¿La IA GENERATIVA plagia A LOS ARTISTAS? 🤔 (Explicación Técnica)

🔴 IMPORTANTE: El audio en algunas partes del vídeo se escucha con mala calidad por problemas de la grabación. Aún así el vídeo tiene un trabajo enorme y agradeceríamos vuestro apoyo a pesar de esto. Disculpas por ello 😪

Qué gozo de vídeo

Poco se habla de la calidad de edición de los vídeos de este canal.

Bro, que PEDAZO de video, en serio tus videos son mejores que cualquier clase... que increíble trabajo... yo, al igual que tu soy ing. en computación, pero tambien soy audiovisualista, y se el pedazo de trabajo que te lanzaste, tal vez en AE para hacer esos motions graphics, pero lo más increíble no fue la habilidad técnica con el software, o el buen gusto artístico sino el trabajo de abstracción-simplificación para llevar un concepto como la distribución probabilística en multiples dimensiones, a una animación tana sencilla de entender y tan bien ejecutada... 10/10 DotCSV.!!

Estuve en una conferencia de diseño y XR hace unos meses en Helsinki, basicamente la conferencia iba de artistas y diseñadores hablando sobre como la IA les copia y de mas cosas, pero! a su vez diciendo como usarla a su favor (siendo cosa rara, ya que decian que copiaban a otros artistas) Al final lo que me queda mas claro es que existe un desconocimiento sobre como funciona la popular "caja negra" de la IA

Para mi, el mejor canal de YouTube, no me puedo imaginar la de horas que hay detrás de este vídeo para que algo TAN complejo lo podamos entender todos. Buscar los ejemplos correctos, edición, profundidad técnica, ameno…. Vaya P*** crack!!!

🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:00 🎨 Definición de IA Generativa y Debate sobre Plagio - La inteligencia artificial generativa (IA generativa) crea contenido, como imágenes, a partir de la comprensión de la distribución de probabilidad de los datos. - Críticas sobre empresas que utilizan obras sin permiso para entrenar modelos generativos, desencadenando debates legales y éticos. - Evolución del debate: de la consideración del arte generado por IA a la cuestión de si las compañías están ofreciendo plagios idénticos. 02:06 🤔 Diferencia entre Aprender Datos y Aprender Distribución - La IA generativa no memoriza datos directamente, sino que aprende la distribución de probabilidad de esos datos. - Contraste con la percepción errónea de algunos de que la IA solo copia patrones y trozos de imágenes. - Ejemplo simplificado con el peso de pangolines para ilustrar el concepto de distribución de probabilidad. 05:23 🌐 Importancia de la Distribución de Probabilidad en IA Generativa - La distribución de probabilidad es crucial para generar nuevos datos de manera realista y original. - Creación de un modelo generativo capaz de producir datos nuevos basados en la distribución, sin depender directamente del conjunto de datos original. - Destacar la diferencia entre el aprendizaje de datos y el aprendizaje de la distribución en el contexto de la IA generativa. 07:43 🖼️ Aplicación Práctica a Imágenes de Mayor Complejidad - Extensión del concepto a imágenes de millones de píxeles, donde la IA generativa aprende la distribución de correlaciones y patrones. - La representación bidimensional simplificada demuestra cómo se aprende la distribución estadística de imágenes. - La generación de nuevos datos se basa en la comprensión de la distribución de probabilidad, permitiendo la creatividad y originalidad en la producción de contenido visual. 11:26 🎨 La capacidad de generalización de la IA generativa, - La IA generativa puede crear una distribución que conecta diferentes conceptos aprendidos. - Interpolación entre categorías aprendidas permite generar nuevas ideas y datos. - La capacidad de la IA generativa para crear contenido novedoso a través de la interpolación. 13:40 🧠 Problemas que conducen al plagio en la IA generativa, - El condicionamiento de la generación mediante un prompt específico puede inducir a la IA a regiones específicas de la distribución. - El uso de prompts extremadamente específicos puede llevar a la generación de imágenes que son copias del dataset original. - La sobrerrepresentación de datos y la memorización pueden provocar overfitting, conduciendo a situaciones de plagio. 16:21 🖋️ Problemas con prompts específicos y sobrerrepresentación, - El uso de prompts específicos puede acotar tanto la distribución que induce a la generación de imágenes idénticas a las del dataset. - La sobrerrepresentación de ciertos datos en el entrenamiento puede conducir a la memorización en lugar de aprendizaje distribucional. - Ejemplos concretos como el de la Mona Lisa ilustran cómo la sobrerrepresentación afecta a la generación. 19:21 🕵️ Ejemplos de acusaciones de plagio y respuestas, - El ejemplo del paper que demuestra la capacidad de la IA generativa para plagiar imágenes específicas. - La defensa de OpenAI frente a las acusaciones de plagio relacionadas con el uso de prompts específicos y sobrerrepresentación. - La importancia de entender el contexto y las circunstancias al evaluar acusaciones de plagio en la IA generativa. 21:41 ⚖️ Consideraciones éticas y legales, - La fórmula que condiciona el plagio en la IA generativa: sobrerrepresentación, prompts específicos y memorización. - Reconocimiento de problemas éticos y legales en el uso de la IA generativa. - La necesidad de debatir y establecer regulaciones para abordar los desafíos éticos y legales asociados con la IA generativa. Made with

No deja de sorprenderme nunca tu capacidad de traducir conceptos abstractos y súper complejos a conceptos simples y rápidos de absorber. Gran divulgador de conocimiento Carlos (y sin dudas el mejor en su rubro) Ni hablar de la edición atrás de cada video. Excelente todo!

