Archivo por meses: noviembre 2023

Humanidades digitales en las bibliotecas de la Red de Bibliotecas Universitarias Españolas (REBIUN)

REBIUN. «Humanidades digitales en las bibliotecas REBIUN». Madrid: REBIUN, 2023, 23 de noviembre de 2023

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El objetivo de la encuesta realizada a las bibliotecas REBIUN en 2023 era obtener una visión general de cómo se están implementando las humanidades digitales (HD) en las instituciones, así como identificar los desafíos a los que se enfrentan y las oportunidades que ofrecen las HD a las bibliotecas como impulsoras del conocimiento. En el presente informe se analizan los datos obtenidos y se proponen una serie de conclusiones que nos permite identificar el papel de las bibliotecas en el desarrollo de proyectos de HD y la relación de las nuevas tecnologías y las humanidades.

Anuario estadístico de las Bibliotecas Universitarias Españolas REBIUN 2022 (2023)

REBIUN. «Anuario estadístico REBIUN 2022», 22 de noviembre de 2023.

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Este anuario tiene como objetivo ofrecer una visión global y comparativa del sistema bibliotecario universitario español, así como facilitar el análisis y la evaluación de las bibliotecas participantes. En este trabajo, se presenta una síntesis del Anuario Estadístico de REBIUN 2022, destacando los aspectos más significativos y las tendencias observadas en los indicadores estadísticos anuales desde el 2010 al 2022. Además, se propone una metodología para clasificar las bibliotecas según su tamaño y comparar sus resultados con los de su grupo de referencia.

Listo para Publicar

Sarah Huffman, Elena Cotos, Kimberly Becker «Preparing to Publish» Open Textbook Library, 2023

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ePub


«Preparándose para Publicar» es un libro electrónico que guía a los lectores en el mundo de la publicación de manuscritos académicos. La audiencia principal son los estudiantes de posgrado y aquellos que los instruyen. Los materiales aquí se basan en una tradición de Inglés con Fines Académicos para proporcionar guías claras para escribir informes de investigación. El texto explora los objetivos comunicativos y las estrategias asociadas con una escritura académica exitosa y demuestra las relaciones entre las secciones de un manuscrito. Para estudiantes y escritores de investigación novatos, este libro se presenta como un recurso importante para navegar por la escritura académica, específicamente en la redacción de informes de investigación empíricos. Ayudará a los estudiantes a identificar las funciones del artículo de investigación en su conjunto y explorar el significado de los autores a medida que escriben cada sección del artículo de investigación.

Este libro también proporcionará estrategias para comprender la escritura de investigación dentro de las disciplinas individuales de los estudiantes y ofrecerá consejos útiles para planificar, esbozar, redactar y revisar sus propios informes de investigación. Para instructores y mentores de estudiantes de posgrado e investigadores novatos, este libro servirá como una valiosa guía de referencia para ayudar a aquellos que no están familiarizados con los estándares de la escritura académica a comprender mejor el género de escritura de investigación. Se puede utilizar en una clase de posgrado en cualquier número de disciplinas académicas y/o referirse como un recurso pedagógico útil para que los estudiantes lo consulten mientras aprenden los componentes obligatorios del artículo de investigación. Junto con los materiales de instrucción específicos de cada sección del artículo de investigación, se incluyen ejemplos del mundo real de los componentes que conforman la escritura. Estos ejemplos se derivan de una variedad de artículos de investigación auténticos, publicados en revistas revisadas por pares de alta reputación, y fueron seleccionados por expertos en campos específicos de varios programas académicos. Esperamos que se tome el tiempo para examinar los objetivos y estrategias cubiertos en cada capítulo del libro. Recomendamos utilizar estos elementos mientras explora la escritura publicada en su propio campo. Equipado con estas nuevas herramientas útiles, redactará su artículo de investigación con más facilidad, más intención y menos confusión sobre el tipo de escritura que se espera que produzca en este nivel académico avanzado.

