Cada día surgen nuevas preguntas sobre si la creatividad computacional es posible. Se considera una habilidad única que tenemos los humanos, pero la llegada de herramientas como ChatGPT, Dall-E y muchas otras ahora están desafiando nuestra posición.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) utilizan matic para evaluar la entrada y producir un resultado basándose en las enormes cantidades de datos en los que están entrenados para reconocer patrones. Pero los humanos no dependemos únicamente de estos patrones, ya que nuestra inteligencia va mucho más allá de este nivel. Otra diferencia es la diferencia entre cómo los humanos y la IA obtienen conocimientos, ya que los humanos dependen de la causalidad, mientras que los modelos de IA se basan en la correlación.
El año pasado, productores musicales como Alex Da Kid colaboraron con Watson de IBM para crear algunos éxitos de la 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 se generó con IA, se creó alimentando al sistema con un conjunto de datos de 15.000 retratos que cubrían arte de seis siglos.
La IA todavía necesita la intervención humana
En todos estos ejemplos, la intervención humana todavía está 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 sus preferencias. Se extraen enormes cantidades de conjuntos de datos y se introducen en los sistemas para entrenarlos. Los sistemas de IA generativa ahora pueden convertir frases escritas en imágenes o pueden componer música al estilo del compositor de su elección. Los resultados se parecen a los datos con los que se entrenan estos sistemas, pero no son exactamente iguales.
La autoría es un tema cuestionable en estos casos, ya que muchos críticos aún no están a favor de dar a los algoritmos un título como autores. Entonces, ¿quién debería ser considerado autor o artista? ¿Qué pasa con los miles de artistas y pintores cuyo trabajo fue extraído para entrenar la IA? ¿O podría ser el apuntador? el que describe el estilo, el tema y muchos otros detalles intrincados de la imagen. Así que nuevamente estamos en un punto en el que 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, combinacional y exploratoria. Hablando de los dos últimos, la creatividad exploratoria explora espacios estructurados sobre una base conceptual para generar nuevas ideas, mientras que la creatividad combinacional fusiona ideas similares.
Estos tipos de creatividad se acercan bastante a lo que hacen los algoritmos generativos de IA, por ejemplo, crear una historia con el mismo estilo que muchas otras historias utilizadas en los conjuntos de datos de entrenamiento o crear una imagen de la misma manera. La primera, la creatividad transformacional, es lo que significa generar nuevas ideas aparte de las estructuras de datos y estilos existentes para producir algo completamente nuevo y original en el mejor de los casos.
Este es el punto central del argumento sobre los derechos de autor y el uso justo del contenido, y una cuestión que aún no se aborda en las regulaciones. Recientemente, SAG-AFTRA consiguió un acuerdo con sellos discográficos para la protección de los derechos de los artistas e hizo obligatorio el derecho al consentimiento y la compensación.
La creatividad computacional no funciona impulsivamente de manera humana, sino que funciona matic . Puede lograr resultados de formas inesperadas, pero son predecibles ya que el sistema utiliza un determinado proceso para lograrlos. Esta es la principal diferencia entre los artistas humanos y la IA, ya que solo obtenemos de ella los resultados que le pedimos. La IA generativa funciona aceptablemente en asociación con sus homólogos humanos 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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