Archivo por meses: febrero 2024

¿Se puede utilizar ChatGPT para predecir el número de citas, la audiencia y la interacción en redes sociales?

Winter, Joost de. «Can ChatGPT Be Used to Predict Citation Counts, Readership, and Social Media Interaction? An Exploration among 2222 Scientific Abstracts». Scientometrics, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.1007/s11192-024-04939-y.


Este estudio explora el potencial de ChatGPT, un modelo de lenguaje avanzado, en la cientometría al evaluar su capacidad para predecir el número de citas, lectores en Mendeley y engagement en redes sociales. En este estudio, se analizaron 2222 resúmenes de artículos de PLOS ONE publicados durante los primeros meses de 2022 utilizando ChatGPT-4, el cual empleó un conjunto de 60 criterios para evaluar cada resumen. Mediante un análisis de componentes principales, se identificaron tres componentes: Calidad y Confiabilidad, Accesibilidad y Comprensibilidad, y Novedad y Compromiso. La Accesibilidad y Comprensibilidad de los resúmenes se correlacionaron con una mayor lectura en Mendeley, mientras que la Novedad y Compromiso y la Accesibilidad y Comprensibilidad estuvieron vinculadas con el número de citas (Dimensiones, Scopus, Google Scholar) y la atención en redes sociales. La Calidad y Confiabilidad mostró una correlación mínima con los resultados de citas y altmétricos. Finalmente, se encontró que las correlaciones predictivas de las evaluaciones basadas en ChatGPT superaron a las métricas de legibilidad tradicionales. Los hallazgos resaltan el potencial de los modelos de lenguaje avanzados en la cientometría y posiblemente abren el camino para la revisión por pares asistida por inteligencia artificial.

Archivos fotográficos en Madrid

Talaya, María Teresa Fernández. Archivos fotográficos en Madrid: Biblioteca de Estudios Madrileños, LIX Ciclo de Conferencias. Instituto de Estudios Madrileños, 2022.

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El Instituto de Estudios Madrileños y el Colegio Oficial de Arquitectos de Madrid han organizado este ciclo de conferencias cuyo objetivo ha sido ofrecer una visión de los principales “Archivos fotográficos en Madrid”. Hemos contado con los responsables de las principales colecciones con sede en Madrid, que han impartido una conferencia presentando sus fondos fotográficos.

Un científico altamente citado publicó 50 artículos tras su muerte

Highly cited scientist published dozens of papers after his death.Retraction Watch, 2024

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Uno de los autores más citados en ingeniería ha seguido publicando tras su muerte hace más de un año. Jiří Jaromír Klemeš, investigador de la Universidad Tecnológica de Brno (República Checa) y uno de los principales editores de una revista de Elsevier que ha sido objeto de críticas por la autocitación de autores, figura como coautor de al menos 49 artículos publicados desde su muerte en enero de 2023.

La mayoría de los artículos no mencionan que Klemeš ha fallecido. No está del todo claro si deberían haberlo hecho. Las editoriales y las revistas no son coherentes en cuanto al protocolo a seguir tras la muerte de un colaborador de investigación, una falta de coherencia que incluso ha suscitado cierto debate entre nuestros propios lectores en el pasado.

De los 49 artículos póstumos en los que Klemeš figura como coautor, 27 no mencionan su muerte. Los comentaristas de PubPeer han detectado varios de estos casos y los han consultado sin obtener una respuesta significativa de los autores supervivientes.

Comentaristas en PubPeer han señalado varias de estas instancias y las han cuestionado sin una respuesta significativa de los autores supervivientes. Uno de los comentaristas señaló que un artículo revisado y publicado por Klemeš en junio de 2023 tenía una nota que reconocía que todos los autores habían leído y acordado el contenido del manuscrito publicado. «La declaración actual es factualmente incorrecta por razones obvias», escribió el comentarista. Aunque no está claro qué tan común es la autoría de autores fallecidos en la comunidad científica más amplia, un estudio que examinó el campo biomédico encontró que el fenómeno ha estado en aumento desde el año 2000. Las razones detrás de esta «tendencia creciente» no están claras, según el estudio. Aunque los autores supervivientes a menudo pueden querer reconocer las contribuciones de un colega fallecido, otorgar autoría a un investigador fallecido podría tener motivos ulteriores, como aumentar las posibilidades de publicación de un artículo.

