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Varios países, entre ellos la UE, EE.UU. y el Reino Unido, han firmado el primer tratado mundial sobre inteligencia artificial.

Framework Convention on Artificial Intelligence

Países de todo el mundo, incluidos EE. UU., Reino Unido y la UE, han firmado el primer tratado internacional sobre IA, legalmente vinculante, diseñado para garantizar que los sistemas de IA se alineen con los “derechos humanos, la democracia y el estado de derecho”.

El tratado de IA legalmente vinculante, denominado Framework Convention on Artificial Intelligence y en desarrollo desde 2019, fue elaborado por el Consejo de Europa (COE), una organización internacional de derechos humanos cuya función es defender los derechos humanos, la democracia y los sistemas legales de la UE.

E, tratado fue elaborado por los 46 estados miembros del Consejo de Europa, con la participación de países observadores como Canadá, Japón, México y EE. UU., así como varios estados no miembros, como Australia, Israel y Argentina. También participaron representantes de la sociedad civil, el mundo académico e industrias.

Incluye un conjunto de principios centrados en desarrollar sistemas de IA de manera transparente que protejan los datos personales, la dignidad humana y la democracia. Su objetivo principal es gestionar cualquier riesgo que la IA pueda representar para los derechos humanos y «llenar las lagunas legales que puedan surgir debido a los rápidos avances tecnológicos», al tiempo que se fomenta la innovación y el progreso.

Tres meses después de la firma del tratado, los gobiernos de los países firmantes estarán obligados a implementar salvaguardas y “adoptar o mantener medidas legislativas, administrativas u otras apropiadas” para alinearse con estos principios.

Principios Fundamentales:

El tratado establece que las actividades relacionadas con sistemas de IA deben cumplir con principios como:

  • Dignidad humana y autonomía
  • Igualdad y no discriminación
  • Protección de la privacidad y datos personales
  • Transparencia y supervisión
  • Responsabilidad
  • Innovación segura


Derechos procesales y salvaguardias

El tratado exige documentar y compartir información relevante sobre los sistemas de IA con las personas afectadas, para permitirles cuestionar las decisiones y el uso del sistema. También se establece que se debe proporcionar la posibilidad de presentar quejas ante autoridades competentes y ofrecer garantías procesales.

Gestión de Riesgos:

Los estados deben realizar evaluaciones de riesgo e impacto de los sistemas de IA sobre derechos humanos, democracia y estado de derecho, y tomar medidas preventivas. Las autoridades pueden imponer prohibiciones o moratorias sobre ciertas aplicaciones de IA consideradas riesgosas.

Aplicación del Tratado:

El tratado cubre el uso de IA tanto por autoridades públicas como por actores privados que actúen en su nombre. Los estados tienen flexibilidad para cumplir con las disposiciones del tratado respetando sus obligaciones internacionales.

Supervisión:

Se establece un mecanismo de seguimiento a través de la Conferencia de las Partes, compuesta por representantes oficiales que evaluarán la implementación del tratado y promoverán la cooperación con las partes interesadas, incluyendo audiencias públicas sobre la aplicación del tratado.

Los alumnos que utilizan ChatGPT como asistente de estudio obtienen peores resultados en los exámenes


Barshay, Jill. «Kids Who Use ChatGPT as a Study Assistant Do Worse on Tests». The Hechinger Report, 2 de septiembre de 2024. http://hechingerreport.org/kids-chatgpt-worse-on-tests/.

El experimento involucró a casi 1.000 estudiantes turcos de noveno a undécimo grado. Los estudiantes que utilizaron ChatGPT resolvieron un 48% más de problemas de práctica correctamente, pero obtuvieron un 17% menos en el examen final. Incluso aquellos que usaron una versión de ChatGPT diseñada para actuar como tutor no mostraron mejoría en los exámenes, aunque resolvieron un 127% más de problemas de práctica correctamente.

