En los últimos años, hemos visto un auge en los usos de la IA que ha impactado en diferentes aspectos de la cultura. Antes de continuar, me gustaría dejar claro que la IA es el “marco conceptual y tecnológico” que, como resultado, genera los modelos de IA (como GPT-4), y las aplicaciones (como ChatGPT) son desarrollos que utilizan los modelos de IA para generar diferentes resultados. Dicho lo anterior, hoy existen múltiples aplicaciones que utilizan diferentes modelos de IA para generar resultados variados en formatos como texto, audio, video e imagen.
Podríamos decir que la IA es, de alguna forma, el desarrollo de tecnología que emula conductas humanas. Este enfoque puede abarcar desde identificar gustos similares en base a datos previos hasta utilizar el lenguaje natural para generar, por ejemplo, textos complejos. Lo importante aquí es la dependencia de los datos previos; el uso de malos datos generará tecnología que entregue malos resultados, así como el uso de datos sesgados generará resultados sesgados. De igual forma, diferentes modelos de IA pueden ser entrenados de manera diferente utilizando distintos datos y, por tanto, generar resultados distintos a una misma consulta. Por lo que es importante entender los alcances y limitaciones del modelo que se utiliza al momento de buscar desarrollar una solución a un problema utilizando IA.
Conociendo lo anterior, también podemos decir que la detección de contenido generado por IA es una tarea casi imposible, ya que independientemente de los modelos, existen múltiples aplicaciones que permiten generar diferente tipo de contenido y trabajan internamente de manera diferente. Y aun si nos saltamos el uso de aplicaciones y utilizamos directamente los modelos, la posibilidad de utilizarlos de forma remota o local también abre un abanico de variables imposibles de controlar al respecto. En este punto, el uso de herramientas para identificación y etiquetado de los contenidos pierde cualquier efectividad, ya que no existe una forma de etiquetar el contenido desde su creación sin que esta etiqueta pueda eliminarse o replicarse, lo que termina dejando la puerta abierta a que contenido generado por IA no sea reconocido o que contenido generado por humanos sea catalogado como generado por IA. A todo esto se le suma la complejidad de que, como hablamos inicialmente, la IA busca emular conductas humanas y, en cada nuevo avance, es más complejo identificar si se trata de un humano o un algoritmo el que generó un resultado determinado.
En este punto, asumo que ya eres capaz de asumir que la detección de contenido generado por IA utilizando IA tampoco es una opción viable, ya que entre más idéntico sea el contenido generado por uno o por otro, el modelo tendrá menos posibilidad de acertar al momento de identificarlo. Así pues, la validez del resultado de una IA entrenada para detectar contenido generado por IA es mínima, considerando los pasos acelerados con los que avanza el desarrollo de nuevos modelos y aplicaciones de IA.
Dado este contexto, es importante explorar enfoques multidisciplinarios y colaborativos que involucren no solo la tecnología, sino también consideraciones éticas, legales y sociales. Algunas posibles direcciones incluyen:
- Desarrollo de Estándares y Regulaciones: Establecer marcos normativos que exijan la transparencia en el uso de IA para la creación de contenido y promuevan prácticas éticas en el desarrollo y la implementación de modelos de IA.
- Educación y Concienciación: Mejorar la comprensión pública de las capacidades y limitaciones de la IA, así como fomentar una mayor alfabetización digital para que las personas puedan identificar y evaluar críticamente el contenido generado por IA.
- Colaboración Interdisciplinaria: Fomentar la colaboración entre expertos en tecnología, ética, derecho y otras disciplinas relevantes para abordar los desafíos complejos asociados con la detección y gestión de contenido generado por IA.
- Investigación y Desarrollo Continuos: Invertir en la investigación y el desarrollo de nuevas técnicas y herramientas que puedan mejorar la capacidad de detectar y distinguir entre contenido generado por humanos y por IA.
- Participación de la Comunidad: Involucrar a la comunidad en la discusión y el desarrollo de soluciones, aprovechando la inteligencia colectiva para abordar los desafíos éticos y prácticos asociados con el contenido generado por IA.
En definitiva, le pese a quien le pese, la IA llegó para quedarse. Es una tecnología que existe desde hace décadas y que actualmente está teniendo un auge notorio y un impacto sin precedentes en diferentes industrias. Por fortuna, este mismo auge se dio junto con la posibilidad de acceder a esta tecnología de forma razonablemente simple, ya que tenemos plataformas de pago con precios considerablemente bajos, plataformas gratuitas, modelos de pago, modelos gratuitos y constantes actualizaciones en formato de papers que documentan los nuevos avances.