La gran mayoría de los artículos póstumos de Klemeš están en títulos publicados por Elsevier, incluidas las dos revistas con el mayor número de publicaciones que no citaron la muerte del investigador: Energy y Journal of Cleaner Production. En respuesta a nuestras consultas a Energy, un portavoz de Elsevier escribió que la editorial no tiene una política para reconocer la muerte de un coautor. Klemeš confirmó la coautoría de ocho de las 14 publicaciones en Energy, según el portavoz. Para las seis que se presentaron después de su muerte, dos confirmaron su coautoría en los agradecimientos y una fue confirmada por una declaración de otro autor. «Estamos en proceso de obtener declaraciones de coautoría para los 3 artículos restantes», continuó el correo electrónico. Un editor de Journal of Cleaner Production dijo que revisaría cuidadosamente todos los artículos sobre los que preguntamos.

Hasta su muerte, Klemeš fue editor de tema en Energy y coeditor en jefe de Journal of Cleaner Production. Como hemos informado anteriormente, Journal of Cleaner Production fue mencionado en una expresión de preocupación de Clarivate, un servicio de indexación de revistas, por un número desproporcionadamente alto de autocitas, que suman más de 11.000 de 47.000, o aproximadamente un cuarto, de las referencias documentadas. Petar Sabev Varbanov, un colaborador frecuente de Klemeš y coautor o editor de 17 de las publicaciones póstumas, no respondió a una solicitud de comentario. Klemeš, quien fue jefe del Centro de Investigación Laboratorio de Integración de Procesos Sostenibles (SPIL), fue incluido regularmente en los «líderes altamente citados», obteniendo el título de Clarivate en 2020, 2022 y 2023.

En años anteriores, también fue mencionado como un revisor destacado y editor de manejo. Hablando en una conferencia en Malasia en 2016, bromeó diciendo que revisó 16 artículos en el descanso para almorzar. Hace una década, escribimos sobre un investigador que parecía haber enviado revisiones a un manuscrito después de su muerte. En ese momento, la revista argumentó que, dado que contribuyó al manuscrito, su nombre debería mantenerse como autor. Entre los artículos póstumos de Klemeš, aquellos que explícitamente señalaron su muerte incluyeron una nota en los agradecimientos dedicando el artículo a su memoria o un símbolo de daga (†) junto a su nombre

Según las pautas de autoría de las revistas, tal reconocimiento no parece ser necesario la mayor parte del tiempo. Elsevier no tiene instrucciones explícitas sobre autores fallecidos, pero señala ampliamente que la autoría «debe limitarse a aquellos que han hecho una contribución significativa a la concepción, diseño, ejecución o interpretación del estudio informado».

Springer Nature, también entre los editores de los artículos póstumos de Klemeš, dice que los coautores deben obtener la aprobación de un representante para incluir al autor fallecido. La American Chemical Society, otro de los editores, establece que la persona fallecida debe incluirse con una nota que indique la fecha de la muerte, una directiva seguida por uno de los dos artículos publicados por la sociedad. Tampoco hay un consenso claro entre las organizaciones sin fines de lucro que ayudan a dar forma a las mejores prácticas en la publicación académica. Los criterios de autoría recomendados por el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas dicen que los autores deben dar «aprobación final de la versión a ser publicada», una tarea potencialmente imposible para un autor fallecido, dependiendo del momento de la publicación y la muerte de la persona.

El Comité de Ética de Publicación (COPE), por otro lado, ha dado consejos caso por caso. En un caso, el grupo recomendó agregar una nota al pie sobre la muerte y la contribución del autor. En otro, recomendó conectarse con un compañero sobreviviente o el patrimonio de la persona para aceptar la prueba. ¿Te gusta Retraction Watch? Puedes hacer una contribución deducible de impuestos para apoyar nuestro trabajo, suscribirte a nuestro resumen diario gratuito o actualización semanal paga, seguirnos en Twitter, darle me gusta a nuestra página de Facebook o agregarnos a tu lector de RSS. Si encuentras una retractación

El Grupo de Trabajo ARL/CARL sobre el Tratado de Marrakech publica su informe final y recomendaciones para aumentar el préstamo mundial de materiales accesibles

ARL/CARL Task Force on Marrakesh Treaty Implementation Final Report
December 2023

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El Tratado de Marrakech busca abordar la escasez global de obras accesibles al facilitar el intercambio transfronterizo de libros y materiales para personas con discapacidades visuales. Las bibliotecas desempeñan un papel crucial en esta tarea, como demostró el proyecto piloto de tres años liderado por la ARL y la CARL, que identificó diversas barreras, desde la falta de normas de metadatos hasta la inadecuación de los sistemas de gestión bibliotecaria.

