Caso Práctico 2 Completo. La Inteligencia Artificial aplicada al ámbito de la Comunicación Audiovisual.

Título: Caso Práctico II 

Autores: Nerea Morales Cebrián, Agustín Iñaki Olivera Martínez y Paula Carrillo Carrasco 

Resumen: 

        La Inteligencia Artificial en el ámbito de la Comunicación Audiovisual ha avanzado rápidamente en estos últimos años. Se han desarrollado modelos con Inteligencia Aritificial más grandes, rápidos y complejos para optimizar y agilizar el procesamiento de información. Diversos investigadores que desarrollaremos a lo largo del caso práctico 2 han estudiado el impacto de la Inteligencia Artificial generativa en la creación de contenido mediático, resaltando su eficiencia y utilidad en áreas como el periodismo, la publicidad y el entretenimiento. 

        En este ámbito de estudio, los medios de comunicación, la inteligencia artificial generativa puede co-trabajar con los profesionales del sector para ayudarles a generar contenido de manera eficaz y rápido. Sin embargo, también conlleva riesgos en cuanto a la originalidad y veracidad de los contenidos. Se desarrolla también sus peligros éticos respecto a su uso, y como debe ser controlada por estos profesionales para realizar un contenido éticamente correcto. 

        La inteligencia artificial generativa ha sido utilizada tanto en el contexto del audio como en el de la imagen.  Se desarrollarán aplicaciones que tiene esta tecnología en las ramas de audio, imagen y vídeo, englobando así, las áreas principales de la Comunicación Audiovisual. Se expondrán también polémicas o casos del uso de la IA generativa de manera n ética junto a la popularización de las deepfake, que han surgido como una forma de generar contenidos falsos, planteando estos desafíos éticos y sociales para los productores de contenido. 

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la Comunicación Audiovisual. 

        El desarrollo e investigación de las Inteligencias Artificiales, conocidas comúnmente como “IA” se remonta a años de trabajo y desarrollo, consiguiendo eventualmente modelos de inteligencia artificial más grandes, rápidos y complejos. Actualmente, estos modelos de procesamiento de información trabajan con miles de millones de unidades de datos, lo que optimiza y hace su labor más eficiente y potente (García-Peñalvo, 2024). 

        Según la Real Academia de la Lengua Española (RAE) define inteligencia artificial como “Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.” (Asale & Rae, s. f.). 

        Ésta (la IA) se ha convertido en un término para referirse a aplicaciones que puedan realizar tareas complejas para las cuales anteriormente era necesaria una intervención humana, como por ejemplo pueden ser la comunicación online con clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente, generando confusión entre Inteligencia Artificial e informática, o suponiendo que la IA es una parte de la informática (OCI, s.f.). 

        El machine learning se centra en la creación de sistemas que pueden aprender o llegar a mejorar su rendimiento dependiendo de los datos que consumen. Algo importante a tener en cuenta es que, a pesar de que todos los machine learning son IA, no todas las IA son machine learning (OCI, s.f.).  

        Muchos desarrolladores utilizan esta tecnología para realizar tareas de una forma más eficiente, que de otra manera, tendrían que realizarlas manualmente: identificación de patrones o resolución de problemas, entre otras cosas. Para comenzar a utilizar esta inteligencia, los desarrolladores deberían poseer una cierta formación en matemáticas y sentirse cómodos trabajando con algoritmos (OCI, s.f.). 

        El principio más importante de la IA es replicar, y luego superar la forma en la que los seres humanos percibimos y interaccionamos con el mundo. La Inteligencia Artificial se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, que como ya hemos comentado anteriormente, puede estar impulsada por varias formas de Machine Learning que reconocen diferentes patrones en los datos, puede agregar valor a un negocio al proporciona una comprensión más amplia de todos los datos disponibles, y al confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas (OCI, s.f.). 

