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Qualcomm ha desarrollado e integrado agresivamente capacidades de inteligencia artificial generativa en su extensa línea de semiconductores durante los últimos años. Para aquellas pocas personas que han estado completamente fuera de la red de información, la IA utiliza algoritmos inteligentes para producir material nuevo y original, como fotografías, imágenes, películas y música, basándose en datos ya presentes.
La estrategia de IA generativa de Qualcomm adopta esta tecnología para mejorar diferentes aspectos de sus productos y servicios. La compañía dice que sus tecnologías pueden llevar a cabo una amplia gama de casos de uso extraordinarios, pero hacerlo localmente en el teléfono inteligente agrega mucho más valor, específicamente desde el punto de vista del costo por consulta y la escalabilidad.
Con eso como telón de fondo, analicemos la capacidad de Qualcomm para crear una función de IA híbrida que se extienda desde el dispositivo hasta la nube.
Qualcomm inició la conversación sobre este potencial a principios de este año en el Mobile World Congress. Este enfoque requiere modificaciones de hardware específicas y distintivas y ajustes sustanciales de software que dan como resultado un modelo grande conocido como Stable Diffusion, un modelo de texto a imagen de aprendizaje profundo introducido en 2022.
La aplicación principal de Stable Diffusion es crear imágenes detalladas basadas en descripciones de texto. Aún así, Stable Diffusion también se puede usar para otras tareas como la reparación de imágenes (repintar) y modificar imágenes generadas por IA fuera de los límites de la imagen original (outpainting).
Es crucial tener en cuenta que los parámetros son la base básica de los algoritmos de aprendizaje automático que permiten aplicaciones funcionales de gen-IA. Constituyen la parte del modelo entrenado con datos anteriores. En términos generales, la relación entre el número de parámetros y la sofisticación se ha mantenido sorprendentemente bien en el dominio del lenguaje. La cantidad aproximada necesaria en el pasado para aplicaciones de estilo gen-AI estaba en el área de 10 mil millones de parámetros.
El silicio AI de Qualcomm brinda capacidad de inteligencia artificial a los dispositivos de borde, incluidos teléfonos móviles, tabletas y PC. (Crédito de la imagen: Qualcomm)
Difusión estable para IA en el dispositivo
Según Qualcomm, su implementación de Stable Diffusion requiere solo mil millones de parámetros que se comprimen en un dispositivo del tamaño de un teléfono inteligente. Este logro de Stable Diffusion permite a los usuarios ingresar una consulta de texto y producir una imagen localmente sin usar la capacidad de Internet del teléfono inteligente.
Dado que la demostración de Qualcomm estaba operando en modo avión, todos los datos necesarios para producir esa imagen a partir de la consulta de texto se almacenaron en el dispositivo. Stable Diffusion es el modelo de acceso a los ojos de Qualcomm debido a su enorme tamaño y capacitación derivada de una gran cantidad de datos: puede comprender genuinamente conceptos que tienen un alcance increíblemente amplio y no están restringidos a un conjunto de temas en particular o pequeño.
Actualmente, Qualcomm afirma ser la única empresa capaz de permitir que este modelo funcione en dispositivos basados en Android. Los modelos de parámetros continúan reduciéndose, lo que permite que las atractivas aplicaciones gen-AI funcionen únicamente en un dispositivo. Si continúa con esta línea de pensamiento, se pueden realizar casos de uso de IA generativa comparables en todo tipo de dispositivos móviles.
Desde la perspectiva de la plataforma, la escalabilidad es el nombre del juego para Qualcomm, ya que pocas empresas tienen un alcance heredado comparable en dispositivos en todo el ecosistema de dispositivos de usuario final. La base Snapdragon «establecida» de Qualcomm ahora es más de 2 mil millones de dispositivos, incluidos muchos sin conexión a Internet.
Gen AI ahora puede ejecutarse en dispositivos móviles sin conexión a Internet. (Crédito de la imagen: Qualcomm)
Beneficios del enfoque de IA generativa de Qualcomm
Qualcomm tiene claras ventajas gracias a su historia en la industria de los teléfonos inteligentes, aunque Nvidia domina con frecuencia las noticias en el sector de la IA.
Qualcomm puede utilizar su IA generativa para producir contenido más inmersivo y realista, mejorando la experiencia del usuario. Por ejemplo, las aplicaciones de realidad aumentada (AR) pueden crear fotos y videos de alta calidad, mejorando la experiencia del usuario y haciéndola más participativa.
Además, las capacidades de Qualcomm brindan a las empresas ventajas esenciales para la prueba y el desarrollo de productos. Qualcomm puede simular y crear modelos realistas para pruebas y desarrollo utilizando IA generativa, lo que puede acelerar el proceso de diseño, ahorrar gastos y aumentar la eficacia del desarrollo de productos.
