Por: Pedro F. Arcia
¿O más cambiante o más caótico? No sabemos con cual calificativo se puede adjetivar más acertadamente las revoluciones desconcertantes y volátiles que la Inteligencia Artificial y sus ramas otorgan a las irreverentes formas de producir conocimiento y saber en la actual sociedad postindustrial, entre ellas, con especial énfasis se reverencia las IA Generativas, entendidas como campo de la IA que se centra en la creación y generación de contenido original a través de algoritmos y modelos computacionales Este enfoque busca imitar la capacidad humana de generar ideas, imágenes, música y texto de manera autónoma empleando técnicas como el aprendizaje profundo y las redes generativas adversariales para generar contenido nuevo y creativo.
Al respecto, García- Peñalvo (2023) argumenta que “en En los últimos años, el término inteligencia artificial ha pasado en la representación mediática de estar asociado a la ficción futurista, a ser un descriptor usual en las noticias sobre avances científicos recientes” (p. 10). Innegable e imparable, la IA potencia la llamada cuarta revolución industrial, aludiendo a los procesos de transformación digital que suceden transversalmente en todas las industrias.
De allí que las contribuciones de la inteligencia artificial generativa al aprendizaje automático con enfoque transdisciplinario han sido significativas. En primer lugar, la generación automática de contenido ha abierto nuevas posibilidades para el diseño gráfico, la creación de efectos visuales y la producción de arte digital. Los algoritmos generativos han permitido la creación de imágenes realistas, música y diseños únicos, lo que ha impulsado la creatividad en industrias como el cine, la publicidad y el diseño web, pero que también ha iniciado su tránsito al fenómeno de la educación.
En segundo lugar, la inteligencia artificial generativa ha encontrado aplicaciones en el campo de la investigación científica y la simulación. La capacidad de generar datos realistas y generar hipótesis científicas ha facilitado el descubrimiento y la exploración en diversas disciplinas, como la biología, la física y la química. Esto ha llevado a avances en el desarrollo de nuevos medicamentos, la comprensión de fenómenos complejos y la optimización de procesos científicos.
Otro aporte relevante, consiste en su contribución al aprendizaje automático en el campo de la traducción automática y el procesamiento del lenguaje natural. Los modelos generativos de lenguaje han mejorado la precisión y la fluidez de los sistemas de traducción, permitiendo la comunicación eficiente entre personas que hablan diferentes idiomas. Además, la creación de chatbots y asistentes virtuales inteligentes ha mejorado la interacción entre usuarios y sistemas, facilitando tareas como el soporte al cliente y la respuesta a consultas.
La inteligencia artificial generativa en el aprendizaje automático de los estudiantes en la actualidad presenta varias ventajas y desventajas. Aquí tienes tres ventajas y desventajas destacadas:
Ventajas:
- Personalización del aprendizaje: La inteligencia artificial generativa puede adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes, brindando un enfoque de aprendizaje más personalizado y efectivo.
- Retroalimentación inmediata: Los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar retroalimentación instantánea a los estudiantes, lo que les permite corregir errores y mejorar su comprensión de manera rápida y eficiente.
- Acceso a recursos y materiales digitales: La inteligencia artificial generativa puede facilitar el acceso a recursos de aprendizaje en línea, ampliando la disponibilidad de materiales educativos y promoviendo la igualdad de oportunidades para los estudiantes.
Desventajas:
- Sesgo algorítmico: Los sistemas de inteligencia artificial generativa pueden estar sujetos a sesgos algorítmicos, lo que significa que pueden perpetuar y ampliar prejuicios existentes presentes en los datos con los que han sido entrenados.
- Falta de interacción humana: El aprendizaje automático impulsado por la inteligencia artificial generativa puede limitar la interacción y la comunicación cara a cara entre los estudiantes y los profesores, lo cual puede afectar negativamente la calidad de la enseñanza y el aprendizaje.
- Dependencia tecnológica: La introducción de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo puede crear una dependencia excesiva de la tecnología, lo que puede resultar en la pérdida de habilidades y competencias básicas necesarias para el aprendizaje y el desarrollo humano
REFERENCIA CONSULTADA
García-Peñalvo, F. J. (2023, October). Discusión abierta sobre beneficios, riesgos y retos de la Inteligencia Artificial Generativa. In del Congreso Internacional sobre Innovación, Aprendizaje y Cooperación, CINAIC (pp. 18-20).