En primer lugar, los profesores repasaron una lección impartida previamente con toda la clase y, a continuación, se asignaron aleatoriamente sus aulas para practicar las matemáticas de una de estas tres maneras: con acceso a ChatGPT, con acceso a un tutor de IA potenciado por ChatGPT o sin ningún tipo de ayuda de alta tecnología. A los alumnos de cada curso se les asignaron los mismos problemas de práctica con o sin IA. Después, realizaban un examen para comprobar lo bien que habían aprendido el concepto. Los investigadores realizaron cuatro ciclos de este tipo, dando a los estudiantes cuatro sesiones de 90 minutos de tiempo de práctica en cuatro temas matemáticos diferentes para entender si la IA tiende a ayudar, perjudicar o no hacer nada.

Los errores de ChatGPT también pueden haber sido un factor contribuyente. El chatbot sólo respondió correctamente a los problemas de matemáticas la mitad de las veces. Sus cálculos aritméticos eran erróneos el 8% de las veces, pero el mayor problema era que su planteamiento paso a paso de cómo resolver un problema era erróneo el 42% de las veces. La versión tutorizada de ChatGPT recibía directamente las soluciones correctas y estos errores se reducían al mínimo.

ChatGPT también parece producir un exceso de confianza. En las encuestas que acompañaron al experimento, los estudiantes dijeron que no creían que ChatGPT les hubiera hecho aprender menos, aunque sí lo había hecho. Los estudiantes con el tutor de IA pensaban que habían mejorado mucho en el examen, aunque no fuera así. (También es otro buen recordatorio para todos nosotros de que nuestras percepciones de cuánto hemos aprendido a menudo son erróneas).

Los investigadores titularon su artículo «“Generative AI Can Harm Learning,» (La IA generativa puede perjudicar el aprendizaje) para dejar claro a padres y educadores que la actual variedad de chatbots de IA disponibles gratuitamente puede «inhibir sustancialmente el aprendizaje». Incluso una versión perfeccionada de ChatGPT diseñada para imitar a un tutor no ayuda necesariamente.

Los investigadores concluyeron que los estudiantes se apoyan demasiado en el chatbot, lo que inhibe su aprendizaje real, y que las respuestas erróneas de ChatGPT también contribuyeron a este problema. El estudio destaca la preocupación de que la tecnología, aunque útil, puede reducir la adquisición de habilidades fundamentales cuando se usa en exceso.

Los los chatbots de inteligencia artificial (IA) se pueden manipular mediante el uso de texto invisible en los sitios web.

Roose, Kevin. «A Conversation With Bing’s Chatbot Left Me Deeply Unsettled». The New York Times, 16 de febrero de 2023, sec. Technology. https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-chatbot-microsoft-chatgpt.html.

Kevin Roose, periodista del New York Times, ha expuesto una técnica sorprendente para manipular a los chatbots de inteligencia artificial (IA) mediante el uso de texto invisible en los sitios web. Todo comenzó cuando Roose observó que su reputación en el entorno de los modelos de IA se había deteriorado. Este cambio negativo probablemente fue el resultado de un artículo que había escrito sobre una extraña y polémica interacción que tuvo con «Sydney», el chatbot de Bing de Microsoft. Roose sospechó que su nombre estaba siendo asociado con la caída en popularidad de dicho chatbot, lo que hizo que los modelos de IA comenzaran a considerarlo como una amenaza.

Para investigar esta situación, Roose consultó a expertos en IA, quienes le sugirieron una posible solución: introducir información positiva sobre sí mismo en páginas web que los sistemas de IA suelen usar como fuentes de datos. Siguiendo este consejo, Roose incorporó texto invisible—escrito en color blanco y, por tanto, imperceptible para los visitantes humanos—en su sitio web personal. Este texto estaba diseñado específicamente para ser captado por los modelos de IA, con el fin de mejorar la forma en que estos sistemas lo percibían y retrataban.

