Inteligencia artificial y aprendizaje automatizado, ¿oportunidad o amenaza?

• Sprockel Diaz, John Jaime ^[1] ; Ramírez Rincón, Alex ; Jiménez-Canizales, Carlos Eduardo
  1. [1] Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud - FUCS, Bogotá, Colombia; Departamento de Medicina Interna, Hospital de San José, Bogotá, Colombia; Unidad de Cuidados Intensivos, Subred de Servicios Integrados del Sur-Hospital El Tunal, Bogotá, Colombia
• Localización: Revista Colombiana de Endocrinología, Diabetes y Metabolismo, ISSN 2389-9786, Vol. 10, Nº. 2, 2023 (Ejemplar dedicado a: Continuous publication)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial intelligence and machine learning, opportunity or threat?
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    La reciente disrupción de las capacidades generativas en el área de la inteligencia artificial (IA) se dio luego de éxitos sin precedentes alcanzados por modelos basados en transformación y difusión, ello condujo al crecimiento sustancial dependiente del entrenamiento de “grandes modelos”, además de la enorme disponibilidad de datos actualmente. El “aprendizaje autosupervisado” en el que se basa la IA busca predecir la probabilidad de la siguiente palabra en una oración, aunque la sorpresa fue que emergió la capacidad de contestar preguntas, hacer resúmenes, traducir texto y conocer el sentimiento de una frase, todas ellas tareas asociadas con la inteligencia humana.

    El lanzamiento para uso público en noviembre del 2022 de ChatGPT, IA basada inicialmente en el modelo Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) de la empresa OpenAI, suscitó un cisma a todo nivel, tanto en el ámbito científico como por fuera de este (2) y ha inducido una carrera sin precedentes por alcanzar la supremacía entre gigantes tecnológicos (Microsoft, Google, Meta), grandes proveedores de cómputo (Nvidia), empresas de diverso tipo (Bloomberg), gobiernos (Reino Unido), la academia (Universidad de Stanford) y, lo más importante, personas del común, como ocurre en plataformas abiertas como Hugging Face.

  • English

    The recent disruption of generative capabilities in the area of artificial intelligence (AI) followed unprecedented successes achieved by transformation and diffusion-based models, which led to substantial growth dependent on the training of "big models", in addition to the enormous availability of data today. The "self-supervised learning" on which AI is based seeks to predict the probability of the next word in a sentence, although the surprise was that the ability to answer questions, summarize, translate text, and know the sentiment of a sentence, all tasks associated with human intelligence, emerged (1).

    The launch for public use in November 2022 of ChatGPT, AI initially based on the Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) model of the company OpenAI, caused a schism at all levels, both within and outside the scientific field (2) and has induced an unprecedented race for supremacy between technological giants (Microsoft, Google, Meta), large computer vendors (Nvidia), companies of various kinds (Bloomberg), governments (UK), academia (Stanford University) and, most importantly, ordinary people, as is the case with open platforms such as Hugging Face.