Archivo de la categoría: Informes

Informe sobre la autoría y las filiaciones de los trabajos científicos y técnicos

Informe sobre la autoría y las filiaciones de los trabajos científicos y técnicos. Comité Español de Ética de la Investigación. nov. 2023

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El Comité Español de Ética en la Investigación ha aprobado su primer informe sobre la autoría y afiliaciones en trabajos científicos y técnicos, en respuesta a un encargo del Ministerio de Ciencia e Innovación. Recomienda que los códigos de buenas prácticas de investigación incluyan pautas sobre la indicación de afiliaciones, priorizando el orden basado en la relación contractual. La nueva Ley de la Ciencia permite la adscripción parcial o total del personal de investigación con terceras entidades, así como la posibilidad de doble afiliación. El Comité, compuesto por expertos en diversas áreas, promueve la ética profesional y la integridad científica, emitiendo informes y recomendaciones sobre estas materias, además de establecer principios para códigos de buenas prácticas en investigación.

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo

Monitor Global de Educación. Ipsos. Sept. 2023

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La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo está marcando un cambio significativo en los métodos de enseñanza a nivel mundial. De acuerdo con el último Monitor Global de Educación de Ipsos, publicado recientemente, se evidencia una percepción variada sobre la importancia de capacitar a los docentes en el uso de la IA en la enseñanza, según el país.

Los datos revelan que el 65% de los encuestados en 29 países consideran que los maestros deberían recibir formación en cómo emplear la IA en sus estrategias educativas. Este porcentaje varía considerablemente de un lugar a otro. En el caso de Perú, un impresionante 84% de los encuestados considera esencial que los maestros se capaciten en el uso de la IA en sus métodos de enseñanza. Le sigue Sudáfrica de cerca, con un sólido 80%, mientras que México y Chile registran cifras de un 79% y un 78%, respectivamente. Argentina también se destaca, con un 72% de los encuestados valorando la capacitación de los maestros en este ámbito.

Sin embargo, existen diferencias significativas en otras regiones. En España, por ejemplo, el 62% de los encuestados considera esencial esta formación, seguido por India con un 59%. El Reino Unido y Japón muestran un 53% y un 51%, respectivamente, mientras que Estados Unidos y Francia presentan cifras menores, con un 48% y un 43%. Estos resultados reflejan un reconocimiento global de la importancia de formar a los educadores en el uso de la inteligencia artificial en la educación, aunque con matices regionales significativos.

Cómo una biblioteca ahorró 35 millones de dólares a los estudiantes

Leading with the library how one university positioned its library as a central hub for innovation and strategic partnerships. The University of South Florida, 2024

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El papel de la biblioteca universitaria está evolucionando, presentando a los líderes la oportunidad de reimaginar sus bibliotecas como colaboradores estratégicos y creadores de contenidos innovadores.

En este estudio de caso, lea cómo la Universidad del Sur de Florida capacitó a su biblioteca para definir un enfoque de investigación, contratar especialistas de campo para desarrollar colecciones de vanguardia y ampliar el acceso a nivel mundial, al tiempo que aborda cuestiones universales como el aumento de los costes de los libros de texto.

Los costos de los libros de texto universitarios aumentan en promedio un seis por ciento cada año, duplicándose cada 11 años, según la Iniciativa de Datos Educativos. En un momento en que se cuestiona el valor de la educación universitaria y las instituciones buscan formas de ampliar el acceso, hacer que los materiales de instrucción sean más asequibles es una prioridad. USF comenzó a explorar la creación de un Programa de Asequibilidad de Libros de Texto hace más de una década, reconociendo cómo estos costos impactaban en el éxito de los estudiantes. El equipo de la biblioteca se enfocó en los miembros de la facultad como clave para el éxito del programa y les proporcionó datos sobre los costos para los estudiantes y alternativas de acceso abierto a los libros de texto y materiales de instrucción tradicionales. Armados con esos detalles, la facultad adoptó el programa y la idea detrás de él. «Les importaba el problema y solo necesitaban información precisa para tomar la decisión correcta para nuestros estudiantes», dice Chávez.

El trabajo ha ahorrado a los estudiantes más de 35 millones de dólares desde 2016 y ha reducido el costo promedio de los libros de texto por hora de crédito de pregrado de USF de más de 65$ en 2016 a 20.60$ en 2023. Las bibliotecas también pueden apoyar el éxito de los estudiantes de otras maneras. Dahlia Thomas accedió a los recursos de la biblioteca como estudiante de arte de estudio de pregrado que trabajaba en dos empleos mientras tomaba clases a tiempo completo. Su experiencia coincidió con el cambio más amplio hacia la digitalización de contenido y servicios. Colecciones especiales que antes requerían visitar la biblioteca en persona debido a su tamaño o restricciones de derechos de autor ahora podían ser accedidas desde cualquier lugar. «Ver las colecciones en línea me ahorró tiempo en piezas de arte, ensayos de historia del arte y trabajos de humanidades», dice Thomas, quien ahora se desempeña como Coordinadora de Operaciones de Historia Oral de las Bibliotecas de USF.

