Entre el gran potencial de la inteligencia artificial generativa, existen nuevos desafíos para abordar con su uso y desarrollo, y la tecnología blockchain y cripto, puede ofrecer una opción válida para ayudar a solucionar algunos de los problemas más comunes señalados de la IA generativa.
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Inteligencia artificial generativa: potencial y problemas
La inteligencia artificial es una realidad incuestionable, su desarrollo e implementación, acelerado. Con un gran interés y atención la capacidad de la IA generativa para crear contenido ha abierto un gran debate sobre los potenciales beneficiosos y perjudiciales alrededor de la tecnología y cómo impactará al mundo.
Muchos analistas y entidades del sector blockchain y cripto, a menudo también conocido como sector Web3, han examinado el potencial de la tecnología blockchain para lograr atender estos problemas de la IA generativa, aprovechando las características y diferentes utilidades de las cadenas de bloques.
Pero antes, vamos por lo fundamental: entendamos de qué trata la IA generativa y cómo funciona.
¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
La inteligencia artificial generativa se refiere a los sistemas o modelos que son capaces de crear contenido original y creativo, bien sea texto, imágenes, música o videos.
¿Cómo lo hace? La IA generativa basa su desarrollo en técnicas de aprendizaje profundo o Deep Learning, como son las redes neuronales, específicamente la redes neuronales adversarias (GAN), las cuales utilizan datos reales de referencia y etiquetados para producir y clasificar contenido, que a través de la interacción y la retroalimentación mejorará progresivamente sus resultados.
ChatGPT, MidJourney, DALL-E o Bard son apenas algunos ejemplos de IA generativa que podemos encontrar.
El impacto de la IA generativa en diferentes sectores, industrias y labores parece ser incuestionable, y algunos consideran que es capaz de cambiar todas las experiencias de cliente conocidas.
A medida en que múltiples compañías adoptan la tecnología y nuevos productos salen a la luz, el alcance de los contenidos basados en IA generativa aumentan. Compañías como Amazon, Meta, Google, Microsoft, PwC o los avances de OpenAI, entre otras, marcan el ritmo de adopción de la tecnología.
Tres de cada cinco trabajadores está utilizando o tienes planes de herramientas de IA generativa para sus labores, según una encuesta de Salesforce.
Problemas de la inteligencia artificial generativa
Junto a todo el potencial y la promesa de desbloquear nuevas formas de creatividad y optimizar múltiples tareas gracias a la automatización, la inteligencia artificial generativa representa una serie de desafíos y problemas que abordar con su adopción e implementación a gran escala.
Algunos de los principales problemas éticos y morales que forman parte del debate sobre los riesgos de la inteligencia artificial generativa, incluyen:
- Sesgos, prejuicios y discriminación
- Creación de contenido artificial realista que resulte engañoso o dañinos
- Propagación de desinformación
- Violación de la propiedad intelectual
- Impacto y alcance en el mundo laboral
- Manejo y uso de datos personales
- Calidad del contenido generado
Blockchain para resolver los problemas de la inteligencia artificial generativa
Como una tecnología basada en la descentralización y el registro transparente de datos e información, blockchain podría ser una solución para abordar diferentes desafíos y problemas vinculados a la inteligencia artificial generativa, como explica un informe del intercambio y plataforma de criptomonedas, Coinbase.
La intersección entre la inteligencia artificial y el sector blockchain y cripto puede ayudar con problemas que puedan bien sea ralentizar la adopción de la tecnología o reducir los riesgos asociados con su adopción e implementación.
El informe, señala que tecnología blockchain y los protocolos basados en cripto pueden ser útiles para combatir los riesgos y problemas de la inteligencia artificial generativa en cuanto a:
Demanda de recursos de datos
Los mercados de datos descentralizados basados en blockchain, con incentivos y funcionamiento alimentado por tokens, ofrecen acceso a datos confiables y verificados, lo que serviría para superar las limitaciones del procesamiento y entrenamiento de grandes cantidades de datos generalizados de la inteligencia artificial generativa.
Costos y demanda de recursos computacionales
Las redes descentralizadas informáticas pueden ayudar a reducir el costoso entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial generativa, facilitando el alivio de la carga computacional por parte de usuarios a través de un sistema de incentivos y recompensas.
Desinformación
Los contenidos creados por inteligencia artificial generativa pueden resultar problemáticos, en especial cuando son creados con la intención de ser utilizados para propagar desinformación o contenido engañoso, como por ejemplo, a través de los Deepfakes.
Con los tokens no fungibles o NFT, la tecnología blockchain puede servir en la construcción de un registro transparente e inmutable para “rastrear el ciclo de vida de la creación de contenido y verificar la legitimidad de ese contenido”, explica el informe de Coinbase.
Esto facilitaría la tarea de evitar cualquier alteración o manipulación de los contenidos generados por inteligencia artificial, como es el caso de las imágenes, que pueden servir para propagar desinformación a través de Internet y las redes sociales.