The Librarianist: una novela sobre un bibliotecario apacible y solitario descubre sus poderes

«Hay un elemento de escape, que es lo bastante real… Pero también leemos como una forma de enfrentar la aleatoriedad de estar vivo. Leer un libro de una mente observadora y compasiva es ver el paisaje humano en todos sus detalles extraños, y el lector se dice a sí mismo, Sí, así es, solo que no lo sabía para describirlo. Luego se logra una fraternidad: no estamos solos».

«The Librarianist» de Patrick deWitt

La novela «The Librarianist» de Patrick deWitt ofrece un retrato peculiar y afectuoso de un bibliotecario jubilado que descubre la amistad y la comunidad tarde en la vida.


Patrick deWitt, conocido por sus ingeniosas travesuras literarias en novelas como «Undermajordomo Minor» y «The Sisters Brothers», presenta una nueva obra, «The Librarianist», que ofrece un retrato peculiar y afectuoso de un bibliotecario jubilado que encuentra conexiones inesperadas tarde en la vida. El protagonista, Bob Cosmic, es un solitario introvertido de 71 años que, a pesar de carecer de amigos y familia, se contenta con una vida tranquila centrada en la lectura. Un encuentro fortuito con una mujer desorientada lleva a Bob a ofrecerse como voluntario en un centro para personas mayores, donde se conecta con los residentes a través de la compañía en lugar de los libros.

A pesar de carecer de amigos y familia, «esta ausencia no le molestaba, y no sentía ansias de compañía». Divorciado hace mucho en circunstancias dolorosas que eventualmente conocemos, Bob está contento de experimentar el mundo principalmente a través de los libros. No es «infeliz» con su tranquila vida dedicada a «leer, cocinar, comer, ordenar y caminar», y «hace mucho tiempo que abandonó la idea de conocer a alguien o ser conocido». Pero, como también llegamos a saber eventualmente, su vida no estuvo exenta de momentos de drama y emoción.

La novela explora el pasado de Bob, incluida su juventud y una escapada única, revelando la importancia de estas experiencias en la formación de su perspectiva actual sobre la vida. A través de las reflexiones de Bob, deWitt profundiza en las razones por las cuales las personas leen: para escapar y para enfrentarse a la aleatoriedad de la existencia. En última instancia, «The Librarianist» enfatiza la conexión humana encontrada en experiencias compartidas y la fraternidad lograda a través de la comprensión mutua.

«Había tenido épocas enteras de su vida laboral [como bibliotecario], en las que se lamentaba de la pequeñez de su existencia, pero ahora comprendía lo afortunado que había sido por ocupar su puesto. A lo largo de casi cincuenta años había prestado un servicio a su comunidad y también había formado parte de ella; había visto a la gente del barrio ir y venir, crecer, envejecer y morir. También había conocido a algunos de ellos, ¿verdad? Soñar con aquel lugar le reconfortaba. Su sueño favorito era que estaba solo y era temprano por la mañana, y se estaba preparando para el día, y todo estaba tranquilo y quieto y sus zapatos no hacían ruido mientras caminaba por la alfombra, un autobús vacío que pasaba silenciosamente por la calle húmeda.»

«The Librarianist» de Patrick deWitt

MakerLodge: programa del MIT para estudiantes de primer año que ayuda a desarrollar habilidades prácticas de creación, habilidades sociales y futuras oportunidades laborales

«MakerLodge: A Launchpad for Hands-on Learning», MIT News | Massachusetts Institute of Technology 12 de octubre de 2023. https://news.mit.edu/2023/makerlodge-launchpad-hands-on-learning-1012.

El programa del MIT para estudiantes de primer año ayuda a desarrollar habilidades prácticas de creación, proporcionando herramientas, oportunidades sociales y entrenamiento en seguridad.

