- Se dice que la creatividad es un ejercicio humano, y la IA generativa está aún lejos de poder replicarla.
- Los humanos y la IA dependen de enfoques diferentes para adquirir conocimiento.
- Las obras creativas seguirán necesitando intervención y supervisión humana como factores decisivos para los resultados.
Se plantean nuevas preguntas todos los días sobre si la creatividad computacional es siquiera posible. Al considerarse una habilidad única que tenemos los humanos, pero la llegada de herramientas como ChatGPT, Dall-E y muchas otras ahora está desafiando nuestra posición.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) utilizan matemáticas para evaluar la entrada y producir un resultado basado en las enormes cantidades de datos en los que están entrenados para reconocer patrones. Pero los humanos no dependemos solo de estos patrones, ya que nuestra inteligencia va mucho más allá de este nivel. Otra diferencia es la diferencia en cómo los humanos y la IA adquieren conocimiento, ya que los humanos dependen de la causalidad mientras que los modelos de IA dependen de la correlación.
El año pasado, productores de música como Alex Da Kid colaboraron con IBM Watson para crear algunos éxitos de IA e informar el proceso creativo. Profundizando un poco más hacia atrás, una obra de arte llamada El Retrato de Edmond de Belamy, que se vendió por 432.500 dólares y también fue generada con IA, fue creada alimentando al sistema un conjunto de datos de 15.000 retratos que cubrían el arte de seis siglos.
La IA aún necesita intervención humana
En todos estos ejemplos, la intervención humana sigue estando ahí para curar los resultados producidos por la IA. Pero ahora un generador de imágenes de IA como Midjourney puede producir resultados en segundos para cualquier tema según tus preferencias. Se extraen y alimentan enormes cantidades de conjuntos de datos en los sistemas para entrenarlos. Los sistemas de IA generativa ahora pueden convertir frases escritas en imágenes, o pueden componer música en el estilo de un compositor de tu elección. Las salidas se asemejan a los datos en los que estos sistemas están entrenados, pero no son exactamente iguales.
La autoría es un tema cuestionable en estos casos, ya que muchos críticos no están a favor de dar a los algoritmos el título de autores. Entonces, ¿quién debería ser considerado el autor o artista? ¿Qué pasa con los miles de artistas y pintores cuyo trabajo fue extraído para entrenar la IA? ¿O podría ser el prompter? la persona que describe el estilo, la materia y muchos otros detalles intrincados de la imagen. Así que estamos nuevamente en un punto donde vemos surgir nuevos problemas, quizás por primera vez, no por ser nuevos, sino por ser únicos. La pregunta es: ¿puede la IA ser tan creativa como los humanos?
¿Puede la IA reemplazar el elemento creativo humano?
Los expertos describen muchos tipos de creatividad, algunos de ellos son creatividad transformacional, combinatoria y exploratoria. En cuanto a los dos últimos, la creatividad exploratoria explora espacios estructurados sobre una base conceptual para generar nuevas ideas, mientras que la creatividad combinatoria fusiona ideas similares.
Estos tipos de creatividad están bastante cerca de lo que hacen los algoritmos de IA generativa, por ejemplo, creando una historia en el mismo estilo que muchas otras historias utilizadas en los conjuntos de datos de entrenamiento o creando una imagen de la misma manera. La primera, la creatividad transformacional, es lo que significa tener nuevas ideas aparte de las estructuras existentes de datos y estilo para producir algo completamente nuevo y original en el mejor de los casos.
Este es el punto principal del argumento sobre el derecho de autor y el uso justo del contenido, y un problema aún no abordado por las regulaciones. Recientemente, SAG-AFTRA logró un acuerdo con las discográficas para la protección de los derechos de los artistas y hizo obligatorio el derecho al consentimiento y la compensación.
La creatividad computacional no funciona impulsivamente de manera humana, sino que funciona sistemáticamente. Puede lograr resultados de maneras inesperadas, pero son predecibles ya que el sistema utiliza un cierto proceso para lograrlos. Esta es la principal diferencia entre los artistas humanos y la IA, ya que solo obtenemos los resultados que le pedimos. La IA generativa funciona aceptablemente en asociación con sus contrapartes humanas, y su rendimiento mejorará, pero en este momento, puede funcionar como un catalizador para ayudar a los humanos en lugar de reemplazarlos.
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Aamir Sheikh
Aamir es un periodista tecnológico con casi seis años de experiencia en los sectores de criptomonedas y tecnología. Se graduó de la Universidad MAJ con un MBA en Finanzas y Marketing. Ahora trabaja con Cryptopolitan, donde informa sobre los últimos desarrollos en los mercados de criptomonedas y predicciones de precios.
