- Seguridad
- Privacidad
- Rendimiento
La inteligencia artificial tiene la capacidad de impulsar grandes avances en los ámbitos de la tecnología y el bienestar. Sin embargo, el término «IA» puede hacer referencia a muchos procesos y herramientas diferentes, algunos de los cuales pueden poner en riesgo tu seguridad. Sigue leyendo para descubrir cuáles son los distintos tipos de IA y cómo podrían afectarte. Además, te recomendamos conseguir una buena app de seguridad en internet que te ayude a protegerte contra nuevas y emergentes amenazas en línea.
Con inteligencia artificial (IA) no nos referimos a un solo tipo de herramienta o tecnología, sino que existen muchos tipos de IA que pueden variar tanto por su capacidad como por su función. Algunos de estos tipos, como el conocido bot de chat, se utilizan muchísimo en la actualidad, mientras que otros, como los robots conscientes de sí mismos de la ciencia ficción, existen solo en el plano teórico.
Estas son las principales categorías de IA que debes conocer:
La tecnología con IA se suele describir en base a su capacidad y su funcionalidad. En primer lugar, vamos a hablar de las capacidades de la IA. Básicamente, nos referimos a definir los tipos de modelos de IA en función de su inteligencia. En otras palabras, en función de lo buenas que sean las tecnologías a la hora de resolver problemas.
Los tres niveles de la IA en función de su capacidad son la inteligencia artificial débil (IAD), la inteligencia artificial general (IAG) y la superinteligencia artificial. Te dejamos un resumen de cada una:
La inteligencia artificial débil es la única forma de IA que existe por el momento. Algunos ejemplos comunes de esta tecnología son los asistentes de voz como Siri y la tecnología de reconocimiento facial. La IA generativa, el tipo de IA en el que se basan ChatGPT y otros modelos de lenguaje grandes (LLM), también pertenece a esta categoría.
Estos modelos de IA están diseñados para completar una sola tarea, por ejemplo, identificar imágenes, chatear o filtrar correos electrónicos. A pesar del nombre que reciben, estas tecnologías no son inteligentes en el sentido de gozar de razonamiento o conciencia. Más bien, la tecnología de inteligencia artificial débil combina datos y un algoritmo para realizar predicciones dentro de unos parámetros predefinidos.
Por ejemplo, una herramienta de IA débil puede estar entrenada a base de miles de imágenes de gatos y aprender a identificar un gato en función de las características de cada imagen. Cuando se le presente una nueva imagen, su «memoria» puede predecir si la imagen contiene un gato o no. En realidad, la IA no «ve» ningún gato y, lo que es más importante, no sabe lo que es un gato.
Pero a pesar de estas limitaciones, e incluso debido a estas, la IA débil también representa riesgos. Si los datos de entrenamiento no son fiables, se podrían generar sesgo o resultados poco precisos, lo que podría ser crítico a la hora de usarla en tecnologías como los vehículos autónomos, el reconocimiento facial y el diagnóstico médico. Además, puede haber ciberdelincuentes que aprovechen la IA débil para crear estafas sofisticadas basadas en la IA.
Por este motivo, es más importante que nunca proteger tus dispositivos con un software completo de seguridad como Avast Free Antivirus que implemente herramientas de IA para ofrecer una capa adicional de defensa contra amenazas que se esconden al acecho en comunicaciones de estafas superconvincentes.
La inteligencia artificial general (IAG) es el siguiente paso que se ha propuesto después de la IA débil. En teoría, la IA general será capaz de completar una amplia variedad de tareas y utilizar un razonamiento similar al de las personas para aprender, adaptarse y mejorar. Este tipo de tecnología no existe aún, pero algunas empresas como OpenAI se han propuesto hacerla realidad en los próximos cinco años. Mientras tanto, expertos como el científico jefe de IA de Meta, Yann LeCun, no confían demasiado en la capacidad de los LLM para desarrollar la IA general.
Mientras que los modelos de IAD pueden realizar únicamente un conjunto de tareas, la IAG promete ser adaptativa, poder actuar de forma independiente y aprender de sus acciones. Es probable que la IAG supere rápidamente la inteligencia humana en algunos ámbitos, como las matemáticas y las ciencias, lo que podría provocar un efecto de bola de nieve y hacer que la IAG evolucione rápidamente en superinteligencia artificial.
