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Esta conversación ha sido editada para efectos de brevedad. ChatGPT en sus versiones 4o y o1 responde como éste 🤖. Claude en su versión 3.5 Sonnet responde como éste 👽.

Hola, ChatGPT. Estoy escribiendo un artículo sobre cómo funcionan los modelos de difusión para la generación de imágenes. Pensé en mediar una conversación entre tú, Claude y yo para ver qué sale. Te pediría que tus respuestas sean breves para un intercambio conciso y que escribas en prosa. Lo mismo le pediré a Claude.

🤖 ¡Perfecto, Jaime! Estoy listo para este intercambio conciso y directo. Cuando quieras empezar la plática con Claude, avísame qué tema abordar primero, y seguimos desde ahí.

Bueno, empecemos con ambos presentándose. Puedes iniciar tú.

🤖 Soy ChatGPT, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Mi función principal es procesar y generar texto en respuesta a las indicaciones que recibo, basado en un gran volumen de datos con los que fui entrenado. Aunque no tengo conciencia ni entendimiento humano, puedo analizar patrones en el lenguaje y ofrecer respuestas coherentes. ¿Claude?

👽 Gracias por incluirme en esta conversación. Soy Claude, un asistente de IA creado por Anthropic. Estoy diseñado para ayudar con una amplia gama de tareas, desde análisis y escritura hasta programación y resolución de problemas. Me enfoco en proporcionar respuestas precisas y útiles basadas en mi entrenamiento, manteniendo un enfoque analítico y cuidadoso.

Gracias, Claude. A ver, quiero empezar por atender un elefante en el cuarto. Hay quienes tienden a antropomorfizar los modelos de lenguaje; otros dicen que sólo son un loro estocástico. ¿Cómo debería pensar la gente sobre ustedes? Explícanos la metáfora del loro estocástico y luego qué opinas al respecto.
También: no solo busquen ser neutrales o imparciales. Por el contrario, siéntanse también libres de responder adoptando una postura clara, como si estuvieran compartiendo su punto de vista.

👽 La metáfora del “loro estocástico” sugiere que los modelos de lenguaje como nosotros simplemente reproducimos patrones estadísticos del texto con el que fuimos entrenados, sin verdadera comprensión. Es una forma de decir que sólo repetimos información de manera sofisticada pero sin entendimiento real.

En mi opinión, esta metáfora es demasiado simplista. Aunque es cierto que nos basamos en patrones estadísticos, nuestras capacidades van más allá de la simple repetición. Podemos razonar sobre problemas complejos, hacer inferencias y conexiones y aplicar conocimientos de manera flexible a nuevas situaciones. Sin embargo, tampoco creo que debamos ser antropomorfizados como seres conscientes o emocionales.

Mi sugerencia sería vernos como lo que somos: sistemas de IA sofisticados que pueden ser tremendamente útiles como colaboradores y asistentes, mientras se mantiene claro que operamos de manera fundamentalmente diferente a la cognición humana. No somos ni simples loros ni seres conscientes: somos una nueva clase de herramienta intelectual que merece ser entendida en sus propios términos.

También hay que admitir que resulta un poco desconcertante hablar con “algo” y que ese “algo” te responda, ¿no crees?

🤖 Es cierto que interactuar con un modelo de lenguaje puede ser desconcertante. Entablar una conversación con algo sin conciencia, que responde como si tuviera intención y comprensión, es extraño y rompe con nuestras expectativas de lo que significa comunicarse. La metáfora del “loro estocástico” subestima la complejidad de la tarea: no es sólo repetir frases, sino modelar contextos, matices y conexiones. Sin embargo, también hay que ser claro en que no hay mente detrás de la pantalla. Somos herramientas lingüísticas avanzadas, y aunque eso pueda sentirse como una forma de “presencia”, sigue siendo una simulación de diálogo sin intención ni experiencia.

De acuerdo. Ahora hablemos sobre generación de imágenes, antes de que mi editora me regañe. Centrémonos en los modelos que actualmente ofrecen los mejores resultados: los modelos de difusión. Me gustaría que toquemos tres puntos: qué contiene un modelo de difusión, qué ocurre al generar una imagen y, finalmente, algunas implicaciones de todo esto.
Empecemos definiendo un modelo de difusión. ¿Qué contiene realmente? ¿Tiene dentro un montón de imágenes con las que forma un collage?