        Por otro lado, sabemos que la IA puede mejorar el rendimiento y la productividad de una empresa ya que automatiza procesos que antes requerían de esfuerzo e intervención humanas. La Inteligencia Artificial también puede, además, dar sentido a los datos a un nivel que un humano jamás podría, y esto puede llegar a tener numerosas ventajas empresariales. Un ejemplo de esto sería Netflix, que utiliza lenguaje automático para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su baso de clientes en más de un 25% (OCI, s.f.). 

        Por lo tanto, la IA incluye algunas de las siguientes aplicaciones: 

• Uso de datos transaccionales y demográficos con el fin de predecir cuánto gastarán ciertos clientes.
• Optimización de precios basada en preferencias y comportamientos por parte del cliente. 

        ¿De qué forma usan la IA las empresas? 

• Para detectar y así disuadir intrusiones de seguridad. 
• Para resolver problemas tecnológicos por parte de los usuarios. 
• Para medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores correctos. 
• Reducir el trabajo de gestión de producción (OCI, s.f.). 

 

        ¿Qué está impulsando la adaptación de la IA? 

• Grandes volúmenes de datos para la formación: La Inteligencia Artificial se debe formar en una gran cantidad de datos para poder llegar a hacer las predicciones correctas. 
• La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva: Cada vez más empresas están reconociendo la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de la IA a sus propios objetivos empresariales para convertirlo de esta manera en una prioridad para toda la empresa (OCI, s.f.). 

        La historia de la IA se puede rastrear desde Alan Turing y tiene a sus espaldas mucha investigación y desarrollo de diversas herramientas de Machine Learning, redes neuronales, Deep Learning, etc. En este sentido, se podría decir que la Inteligencia Artificial se ha convertido en una grandísima aliada de los profesionales de ciberseguridad y de las compañías a la hora de fortalecer sus capacidades defensivas y mejorar su respuesta frente a ciberataques (Tarlogic, 2023). 

        Pero ¿tiene algún riesgo usar la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles? 

        La European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) ha publicado múltiples frame-works e informes que abordan los distintos riesgos de seguridad de la IA y los desafíos a los que las empresas deben hacer frente. Si hay un elemento fundamental en las IA, sobre todo a los Machine Learning y Deep Learning son los datos. Si estos datos empleados para entrenar a los modelos mencionados han sido corrompidos, estos presentarán un comportamiento manipulado que podría tener graves consecuencias. Además, nos encontramos en un momento en el que los ciberdelincuentes están comenzando a situar a las IA entre sus objetivos. (Tarlogic, 2023). 

        ¿Cómo podemos prevenir estos ataques contra los modelos de IA? 

• Protegiendo el proceso de desarrollo de la IA. 
• Ocultando los parámetros del modelo. 
• Limitando el acceso. 
• Teniendo en cuenta este tipo de ataques durante la fase de entrenamiento del modelo. 
• Implementando un sistema de monitorización para detectar inputs maliciosos (Tarlogic, 2023). 

        En la investigación de García-Peñalvo, titulada “La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa” (2024), el investigador recopila en una tabla una muestra significativa de varias inteligencias artificiales que se han desarrollado y que tratan actividades como la generación de texto, audio, imágenes, vídeo, desarrollo de objetos 3D, entre otros. Todas estas inteligencias artificiales pueden generar en segundos el trabajo que para personas supondría días de desarrollo (García-Peñalvo, 2024).  

        En la investigación de Jorge Franganillo, conocida como “La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos”, se relata como la inteligencia artificial (IA) generativa es un campo en rápido desarrollo y avance. Actualmente, esta tecnología es capaz de permitir la producción automatizada de contenidos de carácter textual, gráfico, sonoro y audiovisual de alta calidad. Por ello, se observa como esta tecnología tiene implicaciones importantes en las áreas del periodismo, la publicidad y el entretenimiento. La inteligencia artificial generativa es una herramienta innovadora para el desarrollo de contenidos mediáticos, pero para su uso, de requiere de la ética por parte, tanto de los productores de los contenidos, como de los consumidores de estos contenidos (Franganillo, 2023). 