«La IA no es solo una potente herramienta, sino que se está convirtiendo en una fuerza que cambia la forma en la que vemos el mundo. Sin embargo, a medida que se vuelva mejor, más inteligente, más realista y más accesible, la IA difuminará cada vez más la diferencia entre la verdad y el engaño, lo que provocará que sea más difícil saber lo que es real».
Esto ha traído consigo importantes preocupaciones en torno a la seguridad y la ética en cuanto a las posibles amenazas que podría representar la IA general para la infraestructura tanto digital como física. Los actores maliciosos podrían programar la IA general con intenciones malignas, lo que podría generar unas capacidades destructivas ilimitadas en la ciberguerra y otro tipo de dominios, sobre todo si no se regula.
La IA general suele ser el tipo de IA que vemos en las películas. Algunos ejemplos son los droides de Star Wars y Sonny de Yo, robot. Entre los posibles futuros usos de la IA general podríamos ver tecnología de asistencia durante investigaciones, robots con habilidades increíbles y proveedores de servicios sanitarios basados en IA.
La superinteligencia artificial es el tipo más avanzado de IA con el que se ha teorizado. Esta forma de IA sería una entidad consciente de sí misma que se escaparía del control de los seres humanos y que superaría con creces la inteligencia humana en cuanto a razonamiento, creatividad e incluso inteligencia emocional.
Además de ser capaces de desempeñar tareas mejor que los seres humanos más inteligentes e inventar nuevas tecnologías que no podríamos ni llegar a comprender, los sistemas de superinteligencia artificial, como El Arquitecto de Matrix, podrían representar una amenaza existencial para la humanidad.
Durante la encuesta que se realizó en 2024, miles de investigadores de la IA indicaron que no estaban seguros de cuáles serían las consecuencias a largo plazo del progreso de la IA. Aunque alrededor del 68 % de los investigadores predijeron resultados positivos a raíz de los modelos de superinteligencia artificial, prácticamente la mitad de ellos también sugirieron que existe un 5 % de probabilidad de que haya resultados muy negativos, como la extinción de los seres humanos.
Si bien por el momento la tecnología de superinteligencia artificial es solo un concepto teórico, algunas empresas emergentes de renombre están trabajando para desarrollar una superinteligencia «segura» que dé prioridad a la seguridad y se alinee con los valores de las personas desde el principio.
La IA también se puede clasificar en base a su modo de funcionar e interactuar en determinados contextos en lugar de por su nivel de inteligencia. Entre estas categorías funcionales se incluyen las máquinas reactivas, la IA de memoria limitada, la IA de Teoría de la mente y la IA consciente de sí misma.
Veamos más de cerca estos distintos tipos de IA:
Las máquinas reactivas pertenecen a la categoría de IA débil. Realizan tareas sencillas basadas en datos sencillos en tiempo real, como un bot con IA que juega al ajedrez contra ti y basa sus movimientos en los tuyos. Las máquinas reactivas no tienen memoria, por lo que no pueden aprender ni adaptarse a nuevos datos. Siguen reglas estrictas y programadas, y ofrecen respuestas inmediatas.
Puesto que estas herramientas están programadas de forma estricta y su funcionalidad es limitada, es más difícil que las manipulen los hackers. Sin embargo, puede modificarse su código para proporcionar las respuestas incorrectas. Esto podría resultar peligroso en ámbitos como las finanzas y la asistencia sanitaria, donde se usan máquinas reactivas para realizar recomendaciones básicas o clasificar datos.
La IA de memoria limitada también pertenece a la categoría de IA débil, pero puede recordar la actividad anterior y utiliza su memoria para resolver problemas, lo que le permite funcionar en un entorno más dinámico. La memoria de este tipo de IA es a corto plazo, por lo que solo puede reaccionar a interacciones y datos recientes. Una vez finalizada una sesión, se restablece y «olvida» el contexto y las interacciones.
Por ejemplo, los vehículos autónomos utilizan IA de memoria limitada para observar las posiciones y velocidades de otros vehículos. Los bots de chat como ChatGPT también son ejemplos de IA de memoria limitada, ya que pueden recordar mensajes anteriores para ofrecer respuestas relevantes dentro de la misma conversación.
