La inteligencia artificial (IA) generativa se ha desarrollado con rapidez y ha atraído una gran atención en los últimos años, con numerosos avances y descubrimientos. Se espera que el mercado de la IA generativa pase de 1.500 millones de dólares en 2021 a 6.500 millones en 2026, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta del 34,9%. Reconociendo la creciente importancia de la IA generativa en la investigación y en las aplicaciones prácticas, incluido su uso para resolver los retos del desarrollo internacional, este informe ofrece una visión completa de la IA generativa, presenta sus fundamentos, explica su desarrollo a lo largo del tiempo y examina sus tipos y aplicaciones. Tras destacar las ventajas y capacidades de la IA generativa, el informe explora cómo puede aplicarse en diversos sectores, como la sanidad, la industria manufacturera, los medios de comunicación y el entretenimiento, y a continuación analiza las posibles oportunidades y limitaciones que deben tener en cuenta los usuarios. Por último, describe las iniciativas y estrategias que el gobierno coreano y los agentes del sector privado han puesto en marcha para adoptar y hacer avanzar la IA generativa en Corea y en el mercado mundial. La IA generativa se desarrolló a partir de los años 50 y 60, cuando se empezaron a desarrollar sistemas gráficos por ordenador utilizando modelos estadísticos tradicionales, como los modelos de Markov y las simulaciones Monte Carlo. Ian Goodfellow y sus colegas introdujeron la red generativa adversarial (GAN) en 2014, que se ha convertido en uno de los modelos generativos más populares y exitosos. Después de eso, el público empezó a conocer la IA generativa. El informático Yann LeCun, ganador del premio Turing, describió los modelos GAN como «la idea más interesante de los últimos diez años en aprendizaje automático.» El progreso de la IA generativa ha continuado rápidamente, impulsado por la disponibilidad de conjuntos de datos más amplios y diversos, mejores algoritmos y hardware informático más potente.

La IA generativa se utiliza para muchas aplicaciones, como la síntesis de imágenes y vídeo, la síntesis del habla y la generación de lenguaje. Sigue siendo un campo de investigación activo, en el que se desarrollan constantemente nuevos modelos y aplicaciones. En 2021, OpenAI presentó DALL-E, un modelo generativo de IA que puede crear imágenes a partir de texto. Se basa en el modelo transformador, como otros LLM, y se entrena en un conjunto de datos masivo de imágenes y descripciones textuales para que pueda aprender a asociar las dos modalidades de forma que sea capaz de generar imágenes imaginativas y muy detalladas que no existen en el mundo real. En 2022 se presentaron Midjourney y Stable Diffusion,10 programas de IA similares a DALL-E que generan imágenes a partir de descripciones textuales. Midjourney es un laboratorio de investigación independiente a cuyo servicio se puede acceder mediante un bot de Discord. Produce una imagen que se asemeja más a una obra de arte que a una fotografía.

El informe explora los avances y aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en diversos sectores, como el arte, el diseño, la música, la escritura y la investigación científica. Destaca cómo las técnicas de aprendizaje automático, como las redes neuronales generativas, han permitido a las máquinas aprender y producir contenido de manera autónoma. Además, el informe analiza los desafíos éticos y legales asociados con la inteligencia artificial generativa, como la atribución de autoría, la privacidad y el potencial uso malicioso de la tecnología. También discute la importancia de establecer marcos regulatorios y éticos para guiar el desarrollo y la aplicación responsable de la inteligencia artificial generativa. El informe destaca las oportunidades y beneficios de la inteligencia artificial generativa, como la creación de obras de arte únicas, la generación automática de música personalizada y la aceleración del proceso de investigación científica. Sin embargo, también reconoce la necesidad de abordar los posibles riesgos y garantizar que la tecnología se utilice de manera ética y responsable. En resumen, el informe examina el campo de la inteligencia artificial generativa y su capacidad para generar contenido original y creativo. Analiza las aplicaciones, los desafíos éticos y legales, y resalta las oportunidades y beneficios de esta tecnología. También destaca la importancia de una regulación y aplicación ética para su desarrollo y uso adecuados.

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https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/4f623641-ba34-4f0d-9a7d-105f02a5ee00

https://openknowledge.worldbank.org/bitstreams/e8f93001-27f9-4a9b-b320-4ff3a4102b76/download