Una revisión sobre Inteligencia artificial multimodal: Retos éticos y beneficios prácticos en la generación de contenidos
DOI:
https://doi.org/10.46842/ipn.cien.v29n2a08Palabras clave:
IA multimodal, Contenido generado por IA, Retos éticos, Automatización eficienteResumen
Esta revisión sistemática examina 23 estudios revisados por pares publicados desde 2020 para delinear los principales riesgos técnicos y éticos, sintetizar los beneficios clave e identificar futuras vías de investigación para la creación de contenido multimodal impulsada por la IA. Utilizando un protocolo guiado por PRISMA, examinamos cinco importantes bibliotecas digitales y aplicamos rigurosos criterios de inclusión/exclusión junto con una lista de verificación CASP adaptada, lo que dio como resultado un corpus final que abarca las artes visuales, la educación, el marketing, la atención sanitaria, la respuesta a catástrofes, el diseño arquitectónico, la comunicación y el entretenimiento deportivo. Clasificamos estos trabajos en cuatro categorías: Creación y diseño, Comunicación y análisis, Automatización y detección, e Interacción y enseñanza— y cuantificamos sus énfasis: el 30 % de los estudios priorizaron la eficiencia de la automatización, el 26 % destacaron los resultados personalizados y el 18 % informaron de una mayor diversidad de contenidos. Es fundamental destacar que nuestra revisión también cataloga riesgos significativos —desinformación, fallos en la alineación de modalidades, sesgos algorítmicos y violaciones de la privacidad— que subrayan la necesidad de algoritmos transparentes, protocolos de supervisión de sesgos y marcos de privacidad desde el diseño. Concluimos que es necesario el desarrollo de modelos interpretables, metodologías estandarizadas de manejo ético de datos y herramientas de mitigación en tiempo real, así como colaboraciones interdisciplinarias para avanzar en sistemas de IA multimodales robustos, responsables y escalables.Referencias
[1] G. Joshi, R. Walambe, K. Kotecha, “A Review on Explainability in Multimodal Deep Neural Nets,” IEEE Access, vol. 9, pp. 59800–59821, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3070212
[2] M. Chen, et al., “Replanteamiento de la moderación de contenido multimodal desde un ángulo asimétrico con modalidad mixta,” ArXiv, vol. abs/2305.10547, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2305.10547
[3] M. J. Page et al., “The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews,” BMJ, vol. 372, p. n71, 2021.
[4] CASP, “CASP Qualitative Checklist: 10 questions to help you make sense of qualitative research (Version 6).” 2018.
[5] D. P. Serrano, J. P. M. Belda, P. M. Ramallal, “Impacto y oportunidades de la inteligencia artificial en el arte visual: personalización de la creatividad con Stable Diffusion y Controlnet,” in Manipulación en imágenes visuales y sonoras en ficción y no ficción, Dykinson, 2023, pp. 894–909.
[6] D. Palenzuela López, Herramientas de IA generativa para crear puentes literarios: exploración visual con La Casa de Bernarda Alba, 2024.
[7] F. Guerrero-Solé, C. Ballester, “El impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en la disciplina de la comunicación,” Hipertext.net, no. 26, pp. 1–9, 2023.
[8] J. L. Martín Prada, et al., La creación artística visual frente a los retos de la inteligencia artificial. Automatización creativa y cuestionamientos éticos, 2024.
[9] O. Cordón García, “Inteligencia Artificial en Educación Superior: Oportunidades y Riesgos,” Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, pp. 16-27, Dec. 2023, doi: 10.6018/riite.591581
[10] M. H. Sarkhoosh, S. Gautam, C. Midoglu, S. Sabet, P. Halvorsen, “Multimodal AI-Based Summarization and Storytelling for Soccer on Social Media,” in Proceedings of the 15th ACM Multimedia Systems Conference, 2024, pp. 485–491.
[11] V. Liu, “Beyond text-to-image: Multimodal prompts to explore generative AI,” in Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2023, pp. 1–6.
[12] M. R. Morris, J. R. Brubaker, “Generative ghosts: Anticipating benefits and risks of AI afterlives,” arXiv preprint arXiv: 2402.01662, 2024.