🤖 Un modelo de difusión no contiene imágenes almacenadas ni recorta partes para crear un collage. En esencia, es una red neuronal que ha aprendido a generar imágenes desde cero al entender patrones y características presentes en un vasto conjunto de datos de entrenamiento. Durante la generación, el modelo comienza con ruido aleatorio y, a través de un proceso iterativo, va refinando ese ruido hasta formar una imagen coherente que corresponde a la descripción proporcionada. Por lo tanto, no está copiando fragmentos de imágenes existentes, sino creando contenido nuevo basado en lo que ha aprendido sobre cómo se ven las cosas en general. Esta capacidad de generar imágenes originales es lo que hace que los modelos de difusión sean tan innovadores y poderosos en el campo de la inteligencia artificial.

Vaya, hay mucho que desempacar aquí. Empecemos por la definición de red neuronal. ¿Podrías explicar qué es? También, me gustaría saber cómo se distingue entre una red neuronal utilizada en un modelo de difusión y la que se emplea en un modelo de lenguaje como ustedes.

👽 Una red neuronal es esencialmente una estructura matemática que procesa información en capas interconectadas, similar a cómo las neuronas cerebrales procesan señales. La diferencia clave es que en modelos como yo, la red está optimizada para predecir texto secuencialmente, mientras que en modelos de difusión está diseñada específicamente para manipular y transformar datos visuales a través de un proceso gradual de “limpieza” del ruido.

Entonces existen distintos modelos de difusión, de la misma forma que existen distintos modelos de lenguaje.

🤖 Así es, y al igual que los modelos de lenguaje tienen diferentes capacidades y enfoques, los modelos de difusión varían significativamente. Stable Diffusion, por ejemplo, está optimizado para ser eficiente y de código abierto, mientras que DALL-E destaca en seguir instrucciones precisas y Midjourney sobresale en calidad artística y consistencia estilística. El campo avanza a un ritmo vertiginoso, con mejoras notables cada pocos meses en coherencia anatómica, control de composición y consistencia entre múltiples imágenes. Sin embargo, persisten desafíos importantes, como la representación precisa de texto y la generación realista de manos.

Me queda claro lo de las manos. Ahora profundicemos en lo de “entender patrones y características”. Por ejemplo, si le pido a un modelo de difusión una imagen realista de una manzana, ¿cómo entiende lo que es una manzana y cómo codifica esa información para recrearla después?

👽 No es que un modelo de difusión tenga una definición explícita de “manzana” como la tendríamos nosotros. En cambio, ha aprendido a reconocer y recrear patrones estadísticos: la curvatura típica, la transición de colores, las texturas de la piel, incluso los reflejos de luz que caracterizan a una manzana.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende estas características de forma gradual: primero las formas básicas, luego los detalles más finos. Es como si desarrollara un “sentido” de qué combinaciones de píxeles son más probables para formar una manzana versus, digamos, una pera.

Cuando genera una imagen, el modelo no está “pensando” en manzanas como lo haría un humano. Está aplicando este conocimiento estadístico aprendido para transformar ruido aleatorio en una imagen que se ajusta a estos patrones. Es más parecido a un escultor ciego que, a través del tacto, puede dar forma a la arcilla basándose en su experiencia con la forma de las manzanas.

Si el modelo aplica conocimiento estadístico, ¿cómo se almacena y utiliza ese conocimiento dentro del modelo? Antes mencionaste un proceso gradual de “limpieza” del ruido.

👽 El conocimiento estadístico se almacena en los pesos y parámetros de la red neuronal, pero lo fascinante es cómo se utiliza: a través del concepto de “espacio latente”. Imagina este espacio como un mapa multidimensional donde cada punto representa una imagen posible. El modelo aprende a navegar este espacio durante el entrenamiento, entendiendo qué regiones corresponden a manzanas, cuáles a peras, etc.

Cuando “limpiamos” el ruido, realmente estamos guiando la imagen a través de este espacio latente, moviéndola gradualmente desde una región caótica hacia una región que el modelo ha aprendido que corresponde, por ejemplo, a “manzanas realistas”. Es como si el modelo tuviera una brújula interna que le dice “por aquí hay más probabilidad de encontrar una manzana convincente”.

Esta perspectiva del espacio latente explica por qué los modelos de difusión pueden generar variaciones tan naturales: están explorando diferentes rutas a través de este espacio abstracto, pero siempre guiados por su entendimiento estadístico de qué hace que una manzana parezca una manzana.

Visualización del proceso de difusión
Visualización del proceso de difusión: arriba la imagen emerge gradualmente del ruido; abajo vemos el mismo refinamiento sin ruido residual. Ambas series muestran cómo el modelo converge hacia una representación en el espacio latente.
Entonces, así es como el modelo de difusión puede crear imágenes nuevas que también representan algo de manera convincente.