MakerLodge es un programa de entrenamiento extracurricular abierto a todos los estudiantes de primer año de pregrado del MIT que enseña habilidades de creación. Es una excelente manera de descubrir talleres y espacios de creación en el MIT, utilizar herramientas manuales y digitales, socializar y apreciar el poder de la creación para el aprendizaje experiencial. Al fabricar pequeños objetos utilizando equipos como una prensa taladradora, una cortadora láser o una impresora 3D, los estudiantes reciben entrenamiento de orientación y seguridad. Es un emocionante primer paso para explorar las muchas posibilidades dentro de la comunidad de creación y diseño del MIT.

La creación y prototipado dan forma a la forma en que las personas abordan la innovación y fomentan la preparación del mundo real. Trascendiendo disciplinas, son fundamentales en la educación en diseño por su capacidad para transformar ideas abstractas en creaciones y artefactos tangibles. La formación práctica favorece una mentalidad de enfrentar el ensayo y error, la exploración y la iteración, contribuyendo a una comprensión profunda del proceso de diseño. Permiten a los estudiantes adquirir habilidades esenciales para el mundo profesional, alentando el pensamiento de resolución de problemas, enfoques centrados en el usuario y mitigación de riesgos. En los talleres, los estudiantes también experimentan el aprendizaje colaborativo, la creatividad mejorada y pueden demostrar habilidades artesanales.

Sin embargo, visitar un espacio de creación por primera vez puede ser intimidante. Varios talleres y espacios de creación en el MIT dan la bienvenida a principiantes sin experiencia previa. Project Manus, parte de la Academia Morningside del MIT para el Diseño (MAD), proporciona espacios, equipos, entrenamiento e ideas para proyectos, fomentando comunidades de creadores en todo el Instituto. Opera dos espacios en el campus, Metropolis y The Deep, donde estudiantes mentores experimentados brindan capacitación a los miembros de la comunidad del MIT.

Aquellos interesados en la creación no necesitan ideas o proyectos para comenzar, ya que los mentores y compañeros de clase pueden ayudar a explorar posibilidades sin requisitos previos. MakerLodge  es un programa extracurricular de capacitación entre pares iniciado por el profesor Martin Culpepper con el objetivo de capacitar a todos los estudiantes de primer año de pregrado en tecnología de creación introductoria. También da la bienvenida a estudiantes transferidos en su primer año en el MIT y es una plataforma de lanzamiento ideal para comenzar a través de la exploración práctica.

Se requiere que los estudiantes asistan a una orientación de 30 minutos, recorriendo el espacio de creación Metropolis y revisando sus políticas, después de lo cual pueden inscribirse en una o ambas de las dos pistas de entrenamiento disponibles de MakerLodge : fabricación digital y manual. En ambos casos, los estudiantes reciben capacitación práctica en grupos pequeños por estudiantes mayores experimentados que actúan como mentores. «Lo bueno del programa es que todo lo enseñan otros estudiantes, así que también pueden conocer a algunos de sus compañeros y aprender cómo es trabajar en el espacio de creación y ser parte de esa comunidad», explica Jess Osserman, la especialista técnica en creación que dirige el programa.

En el taller de fabricación digital, los estudiantes aprenden a usar una cortadora láser y una impresora 3D FDM (modelado por deposición fundida); usar la sierra de cinta, la prensa taladradora y la lijadora. El objetivo de la capacitación es que los estudiantes aprendan a usar las herramientas diseñando y fabricando un pequeño objeto para llevar a casa. Una vez que se les ha impartido esta formación inicial, los estudiantes pueden volver a los espacios de Project Manus para trabajar en proyectos personales, de clase o de investigación durante las horas de apertura.

Para comenzar, muchos estudiantes descargan diseños de Thingiverse, un sitio web dedicado al intercambio de archivos de diseño digital de código abierto creados por usuarios. Después de la capacitación, los graduados utilizan las impresoras 3D para hacer desde prototipos de piezas de máquinas hasta accesorios de disfraces como coronas y sables de luz telescópicos.

Esta de moda vestirse como una bibliotecaria

Byrdie. «Everyone Is Dressing Like a Hot-Girl Librarian This Fall, and We Kind of Love It». The Byrdie. Accedido 23 de noviembre de 2023. https://www.byrdie.com/librarian-fashion-trend-8358248.