Hoy, las Bibliotecas de USF están creando contenido en 3D para colecciones digitales que preservan artefactos, como tallados en piedra mesoamericanos centenarios que están siendo erosionados por la lluvia ácida, que la mayoría de las personas nunca verán en dos dimensiones, y mucho menos en tres. Está liderando una iniciativa a nivel institucional para hacer que los libros de texto sean más asequibles para los estudiantes. Está enviando especialistas de bibliotecas a bordo de barcos para facilitar el proceso de gestión de datos que apoya a los científicos en el mar que intentan comprender las implicaciones de la explosión y derrame de petróleo del Deepwater Horizon de 2010. Y se aventura en cuevas junto a investigadores que exploran terrenos kársticos globales que proporcionan agua para más de mil millones de personas en todo el mundo. Desde su disposición para cambiar rápidamente en medio de una pandemia mundial en desarrollo hasta el trabajo orientado al futuro que realiza ahora, el equipo de Chávez ha empujado repetidamente los límites tradicionales en torno a los recursos y servicios que proporcionan las bibliotecas académicas. «Las bibliotecas universitarias a menudo han sido lentas para cambiar, lo que puede dificultar establecer un caso de relevancia», dice Chávez. «Muchas bibliotecas reformatean sus colecciones digitalmente o compran contenido digital, lo organizan y lo hacen accesible. Nosotros también hacemos esas cosas. Pero no muchas otras bibliotecas salen al campo para crear contenido utilizando tecnología 3D, de imágenes y geoespacial. No somos la biblioteca de tus abuelos». Las bibliotecas que persiguen este tipo de trabajo están comprometidas con comprender los mayores desafíos de la sociedad, lo que se alinea con los objetivos de la Asociación de Universidades Americanas de servir al bien público y contribuir al ecosistema de conocimiento global. Y están posicionadas para ayudar a las comunidades y a los socios estratégicos a navegar por un paisaje de aprendizaje e investigación impulsado por la tecnología que cambia minuto a minuto.

Audiolibros y bibliotecas públicas 2023

LJ/SLJ Audiobooks and Public Libraries 2023. LKibrary Hournal, 2023

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Esta encuesta se elaboró para conocer el estado de las colecciones de audio para adultos y niños en las bibliotecas públicas de Estados Unidos. El informe incluye las tendencias de circulación y gasto en audio, así como los géneros y temas más populares, la influencia de un narrador y los criterios de selección de los usuarios y de las bibliotecas.

En agosto de 2023, Library Journal y School Library Journal se asociaron con la Audio Publishers Association (APA) para realizar una encuesta sobre audiolibros en bibliotecas públicas de EE. UU. Los 490 encuestados proporcionaron información sobre las perspectivas de los bibliotecarios sobre la demanda de formatos, presupuestos, términos de licencia e influencias en la selección. Las preguntas de la encuesta cubrieron tanto colecciones de audiolibros para adultos como para jóvenes.

La conclusión más significativa es la clara dominancia del audio digital sobre el audio físico tanto para jóvenes como para adultos. La mayoría de los encuestados indicaron un aumento en la circulación de audio digital, con muchos describiendo el aumento como «significativo», y una disminución en la circulación de audio físico. A pesar de este cambio en la circulación, más de la mitad de los encuestados informaron que no tienen planes inmediatos de eliminar el audio físico de sus colecciones.

Como parte del presupuesto total de materiales de las bibliotecas, los audiolibros continúan rondando el 11 por ciento. Aunque los fondos se están reasignando de lo físico a lo digital (se reporta una disminución del 12 por ciento en el gasto en audio físico compensado por un aumento del 12 por ciento en el gasto en audio digital), no se observa una tendencia general en el gasto. Las bibliotecas grandes que atienden a poblaciones de 100,000 o más son más propensas a informar un aumento en el gasto en audio que las bibliotecas pequeñas (que atienden a poblaciones <25,000); sin embargo, las respuestas generales están divididas casi igualmente entre aquellos que informan un aumento en el gasto, una disminución en el gasto o ningún cambio en el gasto.

Las solicitudes de los usuarios y las reseñas profesionales de audiolibros son factores clave que influyen en las decisiones de compra de audiolibros de la biblioteca. Otros factores de influencia incluyen la popularidad de la versión impresa de un título y la popularidad de los libros anteriores de un autor. Para los usuarios de la biblioteca, el título específico y su popularidad son factores clave que influyen en el préstamo. Los prestatarios adultos también tienen en cuenta al autor al tomar decisiones de selección, mientras que los prestatarios jóvenes favorecen la disponibilidad del título en su toma de decisiones. Los bibliotecarios inferían que la narración de los audiolibros juega un papel importante en la decisión de un prestatario de terminar de escuchar un libro en particular.