En todo el mundo, sólo el siete por ciento de todas las obras impresas están disponibles en formatos accesibles. El Tratado de Marrakech para facilitar el acceso a las obras publicadas a las personas ciegas, con discapacidad visual o con otras dificultades para acceder al texto impreso pretende remediar esta escasez de obras en formato accesible. En virtud del tratado, los países participantes deben modificar sus leyes de derechos de autor para permitir el intercambio transfronterizo de libros y otras obras accesibles para su uso por los beneficiarios del tratado.

Las bibliotecas son fundamentales para la aplicación del Tratado de Marrakech. La Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de Investigación (CARL) han concluido recientemente un proyecto piloto de tres años dirigido por un grupo de trabajo conjunto que estudia los elementos de la aplicación del Tratado de Marrakech en Estados Unidos y Canadá. El grupo de trabajo examinó lo que se necesitaba para permitir el acceso sin restricciones de los académicos a materiales en formatos accesibles en sus campos de estudio y lenguas preferidas. El proyecto piloto ARL/CARL investigó varios aspectos de la aplicación del Tratado de Marrakech, como la identificación de las necesidades de los beneficiarios en un entorno universitario, la identificación y aplicación de los requisitos de metadatos para las capacidades de búsqueda, la aplicación de los sistemas de descubrimiento en las bibliotecas piloto y el desarrollo de estrategias y oportunidades para que los miembros del proyecto piloto socializaran el trabajo realizado.

«Aunque la esencia del tratado es la eliminación de las barreras legales que impiden el acceso a las obras, sigue habiendo otras barreras», dijo Victoria Owen, presidenta del Grupo de Trabajo ARL/CARL sobre la Aplicación del Tratado de Marrakech. «Intentar alcanzar los objetivos del proyecto -identificar y recomendar los recursos necesarios para que las bibliotecas de investigación cumplan la promesa del tratado- reveló una complejidad imprevista que incluía la falta de normas de metadatos para describir las obras accesibles, sistemas de gestión de bibliotecas con funciones de accesibilidad tanto desaprovechadas como inadecuadas, y una red de políticas y prácticas que obstaculizan el acceso.»

Clarivate anuncia cambios en la clasificación por categorías del factor de impacto de las revistas

Quaderi, Dr Nandita. «2024 Journal Citation Reports: Changes in Journal Impact Factor Category Rankings to Enhance Transparency and Inclusivity». Clarivate (blog), 16 de febrero de 2024. https://clarivate.com/blog/2024-journal-citation-reports-changes-in-journal-impact-factor-category-rankings-to-enhance-transparency-and-inclusivity/.

En la próxima versión del JCR, programada para junio de 2024, se producirán dos cambios cruciales en las clasificaciones de categorías del Factor de Impacto de la Revista (JIF). En primer lugar, se reemplazarán las clasificaciones de JIF específicas de la edición con clasificaciones unificadas para cada una de las 229 categorías de ciencias y ciencias sociales. Además, se eliminarán las clasificaciones separadas de JIF para las nueve categorías temáticas indexadas en múltiples ediciones, optando por una única clasificación unificada que abarque todas las ediciones pertinentes


En los últimos años, se han introducido una serie de cambios de políticas en el Journal Citation Reports (JCR)™ con el fin de alinear la cobertura entre la Web of Science Core Collection™ y el JCR, aumentar la transparencia de los datos subyacentes a las métricas del JCR y promover una comparación más inclusiva y completa de las revistas.

