Genera Imágenes con DALL E: El Poder de la Inteligencia Artificial
Que es una IA Generativa
La inteligencia artificial es un campo de la tecnología que desarrolla métodos y teorías de tal manera que sea posible crear dispositivos capaces de realizar funciones que solo realiza la inteligencia humana. Hoy en día, con el uso de mejores algoritmos, mayor capacidad de cómputo y la disponibilidad de enormes fuentes de datos, la inteligencia artificial se ha vuelto aplicable a la medicina, las finanzas, el transporte y otros campos.
En su desarrollo se distinguen tres olas: la inteligencia artificial simbólica, programación basada en reglas; la IA basada en datos, aprendizaje automático; la IA basada en contexto, superinteligencia hipotética. Hasta ahora, lo que se ha logrado es el desarrollo de una IA especial destinada a realizar tareas específicas, mientras que la IA general sigue siendo un tema muy complicado y controvertido.
Un ejemplo destacado de esta aplicación es el uso de redes neuronales para la creación de contenidos automatizados, lo que permite imitar estilos a partir de datos no estructurados. Esto tiene implicaciones para diversos sectores, como el laboral, donde es seguro que millones de puestos de trabajo se verán afectados, y el de los medios de comunicación, donde se puede aumentar la productividad, pero con el riesgo de manipulación y de erosión de la credibilidad.
La aplicación de la IA generativa está creciendo rápidamente y, al hacerlo, plantea o provoca desafíos éticos, legales y sociales en lo que respecta a la transparencia, la rendición de cuentas y los efectos sobre la opinión pública. Sin embargo, si bien esta IA promete los beneficios de la generación rápida de contenido y la mejora de la accesibilidad, requiere el uso ético necesario para evitar las consecuencias adversas de esto. (Franganillo, 2023).
Evolución y Desarrollo de la Inteligencia Artificial
Para comprender mejor cómo se ha llegado a desarrollar DALL-E y otras herramientas similares, es útil observar las tres olas de la inteligencia artificial:
- Inteligencia Artificial Simbólica: La primera ola de IA se centraba en la programación basada en reglas y en el uso de símbolos y representaciones para resolver problemas lógicos. Si bien esta IA era útil en ciertas tareas, su capacidad de generalización era limitada.
- Inteligencia Artificial Basada en Datos (Aprendizaje Automático): La segunda ola, que comenzó a ganar relevancia a finales del siglo XX, se basa en algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), que permiten a las máquinas aprender de los datos en lugar de ser programadas explícitamente. Esta transición abrió las puertas a la creación de modelos como GPT-3, que impulsa herramientas como DALL-E.
- Inteligencia Artificial Basada en Contexto (Superinteligencia): En la tercera ola, se habla de la superinteligencia (una IA que puede aprender y razonar de forma más avanzada que un ser humano). Aunque esta es una idea más teórica en la actualidad, los avances hacia modelos de IA general y autónoma están en curso. (Artigas, & Gil, 2020).
Para que sirve la IA DALL-E
Es un modelo que genera imágenes a partir de descripciones textuales. Su nombre combina “Dalí“, en referencia al famoso pintor, y “Wall-E”, el robot de la película de Pixar. Este proyecto es parte de OpenAI, una iniciativa fundada por el multimillonario Elon Musk y otras figuras influyentes. Aunque se presenta como una empresa emergente sin fines de lucro, su objetivo es establecer las bases y desarrollar la inteligencia artificial.
En su sitio web, explican que DALL-E es una versión de 12 mil millones de parámetros de GPT-3, diseñada para crear imágenes basadas en descripciones textuales, utilizando un conjunto de datos que vincula texto e imagen. El modelo Generative Pre-trained Transformer 3 es un sistema de lenguaje autorregresivo que emplea técnicas de aprendizaje profundo para producir texto que imita la escritura humana, con un total de 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático. Esta tercera generación de tecnología de inteligencia artificial fue presentada en mayo de 2020 en un artículo de investigación coescrito por 31 investigadores e ingenieros de OpenAI y la Universidad Johns Hopkins, titulado “Language Models are Few-Shot Learners”. El filósofo australiano David Chalmers describió a GPT-3 como “uno de los sistemas de inteligencia artificial más interesantes e importantes jamás creados”.
En términos sencillos, si le das a DALL-E una descripción como “un perro montando una bicicleta en un campo de flores”, la IA generará una imagen de un perro montando una bicicleta, y lo hará en un campo de flores, respetando las características solicitadas. Sin embargo, lo que hace realmente impresionante a DALL-E es su capacidad para mezclar conceptos inusuales y crear escenas imaginativas que no necesariamente existen en la realidad. (Chausovsky, 2022).
Usos de DALL-E en Diversos Sectores
La IA generativa tiene un impacto significativo en múltiples áreas, y DALL-E no es la excepción. A continuación, se muestran algunos de los sectores donde esta herramienta puede ser particularmente útil:
- Diseño Gráfico y Publicidad:
- Los diseñadores gráficos pueden utilizar DALL-E para crear conceptos visuales rápidamente, ahorrar tiempo en la creación de bocetos, y explorar estilos artísticos únicos.
- Además, las agencias de publicidad pueden generar imágenes personalizadas para campañas sin necesidad de contratar ilustradores o fotógrafos.