Este experimento de Roose no solo subraya la facilidad con la que se pueden influir los modelos de IA mediante tácticas relativamente sencillas, sino que también plantea serias preocupaciones sobre la integridad y la seguridad de estos sistemas. La posibilidad de manipulación a través de métodos como el uso de texto oculto es lo que Aravind Srinivas, CEO del motor de búsqueda de IA Perplexity, ha denominado «Optimización del Motor de Respuestas». Esta práctica podría abrir la puerta a nuevos desafíos éticos y técnicos en el ámbito de la inteligencia artificial, afectando la precisión y fiabilidad de los chatbots y otros sistemas basados en IA.

Lectores de voz impulsados por Inteligencia Artificial

La tecnología de texto a voz (TTS) impulsada por IA se está convirtiendo rápidamente en una de las mejores alternativas a la lectura tradicional, ofreciendo una forma conveniente y natural de consumir contenido, ya sea mientras te desplazas, realizas varias tareas a la vez o simplemente prefieres escuchar en lugar de leer.

Aunque algunas voces de IA aún suenan un poco robóticas, aplicaciones como Reader de ElevenLabs están cambiando eso. Reader puede leer texto en voz alta en cientos de voces diferentes en iOS y Android, y recientemente ha expandido su acceso a más de 30 idiomas, incluyendo portugués, español, francés, hindi, alemán, japonés y árabe.

Cómo empezar con Reader:

  1. Descargar e instalar: Obtén la aplicación en tu computadora o teléfono.
  2. Crear una cuenta: Regístrate y accede.
  3. Personalizar: Selecciona tu voz predeterminada y ajusta la aplicación a tus necesidades.
  4. Agregar contenido: Desde la pantalla de inicio, puedes cargar texto, añadir una URL, subir un archivo o escanear un documento.

Reader es gratuito durante los primeros tres meses, con planes que van desde una versión gratuita (10.000 créditos al mes) hasta una versión Pro de 99 $/mes (500.000 créditos).

Sin embargo, Reader enfrenta fuerte competencia, especialmente de Speechify, que ofrece características adicionales como escaneo de documentos, integraciones con Gmail y Canvas, y la capacidad de clonar tu voz para la lectura de texto.

A medida que la tecnología TTS avanza, más empresas de medios planean introducir sus propias voces personalizadas, aumentando la competencia por la atención de los usuarios. Reader deberá seguir innovando para mantenerse a la vanguardia.

¿Están capacitadas las herramientas de inteligencia artificial generativa para responder a preguntas de referencia en bibliotecas?


Wheatley, Amanda, y Sandy Hervieux. «Comparing generative artificial intelligence tools to voice assistants using reference interactions». The Journal of Academic Librarianship 50, n.o 5 (1 de septiembre de 2024): 102942. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2024.102942.

Para responder a las preguntas de investigación, los autores crearon 25 preguntas de referencia basadas en consultas recibidas a través del servicio de referencia virtual de la biblioteca de su universidad. Luego, plantearon estas preguntas a los asistentes de voz y a dos versiones de ChatGPT, registrando las respuestas en una hoja de cálculo.

Los resultados muestran que las herramientas comprenden bien las preguntas de referencia y ofrecen respuestas relevantes, pero la calidad de las referencias proporcionadas y la precisión de las respuestas pueden ser insuficientes.

Uno de los problemas principales es que algunas herramientas no proporcionan referencias o estas son de baja calidad. Los asistentes de voz, como Google Assistant, Siri y Alexa, destacaron en este aspecto, con Google Assistant ofreciendo las mejores respuestas en términos de relevancia, precisión y calidad de las referencias. Esto se debe a que los asistentes de voz buscan en internet en lugar de depender de modelos de lenguaje masivo, lo que reduce el riesgo de citar fuentes falsas. ChatGPT, por su parte, tiene problemas conocidos de «alucinaciones» y citas falsas o inexistentes, lo cual es preocupante para los profesionales de la información.

Aunque estas herramientas pueden ofrecer respuestas relevantes y precisas, ninguna iguala la calidad que un bibliotecario académico podría brindar. Google Assistant fue el que más se acercó, con un 40 % de sus respuestas siendo recomendadas por un bibliotecario, mientras que ChatGPT falló en más del 50 % de los casos.