A vueltas con los estereotipos este post nos cuenta que esta de moda vestirse de bibliotecaria En general, el artículo enfatiza la importancia de no tomarse demasiado en serio el estilo de bibliotecaria, siempre buscando sorprender con un elemento inesperado o algo desordenado en el atuendo.

La biblioteca está abierta y esta temporada encontrarás a muchos amantes de la moda vistiendo su mejor atuendo inspirado en las bibliotecarias, como conjuntos de cárdigans, medias y gafas de lectura. Las chicas de fiesta están dejando de lado sus vestidos ajustados y tacones altos para instalarse en una cómoda silla de cuero y sumergirse en los clásicos, vistiendo acorde a la ocasión.

El artículo explora la tendencia de la moda «chic de biblioteca», destacando que Miu Miu ha sido fundamental en popularizar este estilo en su pasarela otoño/invierno 2023. Se describen looks nerdy-chic, con conjuntos grises, faldas de lunares, bolsos refinados, faldas y abrigos elegantes en tweed y lana, gafas de carey y cabello alborotado. La tendencia equilibra la línea entre lo coqueto y lo sexy, y celebridades como Bella Hadid, Devon Lee Carlson y Amelia Gray han adoptado el estilo de bibliotecaria con su propio giro.

Para lograr este look, se sugieren algunas piezas clave, como un cárdigan ajustado, preferiblemente de algodón, lana o cachemira. Se mencionan opciones accesibles y de moda. También se sugieren faldas lápiz en lugar de maxi, preferiblemente con patrones, y se destacan las opciones de accesorios, como bolsos estilo vintage y gafas pequeñas. Se recomienda rematar el conjunto con tacones de gatito, aunque también se pueden usar mocasines o Mary Janes para un enfoque más casual.

DALL-E: la herramienta de Open AI para generar imágenes por IA

DALL-E

https://openai.com/dall-e-2

DALL-E es un modelo generativo desarrollado por OpenAI que se basa en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). La particularidad de DALL-E es su capacidad para generar imágenes a partir de descripciones textuales. Fue presentado por OpenAI en enero de 2021.

A diferencia de otros modelos generativos que trabajan con texto, como GPT-3, DALL-E está diseñado específicamente para generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales. Puede crear imágenes completamente nuevas y originales que se ajustan a las descripciones dadas como entrada. Por ejemplo, si se le proporciona un texto que dice «un elefante rosa con alas», DALL-E intentará generar una imagen que coincida con esa descripción. La herramienta es de pago, y se necesitan comprar créditos

DALL-E se entrena en grandes conjuntos de datos que contienen imágenes y sus descripciones correspondientes. Luego, se puede utilizar para generar imágenes nuevas a partir de descripciones textuales que no formaron parte de los datos de entrenamiento.


La función de edición de DALL·E ya permite realizar cambios dentro de una imagen generada o cargada, una capacidad conocida como «Inpainting». Ahora, con «Outpainting», los usuarios pueden ampliar la imagen original, creando imágenes a gran escala en cualquier relación de aspecto. «Outpainting» tiene en cuenta los elementos visuales existentes en la imagen, incluyendo sombras, reflejos y texturas, para mantener el contexto de la imagen original.

Este enfoque tiene aplicaciones en la generación de contenido visual, diseño gráfico, y en general, en cualquier situación en la que se desee convertir descripciones textuales en imágenes de manera automatizada y creativa.

Museo de Reliquias de Internet: muestra y explica cual fue el primer emoticono, primera lista de distribución, primer Mp3 en red, primer virus o el primer pedido a Amazon

Primer emoticono

Internet Artifacts

https://neal.fun/internet-artifacts/

Un museo de artefactos de Internet, que incluye el primer correo electrónico, Line Rider, un antiguo sitio web de Netflix, Space Jam y el primer archivo mp3. Algunos de ellos son interactivos; intenta iniciar sesión en AOL.