Entre los cambios recientes en el JCR se incluye la incorporación de páginas de perfil para las revistas indexadas en el Arts and Humanities Citation Index (AHCI)™ y Emerging Sources Citation Index (EHCI)™, así como la introducción del Journal Citation Indicator (JCI) en 2021. El JCI está normalizado por campo para facilitar la comparación de revistas en diversas disciplinas, incluidas las artes y humanidades. Además, se ha extendido el alcance del Factor de Impacto de la Revista (JIF)™ a las revistas AHCI y ESCI en 2023, de modo que ahora abarca todas las revistas de calidad en la Web of Science Core Collection.

Con estos cambios, el JIF ha pasado de ser simplemente un indicador del impacto académico (representado por su valor numérico) en las ciencias y ciencias sociales, a convertirse en un indicador que denota tanto el impacto académico como la fiabilidad (al tener un JIF, independientemente de su valor) en todas las disciplinas a nivel de revista.

En 2023, también se modificó la forma en que se muestra el JIF, reduciendo los lugares decimales de tres a uno. Este cambio es significativo ya que ha generado más empates en las clasificaciones del JIF, fomentando así la consideración de indicadores adicionales y factores descriptivos junto con el JIF al comparar revistas.

El compromiso de mejorar la transparencia y la confianza continúa en la próxima versión del JCR que se publicará en junio de 2024. Dos cambios importantes, anunciados el año pasado, se implementarán en las clasificaciones de categorías del JIF.

  • Se pasará de las clasificaciones de JIF específicas de la edición a clasificaciones unificadas para cada una de nuestras 229 categorías de ciencias y ciencias sociales.
  • Además, ya no se proporcionarán clasificaciones de JIF separadas para las nueve categorías temáticas que están indexadas en múltiples ediciones. Por ejemplo, la categoría de Psiquiatría está incluida tanto en el Science Citation Index – Expanded (SCIE)™ como en el Social Sciences Citation Index (SSCI)™ y actualmente se publica una clasificación separada de Psiquiatría para cada edición. Estas clasificaciones separadas serán reemplazadas por una única clasificación unificada.

Asimismo, las nuevas clasificaciones unificadas incluirán revistas indexadas en ESCI. Utilizando nuevamente el ejemplo de Psiquiatría, se mostrará una única clasificación que incluirá revistas indexadas en SCIE, SSCI y ESCI.

Amazon presenta el modelo de inteligencia artificial de texto a voz más grande jamás creado

Łajszczak, Mateusz, Guillermo Cámbara, Yang Li, Fatih Beyhan, Arent van Korlaar, Fan Yang, Arnaud Joly, et al. «BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model on 100K hours of data». arXiv, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.08093.

Un equipo de investigadores de inteligencia artificial en Amazon AGI anunció el desarrollo de lo que describen como el modelo de texto a voz más grande jamás creado. Por «más grande», se refieren a tener la mayor cantidad de parámetros y utilizar el conjunto de datos de entrenamiento más grande. Han publicado un artículo en el servidor de preimpresión arXiv describiendo cómo se desarrolló y entrenó el modelo.

Los LLMs (modelos de lenguaje de largo alcance) como ChatGPT han llamado la atención por su capacidad parecida a la humana para responder preguntas inteligentemente y crear documentos de alto nivel. Pero la IA todavía está abriéndose paso en otras aplicaciones convencionales también. En este nuevo esfuerzo, los investigadores intentaron mejorar la capacidad de una aplicación de texto a voz aumentando su número de parámetros y agregando a su base de entrenamiento.

El nuevo modelo, llamado Big Adaptive Streamable TTS with Emergent abilities (BASE TTS para abreviar), tiene 980 millones de parámetros y fue entrenado utilizando 100.000 horas de voz grabada (encontrada en sitios públicos), la mayoría de las cuales estaba en inglés. El equipo también le dio ejemplos de palabras y frases habladas en otros idiomas para permitir que el modelo pronunciara correctamente frases conocidas cuando las encuentre, como «au contraire», por ejemplo, o «adiós, amigo».

El equipo en Amazon también probó el modelo en conjuntos de datos más pequeños, con la esperanza de aprender dónde desarrolla lo que se ha conocido en el campo de la IA como una calidad emergente, en la que una aplicación de IA, ya sea un LLM o una aplicación de texto a voz, parece repentinamente alcanzar un nivel más alto de inteligencia. Descubrieron que para su aplicación, un conjunto de datos de tamaño mediano fue donde ocurrió el salto a un nivel más alto, a 150 millones de parámetros.

