Asombrosas Tendencias de la IA

El año pasado, vimos un cambio significativo en la inteligencia artificial (IA). Los modelos de IA ahora pueden generar texto, imágenes e incluso videos convincentes a partir de simples instrucciones, En un lapso de tan solo nueve meses desde el lanzamiento de DALL-E 2 por OpenAI, el cual es un modelo de aprendizaje profundo capaz de generar imágenes basadas en instrucciones textuales, se ha desatado un gran avance en el campo de la IA. Tanto Google como Meta han presentado un avance revolucionario: una IA capaz de crear videos a partir de texto. Y, en cuestión de semanas desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI, el último modelo de lenguaje que ha generado gran interés en internet debido a su elocuencia y coherencia.

El vertiginoso ritmo de innovación que ha marcado el año 2022 resulta asombroso e incluso abrumador, ¿Quién hubiera podido anticiparlo? ¿Y cómo podemos prever lo que se avecina? Afortunadamente, en MIT Technology Review, contamos con dos periodistas, Will Douglas Heaven y Melissa Heikkilä, quienes están dedicados a seguir diariamente los avances más recientes en el ámbito de la inteligencia artificial. Su labor nos permite anticipar lo que está por venir. Ambos comparten las cuatro tendencias más relevantes que esperan moldeen el paisaje de la IA en 2023.

Más Allá del Lenguaje, la Versatilidad de los Chatbots Multipropósito.

Durante los últimos años, ha habido un constante avance en la creación de modelos de lenguaje más avanzados y potentes. Uno de los puntos más notables fue la aparición de ChatGPT, la evolución práctica de GPT-3 de OpenAI, que se convirtió en un referente desde su lanzamiento a principios de diciembre. Aunque ha sido tres años de avances significativos, ahora toda la atención se centra en el próximo hito: GPT-4. En 2023, se prevé que comience la nueva generación de estos modelos, marcando un antes y un después en el sector de la Inteligencia Artificial.

Las perspectivas futuras sugieren un avance significativo en el ámbito de los modelos de lenguaje, donde se vislumbra la fusión de distintas modalidades más allá del texto. OpenAI está explorando la combinación de imágenes o videos con texto, como se demostró con DALL-E. La integración de las habilidades conversacionales de ChatGPT con la manipulación de imágenes resultaría en un modelo más poderoso y valioso. Imagina interactuar con un chatbot para obtener información sobre una imagen o generar una nueva imagen, permitiendo que estas interacciones se integren de manera más natural en la conversación para refinar los resultados.

La presentación de Flamingo por parte de DeepMind en abril de 2022, conocido como un "modelo de lenguaje visual", proporciona respuestas basadas en imágenes a través de lenguaje natural. Además, el anuncio de Gato en mayo por parte de DeepMind, un modelo "generalista" entrenado con técnicas de modelos de lenguaje, tiene como objetivo llevar a cabo diversas tareas, desde describir imágenes hasta el control de un brazo robótico o jugar videojuegos.

La inminente llegada de GPT-4 y su potencial tecnológico prometen revolucionar la inteligencia artificial, especialmente en la creación de imágenes y lenguaje, integrando capacidades multifuncionales. La combinación de habilidades en lenguaje e imágenes podría mejorar considerablemente la comprensión integral de la próxima generación de IA. Más allá de OpenAI, otros centros de investigación líderes, incluido DeepMind, tienen programado avanzar con prototipos multimodales en 2023.

Sin embargo, conlleva desafíos significativos. Los nuevos modelos de lenguaje, si bien son innovadores, heredarán problemas asociados con la generación actual, como la incapacidad para diferenciar entre hechos y ficción, así como tendencias prejuiciosas. A medida que estos modelos mejoren, la confianza en diversos tipos de contenido se verá afectada, ya que continúan siendo vulnerables a la influencia negativa de internet y sus datos.

Las primeras líneas rojas de la IA:

La regulación de la industria de la IA se encamina hacia un cambio significativo en 2023. Después de un año de preparación, los reguladores y legisladores están listos para tomar medidas enérgicas para controlar el desarrollo y uso de la tecnología. En Europa, se espera la implementación final del Reglamento de la Inteligencia Artificial, donde se preve que se prohíban prácticas de IA que atenten contra los derechos humanos, como los sistemas de clasificación basados en la fiabilidad de las personas. Esta legislación marcará un hito en la regulación del campo de la inteligencia artificial, imponiendo un marco normativo más estricto y ético.

Se prevén cambios significativos en la regulación de la inteligencia artificial en Europa y los Estados Unidos. En la Unión Europea, se contempla restringir el uso de reconocimiento facial, limitándolo a las fuerzas del orden y, posiblemente, considerando su prohibición total para estos fines, así como para empresas privadas. Además, se está trabajando en legislaciones que harán que las empresas de IA asuman responsabilidad por daños ocasionados por sus productos, como infracciones de privacidad o decisiones algorítmicas injustas.