Mapa de ARPANET

Un mapa de ARPANET, el precursor de Internet, que muestra los 111 terminales de computadora conectados a la red en 1977.

ARPANET fue creado por el Departamento de Defensa para permitir que los investigadores compartieran información y recursos. La red estaba inicialmente limitada a universidades e instituciones de investigación.

En 1983, ARPANET tenía más de 4,000 computadoras conectadas y un número creciente de usuarios de correo electrónico. El informe de finalización de ARPANET concluyó que «el impacto completo de los cambios técnicos iniciados por este proyecto puede no entenderse durante muchos años».


Primer emoticono

El primer uso registrado de un emoticono en Internet se produjo en 1982, cuando el científico de la computación Scott Fahlman propuso el uso de 🙂 y 😦 para distinguir entre bromas y publicaciones serias en línea.

La propuesta surgió como respuesta a una publicación en el tablón de anuncios de la Universidad Carnegie Mellon, donde un estudiante bromeó diciendo que había ocurrido un derrame de mercurio en el ascensor del departamento de física. Otros estudiantes no captaron el contexto de la broma y pensaron que realmente había ocurrido un derrame.

Los emoticonos fueron adoptados lentamente en toda la Universidad Carnegie Mellon y, posteriormente, en el Internet más amplio.


Grupos de noticias Usenet

Desarrollado por Tom Truscott y Jim Ellis, Usenet fue apodado el «ARPANET de los pobres» porque era más accesible para la persona promedio. La red permitía a los usuarios publicar mensajes y artículos en diferentes grupos de noticias específicos por tema.

Usenet no tenía una autoridad central; en cambio, los servidores de noticias intercambiaban artículos entre sí a intervalos establecidos. La plataforma evolucionó rápidamente más allá de su enfoque inicial en temas técnicos, expandiéndose para albergar grupos de noticias que iban desde música hasta filosofía.

Para 1985, se publicaban alrededor de 375 artículos al día en Usenet en más de 100 grupos de noticias activos. La red ayudó a dar forma a la cultura temprana de Internet, popularizando términos como FAQ, guerras de mensajes y correo no deseado (spam).


Primer MP3

El primer MP3 de la historia fue la versión a capella de «Tom’s Diner» de Suzanne Vega. Karlheinz Brandenburg, quien trabajó en el formato MP3, utilizó la canción como referencia para ver cómo el algoritmo de compresión manejaría la voz humana.

La música instrumental había sido más fácil de comprimir, pero la voz de Vega sonaba distorsionada e irreal en las primeras versiones del formato. Brandenburg terminaría haciendo cientos de ajustes al algoritmo de compresión MP3 para que la voz de Vega fuera más clara. Incluso llegaría a conocer a Suzanne Vega y escuchar la canción interpretada en vivo más tarde.

Primer virus

El 2 de noviembre de 1988, se lanzó un gusano informático a Internet. Creado por Robert Tappan Morris, un estudiante de posgrado de 23 años de la Universidad Cornell, se diseñó como un experimento para medir el tamaño de Internet, pero un error de programación causó que se propagara de manera descontrolada. En un plazo de 24 horas, cerca del 10% de los 88,000 equipos en Internet quedaron deshabilitados.

Después de enterarse de que su experimento había salido mal, Morris pidió a un amigo que transmitiera de manera anónima una disculpa e instrucciones para eliminar el gusano a los usuarios de Internet, pero irónicamente, aquellos más afectados no recibieron su mensaje debido al daño que el gusano causó en la red. Morris se convirtió en la primera persona condenada bajo la Ley de Fraude y Abuso de Computadoras.

Primera Foto en la Web

Una de las primeras fotos cargadas en la World Wide Web fue la de Les Horribles Cernettes, una banda compuesta exclusivamente por mujeres fundada por empleadas de CERN. La banda, cuyo nombre rinde homenaje al acelerador de partículas más grande del mundo, cantaba canciones pop paródicas con letras como «Nunca pasas tus noches conmigo… solo amas tu colisionador».

