¿Qué esperar de la Inteligencia Artificial en 2023?

A Generación de Contenidos Ha sido un tema candente en todo Internet. La herramienta que se utiliza para recopilar información general que los humanos depositamos en Internet está siendo extremadamente utilizada en varias áreas de nuestras vidas. Recientemente, la creación de diferentes cosas es la más común entre ellas, como la creación de imágenes, textos, videos y mucho más. Pero, ¿qué pasará con la Inteligencia Artificial en 2023? Muchas discusiones que van desde la copia de artistas hasta la innovación tecnológica giran en torno a este tema, y ​​debería ser algo en esta idea que deberíamos ver el próximo año.

Problemas para crear obras de arte a través de IA

Con el éxito de Lensa, la aplicación para selfies impulsada por IA de laboratorios prisma que se ha vuelto viral, también puede esperar muchas aplicaciones en ese sentido. Y espere que también puedan ser engañados para crear imágenes. NSFW — imágenes inapropiadas para el trabajo, a menudo relacionadas con contenido de desnudez — y sexualización y alteración desproporcionada de la apariencia de las mujeres, un intento de minimizar el posible mal uso de la herramienta, más de lo que ya sucede.

Maximiliano Gahntz, investigador principal de políticas de la Fundación Mozilla, dijo que espera que la integración de la IA que construye cosas en la tecnología de consumo amplifique los efectos de estos sistemas de "defensa", tanto buenos como malos. EL Difusión estable, por ejemplo, recibió miles de millones de imágenes de Internet hasta que "aprendió" a asociar ciertas palabras y conceptos con ciertas imágenes. Las plantillas de generación de texto se han manipulado fácilmente para evitar que produzcan contenido que defienda visiones ofensivo o producir noticias falsas.

Mike Cook, miembro del grupo de investigación abierto Knives and Paintbrushes, está de acuerdo con Gahntz cuando dice que la inteligencia artificial creativa seguirá demostrando ser una fuerza de cambio importante y, lamentablemente, proporcionalmente problemática. Pero cree que 2023 debería ser el año en que la inteligencia artificial que crea las cosas "finalmente esté a la altura del dinero involucrado".

No es suficiente motivar a una comunidad de expertos [para crear nueva tecnología]: para que la tecnología se convierta en parte de nuestras vidas a largo plazo, debe generar mucho dinero para alguien o tener un impacto significativo en la vida cotidiana de la gente. público en general. Así que predigo que veremos un impulso serio para hacer que la IA generativa realmente logre una de esas dos cosas, con un éxito mixto.

Mike Cook, miembro del grupo de investigación abierto Knives and Paintbrushes sobre sus predicciones para el uso de creaciones de inteligencia artificial para 2023

Artistas intentan reclamar sus derechos

O DeviantArt lanzó un generador de arte AI incorporado Difusión estable y ajustado con las artes publicadas por los usuarios de la plataforma. El generador de arte recibió una fuerte desaprobación de los antiguos usuarios de DeviantArt, quienes criticaron la falta de transparencia de la plataforma en el uso de su arte cargado para entrenar el sistema.

Los creadores de los sistemas más populares: OpenAI e Estabilidad IA — dicen que han tomado medidas para limitar la cantidad de contenido dañino que producen sus sistemas. Pero a juzgar por muchas de las generaciones en las redes sociales, está claro que hay trabajo por hacer, y mucho, por cierto.

Maximiliano Gahntz, compara el proceso de creación de arte a través de la inteligencia artificial con las controversias en curso sobre la moderación de contenido en las redes sociales. El investigador afirma que los conjuntos de datos requieren una curación activa para resolver estos problemas, incluidas las comunidades que tienden a consumir solo una pequeña porción de este contenido.

OpenAI, Stability AI y cuestiones legales

Stability AI, que financia en gran medida el desarrollo de Stable Diffusion, recientemente se inclinó ante la presión pública al señalar que permitiría a los artistas optar por no participar en el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Difusión estable en la próxima generación. A través de un sitio web, los titulares de los derechos de sus obras podrán solicitar cancelaciones antes del inicio de la formación que se aplicará a las herramientas.

