DALL-E es un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por OpenAI que está siendo utilizado por expertos en Ingeniería de la Universidad Católica de Chile (UC) para generar imágenes digitales que representan posibles futuros impactos del cambio climático en nuestro país.

Basado en una vasta cantidad de imágenes extraídas de Internet y potenciado por su creatividad, este modelo puede crear representaciones visuales de las ciudades chilenas en el año 2100, tomando en cuenta los efectos del cambio climático.

La calidad de los resultados generados por DALL-E depende en gran medida de la cantidad de información disponible en la web sobre las ciudades en cuestión. Cuanta más información esté disponible, más precisos y detallados serán los resultados. Sin embargo, es esencial destacar que estos resultados reflejan un escenario hipotético basado en la información disponible y no deben considerarse como predicciones definitivas.

En este contexto, en conversación con Qué Pasa de La Tercera, Clutton-Brock, cofundador del Centro para la Inteligencia Artificial y el Clima del Reino Unido, enfatizó que las imágenes generadas por DALL-E y otras IA no se basan en modelos científicos sólidos, y, por lo tanto, no deben considerarse como predicciones precisas de futuros impactos climáticos.

«La IA es una de las herramientas que podemos utilizar para acelerar la transición hacia la neutralidad y la resiliencia climática. Sin embargo, no es más que una pieza del rompecabezas de la lucha contra el cambio climático», explicó al medio citado.

Asimismo, el especialista agregó que en términos más generales, «necesitamos una política gubernamental sólida, más inversión del sector privado y que los ciudadanos se planteen un cambio de comportamiento para reducir las emisiones».