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Desde hace décadas, el arte generado por computadores se ha hecho un lugar en los movimientos contemporáneos. Hasta hace poco, el sector del arte tradicional no veía como una potencial amenaza el uso de algoritmos y herramientas digitales para la generación o producción de obras de arte. Esto cambió radicalmente con la introducción de plataformas de inteligencia artificial (“IA”) generativa aplicadas a la creación de imágenes como Dall-E, MidJourney y Stable Diffusion que permiten a usuarios del común a través de una interfaz de texto, crear nuevo contenido visual a partir de una frase o una descripción semántica de lo que la imagen debería reflejar.
La inteligencia artificial hoy en día es más que parte constante de nuestras vidas, desde su uso en algoritmos de recomendación que nos ayudan a escoger canciones o películas, hasta la automatización de tareas en el hogar o la planeación de rutas para entregas de pedidos en las plataformas digitales. La evolución de las plataformas de computación y los avances tecnológicos de los últimos años, en concreto los modelos de transformación y difusión han hecho posible la IA generativa. La IA generativa es una aplicación de los algoritmos de “machine learning” que se centra en la creación de contenido novedoso mediante la identificación de patrones subyacentes en una entrada (una imagen, fotografía, archivo de audio, programa, etc) para generar versiones plausibles similares al contenido original que a nuestros propios ojos y sentidos, parece y luce realista. Esta evolución lleva la IA más allá de la percepción e identificación y empieza a trascender al campo de la creatividad. La IA generativa aprende a partir de los datos de entrada y genera nuevas creaciones que son similares al original pero que no lo repiten. Para 2025, la consultora Gartner espera que la IA generativa pueda representar más de 10% de todos los datos producidos a nivel global, frente a menos de 1% actual. Hasta la fecha, el uso de esta tecnología está enfocado a las industrias creativas, sin embargo, también existen infinidad de usos en el mundo empresarial como podría ser la generación de nuevas colecciones de moda para una marca de ropa inspiradas no solo en el historial de sus colecciones sino en obras de arte o incluso ideas de sus competidores.
Este año, cuatro empresas de IA generativa han recaudado más de US$370 millones en capital y 3 de ellas han alcanzado el estatus de unicornio (empresa con valor de más de US$1.000 millones) al irrumpir en la escena tecnológica y atraer la fascinación de inversores y consumidores por igual, contrastando con el pesimismo generalizado del capital riesgo en el sector de tecnología en la segunda mitad de 2022. Esta nueva evolución de la inteligencia artificial tiene a los inversores clamando por un lugar en las rondas al rojo vivo mientras luchan con las preocupaciones éticas y de seguridad existenciales de la industria, así como con conflictos complejos relativos a la propiedad intelectual del contenido generado por estos modelos y algoritmos.
No hay duda de que las posibilidades de la inteligencia artificial generativa son enormes y todo indica que podría ser una herramienta básica no solo para creadores de contenido. Aunque muchos están emocionados por esto, hay otros que señalan que podría haber problemas éticos por resolver considerando que la habilidad de un algoritmo de producir una nueva imagen, texto o cualquier otro tipo de contenido proviene en su gran mayoría de los millones de ejemplos de los cuales se alimenta y que fueron creados por artistas del mundo real, cuya obra requirió de trabajo, estudios, esfuerzo y creatividad.