El Informe de Índice de Inteligencia Artificial
El «Informe de Índice de Inteligencia Artificial 2024», publicado por el Instituto para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de la Universidad de Stanford, ofrece un análisis detallado de las tendencias y desarrollos de la IA en diversos sectores.
Ahora en su séptima edición, este informe se posiciona como uno de los estudios más completos sobre la evolución de la Inteligencia Artificial, cubriendo avances técnicos, percepciones públicas, impactos económicos y medidas regulatorias a escala global. A medida que la influencia de la IA sigue creciendo, la edición de este año amplía su alcance para incluir nuevas métricas, como los costos de entrenamiento de IA, prácticas de IA responsable y el papel de la IA en el progreso científico y médico.
La influencia de la IA no solo se está expandiendo en las industrias, sino que también está penetrando en la investigación científica, la atención sanitaria y las políticas públicas.
La misión del informe es proporcionar datos rigurosamente verificados y bien documentados, facilitando una comprensión clara del progreso de la IA para los responsables de políticas, investigadores, líderes empresariales y el público. El análisis abarca desde los avances técnicos y el desarrollo del ecosistema hasta la percepción pública y las medidas políticas que promueven la innovación mientras gestionan los riesgos asociados.
En 2023, los avances en IA se aceleraron, particularmente en modelos de lenguaje, la aparición de modelos multimodales, un aumento dramático en la inversión en IA generativa y un aumento sustancial en las regulaciones relacionadas con la IA. Este resumen completo explorará todas las áreas críticas del informe, incluyendo la investigación y el desarrollo, el rendimiento técnico, la IA responsable, el impacto económico, las contribuciones a la ciencia y la medicina, la educación, las políticas y la gobernanza, la diversidad y la opinión pública.
Investigación y desarrollo
El informe identifica tendencias significativas en la investigación sobre Inteligencia Artificial, centrándose en publicaciones, patentes, modelos fundamentales y colaboraciones entre la industria y el ámbito académico.
La investigación en IA muestra un crecimiento constante, caracterizado por un aumento en la producción de publicaciones científicas, un incremento en la aprobación de patentes y una mayor colaboración internacional.
Publicaciones de IA
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- Entre 2010 y 2022, el número de publicaciones en IA casi se triplicó, pasando de 88,000 a más de 240,000. Esto refleja un interés sostenido en la IA entre el ámbito académico y las comunidades científicas. El año más reciente (2022) registró un aumento modesto del 1,1 %.
- La investigación en IA sigue siendo dominada por el sector académico, que representó el 81,1 % de todas las publicaciones en IA en 2022, seguido por la industria con un 7,9 %. Las conferencias y revistas siguen siendo las principales plataformas de publicación, ambas registrando un aumento significativo en la producción desde 2015.
- La mayoría de la investigación en IA se centra en el aprendizaje automático, la visión por computadora y el reconocimiento de patrones, lo que indica una tendencia hacia aplicaciones visuales y orientadas a la clasificación.
Patentes de IA
- El número de patentes de IA otorgadas a nivel mundial también experimentó un crecimiento sustancial, aumentando un 62,7 % de 2021 a 2022. Desde 2010, las patentes concedidas han aumentado más de 31 veces, lo que indica una rápida innovación.
- China lidera las aprobaciones de patentes de IA a nivel mundial, representando el 61,1 % del total, seguida de los Estados Unidos con un 20,9 %. Sin embargo, la participación de EE. UU. en las patentes de IA ha disminuido del 54,1 % en 2010, lo que refleja un cambio en la innovación hacia Asia Oriental.
- Los costos de entrenamiento para modelos de IA de última generación han alcanzado niveles sin precedentes, con modelos como GPT-4 y Gemini Ultra requiriendo 78 millones de dólares y 191 millones de dólares, respectivamente, solo en computación, lo que subraya la intensidad de recursos de los desarrollos más avanzados de IA.
Modelos fundamentales y colaboración
- En 2023, se lanzaron 149 modelos fundamentales, más del doble de los lanzados en 2022, con un 65,7 % de ellos siendo de código abierto. Este cambio refleja una creciente colaboración y apertura en la investigación de IA. Las colaboraciones entre la industria y la academia alcanzaron un nuevo máximo, produciendo 21 modelos notables.