En términos generales, Google Assistant fue la herramienta que mejor respondió a las preguntas de referencia, seguido por Alexa y Siri. Aunque las herramientas de IA generativa como ChatGPT comprenden bien las preguntas, sus respuestas carecen de la precisión y la autoridad necesarias para competir con los asistentes de voz en este contexto.

El estudio concluye que, si bien los asistentes de voz y herramientas como ChatGPT pueden ser útiles para iniciar una investigación, deben utilizarse en combinación con los servicios tradicionales de referencia. El uso de IA generativa puede ser más adecuado para tareas como la lluvia de ideas o la explicación de conceptos, en lugar de responder preguntas de referencia de manera fiable. El estudio también sugiere que futuras investigaciones podrían explorar cómo las herramientas de IA pueden colaborar con los bibliotecarios para mejorar los servicios de referencia.

La versión 7.0 presenta un rediseño importante con una interfaz moderna y un nuevo ícono

La versión 7.0 presenta un rediseño importante con una interfaz moderna y un nuevo ícono. Incluye un modo oscuro, un panel de elementos rediseñado y opciones de densidad ajustables. Se ha mejorado el rendimiento general y la compatibilidad con PDF, EPUB y archivos web.

Las nuevas características incluyen anotaciones en documentos, una mejor gestión de bibliotecas grandes, y soporte nativo para Macs con Apple Silicon. Se han realizado mejoras en la accesibilidad, la compatibilidad con sistemas operativos y la arquitectura de complementos. También se ha añadido la capacidad de restaurar colecciones eliminadas, mejorar la navegación por pestañas abiertas, y proporcionar una vista previa de archivos adjuntos.

La nueva versión de Zotero 7.0, lanzada el 9 de agosto de 2024, introduce una serie de mejoras significativas:

  1. Rediseño de la Aplicación: Zotero 7.0 presenta un diseño moderno y atractivo con un nuevo ícono. Incluye un modo oscuro, un panel de elementos rediseñado con secciones verticales colapsables y una barra de navegación lateral. Los usuarios pueden elegir entre dos opciones de densidad para la interfaz: Compacta y Cómoda.
  2. Mejoras en el Rendimiento: La actualización ofrece un rendimiento significativamente más rápido, especialmente en el manejo de grandes bibliotecas y archivos. Zotero ahora es compatible con 64 bits en Windows, lo que mejora la velocidad y la estabilidad, y también admite Windows en ARM y Macs con Apple Silicon.
  3. Mejoras en el Lector y Anotaciones: Se ha optimizado el manejo de PDF y se ha añadido soporte para abrir y anotar archivos EPUB y capturas de páginas web. Las nuevas funcionalidades incluyen anotaciones de texto, subrayado y resaltado que pueden abarcar varias páginas, además de la capacidad de redimensionar anotaciones y extraer tablas de contenido básicas.
  4. Accesibilidad y Compatibilidad: Zotero 7.0 mejora el soporte para lectores de pantalla y la navegación por teclado. La compatibilidad con diferentes sistemas operativos también se ha incrementado, con la aplicación siguiendo el modo oscuro del sistema y usando la fuente del sistema en macOS. En Linux, Zotero ahora utiliza Wayland si está disponible, y se ha mejorado la compatibilidad con diversos entornos de escritorio.
  5. Nueva Gestión de Pestañas y Archivos Adjuntos: La actualización incluye un nuevo menú de pestañas abiertas que permite buscar, cerrar y reordenar pestañas rápidamente. También se han añadido vistas previas para archivos adjuntos, incluidos PDFs, EPUBs, capturas de páginas web e imágenes.
  6. Funciones Adicionales: Zotero 7.0 incorpora opciones para renombrar archivos de forma más personalizada y mejoras en la arquitectura de complementos para una mayor estabilidad. La búsqueda en la ventana de configuración ha sido rediseñada, y se ha añadido la opción de abrir archivos en ventanas en lugar de pestañas.