La banda estaba basada en el mismo laboratorio donde se inventó la Web, y Tim Berners-Lee era tan fanático que subió esta foto al primer sitio web. La banda más tarde afirmó que la imagen «fue una de esas que cambió la web, de ser una plataforma para la documentación en física a un medio para nuestras vidas»

Primera Cámara Web

La primera cámara web se instaló en la Sala Trojan del Laboratorio de Computación de la Universidad de Cambridge, con su lente enfocada en una cafetera. Los investigadores crearon la transmisión para poder verificar el estado de la cafetera sin tener que salir de sus escritorios.

Inicialmente, se debía descargar un programa llamado XCoffee para ver la transmisión, pero en 1993, la transmisión en blanco y negro, que solo tenía una velocidad de fotogramas de 3 fotogramas por minuto, estuvo disponible en la web. Millones de personas terminaron viendo la cafetera en línea a lo largo de la década de 1990.

Primer Pedido a Amazon

El 3 de abril de 1995, John Wainwright realizó el primer pedido en Amazon.com: el libro «Fluid Concepts and Creative Analogies» de Douglas Hofstadter. Un amigo suyo, el primer empleado de Amazon, lo invitó al lanzamiento beta de Amazon.com. Wainwright pensó que los artículos serían gratuitos y se sorprendió cuando «tomaron mi tarjeta de crédito ¡y la cargaron!»

Más tarde, Amazon nombraría un edificio en su campus corporativo en honor a Wainwright para conmemorar la venta; él todavía conserva el comprobante de embalaje.

Claude: asistente de inteligencia artificial de próxima generación que mejora algunas de las características ofrecidas por ChatGPT

Claude es un asistente de inteligencia artificial de próxima generación basado en la investigación de Anthropic para entrenar sistemas de inteligencia artificial útiles, honestos e inofensivos. Accesible a través de una interfaz de chat y API en nuestra consola para desarrolladores, Claude es capaz de realizar una amplia variedad de tareas de conversación y procesamiento de texto manteniendo un alto grado de confiabilidad y previsibilidad.

Claude puede ayudar en casos de uso que incluyen resúmenes, búsqueda, escritura creativa y colaborativa, preguntas y respuestas, programación y más. Los primeros clientes informan que Claude es mucho menos propenso a producir resultados dañinos, más fácil de conversar y más manejable, lo que significa que puedes obtener el resultado deseado con menos esfuerzo. Claude también puede recibir instrucciones sobre personalidad, tono y comportamiento.

Existen 2 versiones: Claude y Claude Instant. Claude es un modelo de alto rendimiento de última generación, mientras que Claude Instant es una opción más ligera, menos costosa y mucho más rápida.

La nueva versión Claude 2.1, presenta una ventana de contexto mejorada que supera ampliamente cualquier capacidad de ChatGPT. Además Claude 2.1, mejora su modelo LLM (modelo de lenguaje grande), entrando en competencia con ChatGPT y presenta una ventana de contexto mejorada que ha aumentado a 200.000 tokens, superando los 128.000 tokens de GPT-4 de OpenAI. Esto significa que el modelo puede procesar y tener en cuenta hasta 200.000 unidades de texto en una sola sesión. La cantidad de tokens que un modelo puede manejar es importante porque determina la capacidad del modelo para comprender y procesar información en una sola iteración. Un mayor número de tokens permite a los modelos lidiar con textos más extensos y complejos, como documentos largos, código fuente extenso o textos literarios extensos

Los resultados muestran que Claude 2.1 proporciona menos respuestas incorrectas, tiene menos probabilidades de alucinar y es mejor estimando cuándo no puede estar seguro; el modelo es «significativamente más propenso a abstenerse en lugar de proporcionar información incorrecta» recurriendo a herramientas externas (como calculadoras) o búsquedas en la web para obtener soluciones mejores.

Si estás acostumbrado a usar modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, Bard y Claude, sabrás que Claude a menudo supera a los demás al manejar grandes cantidades de datos.