[13] A. De Bruyn, V. Viswanathan, Y. S. Beh, J. K.-U. Brock, F. Von Wangenheim, “Artificial intelligence and marketing: Pitfalls and opportunities,” Journal of Interactive Marketing, vol. 51, no. 1, pp. 91–105, 2020.
[14] Y. K. Dwivedi et al., “Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy,” International Journal of Information Management, vol. 57, p. 101994, 2021.
[15] A. Fitriawijaya, T. Jeng, “Integrating multimodal generative ai and blockchain for enhancing generative design in the early phase of architectural design process,” Buildings, vol. 14, no. 8, p. 2533, 2024.
[16] Y. Zhou, H. J. Park, “Una aplicación multimodal aumentada con IA para esbozar diseños conceptuales,” International Journal of Architectural Computing, vol. 21, pp. 565–580, 2023, doi: 10.1177/14780771221147605
[17] C. G. Cabay Calderon, “Integración de la Inteligencia Artificial con otras tecnologías en la creación decontenidos para redes sociales,” B.S. thesis, Universidad Tècnica de Ambato, Facultad de Jurisprudencia y Ciencias 2023.
[18] M. Jin, et al., “Enfoque multimodal para analizar grandes datos de redes sociales y medios de comunicación,” Discourse, Context and Media, vol. 40, p. 100467, 2021, doi: 10.1016/J.DCM.2021.100467
[19] Y. Lu, et al., “Ética e IA: una revisión sistemática sobre preocupaciones éticas y estrategias relacionadas para el diseño con IA en el ámbito sanitario,” AI, 2022, doi: 10.3390/ai4010003
[20] L. Sun, et al., “Una encuesta exhaustiva sobre el contenido generado por IA (AIGC): una historia de la IA generativa desde GAN hasta ChatGPT,” ArXiv, vol. abs/2303.04226, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2303.04226.
[21] S. Dadgar, M. Neshat, “A novel hybrid multi-modal deep learning for detecting hashtag incongruity on social media,” Sensors, vol. 22, no. 24, p. 9870, 2022.
[22] J. Dana, V. Agnus, F. Ouhmich, B. Gallix, “Multimodality imaging and artificial intelligence for tumor characterization: current status and future perspective,” in Seminars in Nuclear Medicine, Elsevier, 2020, pp. 541–548.
[23] M. Imran, F. Ofli, D. Caragea, A. Torralba, “Using AI and Social Media Multimodal Content for Disaster Response and Management: Opportunities, Challenges, and Future Directions,” Information Processing & Management, vol. 57, no. 5, p. 102261, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102261
[24] B. Jaltotage, J. Lu, G. Dwivedi, “Use of Artificial Intelligence Including Multimodal Systems to Improve the Management of Cardiovascular Disease,” Canadian Journal of Cardiology, 2024.
[25] M. Tong, et al., “Detección de anomalías mediante aprendizaje profundo multimodal,” vol. 12941, pp. 129414V-129414V–7, 2023, doi: 10.1117/12.3011769
[26] I. Jebadurai, A. M. Vedamanickam, P. U. Kumar, “Design of Generative Multimodal AI Agents to Enable Persons with Learning Disability,” Companion Publication of the 25th International Conference on Multimodal Interaction, 2023, doi: 10.1145/3610661.3617514.
[27] T. K. Mohd, N. Nguyen, A. Y. Javaid, “Multi-modal data fusion in enhancing human-machine interaction for robotic applications: a survey,” arXiv preprint arXiv:2202.07732, 2022.
[28] P. J. Standen et al., “An evaluation of an adaptive learning system based on multimodal affect recognition for learners with intellectual disabilities,” British Journal of Educational Technology, vol. 51, no. 5, pp. 1748–1765, 2020.
[29] T. Baltrušaitis, C. Ahuja, L. P. Morency, “Challenges and applications in multimodal machine learning,” The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces: Signal Processing, Architectures, and Detection of Emotion and Cognition-Volume 2, pp. 17–48, 2021.
[30] H. Alwahaby, M. Cukurova, Z. Papamitsiou, M. Giannakos, “The evidence of impact and ethical considerations of Multimodal Learning Analytics: A Systematic Literature Review,” The Multimodal Learning Analytics Handbook, pp. 289–325, 2022.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 German Cuaya Simbro, Wendy Garcia Tapia, María F. Avila Vargas, Pedro Aarón Hernández Ávalos (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