Además, los OEM de Qualcomm pueden beneficiarse del potencial sin explotar de la personalización en el ámbito de la IA, mientras que las soluciones de Qualcomm pueden brindar a los consumidores experiencias personalizadas que aprovechan la IA generativa.
Es fácil ver cómo las soluciones de Qualcomm pueden contribuir a crear sugerencias especializadas, interfaces de usuario únicas o respuestas adaptables basadas en preferencias individuales y patrones de comportamiento.
Qualcomm debe contarnos más
Como saben la mayoría de mis lectores, he estado creando conciencia sobre los problemas éticos que rodean el uso de la inteligencia artificial en general. La IA generativa plantea numerosas cuestiones moralistas, en particular a la luz de las falsificaciones profundas y la posible explotación de material creado por IA. Qualcomm debe asegurarse de que los usuarios de su tecnología de IA generativa actúen de manera ética y dentro de los límites de la ley.
Hay razones para preocuparse.
Cuando recientemente le pregunté a un director ejecutivo con un programa de gen-IA de texto a imagen si los términos y condiciones de la empresa exigían que el material creado incluyera marcas de agua permanentes o huellas dactilares de metaetiquetas, actuó con desdén y respondió negativamente.
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En una conferencia de tecnología reciente, un destacado director ejecutivo elogió la posibilidad de que las aplicaciones de estilo gen-AI manejen evaluaciones de desempeño del personal «laboriosas». La cantidad de juicios que seguirán si esto último sucede es inimaginable.
Sin embargo, en una reciente llamada de analista con Qualcomm, la empresa pareció entender que necesitaba asumir un papel de liderazgo ético en este campo, lo que sugirió que revelaría mucha más información sobre este tema en conferencias posteriores.
La compañía admite que quiere que los consumidores maximicen las capacidades de gen-IA en sus dispositivos. Aún así, también afirma cuán crítico es distinguir entre el material original y el contenido que gen AI ha modificado.
No es difícil concebir que la autenticación facial, por ejemplo, podría desempeñar un papel convincente en la minimización de este problema en este frente. Sin embargo, existen características de hardware biométrico que también pueden ser útiles.
Un valeroso nuevo mundo. Pero, ¿estaremos más seguros?
Es innegable que el énfasis de Qualcomm en la IA de generación y el trabajo continuo para integrar esta capacidad en la amplia cartera de silicio de la empresa tienen el potencial de alterar el panorama tecnológico tal como lo conocemos por completo. Las ventajas de productividad y ahorro de tiempo son reales, significativas y prácticamente incomprensibles.
El potencial es enorme, ya que Qualcomm ahora puede ejecutar de manera sólida este tipo de aplicaciones en teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles, incluidas las PC, sin conexión a Internet. El potencial de distorsión de la información e invasión de la privacidad también es dolorosamente claro.
Qualcomm debe proteger los datos de los usuarios y seguir estrictas leyes de privacidad para aliviar estas preocupaciones, y garantizar que cualquier información de identificación personal (PII) utilizada en el desarrollo o implementación de modelos generativos de IA se anonimice adecuadamente para evitar la identificación individual.
Además, antes de recopilar o utilizar datos de usuario con fines de IA generativa, Qualcomm debe obtener la aprobación expresa del usuario. La comunicación abierta con respecto al uso de datos, el intercambio y los procedimientos de almacenamiento es esencial para mantener la confianza de los usuarios.
Desafíos éticos y de seguridad
Qualcomm debe implementar fuertes medidas de seguridad para proteger los datos de los usuarios de accesos no deseados, infracciones y posibles abusos, especialmente en el contexto de la IA generativa. Las restricciones de acceso, el cifrado y las auditorías de seguridad regulares son parte de esto. Qualcomm puede aumentar la confianza del usuario y garantizar que sus soluciones gen-AI respeten la privacidad del usuario mediante la incorporación de un plan de privacidad completo.
También abogo por que Qualcomm ordene a sus socios OEM, que incorporan sus soluciones de inteligencia artificial de próxima generación en sus bienes de consumo, que exijan a los consumidores que revelen cuándo la IA creó cualquier contenido a partir de dichos dispositivos.
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Habrá una tendencia a colocar el peso de esta divulgación completamente en los fabricantes de dispositivos, quienes esperarán que los usuarios finales asuman esa obligación. Aun así, me gustaría que Qualcomm asumiera una posición pública de liderazgo en este tema.
Lamentablemente, confiar demasiado en la tecnología de IA generativa puede devaluar la creatividad y la intuición humanas.
Estoy petrificado ante la perspectiva de imágenes y videos creados por IA generativa que probablemente serán utilizados por ambos lados del pasillo en las próximas elecciones presidenciales porque harán que sea casi imposible distinguir los hechos de la ficción.
Qualcomm debe establecer un equilibrio entre la automatización y el compromiso humano para garantizar la creación de soluciones novedosas y valiosas. Este aspecto de la gen AI es la oportunidad de Qualcomm.
