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Articulo de referencia

IA generativa

Théâtre D'opéra Spatial (Teatro de Ópera Espacial, 2022), una imagen realizada con Midjourney que ganó un premio en elconcurso de bellas artes de la Feria Estatal de Colorado. L...

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Imagen impresionista de figuras en una escena de ópera futurista.
Théâtre D'opéra Spatial (Teatro de Ópera Espacial, 2022), una imagen realizada con Midjourney que ganó un premio en elconcurso de bellas artes de la Feria Estatal de Colorado.

La inteligencia artificial generativa ( GenAI ) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que utiliza modelos generativos para generar texto, imágenes , vídeos , audio , código de software ( codificación vibra ) u otras formas de datos. [ 1 ] Estos modelos aprenden los patrones y estructuras subyacentes de sus datos de entrenamiento y los utilizan para generar nuevos datos [ 2 ] en respuesta a la entrada, que a menudo toma la forma de indicaciones en lenguaje natural . [ 3 ] [ 4 ]

La prevalencia de las herramientas de IA generativa ha aumentado significativamente desde el auge de la IA en la década de 2020. Este auge fue posible gracias a las mejoras en las redes neuronales profundas , en particular los grandes modelos de lenguaje (LLM), que se basan en la arquitectura Transformer . Las aplicaciones de IA generativa incluyen chatbots como ChatGPT , Claude , Copilot , DeepSeek , Doubao , Google Gemini , Grok y Qwen ; modelos de texto a imagen como DALL-E , Firefly , Stable Diffusion y Midjourney ; y modelos de texto a vídeo como Veo , LTX y Sora . [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]

Empresas de diversos sectores han utilizado IA generativa, incluyendo aquellas en desarrollo de software, atención médica, [ 8 ] finanzas, [ 9 ] entretenimiento, [ 10 ] servicio al cliente, [ 11 ] ventas y marketing, [ 12 ] arte, escritura, [ 13 ] y diseño de productos. [ 14 ]

La IA generativa se ha utilizado para el cibercrimen y para engañar y manipular a las personas mediante noticias falsas y deepfakes . [ 15 ] [ 16 ] Se han entrenado modelos de IA generativa con obras protegidas por derechos de autor sin el permiso de los titulares de los derechos. [ 17 ] Muchos sistemas de IA generativa utilizan centros de datos a gran escala , cuyos impactos ambientales incluyen residuos electrónicos , consumo de agua dulce para refrigeración y un alto consumo de energía que se estima que está creciendo de forma constante. [ 18 ]

Historia

Historia temprana

Los orígenes de los medios generados algorítmicamente se remontan al desarrollo de la cadena de Markov , que se ha utilizado para modelar el lenguaje natural desde principios del siglo XX. El matemático ruso Andrey Markov introdujo el concepto en 1906, [ 19 ] [ 20 ] incluyendo un análisis de patrones de vocales y consonantes en Eugene Onegin . Una vez entrenada con un corpus de texto , una cadena de Markov puede generar texto probabilístico. [ 21 ] [ 22 ]

A principios de la década de 1970, los artistas comenzaron a usar computadoras para extender las técnicas generativas más allá de los modelos de Markov. Harold Cohen desarrolló y exhibió obras producidas por AARON , un programa informático pionero diseñado para crear pinturas de forma autónoma. [ 23 ] Los términos planificación de IA generativa o planificación generativa se usaron en las décadas de 1980 y 1990 para referirse a los sistemas de planificación de IA , especialmente la planificación de procesos asistida por computadora , utilizados para generar secuencias de acciones para alcanzar un objetivo específico. [ 24 ] [ 25 ] Los sistemas de planificación de IA generativa usaban métodos de IA simbólica como la búsqueda en el espacio de estados y la satisfacción de restricciones y eran una tecnología "relativamente madura" a principios de la década de 1990. Se usaron para generar planes de acción de crisis para uso militar, [ 26 ] planes de procesos para la fabricación [ 24 ] y planes de decisión como en prototipos de naves espaciales autónomas. [ 27 ]

Redes neuronales generativas (desde finales de la década de 2000)

Arriba: Un clasificador de imágenes , un ejemplo de red neuronal entrenada con un objetivo discriminativo . Abajo: Un modelo de conversión de texto a imagen , un ejemplo de red entrenada con un objetivo generativo .

El aprendizaje automático utiliza tanto modelos discriminativos como generativos para predecir o generar datos. A partir de finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, los avances en el aprendizaje profundo dieron lugar a importantes mejoras en la clasificación de imágenes , el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural . [ 28 ] En este período, las redes neuronales se entrenaban típicamente como modelos discriminativos debido a la relativa dificultad de entrenar modelos generativos. [ 29 ]

En 2014, la introducción de modelos como el autoencoder variacional (VAE) y la red generativa antagónica (GAN) permitió un modelado generativo profundo y eficaz de datos complejos como las imágenes. [ 30 ] [ 31 ]

En 2017, la arquitectura Transformer permitió mayores avances en el modelado generativo en comparación con las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) anteriores. [ 32 ] Esto condujo al desarrollo de modelos transformadores preentrenados generativos (GPT), comenzando con GPT-1 en 2018. [ 33 ]

Adopción de IA generativa

Las imágenes generadas por IA se han vuelto mucho más avanzadas.