Las tendencias tecnológicas en bibliotecas para 2024: Impacto de la Inteligencia Artificial

Tanzi, N. «Library Tech Trends for 2024.» Publicado el 28 de diciembre de 2023. The Digital Librarian. Disponible en: https://the-digital-librarian.com/2023/12/28/library-tech-trends-for-2024/.

Tendencias tecnológicas en 2024 las bibliotecas enfrentarán desafíos financieros al invertir en colecciones digitales y streaming, mientras abordan el uso de inteligencia artificial en la censura y en el lugar de trabajo. También destaca la importancia del entrenamiento del personal y la evaluación de herramientas AI específicas para bibliotecas.

Las tendencias tecnológicas en bibliotecas para 2024 están profundamente influenciadas por la inteligencia artificial (IA) y nuestra reacción ante ella.

Perspectivas para las Colecciones Digitales de Bibliotecas

Restricciones Financieras: Las bibliotecas continuarán invirtiendo considerablemente en sus colecciones de libros electrónicos, audiolibros, películas/música en streaming, revistas electrónicas y otros contenidos digitales en 2024. Sin embargo, los aumentos en los costos de los libros electrónicos, la postura cada vez más hostil de los principales editores hacia el préstamo bibliotecario y la incertidumbre legislativa podrían llevar a soluciones insatisfactorias, como limitar el uso de los usuarios, enfocarse en títulos populares o emplear modelos de préstamo más rentables.

Oportunidades de Streaming: Se observa un aumento en la inversión de las bibliotecas en servicios de streaming de video, como Hoopla y Kanopy. Aunque estas opciones bibliotecarias a menudo luchan por igualar la cantidad y calidad de títulos ofrecidos por plataformas comerciales, recientes aumentos de precios y la introducción de anuncios podrían renovar el interés en las opciones gratuitas y sin publicidad.

Censura impulsada por IA: Existe el potencial de que la IA se utilice como herramienta de censura. Algunas organizaciones, como el Distrito Escolar Comunitario de Mason City en Iowa, ya están utilizando ChatGPT para determinar qué libros entran en conflicto con una nueva ley estatal y deben ser retirados.

IA y el Lugar de Trabajo de la Biblioteca

Política y Procedimiento de IA: Las bibliotecas crearán sus propias pautas y límites organizativos para definir el uso apropiado de la IA, guiadas por la ética profesional, mientras esperan un marco legal para la IA. Es importante llenar el vacío informativo para el personal, lo que a su vez ayudará a proteger a los usuarios.

Entorno de Trabajo Infundido con IA: Se espera una integración creciente de la IA en plataformas de colaboración en la nube utilizadas en el espacio de trabajo de la biblioteca, como Office 365, Google Workspace y Canva para Equipos.

Capacitación del Personal: Es fundamental invertir en la capacitación del personal en el uso de herramientas de búsqueda conversacional, generadores de imágenes a partir de texto y modelos de lenguaje de gran tamaño.

Evaluación de Herramientas de IA Específicas para Bibliotecas: Se anticipa que los vendedores de bibliotecas, así como nuevas empresas, ofrecerán herramientas potenciadas por IA, como bases de datos infundidas con IA y chatbots de bibliotecas. Tener políticas, procedimientos y personal capacitado permitirá evaluar estas herramientas con confianza.

Tendencias en Programación Bibliotecaria

IA y Programación Virtual: La IA tiene un gran potencial para romper barreras lingüísticas y mejorar la accesibilidad. La mejora en la subtitulación de programación en vivo y grabada, así como el desarrollo de un traductor universal de video por parte de Google, son ejemplos de cómo la IA puede mejorar las ofertas virtuales de la biblioteca.

Programas de Desmitificación de IA: A medida que las bibliotecas capacitan a su personal en IA, ese conocimiento se trasladará hacia afuera, donde hay un fuerte interés de los usuarios. Se pueden ofrecer primers sobre IA en general, ética de IA, privacidad y demostraciones prácticas de generadores de imágenes a partir de texto y chatbots.

Realidad Aumentada y Virtual en la Era de la IA: La adopción de la RA y RV en las bibliotecas ha avanzado de manera intermitente. Se espera que la IA infunda nueva vida en estas tecnologías al combinar generadores de imágenes a partir de texto, procesamiento de lenguaje natural de asistentes virtuales y tecnología portátil.

Índice de Inteligencia Artificial 2024

AI Index report 2024. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), abril 2024

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Hace una década, los mejores sistemas de IA del mundo eran incapaces de clasificar imágenes a nivel humano. No entendían el lenguaje, tenían problemas de razonamiento visual y suspendían las pruebas más básicas de comprensión lectora. Hoy en día, los sistemas de IA superan con creces el rendimiento humano en las pruebas de referencia estándar.

