Intermedio
¿Qué es una red generativa antagónica?
Una red generativa antagónica (GAN) es una arquitectura de aprendizaje automático en la que un generador y un discriminador se entrenan en oposición. El generador aprende a crear muestras realistas, mientras que el discriminador aprende a distinguir muestras generadas de datos reales.
¿Qué es un deepfake?
Los deepfakes son imágenes, audio o video generados o manipulados por IA que hacen que personas, objetos, lugares, entidades o eventos parezcan auténticos cuando no lo son.
¿Qué son los medios sintéticos?
Los medios sintéticos son contenidos mediáticos generados o manipulados total o parcialmente por IA. Pueden incluir texto, imágenes, audio, video, avatares, voces y otros artefactos digitales.
¿Qué es la ingeniería de prompts?
La ingeniería de prompts es la práctica de diseñar, probar y refinar entradas para modelos de IA generativa de modo que produzcan salidas deseadas con mayor fiabilidad. Puede implicar especificar roles, restricciones, ejemplos, contexto, formato y criterios de evaluación sin cambiar los pesos subyacentes del modelo.
¿Qué es la temperatura en la IA generativa?
La temperatura es un parámetro de generación del modelo que controla la aleatoriedad de la salida de un sistema de IA. Los valores más bajos tienden a producir respuestas más enfocadas y deterministas, mientras que los valores más altos aumentan la variedad, la creatividad y el riesgo de salidas menos coherentes o menos fiables.
¿Qué es la marca de agua de IA?
La marca de agua de IA consiste en insertar identificadores visibles u ocultos en contenido generado o modificado por IA para indicar origen, procedencia o estado de generación. Las marcas de agua pueden añadirse durante la generación o después de ella y pueden requerir herramientas especializadas para detectarse.
Avanzado
¿Qué es la procedencia del contenido?
La procedencia y la marca de agua se refieren a señales que ayudan a identificar cómo se creó el contenido, de dónde provino o si fue generado o modificado por IA. Estos mecanismos apoyan la autenticidad, la confianza, la moderación, la auditabilidad y la gobernanza responsable del contenido.
¿Por qué el contenido generado necesita revisión humana?
La evaluación humana es el proceso por el cual personas juzgan la calidad, seguridad, utilidad o corrección de las salidas de un modelo. Es especialmente importante para tareas donde no hay una única respuesta correcta, como calidad de traducción, resumen, diálogo o generación creativa.