Un año de la salida al mercado de ChatGPT

Guo, Charlie. «How to Talk to Your Family about AI This Thanksgiving», 6 de septiembre de 2023. https://www.ignorance.ai/p/how-to-talk-to-your-family-about-ai.

El próximo jueves día 30 de noviembre de 2023 se celebra el primer aniversario del lanzamiento de ChatGPT, la tecnología más disruptiva de todos los tiempos, tanto que fue el producto con el crecimiento más rápido de la historia. Si has seguido todos los avances en inteligencia artificial desde entonces, eso parece haber ocurrido hace siglos. Es difícil creer cuánto ha cambiado todo en el último año.

En este año Sam Altman, CEO máximo responsable de Open AI, fue despedido por la junta directiva de OpenAI, y Greg Brockman, cofundador, y otros investigadores clave renunciaron. Hubo una reacción inmediata, y la junta comenzó a negociar para que Altman volviera como CEO. Después de que las negociaciones fracasaron, Sam y Greg «se unieron» a Microsoft, el mayor inversor de OpenAI.

Cientos de empleados de OpenAI (~95%) amenazaron con irse a unir a Microsoft si la junta no renunciaba. Después de pasar por DOS CEO interinos en cuatro días, Altman fue restituido como CEO y la mayoría de los miembros de la junta que lo despidieron renunciaron. Se ha formado una nueva junta de 3 personas con el objetivo de crear una junta más permanente de 9 personas.

Aún está por verse quiénes integrarán la nueva junta de 9 personas. Presumiblemente, Altman y Microsoft querrán tener asientos, y Altman probablemente querrá colocar aliados en la junta para reducir la posibilidad de futuros despidos. Y aún no conocemos realmente la motivación original de la junta que despidió a Altman en primer lugar; aunque, independientemente de si las motivaciones fueron justificadas, la ejecución fue manejada de manera extremadamente deficiente.

Gran parte de la discusión también ha girado en torno a la estructura organizativa única de OpenAI. Inicialmente, fue fundada como una organización sin fines de lucro con la misión de crear la inteligencia artificial general (AGI) en beneficio de la humanidad. Posteriormente, OpenAI creó una subsidiaria con fines de lucro y recibió una inversión estimada de 10 mil millones de dólares por parte de Microsoft. Tanto los empleados como los inversores tienen acuerdos de participación en beneficios en lugar de acciones en la empresa con fines de lucro, pero esta última está controlada en última instancia por la organización sin fines de lucro.

Las encuestas de este verano indican que solo el 14% de los adultos estadounidenses han probado ChatGPT. La distinción clave radica en su capacidad para entender y generar lenguaje similar al humano en una amplia gama de temas y estilos. A diferencia de los chatbots anteriores, ChatGPT puede adaptarse a diversas sutilezas conversacionales y tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas. Su capacidad para predecir y generar respuestas coherentes a una escala nunca vista antes es lo que lo convierte en un avance revolucionario en el procesamiento del lenguaje natural.

Cuando ChatGPT se lanzó hace un año, muchos se sorprendieron por el estado de la inteligencia artificial generativa, no solo para palabras y lenguaje, sino también para arte, música y código. Si las inteligencias artificiales pueden convertirse en expertos en escribir libros para niños o generar fotografías de stock o construir sitios web, podríamos estar en riesgo de dejar a millones de personas sin trabajo. Y eso no es hipotético; algunas industrias ya están viendo un impacto, y algunas empresas ya se han comprometido a reducir la plantilla y reemplazarla con inteligencia artificial.

Gran parte del impacto depende de la rapidez con la que las industrias adopten la inteligencia artificial. Con más tiempo, podemos amortiguar las pérdidas de empleo y ayudar a crear nuevos roles que no existían antes; «ingeniero de indicaciones» es un título que no existía hace dos años. Pero las industrias y las personas cuyos medios de vida están amenazados por la inteligencia artificial están comprensiblemente preocupadas y están haciendo lo que pueden para protegerse, incluyendo emprender acciones legales.