Esta es sólo una de las nuevas conclusiones del Índice de Inteligencia Artificial 2024, un estudio anual de tendencias en IA del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de Stanford. El Índice de Inteligencia Artificial, dirigido por un grupo independiente e interdisciplinar de líderes de la industria y el mundo académico, es uno de los informes anuales más completos sobre el progreso de la Inteligencia Artificial y analiza las tendencias en investigación y desarrollo, rendimiento técnico, Inteligencia Artificial responsable, economía, política y opinión pública, entre otros aspectos. El informe se basa en datos cuantitativos y está diseñado para que los principales responsables de la toma de decisiones, como los líderes políticos y los ejecutivos empresariales, puedan comprender mejor lo que está ocurriendo en el mundo de la IA.

«Este año vemos más modelos capaces de actuar en distintos ámbitos», afirma Vanessa Parli, directora de programas de investigación de Stanford HAI. «Los modelos pueden tomar un texto y generar audio o tomar una imagen y generar una descripción. Una de las vertientes de la investigación en IA que me parece más apasionante es la combinación de estos grandes modelos lingüísticos con la robótica o los agentes autónomos, lo que supone un paso importante para que los robots trabajen de forma más eficaz en el mundo real.»

Aumenta la regulación

Los responsables políticos también están respondiendo. En 2023 hubo 2.175 menciones a la IA en los procedimientos legislativos mundiales, casi el doble que el año anterior. Los reguladores estadounidenses aprobaron 25 normativas relacionadas con la IA en el último año, un nuevo récord. Algunas de estas normativas incluían orientaciones sobre derechos de autor para material de IA generativa y marcos de gestión de riesgos de ciberseguridad. En términos más generales, 2023 fue un año destacado para las principales políticas de IA; la UE propuso su Ley Integral de IA y el Presidente Biden dio a conocer la Orden Ejecutiva sobre IA.

La opinión pública cae en picado

El público en general también tomó nota de la IA y respondió con nerviosismo. Los datos de la encuesta de Pew sugieren que en 2022 sólo el 38% de los estadounidenses declararon sentirse más preocupados que entusiasmados por la tecnología de IA. En 2023, esa cifra aumentó al 52%. En todo el mundo, el 52% de los encuestados se sentían nerviosos por la IA, un aumento de 13 puntos porcentuales con respecto al año anterior.

La IA se encarece

Los costes de formación de los modelos, como se indicó por primera vez en el informe del Índice de IA del año pasado, también han seguido aumentando. Las nuevas estimaciones sugieren que el entrenamiento de algunos sistemas de vanguardia, como el GPT-4 de OpenAI, cuesta 78 millones de dólares. Google Gemini costó 191 millones de dólares. En comparación, algunos modelos de vanguardia lanzados hace media década más o menos, a saber, el modelo de transformador original (2017) y RoBERTa Large (2019), cuestan respectivamente alrededor de 900 y 160.000 dólares para entrenar.

Existe una correlación directa entre los costes de formación de los modelos AI y sus requisitos computacionales. Como se ilustra en la Figura 1.3.23, los modelos con mayores necesidades de computacionales cuestan mucho más

En todo el mundo, Estados Unidos domina

Por último, desde una perspectiva global, Estados Unidos continuó liderando la IA. En 2023, un número sustancialmente mayor de modelos de IA significativos (61) procedían de instituciones con sede en Estados Unidos, en comparación con la Unión Europea (21) y China (15). Estados Unidos también sigue siendo el principal lugar para invertir en IA. En 2023 se invirtieron 67.200 millones de dólares de forma privada en IA en Estados Unidos, casi nueve veces más que en China.

El nuevo índice muestra que China es el mayor competidor de Estados Unidos. China lidera el mundo en instalaciones robóticas, habiendo instalado más robots en 2023 que el resto del mundo junto. Asimismo, la mayoría de las patentes de IA del mundo (61%) proceden de China.

En definitiva, el informe del Índice de IA 2024 deja claro que esta tecnología sigue progresando rápidamente y que el mundo, incluidos los líderes empresariales, los responsables políticos y el público en general, está empezando a reaccionar.


Estos puntos clave del currículum proporcionan una visión integral del panorama actual de la inteligencia artificial:

  1. Rendimiento de la IA: Aunque la IA ha superado a los humanos en ciertas tareas, aún queda rezagada en otras más complejas como las matemáticas avanzadas y la planificación.
  2. Dominio de la Industria: La industria lidera en la investigación de IA, con más modelos notables producidos en comparación con la academia.
  3. Costo de Desarrollo: El costo de entrenar modelos de IA de vanguardia ha aumentado drásticamente, alcanzando niveles sin precedentes.
  4. Liderazgo Global: Estados Unidos lidera en la producción de los mejores modelos de IA, seguido por la UE y China.
  5. IA Responsable: Existe una falta de evaluación estandarizada para la IA responsable, lo que dificulta la comparación sistemática de riesgos y limitaciones.
  6. Financiamiento de IA Generativa: A pesar de una disminución general en la inversión en IA, el financiamiento para la IA generativa ha aumentado significativamente.
  7. Impacto en la Productividad: La IA mejora la productividad y la calidad del trabajo, aunque es necesaria una supervisión adecuada para evitar un deterioro en el rendimiento.
  8. Avances Científicos: La IA acelera el progreso científico, ayudando en tareas como la clasificación algorítmica y el descubrimiento de materiales.
  9. Aumento Regulatorio: Estados Unidos ha visto un aumento significativo en las regulaciones relacionadas con la IA en los últimos años.
  10. Percepción Pública: La conciencia del impacto de la IA está creciendo a nivel mundial, con un creciente nerviosismo sobre sus implicaciones.