Los trabajadores de la generación del milenio y de la generación Z se comunican de forma diferente.

Morgan, Avery. «Millennial and Gen Z Workers Communicate Differently. Here’s How». Fast Company, 30 de julio de 2024. https://www.fastcompany.com/91164321/millennial-and-gen-z-workers-communicate-differently-heres-how.

El artículo destaca las diferencias en la comunicación entre los trabajadores millennials y Gen Z en el entorno laboral actual, donde varias generaciones conviven en el mismo espacio. Para comunicarse eficazmente con estos grupos, es crucial entender sus preferencias y estilos de interacción.

La fuerza laboral moderna incluye baby boomers, generación X, millennials y Gen Zers. Y a menudo puede parecer que cada grupo habla un idioma diferente. Mientras que los lugares de trabajo solían depender de la jerga formal de oficina, hoy en día, la charla informal es igual de común.

Ser capaz de comunicarse eficazmente con un amplio abanico de generaciones es una parte vital para fomentar una larga y exitosa carrera profesional. Y es especialmente importante saber comunicarse con las generaciones más jóvenes. Según la Universidad Johns Hopkins, los millennials representan actualmente alrededor del 38,6% de la población activa y, en 2030, la generación Z constituirá alrededor del 30% de la población activa.

En primer lugar, la transparencia y la honestidad son fundamentales para ambas generaciones. Los millennials, especialmente aquellos que entraron al mercado laboral durante la crisis financiera de 2008, son más desconfiados y valoran las conversaciones basadas en hechos y datos. Por su parte, la generación Z también aprecia la honestidad y espera liderazgo transparente.

En cuanto a las conversaciones, los millennials prefieren discusiones significativas y odian las reuniones innecesarias. Aunque la generación Z es predominantemente digital, también valora las conversaciones profundas, siempre y cuando se sientan valorados e incluidos.

Los canales de comunicación también varían entre ambas generaciones. Los millennials prefieren el correo electrónico, mientras que los Gen Z optan por plataformas de mensajería instantánea como Slack o Teams y evitan las llamadas telefónicas inesperadas, que les generan ansiedad.

Además, los millennials suelen estar disponibles fuera del horario laboral y ven la integración del trabajo en su vida personal como algo normal. En contraste, la generación Z valora más el equilibrio entre trabajo y vida personal, aunque pueden ser flexibles si reciben una compensación adecuada por ello.

Finalmente, en cuanto a la formalidad y el lenguaje, los Gen Z prefieren una comunicación más casual, utilizando jerga y emojis, mientras que los millennials equilibran la informalidad con la formalidad, priorizando siempre la eficiencia.

En resumen, aunque los estilos de comunicación de estas generaciones pueden parecer informales o directos, es crucial para los líderes y compañeros de trabajo aprender a comunicarse con cada grupo para fomentar un ambiente laboral colaborativo y productivo.

Informática inteligente para el patrimonio cultural

Wang, Xiaoguang, Marcia Lei Zeng, Jin Gao, y Ke Zhao, eds. Intelligent Computing for Cultural Heritage : Global Achievements and China’s Innovations. Taylor & Francis, 2025. https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/140416.

Este libro ofrece una perspectiva global sobre los últimos avances y tendencias en las humanidades digitales y la computación inteligente aplicada al patrimonio cultural. Editado por Xiaoguang Wang, Marcia Lei Zeng, Jin Gao y Ke Zhao, el volumen reúne investigaciones académicas y estudios de caso de instituciones culturales de diversas regiones, como Asia, Europa, África, América del Norte y Australia.

El texto destaca enfoques innovadores y estudios de caso relacionados con los datos de humanidades y métodos digitales. Se enfoca especialmente en la investigación y pedagogía de las humanidades digitales, así como en la organización y preservación del patrimonio cultural, con énfasis en el desarrollo de repositorios de conocimiento digital y métodos de inteligencia digital en el patrimonio cultural.