En marzo de 2020, el lanzamiento de 15.ai , una aplicación web gratuita creada por un investigador anónimo del MIT que podía generar voces de personajes convincentes con datos de entrenamiento mínimos, fue uno de los primeros usos disponibles públicamente de la IA generativa. [ 34 ] Se le atribuye a la plataforma ser el primer servicio convencional de deepfakes de audio . [ 35 ] [ 36 ]

En 2021, DALL-E , un modelo generativo basado en transformadores de código cerrado desarrollado por OpenAI, atrajo una gran atención a la generación de texto a imagen . [ 37 ]

Otros proyectos, incluidos enfoques de código abierto como VQGAN+CLIP y DALL·E Mini (posteriormente renombrado Craiyon), hicieron que sistemas similares fueran más accesibles al público. [ 38 ]

Dream by Wombo se lanzó a finales de 2021, [ 39 ] seguido de los lanzamientos de Midjourney y Stable Diffusion en 2022. [ 40 ] [ 41 ]

En noviembre de 2022, ChatGPT se lanzó al público. Para 2023, popularizó la IA generativa para tareas de texto de propósito general. [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ]

Inversión privada en IA (rosa) e IA generativa (verde)

En una encuesta de 2024 realizada por la firma de investigación de mercado Ipsos , los países de Asia-Pacífico se mostraron significativamente más optimistas que las sociedades occidentales sobre la IA generativa y mostraron tasas de adopción más altas. A pesar de expresar preocupaciones sobre la privacidad y el ritmo del cambio, el 68% de los encuestados de Asia-Pacífico creía que la IA estaba teniendo un impacto positivo en el mundo, en comparación con el 57% a nivel mundial. [ 45 ] Según una encuesta de SAS y Coleman Parkes Research, a partir de 2023, el 83% de los encuestados chinos estaban utilizando la tecnología, superando tanto el promedio mundial del 54% como la tasa de EE. UU. del 65%. Un informe de la ONU indicó que las entidades chinas presentaron más de 38.000 patentes de IA generativa entre 2014 y 2023, más que cualquier otro país. [ 46 ] Una encuesta de 2024 realizada por la aplicación de redes sociales Just So Soul informó que el 18% de los encuestados nacidos después del año 2000 usaban IA generativa "casi todos los días", y que a más del 60% de los encuestados les gusta o les encanta el contenido generado por IA (AIGC), mientras que a menos del 3% les disgusta o lo odian. [ 47 ]

A mediados de 2025, las empresas abandonaban cada vez más los proyectos piloto de IA generativa debido a las dificultades con la integración, la calidad de los datos y los rendimientos no alcanzados, lo que llevó a los analistas de Gartner y The Economist a caracterizar el período como la entrada en la fase de "valle de la desilusión" del ciclo de sobreexpectación de Gartner . [ 48 ] [ 49 ]

Aplicaciones

La inteligencia artificial generativa se ha aplicado en múltiples industrias para la creación de contenido y la automatización. En el sector sanitario, los modelos generativos se utilizan para el descubrimiento de fármacos y la generación de datos médicos sintéticos para entrenar sistemas de diagnóstico. [ 50 ] En finanzas, se utilizan para la redacción de informes, la generación de datos y la automatización del servicio al cliente. [ 51 ] Las industrias de los medios de comunicación y el entretenimiento utilizan sistemas generativos para tareas como la composición musical, el desarrollo de guiones y la generación de imágenes o vídeos. [ 52 ] Investigadores y responsables políticos han expresado su preocupación por la precisión, el mal uso y los impactos en el trabajo académico y profesional. [ 51 ]

Texto y código de software

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se entrenan con texto tokenizado de grandes corpus y son capaces de procesar el lenguaje natural , traducir automáticamente y generar lenguaje natural . [ 53 ]

Los LLM se pueden utilizar como modelos base para diversas tareas posteriores. [ 54 ] También se pueden entrenar con código fuente para generar programas a partir de indicaciones. [ 55 ]

Audio

En 2016, WaveNet de DeepMind demostró que las redes neuronales profundas pueden generar formas de onda de audio sin procesar. [ 56 ] Esto permitió una síntesis de voz más realista en comparación con los enfoques anteriores. Sistemas posteriores, como Tacotron 2, demostraron la generación de texto a voz neuronal de extremo a extremo. [ 57 ]

Imágenes

La IA generativa puede utilizarse para crear arte visual . [ 58 ] Estos sistemas se entrenan con pares de imagen y texto. Algunos ejemplos son Stable Diffusion , DALL-E y Midjourney . [ 59 ]

Video

La IA generativa puede utilizarse para producir vídeos fotorrealistas. Sistemas como Runway han demostrado capacidades de generación de vídeo a partir de texto. [ 60 ]

Robótica

Los modelos generativos pueden utilizarse para la planificación de movimientos y el control de robots mediante el aprendizaje a partir de datos previos. [ 61 ]

modelado 3D

Los modelos generativos pueden ayudar a automatizar las tareas de modelado 3D , incluida la generación de recursos 3D a partir de texto o imágenes.

Modelos mundiales

Los modelos del mundo son redes neuronales diseñadas para aprender representaciones de entornos físicos, incluyendo propiedades espaciales y dinámicas. [ 62 ] Los sistemas multimodales recientes han ampliado estas capacidades al integrar la visión, el lenguaje y la acción en modelos unificados. [ 63 ]

Descubrimiento matemático asistido por IA

Los sistemas de IA generativa se han utilizado en matemáticas e informática para generar programas informáticos , demostraciones , construcciones o algoritmos candidatos .