        La inteligencia artificial generativa se ha desarrollado como una oportunidad valiosa para la producción y desarrollo de contenido en los medios de comunicación. Esta tecnología demuestra ser útil en diferentes ámbitos de los medios de comunicación como pueden ser, el periodismo, la creación gráfica, la producción audiovisual y el entretenimiento, entre otros. En otras palabras, con esta herramienta se puede generar textos, voces e imágenes fijas y en movimiento de forma cada vez más automatizada, eficaz y mejorada, simplificando el trabajo y en menor tiempo para los creadores, favoreciendo la productividad de la empresa (Franganillo, 2023). 

        Asimismo, en el ámbito de los medios de comunicación, esta tecnología de la inteligencia artificial generativa puede ayudar a desarrollar el trabajo de los profesionales del sector mediático. Esta herramienta puede ofrecerles instrumentos que les permitan generar contenido rápidamente y eficaz para su trabajo. Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial generativa también pueden conllevar riesgos a la hora de cuestiones como la originalidad, la calidad y la veracidad de los contenidos generados (Franganillo, 2023). 

        De esta manera, el uso de las inteligencias artificiales en el desarrollo de contenidos implica retos y oportunidades para los creadores y consumidores de estos contenidos con el uso, como se ha comentado anteriormente, de la ética y la razón para su desarrollo y uso (Franganillo, 2023). 

¿Pero cómo funciona una IA? 

        Todos los de las IA comienzan con una red neuronal artificial codificada en software, cada neurona se llama “célula” y cada una de ellas tiene una fórmula que conecta con las demás, muy parecido a como se conectan las neuronas del cerebro. (Pavlik, 2023) 

        Después, se tiene que enseñar a la red neuronal. Se les mandan muchos textos que deben procesar y se les manda hacer predicciones como decir cuál es la siguiente palabra en un conjunto de oraciones. Para hacer cada predicción, el modelo introduce un “token” en la capa que está más abajo, cuando lo procesa se la manda a la siguiente capa, que lo vuelve a procesar y sigue así hasta que sale a la parte superior. Al principio, las predicciones no van a ser muy acertadas, pero cada vez que predice un token, comprueba si los datos del entrenamiento son correctos, entonces un algoritmo de retropropagación ajusta los parámetros, haciendo que cada vez la predicción sea lo más correcta posible. (Pavlik, 2023) 

        Después del entrenamiento inicial, los modelos se pueden ajustar con una técnica de aprendizaje supervisada, como el RLHF. Pero cómo nos responde la IA es todo un misterio que todavía no sabemos, no hay una explicación aparente de por qué responde eso. Lo que sabemos es que toma toda la pregunta como una secuencia de tokens y los analiza capa por capa como hemos explicado antes. Por esta razón se dice que son modelos de caja negra tal y como lo podemos ser las personas. (Pavlik, 2023) 

        Un ejemplo del uso de la Inteligencia Artificial en nuestro campo, la Comunicación Audiovisual, es en el ámbito de los videojuegos, debido a su consumo es masivo, con la forma de IA más popular. En este ámbito, la IA se aplica en enemigos y personajes controlados por el ordenador, para que su desarrollo a lo largo del juego de experiencia interactiva resulte creíble e impredecible para el jugador. El tipo de IA utilizada en cada videojuego es un tipo es diferente, y responde a las necesidades particulares de cada caso (Tecnologiadelosmedios, 2017). 

IA Generativa en el contexto del audio. 

