La inteligencia artificial (IA) es un concepto que suscita tanto fascinación como recelo en el mundo. Los temores son diversos: desde la pérdida de puestos de trabajo hasta la posibilidad, propia de una película de ciencia ficción como Matrix, de que las máquinas se rebelen contra sus creadores. No obstante, la IA ya es omnipresente. La mayoría de las personas utilizan sus herramientas a diario, a menudo sin siquiera notarlo. Su influencia va mucho más allá de una conversación con chatbots como ChatGPT, Copilot o Grok; ellas están integradas en los servicios y productos que se usan cotidianamente.
Si estás conectado a Internet, es muy probable que muchos de tus proyectos o búsquedas utilicen inteligencia artificial para optimizar sus procesos. Del mismo modo, si consumes noticias —ya sea en la web, la radio o la televisión—, es casi seguro que esta tecnología haya participado en alguna etapa de su producción; para generar contenidos, editar textos, traducir audio o mejorar la calidad de la imagen.
A pesar de que el siglo XXI ha dado a las inteligencias artificiales un gran impulso, estas herramientas vienen causando polémicas desde antes. En el año 1997 ocurrió algo impresionante que revolucionó la historia de la inteligencia artificial. El mejor jugador de ajedrez de aquel entonces Garry Kasparov, fue vencido por la supercomputadora Deep Blue de IBM. Este era el segundo match, un año antes Kasparov había vencido a Deep Blue. Este evento sirvió como otro impulsor para el desarrollo de la inteligencia artificial y dio fuerza a los cuestionamientos de si las máquinas podrían sustituir las actividades que realizaban los humanos.
La capacidad de aprender de manera automática, es decir, mejorar a partir de la experiencia y los datos que se van adquiriendo, permitió que las inteligencias artificiales que se desarrollaban fueran desplegando nuevas capacidades. En 2012 se diseñó una red neuronal profunda que era capaz de identificar objetos, lo que representó un cambio de paradigma en el desarrollo de modelos entrenables a gran escala. En el 2017 se produjeron avances en el procesamiento del lenguaje natural, hasta ese momento, los modelos de inteligencia artificial usaban métodos tradicionales como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Estos sistemas ayudan a los programas a entender patrones en datos, como el lenguaje o las imágenes. Sin embargo, tenían limitaciones: eran buenos en tareas específicas, pero no tan flexibles para adaptarse a diferentes tipos de problemas.
En el 2018 comenzaron los modelos de Open AI, el primero en salir a la luz fue GPT-1 que era capaz de generar oraciones coherentes y contextualmente relevantes. GPT-3 (2020) tuvo un impresionante rendimiento en la generación de textos similares a los elaborados por el ser humano. Este avance sentó las bases para el desarrollo posterior de ChatGPT. Para 2022 el ChatGPT de Open AI era capaz de mantener conversaciones más coherentes que sus versiones anteriores, y ofrecía una mejor experiencia de usuario.
Gracias al desarrollo del aprendizaje profundo y el mejoramiento del hardware, el crecimiento en los últimos años ha sido exponencial, al igual que sus utilidades para los usuarios. Las inteligencias artificiales se usan para generar música, para crear imágenes, fotografías y demás. Los sistemas autónomos de IA también forman parte de espacios como la robótica y los drones, el diagnóstico de enfermedades, la planificación de tratamientos e incluso la intervención en procesos quirúrgicos.
Para mejorar sus procesos, las inteligencias artificiales necesitan entrenamiento constante. Sin embargo, esta preparación se realiza con grandes volúmenes de información que son extraídas de diferentes lugares. En 2024, la agencia de noticias AP reportaba la carta de protesta que había sido firmada por más de mil artistas, en contra del uso sin permiso de sus trabajos para entrenar a modelos de inteligencia artificial. Por otro lado, está el ejemplo de la plataforma social Reddit que demandó a Perplexity AI por robar sus contenidos con derecho de autor para entrenar a sus herramientas sin tener un acuerdo previo, como si existe entre Reddit y Open AI, este último pagó millones de dólares por tener acceso a los datos de Reddit. Aquí también interviene otro fenómeno, el uso indiscriminado de la información proporcionada por usuarios, que luego es vendida por las empresas de redes sociales para alimentar a las IA y otros muchos usos.
En medio de una realidad donde estilos artísticos únicos como los de Studio Ghibli o los Simpsons pueden ser replicados en pocos minutos los conceptos de creatividad y arte pareciera que pierden valor. La suplantación de identidades mediante imágenes generadas es otro elemento muy peligroso, que en ocasiones los usuarios no tienen en cuenta a la hora de utilizarlas.
El desarrollo y uso de las herramientas de inteligencia artificial tiene un impacto en el estado del medio ambiente. Los enormes centros de procesamiento que existen para respaldar el funcionamiento de estos sistemas inteligentes necesitan grandes cantidades de energía, estas se obtienen a través de actividades contaminantes como la quema de combustibles fósiles. Cada respuesta de 100 palabras consume un promedio de 0,14 kilovatios-hora (kWh), suficiente para alimentar 14 bombillas LED durante una hora. Además, los centros de datos utilizan agua durante la construcción de las instalaciones y luego una vez en funcionamiento para enfriar los componentes eléctricos de las máquinas. La ONU estima que el 25% de la humanidad no cuenta con acceso a agua potable, sin embargo, generar un texto de 100 palabras consume alrededor de 519 mililitros de agua, el equivalente a una botella de agua. Una de las soluciones que se ha encontrado a la utilización excesiva de H20 es la creación de centros de datos submarinos, que aprovechan el agua del mar para la refrigeración de equipos.
Las herramientas de inteligencia artificial ofrecen muchas oportunidades y optimizan procesos, pero también tienen sus desventajas. Por eso son muchos los espacios que se dedican a crear conciencia sobre qué hay detrás de cada prompt.
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