Las palabras "inteligencia" y "artificial" se combinaron por primera vez en la década de 1950 y han recorrido un largo camino desde entonces, pero su verdadero auge es ahora: 2023 ha sido el año de la inteligencia artificial (IA) pese a que aún se enfrenta a muchos retos, como la protección de menores, la privacidad, la desinformación y los prejuicios.

La IA se utiliza desde hace tiempo en asistentes de voz, seguimiento de redes sociales, sistemas de navegación y atención al cliente, pero la verdadera revolución de la tecnología reside en la IA generativa, en concreto ChatGPT. ChatGPT puede "conversar" y generar texto, imágenes, vídeos y música a partir de miles de datos existentes.

"A pesar de la intensa presencia de la IA en nuestras vidas -casi la pregunta debería ser dónde no está presente-, es verdad que ChatGPT ha traído la inteligencia artificial a los titulares de los medios y del discurso público", señala Nuria Oliver, cofundadora y directora científica de la Fundación ELLIS Alicante, centrada en la investigación de la IA ética y responsable.

La doctora en Inteligencia Artificial por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) afirma que antes de la llegada de la IA, quizá una de las mayores ideas falsas era que ésta se asociaba a los robots. Ahora, con la proliferación y el uso de herramientas como ChatGPT, la sociedad empieza a darse cuenta de que la IA es un tipo de software, y no necesariamente un 'hombre de hojalata'.

La empresa estadounidense OpenAI fue una de las primeras en entrar en este campo, lanzando el chatbot ChatGPT el 30 de noviembre de 2022. Unos meses más tarde, en 2023, OpenAI lanzó una versión mejorada (GPT-4) y competidores como Google intervinieron; en este caso, con su modelo Bard. Estos sistemas de IA basados en el aprendizaje automático empezaron a impregnar la vida cotidiana en ámbitos como la educación, el diagnóstico médico, los mercados financieros, la investigación científica, la exploración espacial y la predicción meteorológica.

Pero el ritmo vertiginoso de una IA especialmente prolífica ha suscitado preocupación por la manera en la que puede manejar los datos y la privacidad, los posibles sesgos que pueda tener y el daño que pueda causar contra las mujeres y los menores.

Debido a esta rapidez, más de 33.700 expertos de todo el mundo escribieron en marzo una misiva abierta en la que pedían a los laboratorios que dejaran de entrenar sistemas más eficaces que el GPT-4 durante al menos seis meses. El motivo de esta petición era prever, anticipar y regular las posibles consecuencias del uso de este modelo.

Sin embargo, la carta provocó la oposición de otros agentes del sector tecnológico, que consideraron que distraía la atención de los verdaderos retos de la inteligencia artificial, que se está desarrollando rápidamente para hacer frente a grandes problemas como el cambio climático.

A pesar de esto, OpenAI, que actualmente recibe importantes inversiones de Microsoft, acordó detener el desarrollo de ChatGPT-5, pero anunció el mes pasado el lanzamiento su chatbot más potente basado en datos, GPT-4 Turbo, entrenado desde abril de 2023.

"La IA tiene un inmenso potencial para ayudarnos a abordar los grandes desafíos del siglo XXI (...). De hecho, sabemos que necesitamos IA para sobrevivir como especie", subraya Nuria Oliver, pero al mismo tiempo, detalla que no está exenta de limitaciones y señala los retos éticos que quedan por abordar para asegurar un impacto realmente positivo.

Entre estos retos, además de la privacidad y la ciberseguridad, están los "deepfakes" utilizados para difundir noticias falsas y porno vengativo, los sesgos o estereotipos algorítmicos, la falta de diversidad en los equipos que inventan sistemas de IA -según la UNESCO, solo el 12% de los investigadores en este campo son mujeres- o la huella de carbono generada.

Con todo, 2023 no sólo fue el año de ChatGPT -seleccionado por la revista Nature como uno de los científicos (no humanos) del año-, Bard, Gemini (también de Google) o Bing (Microsoft). ESMFold, un sistema de IA implementado por Meta, consiguió predecir la estructura de más de 740 millones de proteínas.

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