En el pasado, la inteligencia artificial (IA) estaba reservada a los científicos más brillantes y confinada en los mejores laboratorios del mundo. Ahora, la IA está al alcance de cualquiera que disponga de una conexión a Internet. Herramientas como ChatGPT, Voice.ai, DALL-E y otras han introducido la IA en la vida cotidiana, pero a veces las expresiones o términos utilizados para describir sus capacidades y funcionamiento interno son cualquier cosa menos convencionales.
Aquí tienes 10 términos comunes que probablemente escucharás cuando oigas hablar de tu herramienta de IA favorita, en las noticias de la noche o durante una charla junto a la máquina de café. Ten a mano este diccionario de IA para mantenerte informado sobre este tema popular, y a veces controvertido.
Contenido generado por IA
El contenido generado por IA se refiere a cualquier tipo de medio escrito, de audio o visual creado total o parcialmente por una herramienta basada en inteligencia artificial.
Si alguien emplea la IA para crear algo, no quiere decir automáticamente que esté haciendo trampas o actuando de manera irresponsable. La IA suele ser un buen punto de partida para crear esquemas, recopilar ideas o buscar una nueva forma de ver un problema.
Alucinación de IA
Cuando tu pregunta desconcierta a una herramienta de IA, no siempre reconoce que no sabe la respuesta. Así que, en lugar de no dar una respuesta, se inventará una que cree que es la que quieres oír. Esta respuesta inventada se conoce como “alucinación de IA”.
Un caso real de una costosa alucinación de IA ocurrió en Nueva York, cuando un abogado utilizó ChatGPT para redactar un escrito. El escrito parecía completo y citaba sus fuentes, pero resulta que ninguna de las fuentes existía.1 Todo era producto de la “imaginación” de la IA.
Caja negra
Para entender el término “caja negra”, imagina la IA como un sistema de engranajes, poleas y cintas transportadoras alojadas dentro de una caja. En una caja transparente, puedes ver cómo lo datos se transforman en el producto final; sin embargo, algunas IA se denominan caja negra. Eso significa que es imposible saber cómo llegó la IA a sus conclusiones. La IA oculta completamente su proceso de razonamiento. Una caja negra puede ser un problema si quieres comprobar el trabajo de la IA.
Deepfake
Deepfake es la manipulación de una foto, un vídeo o un clip de audio para representar eventos que nunca ocurrieron. A menudo utilizado para sketches humorísticos en las redes sociales y publicaciones virales, individuos de dudosa reputación también están utilizando deepfakes para difundir noticias falsas o estafar a las personas.
Por ejemplo, la gente está colocando a políticos en poses y fondos fotográficos poco favorecedores. En ocasiones, el deepfake tiene como objetivo hacer reír; sin embargo, en otras, su creador busca desatar rumores que pueden generar divisiones o afectar la reputación del sujeto en la imagen. Un consejo para detectar una imagen deepfake es fijarse en las manos y las caras de las personas del fondo. Los deepfakes suelen añadir o quitar dedos o distorsionar las expresiones faciales.
Las imitaciones de audio asistidas por IA (que se consideran deepfakes) también están mejorando en términos de credibilidad. Según el informe de McAfee “Beware the Artificial Imposter” (Cómo detectar a un impostor artificial), el 25 % de los encuestados de todo el mundo afirmaron que ellos mismos o alguien que conocían habían sufrido un fraude de voz. El 77 % de las personas que fueron objeto de un fraude de voz perdieron dinero.
Aprendizaje profundo
Cuanto más se aproxime el proceso de pensamiento de una IA al cerebro humano, más precisa será la IA. El aprendizaje profundo consiste en entrenar a una IA para que razone y recuerde información como un humano, lo que significa que la máquina puede identificar patrones y hacer predicciones.
IA explicable
La IA explicable, o de caja blanca, es lo contrario de la IA de caja negra. Un modelo de IA explicable siempre muestra su trabajo y cómo ha llegado a su conclusión. La IA explicable puede aumentar tu confianza en el resultado final, porque puedes comprobar lo que se ha incluido en la respuesta.
IA generativa
La IA generativa es el tipo de inteligencia artificial que impulsa muchas de las principales herramientas de IA actuales, como ChatGPT, Gemini y Craiyon. Como si se tratara de una esponja, la IA generativa absorbe enormes cantidades de datos y los recupera para fundamentar cada respuesta que genera.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es fundamental para la IA, ya que le permite aprender y mejorar continuamente. Sin instrucciones explícitas para hacerlo, el aprendizaje automático dentro de la IA permite que esta sea más inteligente cuanto más se utilice.
IA responsable
Las personas no solo deben utilizar la IA de forma responsable, sino que las personas que diseñan y programan la IA también deben hacerlo de forma responsable. Los especialistas en tecnología deben asegurarse de que los datos de los que depende la IA sean precisos y carezcan de sesgos. Esta diligencia es necesaria para confirmar que el resultado de la IA es correcto y sin perjuicio.
Sintiente
Sintiente es un adjetivo que significa que alguien o algo es consciente de sus sentimientos, sensaciones y emociones. En las películas futuristas que representan la IA, el mundo de los personajes se descontrola cuando los robots adquieren conciencia o cuando “sienten” emociones similares a las humana. A diferencia de las películas de Hollywood, la IA actual no es sintiente. No tiene empatía y no entiende el verdadero significado de la felicidad, la emoción, la tristeza o el miedo.
Por eso, aunque una IA haya creado un cuento tan hermoso que te haga llorar, puedes estar seguro de que desconoce por completo que su creación es conmovedora. Todo lo que hacía era responder a una pregunta y utilizar un patrón para determinar qué palabra elegir a continuación.
1 The New York Times, “Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT“
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