En 2023, Google DeepMind presentó FunSearch , un método para crear programas informáticos que resuelven problemas matemáticos y algorítmicos. FunSearch se utilizó para descubrir nuevas construcciones matemáticas en el problema del conjunto de tapas y el problema del empaquetamiento de contenedores . [ 64 ] [ 65 ] [ 66 ]

En 2023, Google DeepMind presentó AlphaDev , que se utilizó para descubrir pequeños algoritmos de ordenación que superaron los parámetros de referencia humanos conocidos previamente y se han integrado en la biblioteca de ordenación estándar de C++ de LLVM . [ 67 ] [ 68 ] En 2025, Google DeepMind presentó AlphaEvolve , un sistema de IA para el descubrimiento y la optimización de algoritmos de propósito general. AlphaEvolve utiliza LLM para proponer cambios en el código, evaluadores automatizados para evaluar cada candidato y un proceso evolutivo para mejorar iterativamente los algoritmos. [ 69 ]

En 2026, en respuesta al creciente uso de la IA generativa en el descubrimiento matemático, un grupo de matemáticos emitió la Declaración de Leiden sobre Inteligencia Artificial y Matemáticas , que recomienda divulgar el uso de IA en los artículos de investigación, garantizar que los artículos asistidos por IA sean revisados ​​por pares y proporcionar recursos legales y financiación pública para que la academia y las empresas con fines de lucro puedan competir en igualdad de condiciones. [ 70 ]

Ciencias de los materiales

En 2023, Google DeepMind presentó GNoME, un método para proponer estructuras cristalinas inorgánicas candidatas para la selección computacional y la síntesis experimental en ciencia de materiales . [ 71 ] Otros métodos de ciencia de materiales incluyen MatterGen, [ 72 ] CDVAE, [ 73 ] y CrystalFlow. [ 74 ] [ 75 ]

Optimización de motores generativos

La optimización generativa de motores (GEO) es la práctica de estructurar el contenido digital y gestionar la presencia en línea para mejorar la visibilidad en las respuestas generadas por sistemas de IA generativa. Esta práctica influye en la forma en que los grandes modelos de lenguaje (LLM) recuperan, resumen y presentan información en respuesta a las consultas de los usuarios. [ 76 ] Los términos relacionados incluyen la optimización de motores de respuesta (AEO) [ 76 ] y la optimización de inteligencia artificial (AIO). [ 77 ]

Software y hardware

Arquitectura de un agente de IA generativo

Los modelos de IA generativa se utilizan para potenciar productos de chatbot como ChatGPT , herramientas de programación como GitHub Copilot , [ 78 ] productos de texto a imagen como Midjourney y productos de texto a vídeo como Runway Gen-2. [ 79 ] Las características de IA generativa se han integrado en una variedad de productos existentes disponibles comercialmente como Microsoft Office ( Microsoft Copilot ), [ 80 ] Google Photos , [ 81 ] y Adobe Suite ( Adobe Firefly ). [ 82 ] Muchos modelos de IA generativa también están disponibles como software de código abierto , incluidos Stable Diffusion y el modelo de lenguaje LLaMA. [ 83 ]

Los modelos de IA generativa más pequeños, con hasta unos pocos miles de millones de parámetros, pueden ejecutarse en teléfonos inteligentes , dispositivos integrados y ordenadores personales . Por ejemplo, LLaMA-7B (una versión con 7 mil millones de parámetros) puede ejecutarse en una Raspberry Pi 4 [ 84 ] y una versión de Stable Diffusion puede ejecutarse en un iPhone 11. [ 85 ]

Los modelos más grandes, con decenas de miles de millones de parámetros, pueden ejecutarse en ordenadores portátiles o de sobremesa . Para alcanzar una velocidad aceptable, los modelos de este tamaño pueden requerir aceleradores como los chips GPU de NVIDIA y AMD o el Neural Engine incluido en los productos Apple Silicon . Por ejemplo, la versión de LLaMA con 65 mil millones de parámetros puede configurarse para ejecutarse en un PC de sobremesa. [ 86 ]

Las ventajas de ejecutar IA generativa localmente incluyen la protección de la privacidad y la propiedad intelectual , y la evitación de la limitación de velocidad y la censura . El subreddit r/LocalLLaMA en particular se centra en el uso de tarjetas gráficas de juegos de gama de consumo [ 87 ] a través de técnicas como la compresión .

Language models with hundreds of billions of parameters, such as GPT-4 or PaLM, typically run on datacenter computers equipped with arrays of GPUs (such as NVIDIA's H100) or AI accelerator chips (such as Google's TPU). These very large models are typically accessed as cloud services over the Internet.

In 2022, the United States New Export Controls on Advanced Computing and Semiconductors to China imposed restrictions on exports to China of GPU and AI accelerator chips used for generative AI.[88] Chips such as the NVIDIA A800[89] and the Biren Technology BR104[90] were developed to meet the requirements of the sanctions.

There is free software on the market capable of recognizing text generated by generative artificial intelligence (such as GPTZero), as well as images, audio or video coming from it.[91] Potential mitigation strategies for detecting generative AI content include digital watermarking, content authentication, information retrieval, and machine learning classifier models.[92] Despite claims of accuracy, both free and paid AI text detectors have frequently produced false positives, mistakenly accusing students of submitting AI-generated work.[93][94]

Generative models and training techniques

Generative adversarial networks

Workflow for the training of a generative adversarial network

Generative adversarial networks (GANs) are a generative modeling technique which consist of two neural networks—the generator and the discriminator—trained simultaneously in a competitive setting. The generator creates synthetic data by transforming random noise into samples that resemble the training dataset. The discriminator is trained to distinguish the authentic data from synthetic data produced by the generator. The two models engage in a minimax game: the generator aims to create increasingly realistic data to "fool" the discriminator, while the discriminator improves its ability to distinguish real from fake data. This continuous training setup enables the generator to produce high-quality and realistic outputs.[95]

Variational autoencoders

Dos imágenes del mismo cocodrilo de dibujos animados.
Comparación entre imágenes generadas por un VAE (izquierda) y una GAN (derecha). Los VAE tienden a producir imágenes más suaves pero más borrosas debido a su decodificación probabilística.