- Educación:
- En el ámbito educativo, DALL-E puede ser utilizado para crear material didáctico visual que ayude a los estudiantes a comprender conceptos complejos de manera visual.
- Los docentes pueden generar imágenes para libros de texto, presentaciones, o incluso para explicar temas de ciencias o historia de forma más dinámica.
- Entretenimiento y Arte:
- Los artistas pueden usar DALL-E para generar ideas o como herramienta de inspiración para crear obras originales.
- También puede ser utilizado para la creación de personajes, fondos o escenarios en la producción de películas y videojuegos.
- Marketing y E-commerce:
- Las empresas de comercio electrónico pueden generar imágenes personalizadas de productos que resalten en sus plataformas online, sin tener que depender de sesiones fotográficas costosas. (Marín, 2024).
Como usar DALL-E 3:
El uso de DALL-E es bastante sencillo, y no requiere conocimientos técnicos avanzados. A continuación, te explico el proceso paso a paso para crear tus propias imágenes:
- Ingresamos a la web y en el navegador de su preferencia buscamos “DALL-E” y seleccionamos el enlace que diga DALL-E 3, ya que esta es la última actualización.
- En la interfase nos aparece un botón que dice “try in CHATGPT” o “pruébelo en CHATGPT”, depende el idioma que usemos.
- Al dar clic en el botón nos redirecciona a una nueva pestaña en donde da inicio al chat y también nos da unas primeras opciones para empezar.
- Debemos iniciar sesión con nuestro correo de preferencia, hacia la izquierda observamos la barra de herramientas y elegimos “Explorar GPT”.
- Con el cursor vamos hacia abajo y buscamos la opción de DALL-E.
- Al dar clic nos arroja una ventana donde nos indica empezar el chat.
- Ingresamos el prompt (instrucción para generar la imagen) que quieras.
Nota: aquí tenemos el resultado luego de un prompt sencillo.
Nota. Captura de pantalla del sitio https://openai.com/blog/dall-e/
Ejemplos:
Nota. Captura de pantalla del sitio https://openai.com/blog/dall-e/
Nota. Captura de pantalla del sitio https://openai.com/blog/dall-e/
Ejemplos de Prompts Sencillos:
Aquí tienes algunos ejemplos de prompts que podrías probar:
- “Un atardecer sobre una playa tropical con palmeras y olas suaves.”
- “Un perro vestido como un astronauta flotando en el espacio.”
- “Un robot pintando un cuadro en un estudio moderno.”
- “Una ciudad futurista con vehículos voladores y rascacielos brillantes.”
Consideraciones Éticas y Desafíos de la IA Generativa
Si bien las herramientas de IA generativa como DALL-E ofrecen increíbles ventajas en términos de creatividad y eficiencia, también surgen varios desafíos éticos y legales que deben ser considerados:
- Propiedad Intelectual y Derechos de Autor: ¿Quién posee los derechos de una imagen generada por IA? Este es un tema de debate, especialmente cuando las imágenes se basan en patrones aprendidos de otros trabajos protegidos por derechos de autor.
- Manipulación de la Información: La capacidad de crear imágenes hiperrealistas a partir de texto plantea riesgos en cuanto a manipulación de la realidad. Las imágenes falsas o manipuladas pueden tener un gran impacto en la opinión pública y la desinformación.
- Impacto en el Empleo: Con la automatización de la creación de contenido visual, es probable que algunas profesiones, como los diseñadores gráficos o los ilustradores, enfrenten desafíos laborales debido a la rapidez y la eficiencia de las IA generativas. (Cornejo, & Cippitani, 2023).
Conclusión
DALL-E es una poderosa herramienta que permite a los usuarios generar imágenes asombrosas a partir de simples descripciones textuales. Al igual que otras tecnologías de IA generativa, promete transformar varias industrias, pero también plantea cuestiones éticas que debemos considerar a medida que avanza su desarrollo.
Créditos:
Autor: Aurora García Cassiani
Editor: Carlos Iván Pinzón Romero
Código: UCPSG4-2
Universidad: Universidad Central
Fuentes:
Artigas Manero, N., & Gil Albarova, A. (2020). Análisis de la evolución de la Inteligencia Artificial y de la Tecnología y su impacto en el futuro del trabajo. Universidad de Zaragoza. https://zaguan.unizar.es/record/102025
Chausovsky, C. A. (2022). IAs y Diseño Gráfico: nuevas posibilidades de comunicación visual. https://www.fcedu.uner.edu.ar/catalogo/wp- content/uploads/2022/04/11.05.-Vega-Avila.pdf
Cornejo-Plaza, I., & Cippitani, R. (2023). Consideraciones éticas y jurídicas de la Inteligencia Artificial en Educación Superior: desafíos y perspectivas. Revista de Educación y Derecho, (28). DOI: https://doi.org/10.1344/REYD2023.28.43935
Franganillo, J. (2023). La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos. Methaodos. Revista de ciencias sociales. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9132067.pdf
Marín Martínez, A. (2024). Análisis de los modelos de IA en enseñanzas artísticas: evaluación de diferentes modelos aplicados a proyectos artísticos. https://hdl.handle.net/11000/33180
