El llançament de ChatGPT a finals del 2022 va transformar les percepcions de la tecnologia, permetent als usuaris participar en converses significatives i naturals amb un xatbot d'IA capaç de generar respostes semblants a les humanes. Aquesta innovació va impulsar gegants tecnològics com Google, Meta, Microsoft i Apple a incorporar ràpidament IA en els seus productes. No obstant això, l'impacte de l'IA generativa s'estén més enllà dels xatbots. La investigació de l'Institut Global McKinsey suggereix que podria afegir 4, 4 bilions de dòlars anualment a l'economia mundial.

Les tecnologies d'IA generativa es troben ara en productes diversos, inclòs el Gemini de Google, el Copilot de Microsoft, el Claude d'Anthropic i més, una tendència destacada en el nostre nou centre d'AI Atlas. A mesura que l'IA esdevé més prevalent, emergeix una nova terminologia crucial per a les converses casuals i els entorns professionals. A continuació, un glossari de termes clau d'IA que s'actualitzarà contínuament: - **Intel·ligència Artificial General (AGI)**: Una futura IA capaç de superar els humans en moltes tasques i millorar les seves pròpies habilitats. - **Agentiu**: Sistemes d'IA que operen de manera autònoma per assolir objectius sense supervisió constant. - **Ètica de la IA**: Directrius per evitar que la IA causi danys, abordant qüestions com la recollida de dades i els biaixos. - **Seguretat de la IA**: L'estudi dels efectes a llarg termini de la IA, especialment en relació amb l'aparició d'una superintel·ligència potencialment hostil. - **Algoritme**: Instruccions per a un programa informàtic per aprendre i analitzar dades, permetent l'execució de tasques. - **Alineació**: Ajustar el disseny d'una IA per assolir els resultats desitjats, com moderar contingut de manera efectiva. - **Antropomorfisme**: Atribuir trets humans a entitats no humanes, com percebre un xatbot com a conscient. - **Intel·ligència Artificial (IA)**: Tecnologia destinada a imitar la intel·ligència humana en ordinadors o robòtica. - **Agents Autònoms**: Sistemes d'IA, com els cotxes autònoms, capaços de realitzar tasques de manera independent utilitzant dades sensorials. - **Biaix**: Errors en la IA a causa de les dades d'entrenament, que poden conduir a estereotips basats en la raça o grups. - **Xatbot**: Un programa que simula una conversa en llenguatge natural. - **ChatGPT**: Un xatbot d'IA d'OpenAI que utilitza tecnologia de gran model de llenguatge. - **Computació Cognitiva**: Un altre terme per a IA. - **Augmentació de dades**: Millorar les dades d'entrenament de la IA mitjançant la diversificació o el remixatge. - **Aprenentatge profund**: Una subàrea de l'aprenentatge automàtic que utilitza múltiples paràmetres per identificar patrons, inspirada en les xarxes neuronals. - **Difusió**: Un mètode d'aprenentatge automàtic que reconstrueix dades a partir del soroll per recuperar el contingut original. - **Comportament emergent**: Capacitats no intencionades exhibides per un model d'IA. - **Aprenentatge de punt a punt (E2E)**: Aprenentatge profund integral on un model aprèn a realitzar una tasca en un sol intent. - **Consideracions ètiques**: Reconèixer les ramificacions morals de la IA, incloent-hi la privadesa i l'ús de dades. - **'Foom'**: L'escenari on el desenvolupament d'AGI podria fer tard per evitar riscos potencials per a la humanitat. - **Xarxes Generatives Adversàries (GANs)**: Models d'IA que creen noves dades utilitzant dues xarxes neuronals: un generador i un discriminador. - **IA Generativa**: Tecnologia per produir contingut (text, imatges, vídeos) aprenent a partir de grans conjunts de dades. - **Baranes**: Directrius que asseguren un comportament responsable de la IA i la generació de contingut. - **Al·lucinació**: Respostes enganyoses de la IA que apareixen confiades malgrat ser incorrectes. - **Gran Model de Llenguatge (LLM)**: Un model d'IA entrenat amb grans quantitats de text per generar respostes semblants a les humanes. - **Aprenentatge Automàtic (ML)**: Una part de la IA que permet als sistemes aprendre sense programació explícita. - **Microsoft Bing**: Un motor de cerca que utilitza tecnologia de ChatGPT per a funcions avançades de cerca. - **IA Multimodal**: IA capaç de processar diversos tipus d'entrada, com text i imatges. - **Processament del Llenguatge Natural**: Una branca de la IA centrada en ensenyar als ordinadors a comprendre el llenguatge humà. - **Xarxa Neuronal**: Un model que identifica patrons de dades, emulant l'estructura interconnectada del cervell. - **Sobreajust**: Un error on una IA està massa lligada a les dades d'entrenament, dificultant la seva adaptabilitat. - **Clips de Paper**: Un experiment mental que il·lustra com un AGI podria posar en perill la humanitat inadvertidament mentre persegueix els seus objectius. - **Paràmetres**: Valors que defineixen les funcions i prediccions dels models d'IA. - **Indicació**: L'entrada d'un usuari a un xatbot d'IA que genera respostes. - **Cadena d'Indicacions**: Utilitzar interaccions prèvies en les respostes de la IA. - **Loro Estocàstic**: Una metàfora que destaca com els LLM generen text convincent sense veritable comprensió. - **Transferència d'Estil**: La capacitat de la IA per aplicar l'estil d'una imatge al contingut d'una altra. - **Temperatura**: Un ajust que afecta com de aleatòriament una IA genera respostes. - **Generació de Text a Imatge**: Creació de visuals a partir de descripcions textuals. - **Tokens**: Segments de text processats pels models de llenguatge d'IA. - **Dades d'Entrenament**: Conjunts de dades utilitzats per a l'aprenentatge dels models d'IA. - **Model de Transformador**: Una arquitectura d'aprenentatge profund que entén el context analitzant les relacions de totes les dades. - **Prova de Turing**: Una avaluació de la capacitat d'una màquina per exhibir un comportament semblant al dels humans. - **IA Dèbil (IA Estreta)**: IA especialitzada en tasques específiques sense capacitats cognitives més àmplies. Aquest glossari serveix com una eina fonamental per comprendre conceptes clau en el panorama en ràpida evolució de l'IA.