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El uso de la tecnología blockchain para combatir la desinformación no es nuevo, ya que gracias a sus características es útil para mantener un registro de datos verificados, garantizar la proveniencia de los datos y ayudar en el mantenimiento seguro de los mismos.
Auditabilidad
Los procesos y los datos relacionado con los modelos de inteligencia artificial pueden ser más transparentes y confiables con blockchain, ya que su integración puede servir para garantizar la auditabilidad y examen de toda la lógica tras el proceso de toma de decisiones de los modelos de IA generativa.
En el contexto de la inteligencia artificial, la auditabilidad se utiliza para evaluar la calidad y la confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático, así como la transparencia y la explicabilidad de sus decisiones.
Con blockchain, se puede llevar un registro de los datos y la forma en la que se entrenó el modelo, garantizando así la trazabilidad del mismo bajo estándares de seguridad y contra las manipulaciones.
Democratizar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial
Para Coinbase, el uso de plataforma cripto y la tecnología blockchain permitiría un desarrollo y uso de la inteligencia artificial generativa mucho más democratizado, al facilitar la construcción de un sistema abierto con menores barreras de entrada para los nuevos desarrolladores gracias a mayores contribuciones y la redistribución del acceso.
El espacio blockchain se alimenta de una esencia descentralizada y de código abierto, cruciales para lograr un acceso abierto para las herramientas de inteligencia artificial, surgidas más allá de los esfuerzos de grandes empresas tecnológicas.
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La IA generativa y los derechos de autor: ¿un problema a resolver con blockchain?
Cuando hablamos de inteligencia artificial generativa y derechos de autor, surgen muchas preguntas difíciles y un gran debate entorno al impacto de la tecnología y el uso de contenido protegido por propiedad intelectual y derechos de autor, bien sea para el entrenamiento de modelos de IA o para los resultados derivados del uso de esos modelos por parte de los usuarios.
El potencial creativo de la inteligencia artificial generativa es enorme, pero existen diferentes incógnitas sobre la forma y el estado en general del contenido creado a través de herramientas de inteligencia artificial generativa.
La creación de contenido y las herramientas de inteligencia artificial generativas, dependen en gran medida de los grandes modelos de lenguaje o Largue Language Models (LLM), los cuales son sistemas de inteligencia artificial, basados en aprendizaje profundo, que perfeccionan su algoritmo para crear contenido aprendiendo de grandes cantidades de datos.
Los LLM se entrenan con una gran cantidad de texto etiquetado, es decir, texto que ha sido clasificado y anotado por humanos para indicar su significado y estructura. Con estos datos, el modelo puede identificar patrones y relaciones en el lenguaje y aprender a predecir la estructura y el significado de nuevos textos.
La calidad y la variedad de los datos tienen un impacto directo en la precisión del modelo. Cuanto más datos de mejor calidad tenga el modelo, mayor será su capacidad para comprender y procesar el lenguaje de manera efectiva.
Generalmente, los LLM son entrenados con contenido textual y utilizados para generar texto, pero la “multimodalidad” está permitiendo que estos modelos puedan trabajar con imágenes, audio o videos o diseñarse especialmente para crear contenido más allá del texto.
GPT-4 de OpenAI, PaLM 2 de Google o Llama 2 de Meta, son dos ejemplos de grandes modelos de lenguaje.
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Un punto de discrepancia que surgió con el auge de herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Bing, Bard, DALL-E, Midjourney o Stable Diffusion, entre otras, es la forma en que estos modelos podrían estar entrenados con contenido protegido por propiedad intelectual y los derechos de autor.
Numerosas demandas, acusaciones y procedimiento legales se han orientado en este sentido, en un momento en que las regulaciones parecen distantes y ralentizadas en comparación con los avances de la tecnología.
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Emin Gün Sirer, cofundador y CEO de Ava Labs, desarrollador de la cadena de bloques Avalanche, cree que la sinergia entre la IA y la tecnología blockchain puede ayudar a resolver el problema de la propiedad intelectual y la inteligencia artificial generativa.
Para Gün Sirer, la tecnología blockchain se presenta como una solución para identificar la precedencia de los datos y garantizar así la protección de la propiedad intelectual del contenido, garantizando así tanto la transparencia de los datos utilizados para entrenar el LLM, la identificación de contenido protegido e incluso programar y automatizar los pagos de compensación por el uso de este material por parte del modelo.
Al aprovechar blockchain de esta manera, las empresas que crean LLM podrían evitar costosas demandas y al mismo tiempo seguir innovando y construyendo modelos que puedan aprovechar el potencial de la IA generativa
Emin Gün Sirer
Las cadenas de bloques se presentan como una infraestructura que, más allá de sus diferentes casos de uso y aplicaciones en el mundo real, puede servir para potenciar y optimizar procedimientos problemáticos y desafíos asociados a la inteligencia artificial generativa, que deberán afrontarse con el tiempo y ante lo que significa un crecimiento y potencial incalculables.
Imagen cortesía: Freepik
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