También señalaron que el salto involucraba una serie de atributos lingüísticos, como la capacidad de usar sustantivos compuestos, expresar emociones, usar palabras extranjeras, aplicar paralingüística y puntuación, y hacer preguntas con énfasis en la palabra correcta en una oración.

El equipo dice que BASE TTS no será lanzado al público, temen que pueda ser utilizado de manera poco ética, en cambio, planean usarlo como una aplicación de aprendizaje. Esperan aplicar lo que han aprendido hasta ahora para mejorar la calidad de sonido humano de las aplicaciones de texto a voz en general.

ChatGPT vs. Gemini: Una comparación


ChatGPT vs. Gemini: Una comparación

Gemini de Google está conectado a Internet en tiempo real, lo que significa que puede acceder y procesar información del mundo real a medida que se genera. Esto le permite ofrecer respuestas más precisas y actualizadas

Gemini de Google es un modelo de lenguaje grande (LLM) al igual que ChatGPT, pero con un enfoque particular en la precisión y la información factual, especialmente en temas técnicos. A diferencia de ChatGPT, que se centra en la fluidez y la creatividad de las conversaciones, Gemini se orienta a la exactitud y la confiabilidad de la información que proporciona.

Esta diferencia se refleja en el tamaño y la capacidad de ambos modelos. ChatGPT, con 1.5B de parámetros, se entrena en un conjunto de datos de texto y código, mientras que Gemini, con 540B de parámetros, se entrena en un conjunto de datos masivo que incluye información técnica y científica.

Similitudes:

  • Modelos de lenguaje grandes: Ambos pueden generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa.
  • Aún en desarrollo: Ambos están constantemente aprendiendo y mejorando, y pueden tener errores factuales o malentendidos ocasionales.
  • Niveles gratuitos disponibles: Ambos ofrecen versiones gratuitas con capacidades limitadas, con opciones de pago para más funciones.
  • Ambos tienen versiones de pago. Gemini Avanced

Diferencias:

ChatGPT:

  • Se enfoca en formatos de texto creativo: Conocido por su capacidad para generar poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc.
  • Desarrollo OpenAI: Desarrollado por OpenAI, una empresa de investigación centrada en la inteligencia artificial.
  • Acceso: Tiene una base de usuarios más amplia y más información disponible en línea.
  • Posibles sesgos: Ha sido criticado por posibles sesgos en sus resultados, lo que requiere una evaluación cuidadosa por parte del usuario.

Gemini:

  • Se enfoca en la precisión fáctica y la recuperación de información: Más adepto a responder preguntas de manera completa e informativa, basándose en el conocimiento fáctico.
  • Desarrollo de Google: Desarrollado por Google AI, conocido por su experiencia en modelos de lenguaje grandes y tecnología de búsqueda.
  • Modelo más nuevo: Menos utilizado que ChatGPT, con información limitada disponible en línea en comparación con su competidor.
  • Énfasis en la seguridad: Diseñado con principios de seguridad en mente, con el objetivo de mitigar posibles daños como la generación de contenido dañino.

La elección entre ellos depende de sus necesidades:

  • Para escritura creativa y formatos de texto: ChatGPT podría ser una mejor opción debido a su gama más amplia de capacidades creativas.
  • Para información fáctica y respuestas completas: Gemini podría ser una mejor opción debido a su enfoque en la precisión y la recuperación de información.

En última instancia, la mejor manera de decidir es probar ambos y ver cuál prefiere.

Legislación sobre IA en el mundo

Amara. «AI Regulations». Substack newsletter. Genuine Impact – Charting Finance, Investing & Tech (blog), 14 de agosto de 2023. https://genuineimpact.substack.com/p/ai-regulations.

A medida que esta tecnología se ha integrado cada vez más en nuestra vida cotidiana, ¿cómo han respondido los gobiernos? Observamos el panorama regulatorio de la IA desde 2016 hasta ahora, demostrando cómo un número creciente de proyectos de ley están siendo aprobados o al menos considerados.

