Hoy podemos ver escenas históricas hecha con Chat GPT al estilo de Studio Ghibli, variaciones que se asemejan a conjuntos de LEGO o retratos transformados en personajes del Muppets. Además, existen versiones en Pixel Art. Todo con un grado de detalle asombroso.
La demanda de imágenes de Chat GPT está afectando de modo significativo a las GPU de OpenAI. Esto ha llevado a que la empresa comience a restringir el acceso a su servicio. En los últimos días de marzo, las plataformas de redes sociales se han inundado de imágenes creadas por inteligencia artificial con estilos visuales tan reconocibles como impresionantes.
Chat GPT es el responsable de esta fiebre. La última característica del famoso chatbot de OpenAI facilita la creación de imágenes en tan solo segundos, simplemente señalando un estilo visual. Es posible comenzar de cero o utilizar una imagen como punto de referencia, y el resultado parece extraído de una película animada.
OpenAI actúa con restricciones de duración.
Para prevenir una mayor sobrecarga, la empresa ha empezado a establecer restricciones de uso. El sistema podría tomar más tiempo en producir imágenes o rechazarlas directamente, incluso si en circunstancias habituales estarían permitidas.
Únicamente para usuarios de pago.
En este momento, esta función está a disposición de aquellos con una suscripción de pago, como Chat GPT Plus o Chat GPT Pro. Los usuarios sin costo tendrán la capacidad de producir hasta tres imágenes diarias, aunque esta alternativa todavía no está accesible.
Es fundamental regular la demanda.
Cualquier sistema en la nube puede ser perjudicado por un uso en masa. Y si no se controla oportunamente, las pérdidas de productividad o incluso los errores serios pueden transformarse en el próximo problema a solucionar.
¿Problemas económicos y técnicos?
Por lo general, OpenAI se apoyó únicamente en Microsoft como proveedor de servicios de nube. No obstante, recientemente ha comenzado a diversificar su infraestructura, integrando a otros aliados como Oracle.
Sin embargo, los recursos continúan siendo escasos. Esta falta no solo obstaculiza la creación de funciones nuevas, sino que también impacta en la disponibilidad de las ya existentes cuando se alcanza un pico de uso, tal como sucede actualmente con la producción de imágenes.
Causas técnicas del colapso
Varios factores contribuyeron a este fenómeno:
- Sobrecarga de patrones específicos: El estilo Ghibli requiere una comprensión profunda de elementos artísticos muy particulares, lo que sobrecargó los parámetros del modelo dedicados a estos patrones estéticos.
- Limitaciones en el entrenamiento: A pesar de su extenso entrenamiento, el modelo no había sido optimizado específicamente para reproducir con precisión el estilo distintivo de Ghibli.
- Problemas de recursos computacionales: La generación de imágenes detalladas con este estilo requería un uso intensivo de recursos que, bajo alta demanda, provocó cuellos de botella en los sistemas.
Implicaciones para el futuro de la IA generativa
Este incidente ha sido revelador sobre los desafíos que enfrentan los sistemas de IA generativa contemporáneos. Demuestra que, a pesar de sus impresionantes capacidades, estos sistemas aún tienen limitaciones significativas cuando se trata de reproducir estilos artísticos complejos y específicos bajo condiciones de alta demanda.
Los expertos en IA sugieren que este tipo de colapsos nos recuerdan la importancia de desarrollar modelos más robustos y con mejor comprensión de los matices artísticos, especialmente cuando se trata de estilos visuales tan distintivos como el de Studio Ghibli.
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