Los autoencoders variacionales (VAE) son modelos de aprendizaje profundo que codifican datos de forma probabilística. Se utilizan habitualmente para tareas como la reducción de ruido en imágenes, la compresión de datos , la identificación de patrones inusuales y el reconocimiento facial . A diferencia de los autoencoders estándar , que comprimen los datos de entrada en una representación latente fija, los VAE modelan el espacio latente como una distribución de probabilidad, lo que permite un muestreo suave y una interpolación entre los puntos de datos. El codificador ("modelo de reconocimiento") asigna los datos de entrada a un espacio latente, produciendo medias y varianzas que definen una distribución de probabilidad. El decodificador ("modelo generativo") toma muestras de esta distribución latente e intenta reconstruir la entrada original. [ 96 ]

La arquitectura completa de un modelo GPT.
La arquitectura completa de un modelo GPT

Transformers

Los Transformers se convirtieron en la base de la serie de Transformers preentrenados generativos (GPT) desarrollada por OpenAI, reemplazando los modelos recurrentes y convolucionales tradicionales. El mecanismo de autoatención permite al modelo determinar la importancia relativa de cada token en una secuencia al predecir el siguiente, mejorando así la comprensión contextual. A diferencia de las redes neuronales recurrentes, los Transformers procesan los tokens en paralelo, lo que mejora la eficiencia y la escalabilidad del entrenamiento. [ 32 ]

Ley y reglamento

En Estados Unidos , un grupo de empresas, entre las que se incluyen OpenAI, Alphabet y Meta, firmaron un acuerdo voluntario con la administración Biden en julio de 2023 para añadir marcas de agua al contenido generado por IA . [ 97 ] En octubre de 2023, la Orden Ejecutiva 14110 aplicó la Ley de Producción de Defensa para exigir a todas las empresas estadounidenses que informaran al gobierno federal sobre el entrenamiento de ciertos modelos de IA de alto impacto. [ 98 ] [ 99 ]

En la Unión Europea (UE), la Ley de Inteligencia Artificial incluye requisitos para revelar el material protegido por derechos de autor utilizado para entrenar sistemas de IA generativa y para etiquetar como tal cualquier resultado generado por IA. [ 100 ] [ 101 ]

En China , las Medidas Provisionales para la Gestión de Servicios de IA Generativa, introducidas por la Administración del Ciberespacio de China, regulan cualquier IA generativa de acceso público. Incluyen requisitos para marcar con una marca de agua las imágenes o videos generados, regulaciones sobre la calidad de los datos de entrenamiento y las etiquetas, restricciones a la recopilación de datos personales y una directriz que establece que los servicios de IA generativa deben "adherirse a los valores fundamentales socialistas". [ 102 ] [ 103 ]

Formación con contenido protegido por derechos de autor.

Los sistemas de IA generativa, como ChatGPT y Midjourney, se entrenan con grandes conjuntos de datos disponibles públicamente que incluyen obras protegidas por derechos de autor. Los desarrolladores de IA han argumentado que dicho entrenamiento está protegido por el uso legítimo , mientras que los titulares de los derechos de autor han argumentado que infringe sus derechos. [ 104 ]

Los defensores del uso legítimo han argumentado que se trata de un uso transformador y que no implica poner a disposición del público copias de obras protegidas por derechos de autor. [ 104 ] Los críticos han argumentado que los generadores de imágenes como Midjourney pueden crear copias casi idénticas de algunas imágenes protegidas por derechos de autor, [ 105 ] y que los programas de IA generativa compiten con el contenido con el que se entrenan. [ 106 ]

A fecha de 2024, siguen en curso varios litigios relacionados con el uso de material protegido por derechos de autor en el entrenamiento. Getty Images ha demandado a Stability AI por el uso de sus imágenes para entrenar a Stable Diffusion . [ 107 ] Tanto Authors Guild como The New York Times han demandado a Microsoft y OpenAI por el uso de sus obras para entrenar a ChatGPT . [ 108 ] [ 109 ]

Derechos de autor del contenido generado por IA

Una cuestión aparte es si las obras generadas por IA pueden optar a la protección de derechos de autor. La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos ha dictaminado que las obras creadas por inteligencia artificial sin intervención humana no pueden protegerse con derechos de autor, ya que carecen de autoría humana. [ 110 ] Algunos profesionales del derecho han sugerido que el caso Naruto v. Slater (2018), en el que el Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito de los Estados Unidos sostuvo que los seres no humanos no pueden ser titulares de derechos de autor de obras artísticas , podría sentar un precedente potencial en litigios sobre derechos de autor relacionados con obras creadas por IA generativa. [ 111 ] Sin embargo, la oficina también ha comenzado a recabar opiniones del público para determinar si es necesario perfeccionar estas normas para la IA generativa. [ 112 ]

En enero de 2025, la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos (USCO) publicó una guía exhaustiva sobre el uso de herramientas de IA en el proceso creativo y estableció que «...los sistemas de IA generativa también ofrecen herramientas que permiten a los usuarios ejercer control de manera similar. [Estas] permiten al usuario controlar la selección y la ubicación de elementos creativos individuales. Si dichas modificaciones cumplen con el estándar mínimo de originalidad requerido por Feist dependerá de una determinación caso por caso. En aquellos casos en que lo cumplan, el resultado debería ser susceptible de protección por derechos de autor» [ 113 ]. Posteriormente, la USCO registró la primera obra de arte visual compuesta íntegramente de materiales generados por IA, titulada «A Single Piece of American Cheese» [ 114 ] .

