#171 AI generativo en el sector público
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on 2023-10-31 07:00:00 +0000
with Darren W Pulsipher,
En este episodio, Darren habla sobre la Inteligencia Artificial Generativa y sus usos prácticos. La IA Generativa está experimentando un gran avance en nuevas capacidades como la creación de texto, imágenes, video y audio. Sin embargo, existen riesgos como el sesgo, la responsabilidad y la fuga de datos que deben abordarse.
Keywords
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Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
La IA generativa es una técnica utilizada en la inteligencia artificial que puede analizar contenido existente como texto, imágenes o audio y generar nuevo contenido original a partir de él. Modelos de lenguaje grandes como ChatGPT han facilitado a los desarrolladores la creación de aplicaciones generativas basadas en texto. Estos modelos se entrenan previamente con cantidades masivas de datos y pueden generar respuestas similares a las humanas a partir de indicaciones de texto.
En el último año, hemos visto increíbles avances en el uso de la tecnología de IA generativa. Esto incluye chatbots que pueden llevar a cabo conversaciones complejas, herramientas de traducción de idiomas que pueden traducir textos entre diferentes idiomas en tiempo real e incluso la creación de piezas de arte completamente nuevas. Las posibilidades son infinitas y podemos esperar ver aún más casos de uso emocionantes a medida que la IA generativa continúa evolucionando.
Habilidades Clave y Casos de Uso
Generar contenido a partir de otro contenido seguirá expandiéndose en áreas como el video, el audio y los entornos 3D. Al combinar diferentes modelos generativos de IA, se pueden construir rápidamente nuevas soluciones.
Texto a Texto
La tecnología de texto a texto se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años debido a su versatilidad y utilidad. Tiene un amplio rango de aplicaciones, incluyendo la creación de contenido de marketing al generar lemas y etiquetas llamativas, resumir documentos extensos en unos pocos puntos clave, traducir material a diferentes idiomas y mejorar la comunicación global entre individuos y organizaciones. Además, los algoritmos de AI de texto a texto también pueden evaluar la calidad del contenido escrito, como ensayos, proporcionando retroalimentación sobre la gramática, ortografía y estructura. Con todos estos usos prácticos, no es de extrañar que la tecnología de texto a texto se haya convertido en una herramienta esencial en muchas industrias.
Texto a Audio
La conversión de texto a audio se ha convertido en una forma cada vez más popular de hacer el contenido digital más accesible para un público más amplio. Tiene varias aplicaciones, como proporcionar un formato alternativo para personas con discapacidades visuales, hacer el contenido más atractivo y entretenido, facilitar la traducción e incluso ayudar con la navegación. Por ejemplo, la tecnología de texto a voz puede usarse para ayudar a las personas con dislexia u otras dificultades de lectura a acceder a la información escrita más fácilmente. Además, los audiolibros y los podcasts se han convertido en una forma popular de entretenimiento, y la tecnología de texto a voz puede ayudar a crear más contenido en este formato. En general, la capacidad de convertir texto a audio ha abierto nuevas posibilidades para hacer el contenido digital más inclusivo y accesible para todos.
Texto a Video
La tecnología de texto a video es un campo emergente que ha mostrado mucho promesa en los últimos años. Involucra el uso de algoritmos de IA para convertir contenido basado en texto en videos atractivos e informativos que se pueden utilizar para diversos fines, incluyendo capacitación, marketing y otras aplicaciones.
La tecnología funciona mediante el análisis automático del texto e identificación de conceptos clave, temas e ideas. Luego utiliza esta información para generar imágenes, animaciones y otros elementos visuales que ayudan a ilustrar y transmitir el mensaje del texto.
Una de las principales ventajas de la tecnología de texto a video es que puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para crear videos de alta calidad. Esto la convierte en una herramienta valiosa para empresas y organizaciones de todos los tamaños, particularmente aquellas con presupuestos limitados o capacidades de producción de video internas.