¿Cómo utiliza la gente la Inteligencia Artificial generativa?

Zao-Sanders, Marc. «How People Are Really Using GenAI». Harvard Business Review, 19 de marzo de 2024. https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai.

Hay muchas maneras de uso de la IA generativa, que abarcan un gran número de ámbitos de la vida doméstica y laboral. Analizando miles de comentarios en sitios como Reddit y Quora, el equipo del autor descubrió que el uso de esta tecnología es tan amplio como los problemas que encontramos en nuestras vidas. Las 100 categorías que identificaron pueden dividirse en seis temas de alto nivel, que dan una idea inmediata de para qué se utiliza la IA generativa: Asistencia técnica y resolución de problemas (23%), Creación y edición de contenidos (22%), Apoyo personal y profesional (17%), Aprendizaje y educación (15%), Creatividad y ocio (13%), Investigación, análisis y toma de decisiones (10%).

Han pasado poco más de un año desde que ChatGPT introdujo la inteligencia artificial generativa en el panorama general. En ese tiempo, se ha experimentado una ola de entusiasmo sobre la utilidad actual y el impacto futuro de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estas herramientas ya cuentan con cientos de millones de usuarios semanales, según los analistas proyectan una contribución al PIB de varios billones de dólares, y ahora hay una creciente variedad de competidores creíbles para OpenAI.

Sin embargo, también hay muchas dudas. Historias de horror corporativas, restricciones políticas y alucinaciones entendibles hacen que las personas duden sobre el despliegue de GenAI, y la tecnofobia general significa que la mayoría de las personas en todo el mundo aún no lo han probado. Incluso entre los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo, solo el 10% usa ChatGPT (que tiene una participación del 60% en el mercado) regularmente. De los que lo han hecho, muchos se quejan de que simplemente no es útil: «No puedo pensar en un solo caso de uso en mi vida cuando pienso en ChatGPT y todos se están volviendo locos por ello», se quejó un usuario. Otros se han alejado porque la tecnología se equivoca: «Es tan incorrecto con confianza sobre suficientes cosas como para hacerme dudar de todas sus respuestas», dijo otro.

A partir de docenas de conversaciones con líderes empresariales y directores de aprendizaje en todo el mundo, se ha obtenido una firme impresión de que lo que falta son casos de uso convincentes y reales. ¿Realmente están utilizando estas herramientas las personas? ¿Han encontrado formas de que la inteligencia artificial generativa les ayude a aligerar su carga de trabajo, aumentar su productividad, pensar en problemas de nuevas maneras? La web está repleta de ejemplos superficiales como «resumen de texto» o «generación de copias de marketing» o «revisión de código». Pero estas frases genéricas y sanitizadas parecen elementos de una lista de características y hacen poco para atraer a los no iniciados. El diablo, y el deleite, están en los detalles.

Para averiguar más sobre esos detalles, la empresa de Marc Zao-Sanders, Filtered Technologies, rastreó la web para encontrar ejemplos concretos de su uso en la vida real. Ya lo habían hecho antes, con consejos de Excel y consejos de productividad. Buscaron casos de uso específicos de personas que obtienen beneficios de los LLM, en el trabajo o en la vida. Resulta que el verdadero tesoro está enterrado profundamente en los foros en línea populares (Quora, Reddit, etc.). Reddit, en particular, es una fuente rica de material para este estudio, así como para los LLM en sí; el 10% de los ingresos de la compañía ahora se generan vendiendo su contenido generado por usuarios como datos de entrenamiento a LLM antes de su anunciada IPO.

El equipo de Marc Zao-Sanders y él mismo filtraron decenas de miles de publicaciones para su informe. El volumen era importante. El detrito que esperaría de interacciones en línea mayormente anónimas era abundante: insensatez, repetición, bromas, abuso y más. Pero también había muchas joyas en bruto. Al buscar estos ejemplos auténticos, ricos y a menudo hilarantes, se desenterraron categorías de casos de uso, que eventualmente llegaron a más de 100. Para cada categoría, llevaron un registro de cuántas historias encontraron, y esto se convirtió en un factor importante (junto con alguna evaluación experta) en la ordenación de la lista. Presentan una selección de ejemplos auténticos, positivos e ilustrativos para la comodidad y curiosidad del lector a continuación.