Si bien estos tipos de herramientas de IA son útiles y marcan una nueva era de avances tecnológicos, no son inmunes al peligro. Por ejemplo, una persona con malas intenciones podría acceder a claves de API de OpenAI (el creador de ChatGPT) y diseñar sus propias herramientas maliciosas con IA o integrar una clave de API en un bot de red social que genere spam o difunda malware.
«Los modelos de lenguaje grandes con IA (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, etc.) avanzan a un ritmo vertiginoso y ofrecen interacciones hiperpersonalizadas que podrían alterar las percepciones de la gente y la toma de decisiones».
Las herramientas actuales que pertenecen a la categoría de IA de memoria limitada también tienen un profundo impacto en el medio ambiente. Según un pronóstico de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) de 2024, de aquí a 2026, el consumo eléctrico de los centros de datos en los que se basan las herramientas de IA podría aumentar hasta 1000 teravatios, casi el mismo consumo eléctrico que en Japón. Ahora, en una sola consulta a ChatGPT se utilizan 2,9 vatios-hora de potencia, lo que representa casi diez veces la energía que se consume en una búsqueda de Google.
La IA de Teoría de la mente es un tipo de IA general que por el momento es únicamente hipotética. En teoría, podría extraer el contexto de una forma mucho más completa que en el caso de la IA de memoria limitada. Esta forma avanzada de IA podría suponer un amplio entendimiento de las emociones humanas, las pautas sociales y la psicología humana en general.
En las interacciones con IA de Teoría de la mente no habría ninguna diferencia con respecto a la interacción con un ser humano. Sin embargo, estas herramientas no tendrían necesariamente memoria a largo plazo o conciencia de sí mismas. Simplemente, serían mucho mejores a la hora de responder a señales sutiles del contexto.
Este tipo de IA podría ofrecer un servicio de atención al cliente mucho más completo que el puede ofrecer una persona, ya que se centraría en interacciones sencillas con los consumidores. También podría ofrecer apoyo emocional, amistad, mentoría, apoyo en salud mental y mucho más. Es como la IA Samantha en la película Her.
La IA de Teoría de la mente sería vulnerable a los mismos tipos de ataques y manipulaciones que la IA de memoria limitada, aunque los riesgos serían mayores. Puesto que la IA de Teoría de la mente tiene la capacidad de comprender las complejas emociones humanas, estas herramientas maliciosas con IA podrían actuar de un modo manipulador e invadir fácilmente la privacidad de los usuarios.
La IA consciente de sí misma se ha planteado como un tipo de superinteligencia artificial que sabe de su existencia y ha desarrollado una consciencia total. Tendría memoria a largo plazo, capacidades cognitivas similares o incluso superiores a las de los seres humanos y objetivos y comportamientos únicos. Algunos ejemplos de la ficción son Ultron de Avengers: Age of Ultron y Data de Star Trek.
Otra forma de conceptualizar la IA es examinar las distintas ramas de esta tecnología. Estas ramas explican las aplicaciones de la inteligencia artificial en distintos campos y cómo funciona esta en el mundo real.
El aprendizaje automático es la función básica de la mayoría de herramientas con IA de la actualidad. Es la tecnología que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su «comprensión» y rendimiento.
La IA y el aprendizaje automático se basan en algoritmos. Estos conjuntos de instrucciones indican cómo procesan los datos las máquinas y cómo realizan predicciones. Gracias a los algoritmos, las herramientas con IA pueden crear resultados únicos y solucionar problemas nuevos sin necesidad de programación adicional.
El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de aprendizaje automático que utiliza algoritmos de varias capas, a los que llamamos redes neuronales, que reciben datos, los procesan y proporcionan un resultado. Aunque el aprendizaje profundo simula algunos procesos del cerebro humano, no se basa en la consciencia o el razonamiento.
El aprendizaje profundo permite a la IA procesar grandes cantidades de datos con mucha rapidez, de forma que se puedan realizar tareas más complejas. Por ejemplo, gracias al aprendizaje profundo, los bots de chat como ChatGPT son capaces de leer y «comprender» decenas de páginas de información y proporcionar una respuesta casi al instante. Además, el aprendizaje profundo permite que los LLM reconozcan patrones sutiles y matices en el lenguaje.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un uso especializado de la IA que se centra en comprender e imitar el lenguaje humano. Esta tecnología es la base de herramientas como los bots de chat con IA, los asistentes virtuales y los traductores de idiomas.