En los Estados Unidos, la Comisión Federal de Comercio (FTC) ha estado vigilando de cerca las prácticas de recolección de datos y el uso de algoritmos de IA. Ejemplos recientes, como el caso de Weight Watchers y Epic Games, han generado atención por la recopilación ilegal de datos, lo que llevó a sanciones significativas y acuerdos para rectificar dichas acciones. La FTC ha recopilado comentarios y está considerando regulaciones que se centren en la gestión de datos y la creación de algoritmos. Lina Khan, presidenta de la FTC, ha enfatizado el compromiso de proteger a los ciudadanos de la vigilancia comercial ilegal y garantizar la seguridad de los datos con premura y diligencia.

Se vislumbra un panorama regulatorio variado a nivel global para controlar el uso de deepfakes y tecnologías de IA. China ha prohibido la creación de deepfakes sin el consentimiento del sujeto, mientras que en Europa, buscan implementar indicadores para señalar interacciones con deepfakes o medios generados por IA. Estas regulaciones influirán en la forma en que las empresas desarrollan y utilizan sus tecnologías de IA, aunque los reguladores deberán equilibrar la protección de los usuarios con la promoción de la innovación, un reto que no pasa desapercibido para los defensores tecnológicos.

El gran desafío radica en mantener normativas efectivas pero flexibles, capaces de adaptarse al dinámico avance tecnológico de la IA. Similar a los esfuerzos de la UE para regular la protección de datos, si las nuevas leyes se implementan adecuadamente, 2023 podría ser el comienzo de una etapa esperada, donde la IA se desarrolle de manera más responsable, respetando la privacidad y la equidad.

Las Big-Tech podría perder el control de la investigación fundamental de la IA:

En el complejo panorama de la IA, la revolución de código abierto se ha convertido en un actor poderoso, desafiando la supremacía de las grandes empresas tecnológicas. Durante 2022, el lanzamiento de BLOOM por Hugging Face marcó un hito al ser el primer modelo de lenguaje multilingüe de gran escala creado por la comunidad. Simultáneamente, las iniciativas de inteligencia artificial de código abierto, como Stable Diffusion, desplegaron una explosión de innovación, compitiendo e incluso superando el rendimiento de los modelos de vanguardia como DALL-E 2 de OpenAI.

En un contexto económico incierto, las grandes empresas tecnológicas enfrentan restricciones presupuestarias, lo que ha llevado a despidos y congelaciones de contratación. Esta situación ha generado una dinámica en la toma de decisiones, donde se prioriza la inversión en proyectos con mayor potencial económico en lugar de los más innovadores. Meta, por ejemplo, ha reorganizado sus equipos de investigación para centrarse en el desarrollo de productos.

Por otro lado, las startups emergentes en el campo de la inteligencia artificial generativa están ganando interés y apoyo de inversores de capital riesgo. Expertos como Oren Etzioni y Mark Surman sugieren que el año 2023 podría ser una oportunidad para estas startups, ya que el talento se reorienta en busca de nuevas oportunidades, impulsando a las startups y universidades a liderar la investigación fundamental en IA. Este cambio podría desafiar el papel predominante de las grandes empresas en la definición de la agenda de investigación en inteligencia artificial, abriendo un amplio abanico de oportunidades en este campo en constante evolución.

Las farmacéuticas grandes ya nunca volverán a ser las mismas:

En el ámbito farmacéutico, los avances impulsados por la inteligencia artificial han revelado un enorme potencial en la industria. Ejemplificado por AlphaFold de DeepMind, este revolucionario modelo predice estructuras proteicas, permitiendo a los investigadores comprender mejor las enfermedades y desarrollar nuevos fármacos. En noviembre, Meta presentó ESMFold, un modelo más veloz para predecir estructuras proteicas, utilizando una técnica basada en grandes modelos de lenguaje.

Con la producción y compartición de estructuras de cientos de millones de proteínas por parte de DeepMind y Meta, se han creado bases de datos masivas. Esta riqueza de recursos beneficia tanto a biólogos como a fabricantes de medicamentos, simplificando la búsqueda de nuevas estructuras proteicas. Se vislumbra un prometedor 2023, donde la incursión de Isomorphic Labs, una división de biotecnología de DeepMind, podría dar lugar a avances significativos.

En paralelo, un creciente número de startups están explorando el uso de la IA para acelerar el descubrimiento y diseño de fármacos desconocidos. Este año, se espera la presentación de al menos 19 medicamentos desarrollados por compañías farmacéuticas respaldadas por IA, algunos de los cuales podrían arrojar resultados iniciales. No obstante, los ensayos clínicos son un proceso prolongado, aunque el impacto positivo de la tecnología en la industria farmacéutica se evidencia cada vez más, promoviendo una era de avances asombrosos, según Lovisa Afzelius de Flagship Pioneering.

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