OpenAI, por otro lado, no ofrece este mecanismo de exclusión, prefiriendo asociarse con organizaciones como Shutterstock para licenciar partes de sus galerías de imágenes. Pero dada la reacción legal y publicitaria que enfrenta junto con Stability AI, probablemente sea solo cuestión de tiempo antes de que siga el ejemplo de su hermano en el mercado.

Y en el sentido legal de la cosa, también se puede ver algún movimiento. En los EE.UU., el Microsoft, GitHub y - mírala aquí de nuevo - la OpenAI están siendo demandados en una demanda colectiva acusándolos de violar la ley de derechos de autor al permitir que el Copilot, un servicio de GitHub que sugiere inteligentemente líneas de código, de alguna manera (de pago, gratis o por cualquier medio) proporciona secciones de código con licencia sin proporcionar el crédito adecuado.

Tal vez para evitar más complicaciones legales, GitHub agregó recientemente configuraciones para evitar que el código público aparezca en las sugerencias de Copilot, así como planes para introducir una función que hará referencia a la fuente de las sugerencias de código. Pero estas son medidas que aún no se han probado seriamente para salir a la luz.

Soluciones de sistemas abiertos

2022 vio un puñado de empresas de IA dominar el escenario, sobre todo OpenAI y Estabilidad AI. Pero las cosas podrían terminar volviendo al código abierto en 2023, ya que la capacidad de construir nuevos sistemas va más allá de “Laboratorios de IA potentes y ricos en funciones", como ya he dicho Maximilian Gahtz.

Un enfoque comunitario puede conducir a un mayor escrutinio de los sistemas a medida que se construyen y se implementan. Gahtz continúa diciendo que si los modelos están abiertos y si los conjuntos de datos también están abiertos, esto permitirá una investigación mucho más crítica que ha señalado muchas de las fallas y daños relacionados con la creación por inteligencia artificial, y esto a menudo es muy difícil de identificar. conducta.

Ejemplos de esfuerzos enfocados en la comunidad incluyen grandes modelos de lenguaje del Eleuther IA y gran ciencia, un trabajo que cuenta con el apoyo de la startup de inteligencia artificial Hugging Face. Stability AI está financiando varias comunidades como armonía e OpenBioML, enfocado a generar música, además de ser una colección gratuita de experimentos biotecnológicos.

Todavía se necesita dinero y experiencia para entrenar y ejecutar modelos sofisticados de inteligencia artificial, pero la computación descentralizada podría desafiar a los servidores que agrupan información de manera más tradicional a medida que los esfuerzos de código abierto se vuelven cada vez más maduros.

BigScience ha dado un paso adelante al permitir el desarrollo descentralizado con el reciente lanzamiento del proyecto de código abierto Petals. O Pétalos permite a las personas contribuir con su poder de cómputo para ejecutar grandes modelos de lenguaje de inteligencia artificial que generalmente requieren una GPU o un servidor de mayor calidad de lo habitual.

Los modelos generativos modernos son computacionalmente costosos de entrenar y ejecutar. Algunas estimaciones aproximadas sitúan el gasto diario de ChatGPT en alrededor de $ 3 millones. Para que esto sea comercialmente viable y más accesible, será importante abordar esto.

Chandra Bhagavatula, miembro sénior del Instituto Allen para la IA sobre la inversión en la forma abierta de la inteligencia artificial

Chandra Bhagavatula señala, sin embargo, que los grandes laboratorios seguirán teniendo ventajas competitivas, siempre que los métodos y los datos sigan siendo propietarios. En un ejemplo reciente, OpenAI lanzó el Punto, un modelo que puede generar objetos 3D a partir de un indicador de texto. Sin embargo, a pesar de que OpenAI ha abierto el código del modelo, no ha revelado las fuentes de los datos de entrenamiento de Point-E ni ha publicado estos datos.

Creo que los esfuerzos de código abierto y de descentralización valen la pena y benefician a una gama más amplia de investigadores, profesionales y usuarios. Sin embargo, a pesar de ser de código abierto, los mejores modelos siguen siendo inaccesibles para un gran número de investigadores y profesionales debido a las limitaciones de recursos.