Preocupaciones

El desarrollo de la IA generativa ha generado inquietudes entre gobiernos , empresas e individuos, lo que ha dado lugar a protestas, acciones legales, llamamientos a detener los experimentos con IA y medidas adoptadas por diversos gobiernos. En una sesión informativa del Consejo de Seguridad de las Naciones Unidas en julio de 2023 , el Secretario General António Guterres afirmó que «la IA generativa tiene un enorme potencial para el bien y el mal a gran escala», que la IA podría «impulsar el desarrollo global» y contribuir con entre 10 y 15 billones de dólares a la economía mundial para 2030, pero que su uso malicioso «podría causar niveles horribles de muerte y destrucción, traumas generalizados y profundos daños psicológicos a una escala inimaginable». [ 115 ] Además, la IA generativa tiene una huella de carbono significativa . [ 116 ]

Impactos sociales

Efectos sobre la salud mental

Un estudio presentado en la Conferencia de 2026 sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos encontró que la dependencia excesiva de la IA generativa puede disminuir la capacidad de discernir la desinformación, [ 117 ] [ 118 ] el estudio realizó un seguimiento de los participantes, principalmente del Reino Unido y Estados Unidos, durante un período de 4 semanas. [ 118 ]

honestidad académica

La IA generativa puede utilizarse para generar y modificar prosa académica, parafrasear fuentes y traducir idiomas. El uso de la IA generativa en el aula ha puesto en tela de juicio las definiciones tradicionales de plagio académico , lo que ha generado una dinámica de "juego del gato y el ratón" entre los estudiantes que utilizan la IA y las instituciones que intentan detectarlo. [ 119 ] Inmediatamente después del lanzamiento de ChatGPT, muchos distritos escolares y universidades impusieron prohibiciones temporales a la tecnología, aunque desde entonces muchas instituciones han adoptado políticas de integración controlada. [ 119 ] Sin embargo, la implementación de estas políticas a menudo carece de claridad. Las investigaciones sugieren que la responsabilidad de interpretar el "uso aceptable" recae frecuentemente en los estudiantes y profesores, lo que crea un entorno donde la honestidad académica se vuelve difícil de definir y hacer cumplir. [ 120 ]

Un uso comúnmente propuesto para los docentes es la calificación y la retroalimentación. Empresas como Pearson y ETS utilizan IA para calificar la gramática, la mecánica, el uso y el estilo, pero no las ideas principales ni la estructura general. [ 121 ] El Consejo Nacional de Profesores de Inglés afirmó que la calificación automática hace que los estudiantes sientan que sus escritos no merecen ser leídos. [ 122 ] La calificación mediante IA también ha dado resultados injustos para estudiantes de diferentes orígenes étnicos. [ 123 ]

Temores por la pérdida de empleos

Un piquetero en la huelga del Sindicato de Guionistas de Estados Unidos de 2023. Si bien no era una prioridad máxima, una de las peticiones del Sindicato de Guionistas de Estados Unidos para 2023 fue "regulaciones en torno al uso de la IA (generativa)". [ 124 ]

Desde los inicios del desarrollo de la IA, Joseph Weizenbaum, creador de ELIZA , y otros han planteado argumentos sobre si las tareas que pueden realizar las computadoras realmente deberían ser realizadas por ellas, dada la diferencia entre computadoras y humanos, y entre cálculos cuantitativos y juicios cualitativos basados ​​en valores. [ 125 ] En abril de 2023, se informó que la IA de generación de imágenes había provocado la pérdida del 70% de los empleos de ilustradores de videojuegos en China. [ 126 ] [ 127 ] En julio de 2023 , los avances en IA generativa contribuyeron a las disputas laborales de Hollywood de 2023. Fran Drescher , presidenta del Sindicato de Actores de Cine , declaró que "la inteligencia artificial representa una amenaza existencial para las profesiones creativas" durante la huelga de SAG-AFTRA de 2023. [ 128 ] La IA de generación de voz se ha visto como un desafío potencial para el sector de la actuación de voz . [ 129 ] [ 130 ]

Sin embargo, un estudio de 2025 concluyó que el mercado laboral estadounidense no había experimentado hasta el momento una disrupción perceptible por parte de la IA generativa. [ 131 ] Otro estudio informó que los trabajadores daneses que utilizaron chatbots ahorraron un 2,8 % de su tiempo en promedio y no encontraron cambios significativos en los ingresos ni en las horas trabajadas. [ 132 ]