Proyectos de ley relacionados con la IA por país El mapa a continuación muestra cómo diferentes países están respondiendo a los avances en IA. Los datos se han recopilado sobre cuántos proyectos de ley han sido aprobados por los cuerpos legislativos con las palabras «Inteligencia Artificial» en el título o en el cuerpo del proyecto de ley. Los Estados Unidos han aprobado la mayor cantidad de proyectos de ley relacionados con la IA desde 2016, con 22, lo que está bastante por delante de Portugal en segundo lugar. La mayoría de los otros países principales se encuentran en Europa.

¿Cuántos proyectos de ley relacionados con la IA se han aprobado? Es evidente ver a continuación cómo, a medida que la IA se ha vuelto más prevalente, los gobiernos han respondido aprobando más proyectos de ley para regular la tecnología y proteger al público. En 2022, se aprobaron 37 leyes a nivel mundial, y se espera que este número siga aumentando.

Ejemplos de proyectos de ley relacionados con la IA La UE, el Reino Unido y EE. UU. han aprobado o propuesto recientemente proyectos de ley relacionados con la IA. Por ejemplo, la UE ha propuesto ‘La Ley de IA’, que categoriza las aplicaciones de IA según su nivel individual de riesgo. Aquellas con riesgo inaceptable (como el Sistema de Crédito Social de China) serían prohibidas. A diferencia del proyecto de ley de la UE, la ‘Declaración de Derechos de la IA’ de EE. UU. no es vinculante y en su lugar guía la implementación de la IA. El ejemplo del Reino Unido es más específico y se centra en proteger a los trabajadores de ser gestionados y supervisados por IA.

EUROPA La Ley Al es una propuesta de ley sobre Al. Asigna las aplicaciones de Al en 3 categorías de riesgo diferentes: riesgo inaceptable, alto riesgo y bajo riesgo. Aquellos en la categoría de riesgo inaceptable serían prohibidos, los de alto riesgo estarían sujetos a requisitos legales y los de bajo riesgo quedarían en gran medida sin regulación.

ESTADOS UNIDOS La Declaración de Derechos de Al no es vinculante, a diferencia de la «Ley Al» de la UE. En lugar de ello, enumera y proporciona orientación sobre la implementación de cinco principios destinados a reducir el daño causado por Al. Estos 5 principios son: Sistemas seguros y eficaces, Protección contra la discriminación algorítmica, Privacidad y Avisos y explicaciones.

REINO UNIDO. El proyecto de ley Al (Regulación y Derechos de los Trabajadores) se está presentando debido a la creciente preocupación de que los empleados sean cada vez más administrados y monitoreados por Al. El diputado laborista Mick Whitley dijo: «El proyecto de ley fortalecería la ley de igualdad existente para evitar la discriminación por algoritmo».

Se presentan 50 proyectos de ley sobre IA a la semana en EE.UU.

Heath, Ryan. «Exclusive: AI Legislation Spikes across U.S. States to Combat Deepfakes». Axios, 14 de febrero de 2024. https://www.axios.com/2024/02/14/ai-bills-state-legislatures-deepfakes-bias-discrimination.

Casi todas las legislaturas estatales actualmente en sesión están considerando proyectos de ley relacionados con la inteligencia artificial (IA), y casi la mitad de esos proyectos abordan los deepfakes, según un análisis del grupo de la industria del software BSA, compartido exclusivamente con Axios.

Por qué es importante:

La rápida innovación en IA y el vacío regulatorio federal han dado a las legislaturas estatales el ímpetu para generar un aumento seis veces mayor en la legislación sobre IA en comparación con hace un año.

Lo que está sucediendo:

Hasta el 7 de febrero había un total de 407 proyectos de ley relacionados con la IA en más de 40 estados, frente a los 67 proyectos de ley del año pasado. Los estados introdujeron 211 proyectos de ley sobre IA el mes pasado.

Puesta al día rápida:

Los objetivos de los proyectos de ley van desde el sesgo y la discriminación hasta la tecnología de reconocimiento facial y los deepfakes.

Los legisladores en 33 estados han presentado proyectos de ley sobre IA relacionados con las elecciones.