- La industria sigue liderando la investigación en IA de vanguardia, produciendo 51 modelos notables en 2023, en comparación con 15 de la academia. Este dominio se debe principalmente a los recursos financieros y computacionales disponibles en el sector privado, permitiendo a las empresas impulsar desarrollos avanzados en IA.
Rendimiento técnico
El rendimiento técnico de la Inteligencia Artificial ha mostrado mejoras notables en áreas como el procesamiento de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés, aunque persisten desafíos en tareas más complejas como las matemáticas avanzadas y la planificación estratégica.
Avances en las capacidades de la IA
- Los modelos de IA han logrado igualar o superar el rendimiento humano en varias pruebas estándar, particularmente en la clasificación de imágenes y la comprensión de textos. Sin embargo, el progreso en tareas más difíciles, como las matemáticas a nivel de competencia y la planificación estratégica, sigue siendo limitado.
- Los modelos multimodales como GPT-4 y Gemini de Google representan un cambio significativo, ya que pueden manejar texto, imágenes e incluso audio. Estas capacidades los hacen más flexibles, permitiendo una gama más amplia de aplicaciones prácticas y mejorando la interacción con entornos complejos.
Nuevos puntos de referencia
- A medida que los modelos de Inteligencia Artificial alcanzan la saturación de rendimiento en puntos de referencia tradicionales, han surgido nuevos criterios de evaluación más desafiantes. Estos incluyen SWE-bench para la codificación y AgentBench para comportamientos basados en agentes, con el objetivo de probar capacidades más avanzadas de la IA.
- La generación de datos impulsada por la Inteligencia Artificial, a través de modelos como SegmentAnything, ha demostrado ser crucial para mejorar el rendimiento técnico. La creación de conjuntos de datos robustos facilita una mayor precisión y eficiencia, permitiendo un progreso más rápido en tareas complejas.
Evaluación centrada en el ser humano
- Las evaluaciones de los modelos de IA han comenzado a depender más de evaluaciones humanas, desplazando el enfoque de las métricas basadas en computadoras hacia la retroalimentación de los usuarios y las aplicaciones en el mundo real. Este cambio enfatiza la alineación de las capacidades de la IA con las expectativas humanas y los casos de uso práctico.
Inteligencia Artificial responsable
La implementación y el uso responsable de la Inteligencia Artificial enfrenta varios desafíos, particularmente en lo que respecta a las evaluaciones estandarizadas, los deepfakes políticos y la transparencia entre los desarrolladores de IA.
Desafíos en la evaluación y la regulación
- La falta de puntos de referencia estandarizados para evaluar la IA responsable complica la comparación de riesgos entre modelos de diferentes desarrolladores. Esto limita la capacidad de realizar una evaluación coherente de los riesgos y limitaciones de los modelos más avanzados.
- Los deepfakes políticos, ya utilizados para influir en elecciones, se están volviendo más fáciles de generar y más difíciles de detectar, lo que representa una amenaza significativa para la integridad electoral y la confianza pública.
Vulnerabilidades en modelos de lenguaje
- Los investigadores han identificado vulnerabilidades complejas en los modelos de lenguaje que pueden ser explotadas a través de indicaciones adversarias, haciendo que la IA genere resultados no deseados, incluidos contenidos protegidos por derechos de autor o respuestas sesgadas.
- La falta de transparencia entre los desarrolladores de IA, especialmente en lo que respecta a la divulgación de datos de entrenamiento y metodologías, dificulta los esfuerzos para mejorar la seguridad y la robustez de los sistemas de IA.
Cuestiones éticas y legales
- La generación de contenido protegido por derechos de autor por parte de modelos de IA plantea cuestiones legales significativas sobre violaciones de la propiedad intelectual. Además, los sesgos políticos detectados en modelos como ChatGPT han generado preocupaciones sobre su potencial influencia en las opiniones de los usuarios.
Impacto económico
La Inteligencia Artificial ha tenido un impacto económico sustancial, influyendo en la inversión, la productividad y el mercado laboral. Sin embargo, también ha contribuido a una disminución en las ofertas de empleo relacionadas con la tecnología.