Además de sus aplicaciones prácticas, la tecnología de texto a video también tiene el potencial de revolucionar la forma en que consumimos e interactuamos con la información. Al facilitar y hacer más atractivo el consumo de ideas y conceptos complejos, podría ayudar a democratizar el conocimiento y empoderar a personas de todos los orígenes para aprender y crecer.
Texto a Imagen
La tecnología para generar imágenes a partir de texto ha avanzado significativamente en los últimos años, y se ha convertido en un campo maduro. Tiene numerosas aplicaciones, como en marketing, diseño, investigación y más. Sin embargo, no se pueden ignorar los riesgos asociados con la creación de contenido falso utilizando estas herramientas. Es esencial abordar estos riesgos y asegurar que la tecnología se utilice de manera ética, responsable y legal. Esto ayudará a prevenir la propagación de desinformación y noticias falsas, que pueden tener consecuencias graves.
Riesgos a entender
Sesgo
La IA generativa es una herramienta poderosa que puede usarse para una amplia gama de aplicaciones, desde la traducción de idiomas hasta el reconocimiento de imágenes. Sin embargo, es importante recordar que los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Esto significa que si los datos de entrenamiento están sesgados de alguna manera, el modelo de IA resultante también estará sesgado.
Comprender los datos de entrenamiento es crucial para predecir y mitigar el sesgo en los modelos de IA. Al analizar cuidadosamente los datos e identificar cualquier sesgo potencial, podemos tomar medidas para corregirlos antes de que se implemente el modelo. Esto es especialmente importante en aplicaciones como la contratación o el préstamo, donde los modelos de IA sesgados pueden tener serias consecuencias en el mundo real.
Al ser conscientes de los posibles sesgos en los modelos de IA y tomar medidas para abordarlos, podemos garantizar que estas herramientas se utilicen de una manera justa y equitativa.
Responsabilidad
Cuando las apuestas son altas y existe un posible impacto en la vida de las personas o decisiones importantes, es crucial validar los resultados. Por ejemplo, en campos como el cuidado de la salud o las finanzas, donde las decisiones basadas en datos pueden tener consecuencias significativas, es esencial asegurar que el análisis de los datos y los resultados sean precisos. La precisión puede verificarse a través de diversos métodos, como la validación cruzada, el análisis de sensibilidad o las pruebas estadísticas. Al validar los resultados, podemos aumentar la transparencia, reducir los errores y construir confianza en las decisiones basadas en datos.
Fuga de Datos
Cuando se trata de IA generativa, es importante utilizar la modalidad correcta para asegurar que los datos privados permanezcan privados. Los modelos públicos a veces pueden ser entrenados utilizando datos privados, lo cual puede llevar a que se filtre información sensible. Por lo tanto, es importante tener precaución y elegir la modalidad correcta de IA generativa que mejor se adapte a tu caso de uso específico. Al hacerlo, puedes asegurarte de que tus datos permanezcan seguros y de que se mantenga la privacidad.
Conclusión
La IA generativa, que es un subconjunto de la inteligencia artificial, tiene la capacidad de crear nuevos datos basados en patrones encontrados en los datos existentes. Sin embargo, como con cualquier tecnología, existen riesgos asociados con su uso. Por lo tanto, es importante evaluar estos riesgos y seguir las mejores prácticas en torno a la ética, el cumplimiento y el uso responsable al aprovechar la IA generativa. Esto implica garantizar que los datos utilizados sean representativos, imparciales y de alta calidad, así como asegurar que la salida generada no sea perjudicial o engañosa. Además, es importante ser transparente acerca del uso de la IA generativa y obtener el consentimiento informado de las personas cuyos datos se están utilizando. Al adherirnos a estas mejores prácticas, podemos utilizar de manera segura y responsable el poder de la IA generativa para mejorar nuestras vidas y la sociedad en su conjunto.