  • Enero vio un gran aumento en nuevos proyectos de ley. Ahora se están produciendo a un ritmo de 50 por semana, la mitad de ellos relacionados con los deepfakes.
  • Un proyecto de ley de California introducido el 8 de febrero requeriría la licencia de modelos de IA potentes, a través de una nueva agencia estatal, y crearía un clúster de cómputo público de IA.
  • La gobernadora republicana de Dakota del Sur, Kristi Noem, ha firmado una ley actualizada contra las imágenes de abuso sexual infantil el 12 de febrero, que obliga a prisión a aquellos que sean atrapados creando, distribuyendo y poseyendo imágenes generadas por IA.

Por los números: Los estados con más proyectos de ley en consideración son Nueva York (65), California (29), Tennessee (28), Illinois (27) y Nueva Jersey (25).

  • Alabama y Wyoming son los únicos estados actualmente en sesión sin legislación sobre IA en consideración.
  • Maryland, Massachusetts, Virginia y Washington anunciaron acciones ejecutivas sobre IA en enero.
  • Connecticut ahora requiere evaluaciones continuas para asegurar que la IA no cause discriminación o impacto dispar.

La intriga: Los estados con las mayores industrias de IA, California y Nueva York, también son los que generan la mayor cantidad de proyectos de ley en borrador.

La explosión legislativa de IA de Tennessee está impulsada por las preocupaciones de derechos de autor de la industria musical local, liderada por la Ley ELVIS (Garantizando la Seguridad de la Voz y la Imagen) promulgada en enero.

Entre líneas: Los legisladores estatales de hoy parecen determinados a no repetir la inacción en la regulación de las redes sociales.

Algunos de los legisladores de IA más prominentes estuvieron activos en la legislación estatal de privacidad, considerando los guardrails de IA como un próximo paso lógico en los derechos digitales.

Antecedentes: Los legisladores estatales comenzaron a construir su impulso de IA durante el verano de 2023, presentando 191 proyectos de ley en 31 estados para septiembre, pero solo 14 se convirtieron en ley.

Lo que están diciendo: «Las penalizaciones por deepfakes son el tema candente», dijo Craig Albright, vicepresidente senior de relaciones gubernamentales de BSA, a Axios.

«Muchos de los lenguajes sobre deepfakes son similares en los estados. Estamos viendo mucha coordinación», dijo Matt Lenz, director senior de defensa estatal de BSA.
Algunos grupos de defensa se preocupan de que una estricta regulación de la IA termine protegiendo a los primeros líderes en IA, porque tendrán más recursos para manejar la carga.

«Envolver los nuevos modelos de IA en trámites burocráticos efectivamente consolida a los mayores actores tecnológicos como ganadores de la carrera de IA», dijo Todd O’Boyle, director de política tecnológica de Chamber of Progress, por correo electrónico.

Sí, pero: Hasta ahora, los gobernadores no han hecho de la IA una prioridad en sus discursos sobre el estado del estado en 2024.

Próximo paso: Los gobernadores estatales tienen la oportunidad de fortalecer la coordinación sobre la legislación y la acción ejecutiva de IA mientras se reúnen en Washington D.C. esta semana.

Library Futures presenta el sitio web «E-Books for Us»

«E-Books for Us»

E-Books for Us

El año pasado, Library Futures propuso un modelo de legislación sobre libros electrónicos para proteger a las bibliotecas de los contratos perjudiciales de libros electrónicos. Desde entonces, tanto la organización como sus socios han estado trabajando con comunidades de todo Estados Unidos para abordar los contratos de libros electrónicos estado por estado. Se enorgullecen de informar que la legislación sobre libros electrónicos está ganando terreno, como en Massachusetts y Tennessee. Sin embargo, a veces se encuentran predicando al coro.

El nuevo sitio web presenta historietas atractivas, sencillas e informativas con juegos interactivos y cuestionarios para resaltar los problemas críticos de los libros electrónicos que afectan a las bibliotecas hoy en día, como la subida de precios de los contenidos digitales, las restricciones al alquiler de contenidos digitales, las restricciones contractuales no negociables sobre el uso justo y otros derechos básicos de las bibliotecas, y las violaciones de la privacidad de los usuarios.

  • Subida de precios de los contenidos digitales
  • Restricciones al alquiler de contenidos digitales
  • Restricciones contractuales no negociables sobre el uso justo y otros derechos básicos de las bibliotecas
  • Violaciones de la privacidad de los usuarios