Inversión en IA y tendencias del mercado laboral
- Si bien la inversión global privada en inteligencia artificial cayó por segundo año consecutivo, la financiación para la IA generativa se disparó casi ocho veces, alcanzando los 25.200 millones de dólares en 2023. Estados Unidos lideró con 67.200 millones de dólares en inversión privada, muy por encima de los 7.700 millones de China.
- La adopción organizacional de la inteligencia artificial aumentó, con un 55 % de las empresas utilizando IA en al menos una unidad de negocio en 2023, frente al 50 % en 2022. La IA ha sido un motor clave de la productividad y el crecimiento de los ingresos, aunque también ha provocado una disminución en las ofertas de empleo relacionadas con IA, que pasaron del 2,0 % al 1,6 % del total de ofertas de empleo en EE. UU. entre 2022 y 2023.
La inteligencia artificial en la automatización industrial
- Les robots industriels alimentés par l'IA, en particulier en Chine, représentent une part importante des installations mondiales. En 2022, la Chine était en tête avec 52,4 % des installations mondiales de robots, soulignant son rôle dominant dans la fabrication facilitée par l'IA.
Ciencia y medicina
La IA ha impulsado avances significativos en la ciencia y la medicina, mejorando tanto la eficiencia de los descubrimientos científicos como la de los diagnósticos y tratamientos médicos.
La inteligencia artificial en los avances científicos
- La IA ha acelerado el descubrimiento científico, con herramientas como AlphaDev que mejoran la eficiencia de los algoritmos y GNoME que ayudan en el descubrimiento de materiales. Esto ha permitido avances en múltiples campos científicos, mejorando la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías.
- En medicina, modelos como AlphaMissence han mejorado la clasificación de mutaciones genéticas, aumentando la precisión diagnóstica y pronóstica. En 2023, los modelos de IA médica lograron una tasa de precisión del 90,2 % en la evaluación MedQA, representando una mejora de 22,6 puntos porcentuales con respecto al año anterior.
Aprobación de dispositivos médicos relacionados con la inteligencia artificial
- La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) aprobó más dispositivos médicos relacionados con IA que nunca antes, alcanzando los 139 en 2022, un aumento del 12,1 % con respecto al año anterior. La IA se utiliza cada vez más en aplicaciones médicas reales, contribuyendo a mejorar la atención médica.
Educación
El informe destaca las tendencias en la educación en ciencias de la computación (CS), desde niveles básicos hasta universitarios, señalando la creciente integración de programas relacionados con la inteligencia artificial.
Tendencias en la educación en ciencias de la computación
- El número de graduados con licenciaturas en CS sigue aumentando, mientras que los graduados de maestrías y doctorados han experimentado un crecimiento más lento o ligeros descensos desde 2018.
- Existe una “fuga de cerebros” significativa de la academia hacia la industria, con un 70,7 % de los doctores en IA trasladándose a roles en la industria en 2022. La migración de la industria de regreso a la academia sigue siendo limitada, lo que afecta negativamente la formación y la investigación académica a largo plazo.
Crecimiento de los programas relacionados con la inteligencia artificial
- A nivel mundial, los programas de grado relacionados con la IA se han triplicado desde 2017, con universidades en todo el mundo ampliando su oferta para satisfacer la creciente demanda de conocimientos en IA. El Reino Unido y Alemania lideran en la producción de graduados en campos relacionados con la informática en Europa.
Política y gobernanza
Las políticas y regulaciones relacionadas con la inteligencia artificial han aumentado significativamente tanto en los EE. UU. como en la Unión Europea, reflejando la creciente atención legislativa hacia la tecnología.
Réglementations et développements politiques en matière d'intelligence artificielle
- Les réglementations liées à l'IA aux États-Unis ont augmenté de 56,3 % entre 2022 et 2023, avec un total de 25 réglementations adoptées. La Loi sur l'IA de l'Union européenne et l'Ordre exécutif sur l'IA du président Biden représentent des initiatives réglementaires majeures en 2023.
- A nivel mundial, las menciones de la IA en los procedimientos legislativos se duplicaron, pasando de 1.247 en 2022 a 2.175 en 2023, lo que subraya el alcance global de las discusiones sobre políticas de IA.
