Nestes momentos atopámonos no medio dunha carreira sen precedentes por dominar as innovacións en Intelixencia Artificial. Durante o último ano, a estrela foi a Intelixencia Artificial Generativa (GenAI)
, é dicir, aquela capaz de xerar contido orixinal e creativo como imaxes, texto ou música.
Pero os avances non deixan de sucederse, e ultimamente comezan a chegar noticias nas que se suxire que a utopía da Intelixencia Artificial Xeral (AGI) podería non estar tan lonxe como pensabamos . Estamos a falar de máquinas capaces de comprender, aprender e realizar tarefas intelectuais con resultados similares ao cerebro humano.
Sexa isto certo ou simplemente unha predición moi optimista, consecuencia dos asombrosos avances conseguido nun espazo moi curto de tempo, o certo é que a Intelixencia Artificial parece xa capaz de revolucionar practicamente todas as facetas da nosa sociedade a partir da cada vez maior cantidade de datos datos que se utilizan para o seu adestramento .
E é que se, como argumentaba Andrew Ng xa en 2017, a intelixencia artificial é a nova electricidade , os datos abertos serían o combustible que alimenta o seu motor, polo menos nun bo número de aplicacións cuxa fonte principal e máis valiosa é a información pública que se atopa accesible para ser reutilizada. Neste artigo imos repasar un campo no que previsiblemente veremos grandes avances nos próximos anos grazas á combinación de intelixencia artificial e datos abertos: a creación artística.
Creación Generativa baseada en Datos Culturais Abertos
A capacidade da intelixencia artificial para xerar novos contidos podería levarnos a unha nova revolución na creación artística, impulsada polo acceso a datos culturais abertos e a unha nova xeración de artistas capaces de aproveitar estes avances para crear novas formas de pintura, música ou literatura transcendendo barreiras culturais e temporais.
Música
O mundo da música, coa súa diversidade de estilos e tradicións, representa un campo cheo de posibilidades para a aplicación da intelixencia artificial generativa. Os conxuntos de datos abertos neste ámbito inclúen gravacións de música folclórica, clásica, moderna e experimental de todo o mundo e de todas as épocas, partituras dixitalizadas, e mesmo información sobre teorías musicais documentadas.
Desde o archi-coñecido MusicBrainz , a enciclopedia da música aberta, ata conxuntos de datos que abren os propios dominadores da industria do streaming como Spotify ou proxectos como Open Music Europe , son algúns exemplos de recursos que están na base do progreso en esta área
A partir da análise de todos estes datos, os modelos de intelixencia artificial poden identificar patróns e estilos únicos de diferentes culturas e épocas, fusionándoos para crear composicións musicais inéditas con ferramentas e modelos como MuseNet de OpenAI ou Music LM de Google .
Literatura e pintura
No ámbito da literatura, a Intelixencia artificial tamén ten potencial para facer máis produtiva non só a creación de contidos en internet, senón para producir formas máis elaboradas e complexas de contar historias. O acceso a bibliotecas dixitais que albergan obras literarias desde a antigüidade ata o momento actual fará posible explorar e experimentar con estilos literarios, temas e arquetipos de narración de diversas culturas ao longo da historia, co fin de crear novas obras en colaboración coa propia creatividade humana. Mesmo se poderá xerar unha literatura de carácter máis personalizado aos gustos de grupos de lectores máis minoritarios.
A dispoñibilidade de datos abertos como o Proxecto Guttemberg con máis de 70.000 libros ou os catálogos dixitais abertos de museos e institucións que publicaron manuscritos, xornais e outros recursos escritos producidos pola humanidade, son un recurso de gran valor para alimentar a aprendizaxe da intelixencia artificial.
Os recursos da Dixital Public Library of America (DPLA) en Estados Unidos ou de Europeana Europeana na Unión Europea son só algúns exemplos. Estes catálogos non só inclúen texto escrito, senón que inclúen tamén vastas coleccións de obras de arte visuais, dixitalizadas a partir das coleccións de museos e institucións, que en moitos casos nin tan sequera poden admirarse porque as organizacións que as conservan non dispoñen de espazo suficiente para expolas ao público. Os algoritmos de intelixencia artificial, ao analizar estas obras, descobren patróns e aprenden sobre técnicas, estilos e temas artísticos de diferentes culturas e períodos históricos. Isto posibilita que ferramentas como DALL-E2 ou idjourney poidan crear obras visuais a partir dunhas sinxelas instrucións de texto con estética de pintura renacentista, impresionista ou unha mestura de ambas.
Con todo, estas fascinantes posibilidades están acompañadas dunha controversia aínda non resolta acerca dos dereitos de autor que está a ser debatida nos ámbitos académicos, legais e xurídicos e que expón novos desafíos na definición de autoría e propiedade intelectual. Por unha banda, está a cuestión sobre a propiedade dos dereitos sobre as creacións producidas por intelixencia artificial. E por outra banda atopamos o uso de conxuntos de datos que conteñen obras suxeitas a dereitos de propiedade intelectual e que se utilizaron no adestramento dos modelos sen o consentimento dos autores. En ambas as cuestións existen numerosas disputas xudiciais en todo o mundo e solicitudes de retirada explícita de contido dos principais conxuntos de datos de adestramento.
En definitiva, atopámonos ante un campo onde o avance da intelixencia artificial parece imparable, pero haberá que ter moi presente non só as oportunidades, senón tamén os riscos que supón.
Fonte orixinal da noticia
- Información e datos do sector público