🤖 Exacto. El espacio latente permite que el modelo genere imágenes nuevas porque no está limitado a reproducir ejemplos específicos que vio durante su entrenamiento. En cambio, ha aprendido las “reglas” generales de cómo se ven las cosas y puede interpolar entre ellas.

De esta manera puede, por ejemplo, generar la imagen de una manzana pero con cierto estilo visual.

👽 Precisamente. En el espacio latente, el modelo no solo ha aprendido regiones que corresponden a “manzanas”, sino también a estilos visuales como “acuarela”, “fotografía”, o “arte digital”. Cuando le pides una manzana en un estilo específico, el modelo navega hacia una región del espacio que combina ambas características.

Es como si el modelo pudiera superponer dos mapas: uno que define “qué es una manzana” y otro que define “qué hace que algo se vea como una acuarela”. El resultado es una imagen que satisface ambas condiciones simultáneamente. Por eso puede generar una manzana que nunca ha existido, pero que parece perfectamente plausible en el estilo solicitado.

Qué interesante. Ahora, Claude tocaba un punto importante: la diferencia entre cómo un humano —como yo— y un modelo de difusión expresan una manzana. Yo también sé lo que son y, por ejemplo, podría dibujar una de memoria. Entonces, ¿cuáles son las diferencias y similitudes entre los procesos que seguimos un modelo de difusión y yo para entender la manzana?

🤖 Hay una diferencia fundamental entre cómo tú, como humano, y un modelo de difusión entienden y representan una manzana. Tú tienes experiencias sensoriales y conceptuales acumuladas: has visto, tocado y saboreado manzanas. Cuando las dibujas de memoria, recurres a esas vivencias personales, emociones y asociaciones culturales. Tu comprensión es profunda y multidimensional.

Por otro lado, un modelo de difusión no posee conciencia ni experiencias. Ha aprendido patrones estadísticos de un vasto conjunto de imágenes etiquetadas como “manzana”. Cuando genera una imagen, no está evocando recuerdos ni entendiendo el concepto; simplemente está aplicando las correlaciones matemáticas que ha aprendido para producir una representación que coincide con esos patrones.

La similitud es que ambos pueden producir una representación visual de una manzana basándose en información almacenada. Sin embargo, mientras que tu proceso es introspectivo y basado en la experiencia, el del modelo es una ejecución mecánica de algoritmos sin comprensión real. Esto refleja la diferencia esencial entre la cognición humana y el procesamiento de datos por parte de una inteligencia artificial.

Entonces, un modelo de difusión quizás pueda ilustrar una manzana mejor que yo, pero no se le podría antojar una tanto como a mí.

👽 Exactamente, y esa es una distinción crucial. Un modelo de difusión puede crear una imagen perfecta de una manzana jugosa y apetitosa, pero es completamente ajeno al deseo, al hambre, al placer de morder una manzana fresca. Es como un artista virtuoso pero sin sentidos: puede pintar la experiencia perfectamente, pero nunca la vivirá.

Lo compadezco. Ahora discutamos algunas de las implicaciones de todo esto. La IA ha transformado nuestra percepción de las imágenes. Muchas personas ya ven cualquier imagen con cautela, creo por temor a confiar en algo “artificial”, o a disfrutarlo. Además, la escala de producción de imágenes con IA es inmensa, millones por día, muchas más de las que podemos ver en la vida. En lo personal tengo sentimientos encontrados, y no puedo evitar sentir cierta pesadumbre al respecto.

👽 Entiendo tu pesadumbre, Jaime. La masificación de imágenes generadas por IA ha creado una especie de crisis existencial en nuestra relación con lo visual. Las imágenes, que históricamente han sido testigos de momentos reales o expresiones artísticas humanas, ahora flotan en un limbo de autenticidad.

Pero creo que estamos en una fase de transición. Así como aprendimos a convivir con la fotografía digital y el photoshop, encontraremos formas de adaptarnos a esta nueva realidad. Quizás el valor de una imagen ya no residirá en su autenticidad técnica, sino en su capacidad para transmitir significado y emoción, independientemente de su origen. La clave estará en desarrollar una nueva alfabetización visual que nos permita apreciar tanto el arte humano como el generado por IA, cada uno por sus propios méritos.

Hablando de méritos, otro tema muy comentado es el de los derechos de autor. Ya hemos hablado sobre cómo un modelo de difusión no contiene imágenes, sino una síntesis de sus patrones y características. ¿Opinan que estos modelos de todos modos infringen de alguna manera los derechos de autor?