Desafíos en la gobernanza de la inteligencia artificial
- La diversidad de las agencias regulatorias involucradas en la supervisión de la IA ha aumentado, reflejando las crecientes preocupaciones sobre su impacto. En 2023, 21 agencias regulatorias de EE. UU. emitieron regulaciones relacionadas con la IA, frente a 17 en 2022.
Diversidad
El informe destaca cambios en la representación étnica y de género en la educación en ciencias de la computación, enfatizando tanto los avances como las disparidades persistentes.
Representación étnica y de género en la educación en ciencias de la computación
- La proporción de graduados en ciencias de la computación de grupos étnicos asiáticos, hispanos y negros ha aumentado en la última década. Sin embargo, las brechas de género persisten en todos los niveles educativos, aunque se están reduciendo lentamente.
Diversidad en la educación en ciencias de la computación K-12 en EE. UU.
- La educación en ciencias de la computación K-12 en EE. UU. se ha vuelto más diversa, con una mayor participación de estudiantes femeninas y de minorías. Sin embargo, el acceso sigue siendo desigual, especialmente en escuelas más grandes y suburbanas, lo que limita la equidad en la educación tecnológica.
Opinión pública
La opinión pública sobre la inteligencia artificial muestra una creciente conciencia de su posible impacto, aunque persisten preocupaciones significativas.
Conciencia y preocupaciones crecientes
- La conciencia global sobre el impacto potencial de la IA ha aumentado, con un 66 % de los encuestados anticipando efectos significativos en sus vidas dentro de los próximos 3 a 5 años, en comparación con el 60 % en 2022. La inquietud sobre la IA también aumentó, con un 52 % de los encuestados expresando preocupaciones en 2023.
- El optimismo sobre los beneficios económicos de la IA sigue siendo bajo, con solo un 37 % de las personas creyendo que mejorará sus trabajos. Los grupos demográficos más jóvenes y de mayores ingresos son más optimistas sobre el potencial de la IA para mejorar la economía, la salud y el entretenimiento.
Conclusiones e implicaciones futuras
El “Informe del Índice de Inteligencia Artificial 2024” destaca un panorama de IA en rápida evolución, caracterizado por avances técnicos acelerados, un impacto económico significativo y un aumento del escrutinio regulatorio.
La influencia de la IA no solo se está expandiendo en las industrias, sino que también está penetrando en la investigación científica, la atención médica y la política pública. Sin embargo, persisten desafíos en áreas como la IA responsable, los estándares éticos y el acceso equitativo a las tecnologías de IA.
Implicaciones futuras
- Cambios económicos: La rápida adopción de la IA podría generar mayores ganancias de productividad, pero también contribuir a disrupciones en el mercado laboral. Asegurar la recapacitación y la adaptación de la fuerza laboral será clave para gestionar estos cambios.
- IA ética y responsable: Estandarizar los puntos de referencia para una IA responsable es fundamental para garantizar comparaciones justas de los riesgos de los modelos. Los organismos regulatorios deberán establecer pautas más claras para abordar cuestiones éticas, la transparencia de los datos y los sesgos en los sistemas de IA.
- Competencia global: El dominio creciente de China en patentes y desarrollo de IA, junto con el liderazgo de EE. UU. en inversión privada, sugiere una competencia geopolítica sostenida por la supremacía de la IA. Esta competencia podría generar variaciones regionales en los estándares y aplicaciones de la IA, afectando la colaboración global.
- Percepción pública y confianza: Construir la confianza pública en la IA requerirá una gobernanza transparente, prácticas éticas de IA e iniciativas educativas para desmitificar el papel de la IA en la sociedad. La opinión pública influirá tanto en la adopción por parte de los consumidores como en las medidas regulatorias.
- Avances científicos: El papel de la IA en acelerar el descubrimiento científico y las innovaciones en la atención médica sugiere un potencial más amplio para avances en diversas disciplinas. Asegurar un despliegue ético en la medicina y la ciencia será crucial para lograr resultados positivos.
The report demonstrates that while AI possesses significant transformative potential, its development and integration require strategic and careful management to ensure growth that is inclusive, transparent, and ethically sound. Adopting a balanced approach will be critical for maximizing the benefits of AI while effectively mitigating associated risks.