El PLN se basa en el aprendizaje profundo para predecir secuencias de palabras en función de los datos que se introducen como una solicitud, sus datos de entrenamiento y las palabras anteriores. Cada palabra que se genera es, básicamente, una suposición informada en base al contexto inmediato. Esta tecnología permite que las herramientas con IA interactúen de forma natural y similar a la de un ser humano.
La robótica combina la IA con máquinas físicas para que la IA pueda interactuar con el mundo físico. Los robots con IA pueden recopilar datos del entorno, reconocer objetos y realizar tareas específicas. Por ejemplo, Amazon utiliza robots autónomos en sus centros de logístico para gestionar el inventario y mover objetos pesados utilizando datos en tiempo real.
En un futuro cercano, se prevé que los robots con IA desempeñen papeles importantes en sectores como los de ingeniería, fabricación y asistencia sanitaria.
Los sistemas expertos son herramientas con IA especializadas diseñadas para tomar decisiones al nivel de los seres humanos en contextos determinados. Por ejemplo, un sistema experto podría asistir durante el diagnóstico de tipos de cáncer difíciles de detectar. Aunque los sistemas expertos solucionan problemas complejos, su alcance es limitado. No suelen tener memoria, capacidades de razonamiento ni la capacidad de tener en cuenta matices o emociones.
Puesto que son uno de los tipos de IA que primero estuvieron disponibles, los sistemas expertos se llevan usando más tiempo que la mayoría del resto de tipos de IA. Estas herramientas analizan hechos y aplican una lógica básica para realizar predicciones. Por ejemplo, se suelen usar en finanzas para evaluar la elegibilidad del crédito mediante el procesamiento de datos concretos, como información numérica, y la toma de decisiones basada en sus datos de entrenamiento.
La IA tiene el potencial para mejorar millones de vidas porque puede gestionar tareas cotidianas e incluso responsabilidades complejas, lo que permite liberar a las personas para emplear su tiempo en otras tareas más importantes. Además, promete impulsar avances en campos como la medicina, la climatología, la exploración del espacio y otros muchos más.
Sin embargo, también es importante ser conscientes de las limitaciones y los riesgos futuros de la IA. Sabemos por experiencia que dejar que la IA tome decisiones importantes sin la supervisión de una persona puede provocar graves problemas. Por ejemplo, en 2019, el departamento de inmigraciones de EE. UU. utilizó inteligencia artificial para traducir solicitudes de asilo, lo que provocó algunas denegaciones infundadas que dejaron en un estado de vulnerabilidad a gente que estaba en peligro.
Por otro lado, la IA se está convirtiendo en una herramienta que utilizan los hackers, y hay cada vez más amenazas del tipo deepfakes y estafas de voz con IA. Estas tácticas avanzadas han provocado situaciones de robo de identidad y phishing, tal y como se indica en los análisis de amenazas más recientes.
«En los vídeos de deepfake, sobre todo los relacionados con estafas de inversiones, se observa un nivel mayor de sofisticación, lo que dificulta la capacidad de la audiencia de distinguir entre contenido real y falso».
La capacidad de la IA de imitar las interacciones humanas la convierte en una potente herramienta para los hackers que emplean ingeniería social. Los bots avanzados con IA pueden crear perfiles falsos, mantener conversaciones convincentes, difundir información incorrecta y explotar vulnerabilidades de sistemas. Estos bots aprenden y mejoran con cada interacción, y según los expertos, pronto podrían ejecutar hackeos sofisticados de forma autónoma.
La era de la IA es emocionante, pero también está llena de incertidumbre. Los ataques con IA son cada vez más sofisticados, por lo que contar con las herramientas adecuadas para combatir estas nuevas amenazas es más importante que nunca.
Avast Free Antivirus es una solución integral de seguridad con detección y eliminación de malware en tiempo real basada en un galardonado motor de detección de amenazas que emplea heurística avanzada habilitada para la IA para detectar virus nuevos y emergentes, y otro tipos de amenazas en línea. Consigue hoy mismo protección de última generación totalmente gratis.