        A lo largo de la última década, hemos presenciado cómo, siendo impulsado por avances significativos en la tecnología de la IA, el ámbito del audio ha comenzado una revolución sin precedentes. Lo que hace no mucho tiempo era el dominio en exclusiva de estudios de grabación profesionales y equipos costosos, ahora se encuentra al alcance de músicos aficionados e inexperimentados, además de podcasters y creadores de contenido de todo el mundo. Y todo esto gracias a herramientas innovadoras como Suno AI, Moises AI o Elevenlabs. La IA ha transformado radicalmente lo que es posible llegar a hacer, permitiendo desde una “simple” separación avanzada de pistas hasta la novedosa generación de música e incluso voz. Todas estas capacidades no solo han simplificado procesos que anteriormente podían llegar a ser complejos, costosos y tediosos, sino que también han abierto nuevas posibilidades y puertas hacia la creatividad y la experimentación musical (Arco Comunicación, 2024). 

        Herramientas como Moises AI nacieron con la compleja misión de aumentar el potencial creativo de las personas a través de la música y la tecnología, ofreciendo esta posibilidad tanto a artistas experimentados como a principiantes. Por otro lado, Suno AI y Elevenlabs aumentan el espectro de la revolución del audio con IA, abarcando desde la creación de música desde 0 hasta la generación y por lo tanto, clonación de voces. Este tipo de herramientas, aunque faciliten la producción de contenido en alta calidad también plantean preguntas importantes acerca de la originalidad, la ética y la propiedad intelectual en esta era digital en la que vivimos (Arco Comunicación, 2024). 

        Desde una perspectiva ética, la adaptación de tecnologías de clonación de voz y generación de música mediante IA debe manejarse con precaución. Los riesgos asociados a estas novedosas tecnologías son múltiples y variados, y requieren un enfoque cuidadoso. Es imprescindible establecer marcos legales y éticos sólidos que regulen el uso de estas nuevas tecnologías, protegiendo así los derechos de autor, la privacidad de los individuos, asegurando así que la implementación de IA en el audio no comprometa la seguridad ni la autenticidad (Arco Comunicación, 2024). 

        Como desarrollan Mateo Cámara Largo y José Luis Blanco Murillo en su investigación titulada " FOLEY-VAE: Generación de efectos de audio para cine con inteligencia artificial”, ya se pueden generar efectos Foley a través de la inteligencia artificial. Desarrollan que esta inteligencia artificial llamada “Foley-VAE” es un modelo capaz de genera en tiempo real y transferir las características sonoras desarrollas a audios previamente grabados con la voz capturada por micrófono. Esta herramienta se diseñó para desarrollar y generar efectos de Foley de manera eficaz e innovadora. Por ello, en su investigación se argumenta que los resultados esta inteligencia artificial Foley-VAE es un sistema que puede generar sonidos de gran calidad (Cámara & Blanco, 2023). 

IA Generativa en el contexto de la imagen. 

        Como desarrolla Jorge Franganillo, en su investigación “La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos” comentada anteriormente, durante el año 2022 se popularizó la generación de imágenes a partir de un texto con la ayuda de herramientas como Craiyon, DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion. Estas aplicaciones de inteligencia artificial generativa se capaces de desarrollar imágenes originales de cualquier tipo basándose en unas breves y concisas indicaciones expresadas con palabras en lenguaje natural (Franganillo, 2023). 

        De esta manera, esas herramientas utilizan las redes generativas antagónicas, es decir, usan los sistemas de inteligencia artificial generativa que se desarrollan a través del aprendizaje profundo (deep learning) basado en grandes cantidades de datos. Por ello, este logro tecnológico, contiene, por una parte, un lado bueno, dado que permite generar con relativa sencillez y facilidad imágenes realistas; pero, por otra parte, también recoge unos riesgos que requieren precaución. Entre otros riesgos, el contenido gráfico generado por la inteligencia artificial generativa y que es falso puede parecer auténtico, como ha ocurrido en diversas ocasiones. Estas imágenes falsas, pueden parecer ser auténticas y reales, y por lo tanto, pueden propiciar nuevas formas de desinformación en la sociedad (Franganillo, 2023). 

