantearon cuestiones sobre la propiedad de los contenidos generados por IA. Los guionistas argumentaban que debían ser reconocidos y compensados por cualquier contenido generado por IA utilizado en la edición de su trabajo. Los estudios argumentaron que los contenidos generados por IA son simplemente una herramienta, y que los guionistas no deben ser reconocidos ni remunerados por su uso.

Finalmente, los guionistas y los estudios llegaron a un acuerdo que incluía disposiciones sobre el uso aceptable de GenAI. Aunque el acuerdo no abordaba todas las preocupaciones de los guionistas, estableció claramente la idea de que los guionistas deben tener el control sobre el uso de la IA en su trabajo. También contribuyó a sensibilizar al público en general sobre los posibles inconvenientes de la IA para las industrias creativas.

Problemas éticos de la IA Generativa

La proliferación de la IA Generativa también está provocando dudas sobre el uso ético de la tecnología en otras industrias.

Uno de los aspectos más inquietantes de la IA Generativa es su tendencia a generar respuestas irrelevantes o incorrectas.

Otra preocupación es su papel en la creación y difusión de deepfakes. Este tipo de contenido hiperrealista -aunque totalmente fabricado- ya está siendo utilizado como herramienta para difundir desinformación.

Mientras que algunas empresas acogen positivamente los usos potenciales de la IA Generativa, otras están restringiendo el uso de la tecnología en el trabajo para evitar la fuga de datos intencionada y no intencionada.

Aunque la integración de interfaces de programación de aplicaciones (API) GenAI en aplicaciones de terceros ha hecho que la tecnología sea más fácil de usar, también ha facilitado a los actores maliciosos realizar el jailbreak de las aplicaciones de IA Generativa y crear contenidos engañosos en los que aparecen personas sin su conocimiento o consentimiento. Este tipo de violación de la privacidad es especialmente preocupante porque puede causar daños reputacionales.

También hay una cuestión medioambiental en la ética de la IA Generativa, porque se necesita mucha potencia de procesamiento para entrenar modelos generativos. Los grandes modelos generativos pueden requerir semanas (o incluso meses) de entrenamiento. Esto implica el uso de múltiples GPU y/o TPU, lo que, a su vez, consume mucha energía.

Aunque la generación de resultados en el modo de inferencia consume menos energía, el impacto en el medio ambiente sigue siendo elevado porque GenAI ya se ha escalado a tener millones de usuarios cada minuto de cada día.

Por último, pero no por ello menos importante, el uso del web scraping para recopilar datos para el entrenamiento de modelos generativos de IA ha dado lugar a una preocupación ética totalmente nueva, sobre todo entre los editores web.

Los editores web invierten tiempo, esfuerzo y recursos en crear y conservar contenidos. Cuando los contenidos web y los libros se extraen sin permiso ni compensación económica, se produce un uso no autorizado o un robo de la propiedad intelectual.

La preocupación de los editores pone de manifiesto la necesidad de prácticas de recopilación de datos transparentes, consensuadas y responsables. Equilibrar el avance tecnológico con normas para el uso ético y legal de la tecnología GenAI se espera que sea un reto continuo que los gobiernos, las industrias y los individuos deben afrontar de forma colaborativa.

Aplicaciones de software y extensiones de navegador populares de IA Generativa

A pesar de las preocupaciones sobre el desarrollo ético, el despliegue y el uso de la tecnología de la IA Generativa, las aplicaciones de software GenAI y las extensiones de navegador han recibido mucha atención debido a su versatilidad y utilidad en diversas aplicaciones.

Herramientas populares para generar contenidos

ChatGPT: Este modelo de IA Generativa de código abierto desarrollado por OpenAI es conocido por su capacidad para generar textos realistas y coherentes. ChatGPT está disponible en versiones gratuitas y de pago.

ChatGPT para Google: ChatGPT para Google es una extensión gratuita de Chrome que permite a los usuarios generar texto directamente desde Google Search.

Jasper: Jasper es un asistente de escritura de IA Generativa de pago para empresas que es conocido por ayudar a los profesionales del marketing a crear contenido de alta calidad de forma rápida y sencilla.

Grammarly: Grammarly es un asistente de escritura con funciones de IA Generativa diseñado para ayudar a los usuarios a componer, idear, reescribir y responder contextualmente dentro de los flujos de trabajo existentes.

Quillbot: Quillbot es un conjunto integrado de herramientas de asistente de escritura al que se puede acceder a través de un único panel ejecutivo.

Compose AI: Compose AI es una extensión del navegador Chrome conocida por sus funciones de autocompletado y generación de texto basadas en IA.

Aplicaciones populares de IA Generativa para arte

Los generadores de IA para arte ofrecen a los usuarios finales una forma divertida de experimentar con la inteligencia artificial. Entre los generadores de IA para arte más populares y gratuitos se incluyen:

DeepDream Generator: DeepDream Generator utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para crear imágenes surrealistas y de aspecto onírico.

Stable Diffusion: Stable Diffusion se puede utilizar para editar imágenes y generar nuevas imágenes a partir de descripciones de texto.

Pikazo: Pikazo utiliza filtros de IA para convertir fotos digitales en pinturas de varios estilos.

Artbreeder: Artbreeder utiliza algoritmos genéticos y aprendizaje profundo para crear imágenes de descendientes imaginarios.

Aplicaciones populares de IA Generativa para escritores

Las siguientes plataformas ofrecen a los usuarios finales una buena opción para experimentar con el uso de la IA con fines de escritura creativa e investigación:

Write With Transformer: Write With Transformer permite a los usuarios finales utilizar los modelos de AM transformadores de Hugging Face para generar texto, contestar preguntas y completar oraciones.

AI Dungeon: AI Dungeon utiliza un modelo de lenguaje generativo para crear historias únicas basadas en las elecciones del jugador.

Writesonic: Writesonic incluye funciones de optimización para motores de búsqueda (SEO) y es una opción popular para la descripción de productos de comercio electrónico.

Aplicaciones populares de IA Generativa para música

Estas son algunas de las mejores aplicaciones de IA Generativa para música que se pueden utilizar con licencias de prueba gratuitas:

Amper Music: Amper Music crea pistas musicales a partir de muestras pregrabadas.

AIVA: AIVA utiliza algoritmos de IA para componer música original de varios géneros y estilos.

Ecrette Music: Ecrette Music utiliza IA para crear música libre de derechos tanto para proyectos personales como comerciales.

Musenet: Musenet es capaz de producir canciones utilizando hasta diez instrumentos diferentes y música de hasta 15 estilos distintos.

Aplicaciones populares de IA Generativa para vídeo

La IA Generativa puede utilizarse para crear videoclips a través de un proceso conocido como síntesis de vídeo. Algunos ejemplos populares de aplicaciones de IA Generativa para vídeo son:

Synthesia: Synthesia permite a los usuarios utilizar indicaciones de texto para crear vídeos cortos que simulan ser leídos por avatares de IA.

Pictory: Pictory permite a los vendedores de contenidos generar vídeos cortos a partir de guiones, artículos o secuencias de vídeo existentes.

Descript: Descript utiliza GenAI para la transcripción automática, la conversión de texto a voz y el resumen de vídeos.

Runway: Runway permite a los usuarios experimentar con diversas herramientas de IA Generativa que aceptan texto, imágenes y/o vídeos.