Uso en el periodismo

En enero de 2023, Futurism reveló que CNET había estado utilizando una herramienta de IA interna no revelada para escribir al menos 77 de sus artículos; después de que se difundiera la noticia, CNET publicó correcciones a 41 de los artículos. [ 133 ] En abril de 2023, Die Aktuelle publicó una entrevista falsa de Michael Schumacher generada por IA . [ 134 ] En mayo de 2024, Futurism señaló que un video del sistema de gestión de contenido de AdVon Commerce, que había utilizado IA generativa para producir artículos para muchos de los medios mencionados anteriormente, parecía mostrar que "habían producido decenas de miles de artículos para más de 150 editores". [ 135 ] En 2025, un informe del American Sunlight Project afirmó que la red Pravda estaba publicando hasta 10 000 artículos al día y concluyó que gran parte de este contenido tenía como objetivo introducir narrativas rusas en grandes modelos de lenguaje a través de sus datos de entrenamiento. [ 136 ]

En junio de 2024, el Instituto Reuters publicó su Informe de Noticias Digitales para 2024. En una encuesta realizada a personas en Estados Unidos y Europa, el Instituto Reuters informó que el 52% y el 47% respectivamente se sienten incómodos con las noticias producidas por "principalmente IA con cierta supervisión humana", y el 23% y el 15% respectivamente informaron sentirse cómodos. El 42% de los estadounidenses y el 33% de los europeos informaron sentirse cómodos con las noticias producidas por "principalmente humanos con cierta ayuda de IA". Los resultados de encuestas globales informaron que las personas se sentían más incómodas con temas de noticias como política (46%), crimen (43%) y noticias locales (37%) producidos por IA que con otros temas de noticias. [ 137 ] Una encuesta de Pew Research de 2025 encontró que aproximadamente la mitad de todos los adultos estadounidenses dicen que la IA tendrá un impacto muy (24%) o algo (26%) negativo en las noticias que las personas reciben en los EE. UU. durante los próximos 20 años. [ 138 ]

Inclinación

Un modelo de lenguaje puede asociar ciertas profesiones con géneros específicos si tales patrones son frecuentes en los datos. [ 139 ] De manera similar, se ha observado que los sistemas de generación de imágenes, al ser estimulados con términos como "una foto de un director ejecutivo", generan desproporcionadamente imágenes de hombres blancos cuando se entrenan con conjuntos de datos sesgados. [ 140 ]

El software de IA, en particular el de reconocimiento de voz, tiene dificultades para reconocer y comprender los impedimentos del habla. Por ejemplo, las personas con tartamudez tienen problemas para activar asistentes de voz como Gemini y Siri debido a la forma en que se entrenó el software. [ 141 ]

Las empresas que utilizan sistemas de IA para contratar personal para nuevos puestos también descartan a personas con acentos y formas de hablar particulares debido a que el software de reconocimiento de voz transcribe incorrectamente cómo hablan los candidatos durante el proceso de entrevista. Por este motivo, las personas con discapacidades y acentos poco comunes a menudo no llegan a ser entrevistadas por un humano cuando se utilizan estos sistemas generativos de IA. [ 142 ] Esto se debe a que muchos modelos de IA se entrenan y producen en Estados Unidos y, por lo tanto, se basan en acentos estadounidenses. [ 143 ]

Información errónea y desinformación

Deepfakes

Los deepfakes (una combinación de "aprendizaje profundo" y "falso" [ 144 ] ) son medios generados por IA que toman a una persona en una imagen o video existente y la reemplazan con la semejanza de otra persona usando redes neuronales artificiales . [ 145 ] Los deepfakes han atraído una atención y preocupación generalizadas por sus usos en videos pornográficos de celebridades deepfake , porno de venganza , noticias falsas , engaños , desinformación sobre salud , fraude financiero e interferencia encubierta en elecciones extranjeras . [ 146 ] [ 147 ] [ 148 ] [ 149 ] [ 150 ]

En julio de 2023, la empresa de verificación de datos Logically descubrió que los populares modelos de IA generativa Midjourney , DALL-E 2 y Stable Diffusion producirían imágenes de desinformación plausibles cuando se les pedía que lo hicieran, como imágenes de fraude electoral en los Estados Unidos y mujeres musulmanas que apoyan al Partido Bharatiya Janata de la India . [ 151 ]

deepfakes de audio

Casos de usuarios que abusan del software para generar declaraciones controvertidas con el estilo vocal de celebridades, funcionarios públicos y otras personas famosas han generado preocupaciones éticas sobre la IA de generación de voz. [ 152 ] [ 153 ] [ 154 ] [ 155 ] [ 156 ] [ 157 ] En respuesta, empresas como ElevenLabs han declarado que trabajarían para mitigar el posible abuso mediante salvaguardas y verificación de identidad . [ 158 ]

La música generada por IA ha generado inquietudes y grupos de fans . El mismo software utilizado para clonar voces se ha aplicado a las voces de músicos famosos para crear canciones que las imitan, lo que ha generado tanto una enorme popularidad como críticas. [ 159 ] [ 160 ] [ 161 ] Técnicas similares también se han utilizado para crear versiones de mayor calidad o completas de canciones que se han filtrado o que aún no se han publicado. [ 162 ]

blanqueo de información

La IA generativa se ha destacado por su uso en campañas de propaganda patrocinadas por el Estado para el blanqueo de información . Según un informe de Graphika de 2025 , la IA generativa se utiliza para blanquear artículos de medios estatales chinos , como la Red de Televisión Global de China, a través de diversas redes sociales, en un intento por ocultar el origen de los artículos. [ 163 ]