        Por otro lado, los investigadores Ángel Gómez de Ágreda, Claudio Antonio Feijoo González, Idoia Ana Salazar García con su investigación “Una nueva taxonomía del uso de la imagen en la conformación interesada del relato digital. Deep fakes e inteligencia artificial” relatan como las noticias falsas, históricamente desarrolladas a lo largo de los años, incrementan su credibilidad a través de la inteligencia artificial generativa. Ya que los medios digitales pueden ser manipulados con los procesos de generación de imágenes creadas por inteligencia artificial generativa y que perpetuarían la propagación de las deep-fakes. Por lo tanto, el comienzo del uso de la inteligencia artificial para la generación de deep-fakes, y la generalización del uso de la realidad virtual y aumentada, incrementan las formas convencionales de desinformación. 

        Pese a todas sus ventajas, estas inteligencias artificiales generativas también tienen sus riesgos, según se publicó en el periódico de la vanguardia, La Fiscalía de Barcelona investiga dos casos de fotos sexuales de menores manipuladas con inteligencia artificial generativa. Se están investigando dos casos de fotografías sexuales de menores manipuladas con inteligencia artificial generativa que más tarde fueron difundidas por redes sociales. Por lo tanto, los autores habrían manipulado fotografías reales a través de una inteligencia artificial generativa para conseguir un resultado de imágenes sexuales falsas (Vanguardia, 2023). Como se puede observar, pese a las millones de ventajas que pueden poseer las inteligencias artificiales generativas, también conllevan unos problemas éticos como hemos expuesto en el caso anterior. 

        Un ejemplo del uso de la IA para el desarrollo de noticias falsas se trata de la inteligencia artificial creada por Elon Musk, OpenAI, con el algoritmo “GPT2”. Esta IA es capaz de generar un texto informativo respecto a cualquier tema con una apariencia increible de veracidad (VivesBarcelona, 2019). Esta IA, si se desarrolla en su máxima capacidad, sería capaz de desarrollar fakenews inperceptibles que podrían crear absolutas incoherencias en la sociedad. Por ello, es importante informarse a través de medios de comunicación establecidos y no fiarse de cualquier información. 

        Esta tecnología fue desarrollada inicialmente como un lenguaje capaz de responder preguntar, resumir historias y traducir textos, pero los investigadores se dieron cuenta que la inteligencia artificial podía ir un poco más allá y crear informaciones falsas 

        Un ejemplo del uso de la IA en las imágenes que se usa desde hace años son los sistemas de corrección de fotografía de la internacional Google. Esta empresa desarrolló un sistema ayuda a mejorar la calidad de una imagen con ayuda de una de sus inteligencias artificiales. Esta tecnología llamada Rapid and Accurate Image Super-Resolution (RAISR) traducido como “Superresolución rápida y precisa de imágenes”. A través de está IA, Google es capaz de enseñar a sus inteligencias artificiales desarrolladas a obtener fotos en una mayor calidad a partir de imágenes de menor resolución (Tecnologiadelosmedios, 2017). 

        Como hemos comentado antes, este proceso conlleva un aprendizaje. En este caso, la IA debe que entender lo que se le pide. Por ello, podemos observar cómo los investigadores de Google le muestran 2 versiones de una misma imagen (en alta calidad y en baja calidad). Al compararlas, la IA aprende las diferencias entre ambas para conseguir este objetivo, y de esta manera mejorar la resolución, sabiendo que no puede dejarlas borrosas, y problemas que pueda dar la imagen mejorada con ‘upsampling’ (técnica a través de la cual se modifica la frecuencia de muestreo original) (Tecnologiadelosmedios, 2017). 