Chandra sigue su razonamiento

Primeros pasos hacia alguna regulación

Reglamentos como Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea podría cambiar la forma en que las empresas desarrollan e implementan sistemas de inteligencia artificial en el futuro. También lo son más los esfuerzos locales, como el estatuto de contratación de IA de la ciudad de Nueva York, que requiere que la tecnología basada en algoritmos e IA para el reclutamiento, la contratación o la promoción sea auditada antes de que se use realmente.

Chandra Bhagavatula considera que estas regulaciones son necesarias, especialmente a la luz de las fallas técnicas cada vez más evidentes de la tecnología de inteligencia artificial creadora, como su tendencia a divulgar información potencialmente engañosa.

Esto hace que la IA generativa sea difícil de aplicar en muchas áreas donde los errores pueden ser muy costosos, por ejemplo, el cuidado de la salud. Adicionalmente, la facilidad de generar desinformación genera desafíos en cuanto a la desinformación y la desinformación. Y, sin embargo, los sistemas de IA ya están tomando decisiones cargadas de implicaciones morales y éticas.

Chandra Bhagavatula, investigador principal del Instituto Allen para IA que busca soluciones para la próxima generación de inteligencia artificial

Sin embargo, el próximo año solo traerá la amenaza de la regulación. En ese sentido, podemos esperar mucha más discusión sobre las reglas y los procesos judiciales antes de que alguien sea multado o acusado, y con razón. Pero las empresas aún pueden competir por posiciones en las categorías más ventajosas de las próximas leyes, como las categorías de riesgo de la Ley de Inteligencia Artificial.

La regla, tal como está escrita actualmente, divide los sistemas de IA en una de cuatro categorías de riesgo, cada una con diferentes requisitos y niveles. Sistemas en la categoría de mayor riesgo, Inteligencia Artificial de “alto riesgo” —por ejemplo, los algoritmos de calificación crediticia, las aplicaciones de cirugía robótica y otras con datos confidenciales— deben cumplir con ciertos estándares legales, éticos y técnicos antes de que se les permita ingresar al mercado europeo.

La categoría de menor riesgo, Inteligencia Artificial de “riesgo mínimo o ningún riesgo” —por ejemplo, filtros de spam, videojuegos habilitados para IA y otros que no contienen datos tan sensibles— solo impone obligaciones de transparencia, como hacer que los usuarios sepan que están interactuando con un sistema de Inteligencia Artificial.

os keyes, candidato a doctorado en la Universidad de Washington, expresó su preocupación de que las empresas busquen el nivel más bajo de riesgo para minimizar su propia responsabilidad y visibilidad ante los reguladores. “Dejando de lado esa preocupación, este tema de la regulación de la IA es realmente lo más positivo que veo sobre la mesa. No vi mucho fuera del Congreso.", Dice Os.

¿Y la economía?

Maximilian Gahntz argumenta que incluso si un sistema de Inteligencia Artificial funciona lo suficientemente bien para la mayoría de las personas, es profundamente perjudicial para otros, todavía hay mucho trabajo pesado por hacer antes de que una empresa lo haga ampliamente disponible.

No está claro si las empresas serán persuadidas por este argumento el próximo año, y quién sabe durante los próximos años, principalmente porque los inversores parecen ansiosos por poner su dinero más allá de cualquier IA generativa prometedora.

En medio de las controversias de difusión estable, Stability AI planteó $ 101 millones en una evaluación de más de $ 1 mil millones de patrocinadores, incluidos algunos nombres conocidos en el campo como Saburral e Socios de Lightspeed Venture. También se informó que OpenAI está valorado en US $ 20 mil millones entrando en negociaciones avanzadas para recaudar más fondos de Microsoft, recordando que en 2019 el Microsoft invirtió mil millones de dólares en OpenAI en 1.

Y tú, ¿cómo crees que se comportará la inteligencia artificial el próximo año? ¡Dinos en los comentarios!

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fuente: TechCrunch.