Calidad del contenido

El New York Times define el contenido de baja calidadcomo análogo al spam : "contenido de IA deficiente o no deseado en redes sociales, arte, libros y... en resultados de búsqueda". [ 164 ] Los periodistas han expresado su preocupación por la magnitud del contenido generado de baja calidad con respecto a la moderación de contenido en redes sociales, [ 165 ] los incentivos monetarios de las empresas de redes sociales para difundir dicho contenido, [ 165 ] [ 166 ] mensajes políticos falsos, [ 166 ] el envío de spam de artículos de investigación científica, [ 167 ] el aumento de tiempo y esfuerzo para encontrar contenido de mayor calidad o deseado en Internet, [ 168 ] la indexación del contenido generado por los motores de búsqueda, [ 169 ] y en el periodismo mismo. [ 170 ] Los estudios han descubierto que la IA puede crear afirmaciones, citas o resúmenes inexactos que suenan seguros de ser correctos, un fenómeno llamado alucinación . [ 171 ] [ 172 ] [ 173 ] [ 174 ]

Un artículo publicado por investigadores de Amazon Web Services AI Labs reveló que más del 57 % de las oraciones de una muestra de más de 6 mil millones de oraciones de Common Crawl , una instantánea de páginas web, fueron traducidas automáticamente . Muchas de estas traducciones automáticas se consideraron de menor calidad, especialmente para las oraciones traducidas a al menos tres idiomas. Muchos idiomas con menos recursos (por ejemplo, wolof , xhosa ) se tradujeron a más idiomas que los idiomas con más recursos (por ejemplo, inglés, francés). [ 175 ] [ 176 ]

En septiembre de 2024, Robyn Speer , autora de wordfreq, una base de datos de código abierto que calculaba frecuencias de palabras a partir de textos de Internet, anunció que había dejado de actualizar los datos por varias razones: los altos costos de obtener datos de Reddit y Twitter , el excesivo enfoque en la IA generativa en comparación con otros métodos en la comunidad de procesamiento del lenguaje natural , y que "la IA generativa ha contaminado los datos". [ 177 ]

La adopción de herramientas de IA generativa provocó una explosión de contenido generado por IA en múltiples dominios. Un estudio del University College London estimó que en 2023, más de 60 000 artículos académicos —más del 1 % de todas las publicaciones— probablemente se escribieron con la ayuda de LLM. [ 178 ] Según el Instituto de IA Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford , aproximadamente el 17,5 % de los artículos de informática recién publicados y el 16,9 % de los textos de revisión por pares incorporan ahora contenido generado por LLM. [ 179 ]

Si se incluye contenido generado por IA en nuevos rastreos de datos de Internet para el entrenamiento adicional de modelos de IA, pueden producirse defectos en los modelos resultantes. [ 180 ] Entrenar un modelo de IA exclusivamente con la salida de otro modelo de IA produce un modelo de menor calidad. Repetir este proceso, donde cada nuevo modelo se entrena con la salida del modelo anterior, conduce a una degradación progresiva y, finalmente, resulta en un " colapso del modelo " después de múltiples iteraciones. [ 181 ]

Por otro lado, se pueden utilizar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático preservando la privacidad del usuario. [ 182 ] Este enfoque no se limita a la generación de texto; también se ha empleado la generación de imágenes para entrenar modelos de visión artificial. [ 182 ]

Uso malicioso

Imágenes ilegales

Se han creado muchos sitios web que permiten imágenes o videos generados por IA explícita , [ 183 ] y esto se ha utilizado para crear contenido ilegal, como violación , material de abuso sexual infantil , [ 184 ] [ 185 ] necrofilia y zoofilia .

Delitos cibernéticos

La capacidad de la IA generativa para crear contenido falso realista se ha explotado en numerosos tipos de ciberdelincuencia, incluidas las estafas de phishing . [ 186 ] El vídeo y el audio deepfake se han utilizado para crear desinformación y fraude. En 2020, el ex zar del fraude de clics de Google, Shuman Ghosemajumder, argumentó que una vez que los vídeos deepfake se volvieran perfectamente realistas, dejarían de parecer sorprendentes para los espectadores, lo que podría llevar a la aceptación acrítica de información falsa. [ 187 ] Además, se han utilizado grandes modelos de lenguaje y otras formas de IA de generación de texto para crear reseñas falsas de sitios web de comercio electrónico para aumentar las calificaciones. [ 188 ] Los ciberdelincuentes han creado grandes modelos de lenguaje centrados en el fraude, incluidos WormGPT y FraudGPT. [ 189 ]

Un estudio de 2023 mostró que la IA generativa puede ser vulnerable a jailbreaks, psicología inversa y ataques de inyección de mensajes , lo que permite a los atacantes obtener ayuda con solicitudes dañinas, como para crear ataques de ingeniería social y phishing . [ 190 ] Además, otros investigadores han demostrado que los modelos de código abierto se pueden ajustar para eliminar sus restricciones de seguridad a bajo costo. [ 191 ]

Envenenamiento por RAG

En 2025, Israel firmó un contrato de 6 millones de dólares con la empresa estadounidense Clock Tower X, cuyo objetivo era influir en ChatGPT , Gemini y Grok mediante la difusión de información proisraelí en redes sociales y sitios web. Esto se hizo en un intento de aprovechar la técnica de generación aumentada por recuperación (RAG), utilizada por los LLM para proporcionar información más actualizada. [ 192 ] [ 193 ] [ 194 ]