        Otro ejemplo del uso de IA en plataformas sociales en las cuales las tenemos normalizados es en un bot de Twitter descubierto por The Verge, llamado “Smile Vector,”. Se trata de una inteligencia artificial generativa que edita cualquier imagen produciendo un resultado donde es capaz de hacer que cualquier persona famosa sonría. Como hemos comentado, en su proceso requiere una IA que aprenda a partir de muchas fotos de dichas celebridades sonriendo (Tecnologiadelosmedios, 2017). 

        También se puede desarrollar a la inversa. Es decir, que, en vez de pasar de texto a fotografía, la IA analice estas fotografías y desarrolle ese análisis en texto, Es el caso de un proyecto desarrollado por RTVE. De esta manera, se automatiza de parte del trabajo de documentación de contenidos audiovisuales y sonoros en las fases de producción y archivo definitivo en los fondos documentales. Es en dicho análisis de los contenidos audiovisuales y su aplicación en el Big Data. Se investiga el uso “para la transcripción a texto de las grabaciones, el reconocimiento de hablantes, caras, edificios emblemáticos y logotipos y su ubicación en un código de tiempo de la media, la descripción automática de imágenes, planos y secuencias o la creación de resúmenes de forma automática, tanto para radio como para televisión, entre otras actividades” (Redaccion, 2021). 

IA Generativa en el contexto del vídeo.  

        A medida que avanza la tecnología, avanza la IA, y con ella sus capacidades de generar videos, revolucionando la manera en que las empresas crean y distribuyen contenidos de vídeo (Pérez, 2023). 

        Muchas empresas actualmente están utilizando la Inteligencia Artificial con este fin. Existen herramientas populares con software de edición de vídeo, que utiliza funciones de IA para editar y mejorar automáticamente los contenidos. Con ello, agilizan el proceso de edición, ahorrando mucho tiempo y dinero. Al utilizar la IA para automatizar la producción y edición de contenidos de vídeo, las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero a la vez que producen vídeos de nivel profesional. Otra opicón muy de moda, son los conocidos avatares de IA, con los que puedes crear una versión digital del usuario para tu contenido de vídeo (Pérez, 2023). 

        Finalmente, la manipulación de vídeos es una práctica que se ha desarrollado a lo largo de la historia. Desde el principio de la generación de contenidos audiovisuales, ya se utilizaban técnicas para modificar vídeos, con la finalidad de modificar su significado. Pese a ello, en los últimos años, ha surgido diferentes formas de generar contenidos falsos conocidas como a tecnología  deepfake. Su nombre proviene de la combinación de los términos deep learning y fake para hacer referencia un contenido falso generado con técnicas de aprendizaje profundo. Por tanto, este contenido que muestra una realidad distorsionada puede hacer creer algo irreal. También es conocido con los términos “ultrafalso” o “hipertrucado”, palabras que reflejan bien la naturaleza de estas imágenes, de forma falseadas y radical. Esta tecnología supone un reto ético y social para los productores de contenidos (Franganillo, 2023). 

        Esta tecnología deepfake utiliza la inteligencia artificial generativa para desarrollar vídeos de carácter muy realista, llegando al punto de que sea muy difícil detectar su falsedad. Esta técnica es tan sofisticación de esta tecnología, que apenas se percibe el engaño. A diferencia de las técnicas anteriores comentadas en esta investigación, estos vídeos deepfake son capaces de transformar completamente la apariencia o el habla de los protagonistas (Franganillo, 2023). 

        Históricamente, la recreación realista de personas se originó en el cine mediante la técnica de CGI (computergenerated imagery). Gracias a esta tecnología, facilitaba la sustitución digital del rostro de artistas fallecidos durante el rodaje por el de un doble, como se hizo, por ejemplo, con Oliver Reed en Gladiator (2000) (Franganillo, 2023). 