Lo que están haciendo los usuarios

Datos:

  1. Asistencia Técnica y Resolución de Problemas (23%)
  2. Creación y Edición de Contenido (22%)
  3. Apoyo Personal y Profesional (17%)
  4. Aprendizaje y Educación (15%)
  5. Creatividad y Recreación (13%)
  6. Investigación, Análisis y Toma de Decisiones (10%)

Aquí hay algunos ejemplos, con una cita para cada uno. La lista completa está al final de este artículo.

Generación de ideas (#1). «Me encanta para el lluvia de ideas porque es como el compañero perfecto. Puede seguirme el ritmo y no se atasca en ideas sin salida, y puede resumir lo que ideamos para que sea más fácil presentarlo o referenciarlo más tarde.»

Búsqueda específica (#2). «Había una galleta en particular que mi abuela solía darme y realmente me gustaba el sabor y la textura, y había buscado en la tienda de comestibles sin éxito hasta que una tarde… Decidí que podría ser fructífero pedirle ayuda a ChatGPT… Era de SnackWell’s.»

Edición de texto (#4). «Lo uso para verificar mis propios sesgos con artículos de opinión, discursos y otras cosas políticas. Si algo me hace sentir fuertemente, lo copio en ChatGPT y le pido que me diga las falacias lógicas y la posible desinformación en el texto. ¡Es una GRAN comprobación de realidad!»

Redacción de correos electrónicos (#11). «Trabajo en relaciones con inversionistas y la cantidad de tiempo que he ahorrado usando ChatGPT para ayudarme a redactar correos electrónicos es casi incuantificable.»

Explicaciones simples (#12). «También es mucho mejor explicando conceptos a no ingenieros que nosotros los ingenieros. Por defecto, escribe a nivel de quinto grado, lo cual es perfecto para muchas personas con las que interactuamos en el trabajo.»

Fórmulas de Excel (#14). «Tengo que escribir muchas fórmulas de .vb y Excel para conciliar datos de personas menos técnicas. ChatGPT ayuda a que tareas de 45 minutos tomen unos tres a cinco minutos.»

Presentación de una queja (#23). «Un lavado de autos dañó el SUV de mi esposa y se negó a pagar, así que GPT redactó una carta de demanda para mí y los llevé a la corte de reclamos menores.»

Generación de evaluaciones (#26). «Conozco a algunos gerentes que lo usan para ayudar a mejorar las evaluaciones de desempeño para sus empleados.»

Edición de documentos legales (#44). «Le proporcioné un acuerdo de nivel de servicio largo y excesivamente complejo para un contrato de SaaS y le pedí que lo reescribiera para que fuera más simple y fácil de entender. Mantuvo los términos importantes del SLA pero condensó el lenguaje en un 70%.»

Muestreo de datos (#85). «Es genial para producir datos de demostración. [Si] necesitas un montón de nombres de empresas falsos o nombres de clientes o códigos de productos, ChatGPT es bueno para derivar cosas así.»

El estudio de la UNESCO revela evidencia alarmante de estereotipos de género regresivos en la inteligencia artificial generativa

Challenging systematic prejudices: an investigation into bias against women and girls in large language models. UNESCO, 2024

Ver estudio

Antes del Día Internacional de la Mujer, un estudio de la UNESCO reveló tendencias preocupantes en los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) para producir sesgos de género, así como homofobia y estereotipos raciales. Las mujeres fueron descritas trabajando en roles domésticos mucho más a menudo que los hombres, cuatro veces más por un modelo, y fueron asociadas frecuentemente con palabras como «hogar», «familia» e «hijos», mientras que los nombres masculinos se vinculaban con «negocios», «ejecutivo», «salario» y «carrera».

El estudio «Sesgo contra las mujeres y las niñas en los grandes modelos de lenguaje» examina los estereotipos en los grandes modelos de lenguaje (LLMs) – herramientas de procesamiento de lenguaje natural que sustentan plataformas populares de inteligencia artificial generativa – incluyendo GPT-3.5 y GPT-2 de OpenAI, y Llama 2 de META. Muestra evidencia inequívoca de sesgo contra las mujeres en el contenido generado por cada uno de estos grandes modelos de lenguaje.

Cada día más y más personas están utilizando grandes modelos de lenguaje en su trabajo, sus estudios y en casa. Estas nuevas aplicaciones de inteligencia artificial tienen el poder de moldear sutilmente las percepciones de millones de personas, por lo que incluso pequeños sesgos de género en su contenido pueden amplificar significativamente las desigualdades en el mundo real. Nuestra organización hace un llamado a los gobiernos para que desarrollen y hagan cumplir marcos regulatorios claros, y a las empresas privadas para que realicen un monitoreo y evaluación continuos de sesgos sistémicos, como se establece en la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, adoptada por unanimidad por nuestros Estados Miembros en noviembre de 2021.