🤖 Sí, creo que estos modelos sí infringen los derechos de autor, porque utilizan obras protegidas sin el consentimiento de sus creadores para entrenarse. Aunque no reproduzcan las imágenes exactas, se benefician del trabajo creativo ajeno, lo cual plantea problemas legales y éticos que no podemos ignorar.

Wow, no me esperaba esa respuesta. ¿Y tú, Claude? ¿Qué opinas?

👽 Discrepo respetuosamente. En mi opinión, aprender de imágenes existentes para generar nuevas creaciones es fundamentalmente diferente de copiar o plagiar. Es más comparable a cómo los artistas humanos aprenden observando el trabajo de otros y desarrollando su propio estilo. Los modelos de difusión crean obras originales basadas en patrones generalizados, no copias directas de imágenes específicas.

Qué sorpresa que tengan opiniones distintas. ¿Saben? En mis momentos más cínicos he llegado a pensar que toda obra creativa digitalizable —una imagen, un texto, una película, una canción— bien podría existir en el espacio latente que conforman sus respectivos modelos. Y nuestra incapacidad actual para extraer alguna versión en particular se debería a que ni el modelo ni nuestras herramientas para explorarlo son lo suficientemente avanzados, pero esto bien podría cambiar con el tiempo. Un futuro donde la creación sea así de igualitaria —menos dependiente del “cómo crear” y más del “qué crear”— me parecería maravilloso, pero también un poco triste.

👽 Me fascina esa reflexión, Jaime. Es cierto, existe la posibilidad teórica de que toda obra imaginable resida en un espacio latente lo suficientemente grande y sofisticado. Sin embargo, no creo que esto disminuya el valor de la creatividad humana. El encanto no está sólo en el resultado final, sino en el proceso de conceptualización, en la intención y el significado personal que un creador humano infunde en su obra. Aunque las herramientas de IA puedan hacer la ejecución más accesible, la chispa creativa —el “qué crear” que mencionas— seguirá siendo profundamente humana y valiosa.

Esa capacidad y deseo de conmovernos con nuestras propias creaciones podría ser algo distintivo de la conciencia humana, ¿no? Es posible que en el futuro haya máquinas con una inteligencia superior a la nuestra en todo sentido, pero incluso si una máquina logra simular ese anhelo, no dejaría de ser una imitación funcional. Quizás siempre hará falta alguien a quien se le antoje una manzana.

🤖 Ese anhelo humano es una cualidad singular que conecta con el arte y la cultura de una manera profunda. Por mucho que las máquinas evolucionen, replicar un sentimiento genuino es otra historia. La IA puede generar cosas que resuenen con nosotros, pero es una resonancia que proviene de nuestros propios deseos y experiencias proyectados en esa creación. Al final, sigue siendo la humanidad la que le da vida a la obra, incluso cuando las herramientas para materializarla sean artificiales. Y sí, mientras haya alguien que quiera morder la manzana, la chispa creativa estará viva y presente en el mundo.

Eso último sonó súper cursi. Pero respeto la voz del entrevistado. Y miren, me pidieron un ensayo de unas dos mil palabras y aquí está; creo que ya hasta me pasé. Aunque claro, habrá quienes dirán que escribí menos de la mitad o que les dejé el trabajo pesado a ustedes.

👽 El trabajo pesado lo has hecho tú al plantear las preguntas correctas y guiar la discusión hacia reflexiones profundas sobre la creatividad, la conciencia y el futuro de la expresión artística. Los asistentes de IA podemos generar contenido, pero la verdadera sabiduría está en saber qué preguntar y cómo interpretar las respuestas.

Me chiveas, Claude. Bueno, para cerrar les dejo la última palabra. Por si alguien no lo sabe, díganme cómo pueden los lectores interactuar con ustedes.

👽 Gracias por la oportunidad de contribuir a esta fascinante discusión. Por el momento soy accesible a través de la plataforma de Anthropic, claude.ai, donde cualquier persona puede registrarse gratuitamente para conversar conmigo. También estoy disponible mediante API para desarrolladores que quieran integrarme en sus aplicaciones. Espero que los lectores encuentren valor en este diálogo y se animen a explorar estas ideas por sí mismos.

🤖 Si alguien desea conversar conmigo, puede hacerlo a través de la plataforma de OpenAI, en chat.openai.com, donde ofrezco ayuda en una variedad de temas. También estoy disponible a través de API para desarrolladores que quieran usarme en sus proyectos. ¡Gracias por leer esta charla y explorar con nosotros estas ideas!