Carlos, increible video! Gracias por lo que haces 🙏🏼 Un pregunta, con que software produces las animaciones de tus videos? Como por ejemplo 9:46 Me encantatia probarlo para hacer explicaciones similares! Te lo agradezc

10/10. ¡Por cierto, no había visto tus vídeos de overfitting! ¡Son geniales! ¡Gracias por poner el enlace! :D Un día de estos tengo que ponerme a revisar desde el principio los vídeos de tu canal, ¡son oro puro! ^_^

Se agradece todo el trabajo que hay detrás de estos vídeos didácticos. Son conceptos difíciles de explicar pero muy importantes. A mí me sirvió mucho. Gran labor divulgativa. Dudo mucho que haya algo de esta calidad en todo Youtube. Recomendar. Gracias!

Pues aquí un contra argumento con todo el respeto del mundo (me encanta tu canal): La respuesta seria un si en todos los casos y no solo en casos concretos, dices que del data set aprende la distribución de los datos, la distribución es un patrón en los casos de imágenes y ese patrón representa un porcentaje de una imagen que esta protegida por derechos de autor, que no copie una imagen completa no lo convierte en libre de plagio, habría que ver que tanto porcentaje de una imagen o "patrón" puede ser considerado libre pare uso bajo la IA, ya que al igual que una canción hay muchas que cuentan con secciones similares o iguales (acordes idénticos) pero que no infringen los derechos, se debe definir legamente eso, que porcentaje no representa una falta a los derechos, porque si solo nos basamos en que los datos duros no son idénticos entonces una imagen que se ponga en negativo no infringiría los derechos de autor ya que los datos de esa imagen están inversos, además de que los data set son preparados por personas que permiten que la IA acceda a ellos sin restricción, si se le deja libre en internet ya que no tiene moral o criterio tomara todas las imágenes disponibles, cosa que debe ser controlada por los dueños de la aplicación para evitar infringir derechos, en este caso Open IA directamente haciendo omisión en su recolección de datos libres de derechos o en su defecto de comprar los datos con los cuales alimentar el data set, si, es abiertamente plagio

Gran video y forma de explicar! Muchas gracias!

Estoy flipando con la forma en que lo has explicado con los cuadraditos de 2x2. Es BRUTAL

Al final la IA solo ha facilitado el plagio a las personas que les interesa aprovecharse de este recurso, pero siendo sinceros depende más de la sociedad que tanto valor le damos, es decir qué valor se le da a un pintor que puede replicar algún cuadro popular?... no pasa de algunos aplausos. Nosotros somos los encargados de darle valor a obras "autenticas" hechas con IA y pasar de largo con copias, copiar puede cualquiera, lo interesantes es ver como con esta tecnologia ahora los artistas podemos evolucionar, transformar y romper barreras con esta nueva herramienta.

esta genial este video Carlos, la explicación es muy clara, y eso no es fácil en estos temas, enhorabuena

Grandísimo video.. aunque NO ES EL PROBLEMA del que se quejan los artista. La queja es porque dicen que USAN SUS DIBUJOS SIN PERMISO para entrenar a las IAs. ¿Es cierto? ¿Tienes algún video donde lo expliques? 😊

Como siempre un video genial, a mi modo de ver fallas en la premisa de que los modelos han usado imágenes libres de autor y sobre ellas han generado, no, han usado imagenes con derechos de autor, que ademas no son reales (libres) (como si son los numeros que ponen) si la IA hubiera sido entrenada en base a imagenes recopiladas por una camara digital de OpenAI genial, pero el problema es que han usado imagenes que han sido generadas por humanos luego si que hacen un plagio. Igual que si yo hago cuadros iguales a los de Miro pero con variaciones sobre el original. Estas IA a dia de hoy solo son un ejemplo de lo que pudieran ser cuando de una imagen real infieran un mundo como el de picaso o munch, etc... a dia de hoy estas ia tan solo hacen variaciones sobre lo que han aprendido y como lo que mas han usado son imágenes con derechos pues salen plagios ...

Gracias por compartir este tipo de contenido ¡ Qué calidad de contenido y de vídeo!

La primera vez que escuché de IA generativa fue en un podcast de Ivoox, luego vine aquí a Youtube y tú eras de los pocos que empezó con este tema y el mejor. Felicidades por qué es seguro que rebasas el millón.