La IA generativa ha penetrado en la vida empresarial y personal

A principios de este mes, un informe de la consultora de gestión McKinsey & Company mostró que más del 70% de las empresas y organizaciones de todo el mundo han adoptado la tecnología de inteligencia artificial. El 65% de los encuestados afirmó que sus empresas ya utilizan "IA generativa" con regularidad, y esta proporción será el doble que en 2023.

De hecho, ya sea que sea un usuario corporativo o no, la IA generativa que puede crear contenido nuevo, incluidos texto, imágenes y música, puede brindar muchos beneficios y beneficios, desde la planificación de viajes personales hasta la producción de publicidad comercial, la IA generativa puede ayudar a Busy.

Constantemente se introducen modelos de IA generativa en el mercado, y cada vez surge un tema. ¿Qué es esta tecnología que puede cambiar drásticamente la forma en que usted y yo vivimos y trabajamos? ¿Y cuáles son sus desafíos de desarrollo?

🚀 Lectura ampliada: McKinsey: Más del 70% de las empresas utilizan tecnología de inteligencia artificial, siendo el marketing y los productos los más utilizados.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa (IA generativa o GenAI) utiliza varias indicaciones ingresadas por los usuarios para generar contenido nuevo, incluidos texto, imágenes, videos, sonidos, códigos de programas, etc. Esta tecnología de inteligencia artificial aprende textos e imágenes que ya existen en Internet mediante capacitación y evoluciona gradualmente para imitar comportamientos o materiales existentes.

La IA generativa opera principalmente en modelos de aprendizaje profundo, y la base de estos modelos son las redes neuronales. Piense en la IA generativa como un chef y en las redes neuronales como su caja de herramientas de cocina. El chef debe preparar platos según las preferencias de sabor (indicaciones) proporcionadas por los invitados.

La "caja de herramientas" aquí está llena de una variedad de herramientas, que representan varias capas en la red neuronal y cada una tiene funciones específicas. Por ejemplo, la primera capa es para simplemente lavar y cortar los ingredientes; la segunda capa es para sazonar, en base a la experiencia previa (datos pasados) para determinar qué especias son las más adecuadas para estos ingredientes; la última capa se encarga de mezclar y cocinar; estos ingredientes, y finalmente Presentar un plato exquisito y que se ajuste a las preferencias del comensal.

Los modelos de aprendizaje profundo aprenden las características y patrones de los datos a través de redes neuronales. Estos modelos pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de grandes cantidades de datos.

Por lo tanto, en la aplicación de IA generativa, estos modelos de aprendizaje profundo pueden identificar patrones en los datos, como identificar características como el color y la forma al procesar imágenes. Y lo más importante es "generar contenido nuevo", que consiste en crear nuevas imágenes, texto, etc. basándose en los patrones y estructuras aprendidos, para que el contenido parezca que realmente existe o fue creado por humanos, pero sin precedentes. . Ver.

La IA generativa opera principalmente en modelos de aprendizaje profundo, y la base de estos modelos son las redes neuronales.

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Ventajas y desafíos de la IA generativa

Ventaja 1: automatización de la creación de contenido

La IA generativa puede crear contenido automáticamente (la calidad variará según las instrucciones, los modelos y las preferencias personales), lo que reduce en gran medida el tiempo y el costo de la creación manual, lo que permite a los usuarios individuales o corporativos producir de manera más eficiente. Por ejemplo, los periodistas pueden utilizar la IA generativa para escribir informes y organizar información, mientras que los diseñadores pueden utilizar imágenes generadas por la IA para crear inspiración.

Ventaja 2: Innovación y creatividad

La IA generativa puede estimular todo tipo de creatividad. Por ejemplo, los artistas utilizan la IA para generar obras de arte únicas que van más allá de la imaginación previa. Los músicos de IA pueden crear nuevas pistas musicales que traspasen los límites de la imaginación. Incluso el plan de marketing de la empresa puede utilizar IA generativa para planificar diferentes planes nuevos para atraer usuarios.

La IA generativa puede crear contenido automáticamente, lo que reduce en gran medida el tiempo y el costo de la creación manual, lo que permite a los usuarios individuales o corporativos producir de manera más eficiente.

Desafío 1: sesgo de datos y cuestiones éticas

Aunque la IA generativa es fácil de usar y tiene resultados sorprendentes, de hecho, sus datos de entrenamiento pueden contener sesgos e información inexacta. Esto puede tener graves consecuencias para determinadas aplicaciones delicadas, como el diagnóstico médico y la toma de decisiones jurídicas. Además, la aplicación de la IA generativa también implica cuestiones éticas, como la protección de la privacidad, la seguridad de los datos y los derechos de propiedad intelectual.

Desafío 2: El surgimiento de la desinformación y los deepfakes

La IA generativa hace que la información falsa y los deepfakes sean más comunes y difíciles de identificar, lo que representa una amenaza para la estabilidad social y la credibilidad de la información. Las noticias y los vídeos falsos se utilizan a menudo para engañar al público, desde manipular la opinión pública hasta interferir en las elecciones e incluso utilizarse para cometer delitos.

Reto 3: Recursos informáticos y consumo de energía

El entrenamiento y el funcionamiento de modelos de IA generativa requieren una gran cantidad de recursos informáticos y energía, lo que supone un desafío para la protección del medio ambiente y el desarrollo sostenible. A medida que la escala de los modelos siga aumentando, cómo reducir el consumo de energía y mejorar la eficiencia informática serán cuestiones urgentes que deberán resolverse.

Como tecnología revolucionaria, la IA generativa tiene un gran potencial para cambiar el mundo. En el futuro, con el avance continuo de la tecnología y la aparición de aplicaciones profundas, las empresas y las instituciones de desarrollo también deberán responder activamente a los desafíos causados ​​por la IA generativa. Crear un desarrollo "responsable" y sostenible de la IA generativa será una tarea. problema clave.

Fuente: Coursera, TechTarget, Mickinseys

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