Con respecto a la inteligencia artificial es importante señalar lo siguiente:
La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido de forma radical en el ámbito de la comunicación. Desde la liberación del código del programa de texto a imagen Stable Diffusion, de Stability.ai, y la popularización de otros programas similares como Dall-e de OpenAI, o de MidJourney, hasta el desarrollo de herramientas de edición como Runway, de creación de sonidos como Harmonai, o de creación de textos y diálogo, como GPT-3/4, y su forma más popular, ChatGPT, el mundo de la comunicación ha experimentado una intensa sacudida, tanto a nivel académico como a nivel profesional. Son muchos los debates abiertos en torno a cómo la IA impactará en el futuro de la creación y producción audiovisual. (Guerrero-Solé, F., & Ballester, C., 2023, p.1).
En particular, la inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de generar contenido nuevo y original. A diferencia de otros enfoques de la inteligencia artificial, que se centran en el análisis y procesamiento de datos existentes, la IAG busca crear modelos que puedan generar información completamente nueva, como texto, imágenes, música o incluso video.
El objetivo principal de la inteligencia artificial generativa es imitar o simular la capacidad humana de generar contenido creativo. Los modelos de IAG se basan en técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales, y se entrenan utilizando grandes cantidades de datos para aprender patrones y estructuras subyacentes. Estos modelos pueden luego usar esta información aprendida para generar nuevo contenido que es coherente y convincente.
Un ejemplo prominente de inteligencia artificial generativa es el modelo de lenguaje GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), desarrollado por OpenAI. GPT-3 es capaz de generar texto coherente y natural que se asemeja a la escritura humana. Otro ejemplo es el campo de la generación de imágenes, donde los modelos de IAG pueden producir imágenes realistas a partir de descripciones o incluso generar imágenes completamente nuevas.
En la siguiente publicación encontrarán 10 metodologías y actividades para incorporar las herramientas de IA generativa en el diseño de las asignaturas y las pruebas de evaluación.
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Referencias:
10 Metodologías y actividades para evaluar y aprender con la IA generativa. – #UOC2TheFuture. (2023, June 13). #UOC2TheFuture. https://uoc2thefuture.uoc.edu/es/recursos-conozco/10-metodologias-y-actividades-para-evaluar-y-aprender-con-la-ia-generativa-en-el-aula/
