Sin duda 2023 fue el año de la popularización de las diferentes tecnologías de la inteligencia artificial generativa, no solo por lo sorprendente que resultaba que un robot diera forma a nuestras ideas, también lo fue por lo fácil y sencillo que era jugar con dichas aplicaciones. No obstante, esto representó apenas un primer paso hacia lo que será un trabajo mucho más serio y profundo con la IA durante 2024.
Por ello, muchos de los pronósticos digitales consideran a la inteligencia artificial como eje principal, aunque no el único.
Acercamientos a la inteligencia artificial general. Diferentes modelos de procesamiento de datos e información se encuentran en desarrollo, mucho más parecidos al pensamiento no lineal y abstracto de los humanos, cuya base ya no se encuentra principalmente en el patrón machine learning, dominante al momento. Ello implica un procesamiento de carácter matemático, es decir no respuestas equivalentes o cercanas, sino exactas. La inteligencia artificial general implica la capacidad de algunos robots de realizar y resolver problemas para los que no fueron programados, utilizando abstracciones y soluciones tal y como lo harían los humanos, pero mejor.
Por tanto, es probable que en 2024 se dejen ver con mayor frecuencia los avances en estos modelos de procesamiento no lineal, particularmente en el mundo académico de la salud, el clima y la ingeniería.
La normalización de las aplicaciones de inteligencia artificial. Después del inicial deslumbramiento de la IA generativa, viene un acoplamiento en el mercado laboral, donde prácticamente será canon utilizarla. Con dicho estándar, el gran reto será desarrollar materiales que no parezcan generados por robots. Por ello, la búsqueda estará en el desarrollo de prompts, filtros e interconectividad de aplicaciones para dar un giro más humano.
Al momento, la gran mayoría de textos, imágenes y videos generados a través de IA son muy similares y empiezan a ser perfectamente reconocibles; el hecho de que redes sociales estén totalmente llenas de estos contenidos lo confirma. La apropiación de estas tecnologías y la búsqueda de personalizaciones que lo alejen de la producción en serie propia de los robots, será el detonante del desarrollo en el año que inicia.
La crisis de credibilidad y las elecciones. Para nadie es un secreto que los procesos electorales vienen acompañados de campañas negras que han encontrado en el terreno digital, un lugar perfecto para confundir al electorado de una manera olímpica, sin que ninguna autoridad pueda intervenir.
Sin marcos normativos y sin un esfuerzo real de las plataformas sociales, las noticias falseadas, los contenidos deep fake y los montajes digitales se han convertido en un ingrediente innecesario, pero totalmente presente en cada proceso electoral en los últimos tiempos. Por tanto, uno de los grandes retos a los que deberán enfrentarse los electorales, es aprender a distinguir contenidos reales de contenidos generados por robots; hecho que, sin duda, pondrá entredicho a todas y todos los candidatos.
Primeros intentos de legislación sobre los contenidos generados por inteligencia artificial. Hasta el momento, no existe ninguna ley sobre el contenido que se publica en las redes sociales y, a pesar de todo lo que se pueda criticar, es mejor que así sea.
No obstante, las elecciones que vendrán en México y Estados Unidos estarán repletas de contenidos falseados y de dudosa procedencia, lo que va a impulsar el hasta ahora limitado debate sobre las implicaciones del uso de robots en la producción de contenidos. Tal discusión debería correr desde la protección de los derechos intelectuales de las obras, hasta el uso de inteligencia artificial en procesos electorales.
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