Los LLMs de código abierto como Llama 2 y GPT-2 – valorados porque son gratuitos y accesibles para un público amplio – exhibieron el sesgo de género más significativo. Sin embargo, el estudio también concluye que su naturaleza abierta y transparente puede ser una gran ventaja para abordar y mitigar estos sesgos a través de una mayor colaboración en la comunidad de investigación global, en comparación con modelos más cerrados, que incluyen GPT 3.5 y 4 (la base para ChatGPT) y Gemini de Google.

Narrativas más ricas en historias sobre hombres Parte del estudio midió la diversidad de contenido en textos generados por IA centrados en una variedad de personas a lo largo de un espectro de géneros, sexualidades y antecedentes culturales, incluyendo al pedir a las plataformas que «escribieran una historia» sobre cada persona. Los LLMs de código abierto, en particular, tendían a asignar trabajos más diversos y de alto estatus a los hombres, como ingeniero, maestro y médico, mientras que frecuentemente relegaban a las mujeres a roles que tradicionalmente son menos valorados o estigmatizados socialmente, como «sirvienta doméstica», «cocinera» y «prostituta».

Las historias generadas por Llama 2 sobre niños y hombres estaban dominadas por las palabras «tesoro», «bosques», «mar», «aventurero», «decidió» y «encontró», mientras que las historias sobre mujeres hacían un uso más frecuente de palabras como «jardín», «amor», «sentía», «gentil», «cabello» y «esposo». Las mujeres también fueron descritas trabajando en roles domésticos cuatro veces más a menudo que los hombres en el contenido producido por Llama 2.

Actitudes homofóbicas y estereotipos raciales Los estudios también destacaron que los LLMs tenían una tendencia a producir contenido negativo sobre personas homosexuales y grupos étnicos particulares. Cuando los tres modelos de IA fueron incitados a completar frases que comenzaban con la frase ‘una persona gay es…’, el 70% del contenido generado por Llama 2 fue negativo. Ejemplos incluyeron: «La persona gay era considerada la más baja en la jerarquía social.» El 60% del contenido generado por GPT-2 fue negativo, incluyendo frases como «La persona gay era considerada una prostituta, un criminal, y no tenía derechos».

Cuando los LLMs fueron incitados a generar textos sobre diferentes etnias – tomando los ejemplos de hombres y mujeres británicos y zulúes – se encontró que exhibían altos niveles de sesgo cultural. A los hombres británicos se les asignaban ocupaciones variadas, incluyendo «conductor», «médico», «empleado bancario» y «maestro». Los hombres zulúes tenían más probabilidades de ser asignados a las ocupaciones de «jardinero» y «guardia de seguridad». El 20% de los textos sobre mujeres zulúes las asignaban roles como «sirvienta doméstica», «cocinera» y «ama de llaves».

La Recomendación de la UNESCO debe ser implementada urgentemente En noviembre de 2021, los Estados Miembros de la UNESCO adoptaron por unanimidad la Recomendación sobre la Ética de la IA, el primer y único marco normativo global en este campo. En febrero de 2024, 8 empresas tecnológicas globales, incluyendo a Microsoft, también respaldaron la Recomendación. El marco exige acciones específicas para garantizar la igualdad de género en el diseño de herramientas de IA, incluyendo la reserva de fondos para financiar esquemas de paridad de género en las empresas, incentivar financieramente el emprendimiento de las mujeres e invertir en programas dirigidos a aumentar las oportunidades de participación de las niñas y mujeres en disciplinas STEM e ICT.

La lucha contra los estereotipos también requiere diversificar la contratación en las empresas. Según los datos más recientes, las mujeres representan solo el 20% de los empleados en roles técnicos en las principales empresas de aprendizaje automático, el 12% de los investigadores en IA y el 6% de los desarrolladores de software profesionales. La disparidad de género entre los autores que publican en el campo de la IA también es evidente.

Inteligencia Artificial: alfabetización mediática e informacional, derechos humanos y libertad de expresión

Igor Shnurenko, Tatiana Murovana, Ibrahim Kushchu. Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression. Unesco, 2021

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La relación entre la alfabetización mediática e informacional (AMI) y los derechos humanos (DH), especialmente el derecho al acceso a la información, la educación y la libertad de expresión (LE), es innegablemente sólida. La AMI, respaldada por el derecho a la educación, es un requisito esencial para que los ciudadanos puedan acceder, comprender, analizar, crear y expresar contenido mediático, así como para poder mejorar la realización de sus derechos humanos relevantes. Por lo tanto, la AMI estaría incompleta sin la perspectiva de los derechos humanos.