Privacidad y gobernanza de datos

Acceso a datos extraterritoriales

La Ley CLOUD permite a las autoridades de Estados Unidos solicitar datos a los proveedores de servicios cubiertos, incluidos algunos proveedores de servicios de IA, independientemente de dónde se almacenen físicamente los datos. [ 195 ] [ 196 ] Los tribunales pueden exigir a las empresas matrices que proporcionen datos en poder de sus filiales, y dichas órdenes pueden ir acompañadas de requisitos de confidencialidad que impiden al proveedor notificar a los usuarios afectados. [ 197 ] Este marco se ha descrito en comentarios jurídicos como generador de tensión jurídica con el artículo 48 del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que restringe la transferencia de datos personales en respuesta a órdenes judiciales o administrativas extranjeras, salvo que se base en un acuerdo internacional. [ 198 ] Como resultado, los proveedores de servicios que operan en ambas jurisdicciones pueden enfrentarse a obligaciones jurídicas contrapuestas en virtud del derecho estadounidense y del derecho de la UE. [ 198 ]

Impactos ambientales e industriales

Energía y medio ambiente

Según el instituto de investigación Epoch AI, el consumo de energía por consulta típica de ChatGPT (0,3 vatios-hora) es pequeño en comparación con el consumo promedio por minuto de un hogar estadounidense (casi 20 vatios-hora). Las consultas que contienen entradas largas pueden consumir mucha más energía (2,5 vatios-hora para una consulta de alrededor de 7500 palabras). [ 199 ]

La IA tiene una huella de carbono significativa debido al creciente consumo de energía tanto para el entrenamiento como para el uso. [ 116 ] Científicos y periodistas han expresado su preocupación por el impacto ambiental que el desarrollo y despliegue de modelos generativos están teniendo: altas emisiones de CO 2 , [ 200 ] [ 201 ] [ 202 ] grandes cantidades de agua dulce utilizadas para centros de datos, [ 203 ] [ 204 ] altas cantidades de consumo de electricidad, [ 201 ] [ 205 ] [ 206 ] residuos electrónicos , [ 207 ] y contaminación debido al escape de generadores diésel de respaldo. [ 208 ] También existe la preocupación de que estos impactos puedan aumentar a medida que estos modelos se incorporan a motores de búsqueda ampliamente utilizados como Google Search y Bing, [ 205 ] a medida que los chatbots y otras aplicaciones se vuelven más populares, [ 204 ] [ 205 ] y a medida que los modelos necesitan ser reentrenados. [ 205 ]

The carbon footprint of generative AI globally is estimated to be growing steadily, with potential annual emissions ranging from 18.21 to 245.94 million tons of CO2 by 2035,[209] with the highest estimates for 2035 nearing the impact of the United States beef industry on emissions (currently estimated to emit 257.5 million tons annually as of 2024).[210]

Proposed mitigation strategies include factoring potential environmental costs prior to model development or data collection,[200] increasing efficiency of data centers to reduce electricity/energy usage,[202][205][206] building more efficient machine learning models,[201][203][204] minimizing the number of times that models need to be retrained,[202] developing a government-directed framework for auditing the environmental impact of these models,[202][203] regulating for transparency of these models,[202] regulating their energy and water usage,[203] encouraging researchers to publish data on their models' carbon footprint,[202][205] and increasing the number of subject matter experts who understand both machine learning and climate science.[202]

Reliance on industry giants

Training frontier AI models requires an enormous amount of computing power. Usually only Big Tech companies have the financial resources to make such investments. Smaller start-ups such as Cohere and OpenAI end up buying access to data centers from Google and Microsoft respectively.[211]

Detection and awareness

Tools such as GPTZero can detect content generated by AI. However, they can also make false accusations (false positives).[212]Digital watermarking is a technique that improves detection accuracy. It works by altering the generated content at the source, in subtle ways which can be detected by corresponding software.

En 2023, OpenAI desarrolló una herramienta de marca de agua para ChatGPT . No la publicaron porque temían que los usuarios se pasaran a la competencia. También argumentaron que sería fácil eludirla, por ejemplo, pidiéndole a otra IA que reformulara el mensaje. [ 213 ] [ 214 ]

En marzo de 2025, la Administración del Ciberespacio de China emitió normas que obligan a los proveedores de servicios en línea a etiquetar el contenido de IA. [ 215 ]

En mayo de 2025, Google implementó su herramienta de marca de agua, SynthID. Esta marca la salida de Gemini (texto), Imagen (imágenes) y Veo (vídeo). Para detectar la salida de estos productos, se utiliza el portal "SynthID detector" de Google. [ 216 ]

En junio de 2025, los usuarios acusaron erróneamente a las compañías de videojuegos de utilizar IA generativa para los videojuegos Little Droid y Catly . [ 217 ]

Véase también

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  • James Gleick , " El loro en la máquina " (reseña de Emily M. Bender y Alex Hanna, The AI ​​Con: How to Fight Big Tech's Hype and Create the Future We Want , Harper, 274 págs.; y James Boyle , The Line: AI and the Future of Personhood , MIT Press, 326 págs.), The New York Review of Books , vol. LXXII, n.º 12 (24 de julio de 2025), págs. 43-46. «La "escritura" de los chats tiene una calidad insípida y repetitiva. Las texturas se aplanan, los bordes afilados se suavizan. Ningún chat podría haber dicho jamás que abril es el mes más cruel o que la niebla llega con pasos de gato (aunque ahora sí podrían, porque una de sus principales habilidades es el plagio ). Y cuando el texto generado artificialmente resulta erróneo, puede ser cómicamente incorrecto. Cuando un cinéfilo le preguntó a Google si cierto actor aparecía en Heat , recibió esta "Resumen de IA": "No, Angelina Jolie no está en celo"» (p. 44).
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