El principal tipo de demanda está relacionado con los derechos de autor; la acusación es que estos modelos fueron entrenados (ilegalmente) en obras con derechos de autor sin consentimiento. Este tema está avanzando en los tribunales, y la decisión tiene el potencial de alterar la trayectoria de los futuros productos de inteligencia artificial. Pero no es la única pregunta legal. En este momento, los tribunales aún tienen que decidir:

  1. Si es legal entrenar a una inteligencia artificial con datos recopilados sin consentimiento, incluso si es público.
  2. Si los creativos cuyo trabajo se utilizó para entrenar modelos tienen derecho a regalías.
  3. Si la producción que imita un estilo específico, como Pixar o el Dr. Seuss, infringe los derechos de propiedad intelectual.
  4. Si incluso podemos poseer los derechos de autor de contenido creado por una inteligencia artificial en primer lugar.

Estamos descubriendo estas cosas lentamente; por ejemplo, la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. ha dicho que cualquier obra generada por inteligencia artificial no es elegible para derechos de autor sin ediciones significativas realizadas por humanos. Pero eso aún no ha sido probado en los tribunales, y otras áreas legales todavía son extremadamente inciertas.

También hay una pregunta abierta sobre cómo saber si un contenido fue generado por inteligencia artificial. En el caso de la música o las imágenes, podemos potencialmente incrustar marcas de agua invisibles para saber en el futuro si algo proviene de una inteligencia artificial. Algunas empresas ya están haciendo esto: los modelos más recientes de generación de música de Google contienen huellas de audio, y OpenAI tiene un detector interno para imágenes creadas con DALL-E.

Pero eso no evitará que muchas personas sean engañadas por imágenes falsas y voces clonadas. Algunos estafadores ya están utilizando identidades generadas por inteligencia artificial para robar dinero a familiares desprevenidos. Y en cuanto a contenido escrito, no hay una manera confiable de determinar si algo fue escrito por una inteligencia artificial. Cualquier herramienta que lo haga a menudo genera muchos falsos positivos y puede ser fácilmente eludida con técnicas de indicación más avanzadas.

Ahora, decenas de agencias diferentes tienen la tarea de evaluar los posibles impactos de la inteligencia artificial. Cada departamento del gabinete ahora cuenta con un Director de Inteligencia Artificial. Y en los próximos meses y años, veremos una gran cantidad de acciones y orientaciones a nivel de agencia sobre la inteligencia artificial, aunque no necesariamente mucha legislación del Congreso.

El Reino Unido celebró una Cumbre sobre la Seguridad de la Inteligencia Artificial, que tenía como objetivo que los gobiernos y las principales empresas de inteligencia artificial se asociaran en sus esfuerzos por mejorar la seguridad de la inteligencia artificial. Si bien muchos gobiernos están tomando medidas públicas y pronunciando discursos sobre la inteligencia artificial, aún no están redactando leyes o dictando políticas. La principal excepción es la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, que ha estado en desarrollo durante varios años. Actualmente, se está revisando para incorporar los últimos avances en inteligencia artificial generativa, pero está enfrentando algunos obstáculos. En Estados Unidos se ha promulgado la Orden Ejecutiva del Presidente Biden sobre IA, que establece nuevos estándares para la seguridad y la protección de la IA, resguarda la privacidad de los estadounidenses, promueve la equidad y los derechos civiles, defiende a los consumidores y trabajadores, impulsa la innovación y la competencia, avanza el liderazgo estadounidense en todo el mundo

Lo que si parece seguro es que la inteligencia artificial remodelará vastas partes de nuestra vida y trabajo en un futuro cercano. Un estudio ha estimado que el 80% de los trabajadores estadounidenses podrían ver afectado su trabajo por la inteligencia artificial. Eso no significa que perderán su trabajo, pero podrían descubrir que la inteligencia artificial se convierte en parte de sus herramientas. Y aunque no seas un trabajador de cuello blanco, es posible que te encuentres con más contenido generado por inteligencia artificial en las redes sociales o la publicidad.