Todos hemos escuchado la expresión Inteligencia Artificial Generativa, pocos saben cuál es la diferencia con la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es un término amplio que se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir razonamiento, aprendizaje, percepción visual, interacción en lenguaje natural, entre otras. La IA puede clasificarse en diversas categorías según su aplicación y enfoque.
La IA generativa es un subcampo específico de la inteligencia artificial centrado en la creación de contenido. Utiliza modelos de aprendizaje automático para generar nuevos datos que se asemejen a un conjunto de datos de entrada. Por ejemplo, una IA generativa podría ser entrenada con imágenes de rostros y luego ser capaz de generar nuevas imágenes de rostros que nunca ha visto antes.
Vamos a desglosar las diferencias clave:
- Ámbito de Aplicación:
- IA: Se refiere a la amplia disciplina de hacer que las máquinas puedan simular tareas de inteligencia humana. Esto puede incluir todo, desde sistemas de recomendación (como los utilizados por Netflix o Amazon) hasta sistemas de diagnóstico médico.
- IA generativa: Se enfoca específicamente en la generación de nuevos contenidos basados en el aprendizaje previo.
- Un ejemplo popular de esto son las redes generativas adversarias (GANs), que pueden crear imágenes, sonidos, y otros tipos de contenido que no existían previamente.
- Métodos y Modelos:
- IA: Utiliza una amplia variedad de técnicas y modelos, incluyendo regresión, árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales, etc.
- IA generativa: A menudo se basa en técnicas avanzadas como las redes generativas adversarias (GANs), modelos autoregresivos y otros métodos diseñados específicamente para la producción de contenido.
- Objetivos:
- IA: El objetivo principal es hacer que las máquinas «piensen» y realicen tareas de manera similar a los humanos, ya sea para reconocimiento de patrones, clasificación, predicción, recomendación, etc.
- IA generativa: El objetivo es crear algo nuevo a partir de lo que ya ha aprendido. Por ejemplo, después de ser entrenado en un conjunto de datos de música, podría generar una nueva pieza musical.
- Aplicaciones:
- IA: Sus aplicaciones son vastas y van desde sistemas de recomendación, asistentes virtuales, robótica, diagnóstico médico, vehículos autónomos, entre muchos otros.
- IA generativa: Sus aplicaciones incluyen la creación de arte (pinturas, música), diseño de productos, creación de videojuegos, síntesis de voz, entre otros.
Es importante mencionar que la IA generativa es una subcategoría dentro del amplio espectro de la inteligencia artificial y utiliza muchos de los mismos principios y técnicas que otros subcampos de la IA, pero con un enfoque en la generación de contenido.
Resumiendo: La principal diferencia entre la IA tradicional y la IA generativa radica en sus capacidades y aplicaciones. Los sistemas de IA tradicionales se utilizan principalmente para analizar datos y hacer predicciones, mientras que la IA generativa va un paso más allá al crear nuevos datos similares a sus datos de entrenamiento. A diferencia de las IA basadas en reglas o las que se entrenan mediante datos estructurados, la inteligencia artificial generativa se enfoca en la innovación y la imaginación, ampliando los límites de lo que la tecnología puede lograr. Es la evolución de la IA para convertirse en creadora
Los peritos informáticos de ANTPJI, llevamos desde el 2019, experimentando con IA, con Chat GPT y es imprescindible para nosotros adaptarnos a esta nueva tecnología en la que cada día aparecen mas herramientas y aplicaciones, capaces de hacer de todo, por ello podemos afirmar que el uso de la IA, ha venido para quedarse. La profesión del Perito Informático no va a desaparecer, pues el trato humano y directo con los humanos no se puede suplir, pero esta nueva tecnológica si nos ayudara a mejorar nuestra actividad profesional y hay que aprovecharla al máximo
Análisis de cómo la IA generativa podría influir en la profesión de los peritos informáticos:
Beneficios y Aplicaciones Prácticas:
- Análisis de Datos Automatizado: Una IA generativa puede ser entrenada para simular situaciones o escenarios basados en datos reales. Esto podría permitir a los peritos informáticos probar diferentes hipótesis en un ambiente controlado antes de presentar sus hallazgos.
- Simulación de Ciberataques: A través de la generación de patrones de tráfico de red o comportamientos maliciosos, los peritos pueden evaluar la resistencia y seguridad de sistemas, identificando vulnerabilidades antes de que sean explotadas.
- Generación de Informes: Una vez recopilados los datos y realizadas las pruebas, la IA generativa podría ayudar en la elaboración de informes detallados y personalizados, basados en plantillas o estilos de informes anteriores.
- Recuperación y Reconstrucción de Datos: Imagina que un disco duro se daña parcialmente o que los datos se corrompen. La IA generativa, basándose en fragmentos y patrones de datos anteriores, podría intentar «rellenar los huecos» y reconstruir la información perdida.
- Educación y Capacitación: La IA generativa puede crear escenarios realistas para la formación y capacitación, permitiendo a los nuevos peritos informáticos aprender y practicar en entornos simulados.
Desafíos y Peligros Potenciales:
- Falsificación de Evidencia: Una de las capacidades más destacadas de la IA generativa es su habilidad para crear contenido que parece auténtico. En manos equivocadas, esto podría ser usado para falsificar pruebas o evidencias en investigaciones digitales.
- Sobredependencia: Si los peritos informáticos se vuelven demasiado dependientes de herramientas automatizadas, podrían perder habilidades críticas o el «toque humano» que a veces es necesario en investigaciones complejas.
- Desempleo o Disminución de Demandas: Mientras que las herramientas de IA pueden aumentar la eficiencia, también podrían reducir la necesidad de ciertos roles dentro de la profesión, especialmente aquellos relacionados con tareas repetitivas o análisis básico.
- Cuestiones Éticas: El uso de IA generativa para reconstruir o interpretar datos podría llevar a interpretaciones erróneas o a conclusiones basadas en datos generados y no en hechos reales.
- Seguridad de las Herramientas de IA: Si las herramientas de IA generativa se convierten en estándar en la profesión, se convierten también en objetivos para ciberataques. Un adversario podría intentar alterar el funcionamiento de estas herramientas para influir en los resultados de una investigación.
Mientras que la IA generativa ofrece un gran potencial para mejorar y automatizar muchas áreas de la pericia informática, viene con su propio conjunto de desafíos y peligros. Como en muchos otros campos, el equilibrio entre la adopción de nuevas tecnologías y la preservación de la integridad y ética profesional será esencial.