        Por otra parte, los modelos generativos de inteligencia artificial generativa también son capaces de crear vídeos sintéticos a partir de simples indicaciones de texto. Solo es necesario una base de texto sobre la que trabajar y el software generador de vídeo. Esta tecnología, desarrollada sobre la base de la síntesis de imágenes mencionada, aún se está desarrollando, pero evidencia un gran potencial. Ejemplos de ellas son herramientas como Make-A-Video de Meta, NUWA-XL de Microsoft, y Phenaki, de Google. Gracias a estas herramientas se pueden generar secuencias de vídeo en cuestión rápidamente, sin necesidad de material audiovisual previo. Por lo que se puede observar cómo esta herramienta puede ser muy valiosa para artistas (Franganillo, 2023). 

        A diferencia del falso realismo que se obtiene con algunas herramientas de inteligencia artificial generativa en el ámbito de las imágenes, en el área del vídeo, en el ámbito del vídeo los resultados no son tan exitosos. Es muy probable que esta tecnología evolucione a un ritmo más lento que la de las imágenes, ya que es más complejo generar vídeos que fotografías (Franganillo, 2023).  

        Sin embargo, este último año los avances en IA generativa en el contexto del vídeo están dejando con la boca abierta a muchas personas. El llamado Sora, es el nuevo y sorprendente modelo de vídeo generativo creado por OpenAI, el cual a partir de una breve descripción de texto puede generar un clip de película altamente detallado de hasta un minuto de duración. Viendo los vídeos de muestra que ha facilitado OpenAI hace un par de meses, podemos tener claro que la empresa ha superado los límites de lo que se creía posible en cuanto a generación de texto a vídeo se refiere (Douglas Heaven, 2024). 

        "Creemos que crear modelos capaces de entender el vídeo y todas las complejas interacciones de nuestro mundo es un paso importante para los sistemas de IA del futuro" son las palabras de Tim Brooks, científico de OpenAI (Douglas Heaven, 2024). 

        Como comentábamos anteriormente, los primeros modelos generativos que podían producir vídeos a partir de texto aparecieron a finales del año 2022. Pero estos primeros modelos tenían numerosos fallos y una baja definición. Pero desde entonces, sorprendentemente, la tecnología ha mejorado de forma acelerada y en muy poca cuestión de tiempo. Los nuevos vídeos de Sora son de alta calidad y están llenos de detalles. Aún no es perfecto, esto quiere decir que, si prestamos una cuidadosa atención podremos fijarnos en imperfecciones. "Queda mucho por hacer en términos de coherencia en el tiempo. Por ejemplo, si alguien desaparece de la vista durante mucho tiempo, no vuelve. El modelo se olvida de que debería estar allí", nos cuenta el ya nombrado Brooks (Douglas Heaven, 2024). 

        Aunque muy impresionantes, no cabe duda alguna de que los vídeos mostrados al público general han sido seleccionados a sabiendas para mostrar lo mejor de esta tecnología. Sin mayor información, es complicado saber hasta qué nivel estos vídeos hacen justicia al rendimiento típico y habitual del modelo. Por ahora, OpenAI no planea lanzarlo al público. La empresa está preocupada, y con razón, de los posibles usos indebidos de vídeos falsos, pero fotorrealistas. "Estamos teniendo cuidado con el despliegue y asegurándonos de que tenemos todas las bases cubiertas antes de poner esto en manos del público en general", nos explica Aditya Ramesh, otro científico de OpenAI, quien además creó el modelo DALL-E de texto a imagen en la empresa (Douglas Heaven, 2024). 

Conclusiones: 

        Como hemos desarrollado a lo largo de esta investigación, la inteligencia artificial conlleva muchas ventajas para el desarrollo de las actividades audiovisuales, agilizando la creación y desarrollo de estos productos audiovisuales. Desde simplemente agilizar una tarea o proyecto, hasta la creación desde 0 de un producto audiovisual totalmente nuevo y único. Ya ha alcanzado unos niveles sorprendentes, y está claro que la IA generativa va a llegar mucho más lejos todavía. Pero, a pesar de todos las comodidades que otorguen estas tecnologías y los aspectos positivos también conlleva unos peligros, que hay que tener en cuenta, ya que puede conllevar la falta de ética y responsabilidad. Su uso puede ser muy importante y productivo, y un gran cambio en la industria audiovisual, mejorando e impulsando el desarrollo de los contenidos audiovisuales, y agilizando el trabajo de sus productores. Asimismo, como se ha desarrollado, requiere un gran uso de la ética por parte de productores de los contenidos, y consumidores de estos contenidos. 