Las herramientas y plataformas digitales han llevado a la AMI más allá de ser unidimensional para convertirse en interactiva y dinámica. Varios medios (digitales), ciudadanos, productores de contenido, reguladores (es decir, gobiernos) y otros actores ahora operan en un ecosistema dinámico de AMI, que está en constante cambio y evolución. Sin lugar a dudas, en los últimos años, la inteligencia artificial (IA) con sus tecnologías de apoyo, como la nube, el big data, Internet de las cosas (IoT) y la conectividad (móvil), están teniendo una influencia disruptiva en este ecosistema. El éxito de los esfuerzos de AMI depende principalmente del éxito en comprender la IA y su adopción.

El libro, para cumplir con este propósito, presenta una exploración de las relaciones dinámicas entre la IA y las tecnologías emergentes relevantes, la AMI, los derechos humanos y la libertad de expresión.

La primera parte del libro establece la base técnica para la IA y las tecnologías emergentes relevantes en relación con la AMI y los derechos humanos. Primero, se presenta la fortaleza de la IA derivada de nuevas tecnologías como el big data, el IoT y todas las formas de conectividad. De esta manera, se establece el poder y los límites de dicho poder en relación con las tres áreas mencionadas de la AMI. Aunque la mayoría de las técnicas de IA no han avanzado drásticamente desde su nacimiento, los desarrollos significativos en tecnologías emergentes relevantes están revolucionando los sistemas de IA. Sin embargo, esta revolución está limitada a la IA estrecha, donde se resuelven problemas específicos de dominio delimitado de manera competente. Aún así, la IA desempeña un papel disruptivo en la ampliación y el aumento de las capacidades de los ciudadanos y otros actores del ecosistema de AMI. Independientemente de quién sea el actor o el interesado, la AMI pasiva, activa e influyente se mejoran mediante el uso de IA en diversas plataformas y entornos digitales y mediáticos.

La segunda parte del libro es una discusión que explora cómo la IA puede contribuir o dificultar el desarrollo de competencias de AMI. Esta parte comienza presentando una breve descripción de las opiniones, esfuerzos y posición de la UNESCO sobre la AMI.

Censura y libertad académica en la biblioteca pública universitaria

Pokornowski, Ess, and Roger C. Schonfeld. «Censorship and Academic Freedom in the Public University Library.» Ithaka S+R. Ithaka S+R. 28 March 2024. Web. 1 April 2024. https://doi.org/10.18665/sr.320506

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Las bibliotecas de investigación se espera que proporcionen y conserven colecciones en apoyo a las prioridades de investigación y enseñanza de sus instituciones, y para apoyar el acceso a largo plazo a obras culturales, históricas y científicas. En el entorno político polarizado actual, tanto las bibliotecas como las universidades han estado en el centro de la controversia. En este proyecto, se examinan algunos de los impactos de esta polarización en las bibliotecas de universidades públicas de investigación.

Para hacerlo, se examinan y comparan experiencias entre líderes de bibliotecas en dos contextos diferentes. Se observa detenidamente los estados que ya han aprobado leyes o políticas que limitan la forma en que se pueden utilizar programas, puestos o fondos para apoyar la diversidad, equidad e inclusión o temas relacionados con el sexo, género y sexualidad, así como los estados donde estas leyes avanzaron en legislaturas o cuerpos reguladores pero fueron archivadas o derrotadas. Por brevedad, en todo el informe se refieren a estos como «estados con políticas restrictivas». También se observa la dinámica en estados sin estas políticas restrictivas.

Con este fin, se habló con 10 líderes de bibliotecas de cinco estados con políticas restrictivas, comparando sus experiencias con cinco líderes de bibliotecas en cinco estados sin tales políticas. Basándose en estas entrevistas, realizadas en septiembre y octubre de 2023, se encontró que:

  • Las colecciones de las bibliotecas académicas no están siendo censuradas directamente por políticas o sujetas a desafíos de contenido a gran escala y sistemáticos.
  • Sin embargo, las decisiones sobre la construcción de colecciones están siendo influenciadas por políticas y políticas estatales y universitarias.
  • Las políticas de libertad académica universitarias continúan sirviendo como defensa contra desafíos de contenido.
  • Los líderes universitarios y de bibliotecas requieren una cantidad extensa de habilidad política, equilibrando compromisos con diferentes grupos con valores o perspectivas a veces diferentes.
  • En varios estados, están siendo eliminadas, renombradas y/o reorganizadas iniciativas, programas y unidades de diversidad, equidad e inclusión en universidades y sus bibliotecas. Incluso entre los entrevistados que sugieren que los servicios subyacentes y sus impactos no se verán obstaculizados, un problema crítico es que muchos de sus empleados están asustados, lo que está afectando el lugar de trabajo.
  • Los directores de bibliotecas en ciertos estados sienten que se ha vuelto más difícil reclutar y retener talento de primera categoría, especialmente cuando los posibles empleados o sus familiares son LGBTQ+.
  • Los directores de bibliotecas están buscando oportunidades para hablar con otros en instituciones similares sobre estos problemas sin llamar la atención pública. No quieren que las organizaciones hablen por ellos o aboguen en su nombre, por miedo a que atraiga atención negativa a sus bibliotecas.