        Ya han sido numerosas las ocasiones en las que el cine o los videojuegos han mostrado al mundo un posible futuro próximo dominado por los robots y la inteligencia artificial, o por una fusión de ambos. Películas como Terminator, Yo, robot o Ex machina muestran ese posible tiempo próximo, de igual manera que series como Westworld, Black Mirror o Better than us; o videojuegos como Detroit: Become Human. Todos estos ejemplos muestran de manera muy parecida, pero al mismo tiempo desde distintos enfoques, un acercamiento al novedoso, pero también peligroso mundo del avance tecnológico y de la inteligencia artificial, fusionada o no, con la robótica. 

        Sea como sea, el objetivo común que tenemos que perseguir como individuos es el de lograr que la Inteligencia Artificial sea de ayuda para todos, facilitando tareas domésticas y cotidianas sin poner en peligro valores éticos o morales de otras personas. ¿Será capaz la humanidad de aprovechar racionalmente y de no verse tentada a sucumbir ante semejante “caramelo” como es todo el mundo de las tecnologías en la Inteligencia Artificial? Habrá que descubrirlo con el paso de los años. 

Referencias bibliográficas: 

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Cámara, M., & Blanco, J. L. (2023, 24 octubre). FOLEY-VAE: Generaci\’on de efectos de audio para cine con inteligencia artificial. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2310.15663 

Franganillo, J. (2023). La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos. Methaodos.revista de ciencias sociales, 11(2), m231102a10. http://dx.doi.org/10.17502/mrcs.v11i2.710 

García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9-39. 

Gómez de Ágreda, Ángel, Feijoo González, Claudio Antonio and Salazar García, Idoia Ana (2021). Una nueva taxonomía del uso de la imagen en la conformación interesada del relato digital. Deep fakes e inteligencia artificial. "El Profesional de la Informacion", v. 30 (n. 2); pp. 1-24. ISSN 1386-6710. https://doi.org/10.3145/epi.2021.mar.16. 

OpenAI muestra Sora, una IA que crea vídeos realistas de cualquier cosa. (2024, 21 febrero). MIT Technology Review. https://www.technologyreview.es/s/16170/openai-muestra-sora-una-ia-que-crea-videos-realistas-de-cualquier-cosa 

Pavlik, G. (2023, September 15). What is generative AI? How does it work?https://www.oracle.com/es/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/#how-does-gai-work 

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Bibliografía sugerida: 

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Jaquerstech, V. a. P. B. (2018, May 31). La Inteligencia Artificial el ámbito de la comunicación audiovisual. TECNOLOGÍA DE LOS MEDIOS AUDIOVISUALES. https://jaquerstech.wordpress.com/2018/05/31/la-inteligencia-artificial-el-ambito-de-la-comunicacion-audiovisual/ 

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Team, C. 4. A. (2023, 8 septiembre). ¿Cuáles son los riesgos de seguridad de la IA? Tarlogic Security. https://www.tarlogic.com/es/blog/riesgos-de-seguridad-de-la-ia/ 

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? (s. f.). Oracle España. https://www.oracle.com/es/artificial-intelligence/what-is-ai/ 

¿Qué puede hacer la Inteligencia Artificial por el sector audiovisual? - Artículo de Divulgación - TSA. (n.d.). Telefónica Servicios Audiovisuales. https://www.telefonicaserviciosaudiovisuales.com/articulos-de-divulgacion/que-puede-hacer-la-inteligencia-artificial-por-el-sector-audiovisual/