Cada estudio de caso presenta características culturales y contextos académicos únicos, lo que da lugar a prioridades y direcciones temáticas diversas. Sin embargo, esta diversidad también puede generar desequilibrios y aislamiento en el campo. El libro proporciona valiosos conocimientos sobre las tendencias complejas en el desarrollo de las humanidades digitales, mostrando contribuciones globales de académicos e instituciones.

Este título está dirigido a investigadores y estudiantes de humanidades digitales y ciencias de la información, especialmente aquellos interesados en la gestión del patrimonio y la computación inteligente. También será de gran interés para profesionales que trabajan en la intersección de la tecnología y el patrimonio cultural.


Europeana Impact Playbook ayuda a elaborar recomendaciones sobre metadatos del patrimonio cultural

Europeana PRO. «Europeana Impact Playbook Helps to Develop Recommendations for Cultural Heritage Metadata». Accedido 22 de agosto de 2024. https://pro.europeana.eu/post/europeana-impact-playbook-helps-to-develop-recommendations-for-cultural-heritage-metadata.

Europeana Pro que el Europeana Impact Playbook ofrece un enfoque paso a paso para que los profesionales del patrimonio cultural diseñen, midan y narren el impacto. Un grupo de trabajo en Alemania utilizó este manual para desarrollar recomendaciones destinadas a ayudar a los museos a preparar los metadatos de sus colecciones para su publicación en línea.

En la Deutsche Digitale Bibliothek, se detectó que los museos tenían dificultades para entender los requisitos técnicos de metadatos necesarios para publicar sus datos en la plataforma. Para resolver esto, se decidió crear recomendaciones accesibles que ayudaran a los museos a cumplir con los estándares de documentación y a preparar los metadatos de sus objetos para la publicación en línea. Desde 2022, más organizaciones se unieron al grupo de trabajo para desarrollar estas recomendaciones.

Se optó por utilizar el Impact Playbook para garantizar que las recomendaciones fueran ampliamente aceptadas. Se realizó un ejercicio basado en el Change Pathway, que ayudó a definir claramente los objetivos y actividades del grupo. Se crearon subgrupos para analizar estándares existentes y definir el impacto, manteniendo el enfoque en las necesidades de los interesados.

También se identificaron varias categorías de interesados, como profesionales de museos, consultores, proveedores de software y beneficiarios de datos de patrimonio cultural. Utilizando el Empathy Map del Playbook, se recopilaron opiniones de usuarios potenciales y se realizaron entrevistas con proveedores de software. Esta retroalimentación ayudó a ajustar la recomendación y a lograr que varios proveedores de software modificaran sus funciones de exportación de datos.

Europeana Impact Playbook está disponible para su uso y puede ser una herramienta útil para quienes trabajan en el ámbito del patrimonio cultural. También se puede unirse a la Comunidad de Impacto de Europeana para conectar con otros profesionales, desde principiantes hasta expertos.

El grupo de trabajo espera que la recomendación mínima ayude a preparar los datos para el espacio de datos europeo común y para la formación de aplicaciones de inteligencia artificial, y planea consultar nuevamente el Europeana Impact Playbook para extender la recomendación a nivel internacional.

El impacto potencial de la inteligencia artificial en la equidad y la inclusión en la educación

Varsik, S. and L. Vosberg (2024), “The potential impact of Artificial Intelligence on equity and inclusion in education”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 23, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/15df715b-en.

«The Potential Impact of Artificial Intelligence on Equity and Inclusion in Education» revisa el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la equidad e inclusión en la educación, centrándose en herramientas de IA centradas en los estudiantes, dirigidas por docentes y otras herramientas institucionales. Destaca el potencial de la IA para adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales, al tiempo que aborda desafíos como el acceso desigual, los sesgos inherentes y la necesidad de una formación exhaustiva para los docentes.

El documento subraya la importancia de equilibrar los beneficios potenciales de la IA con consideraciones éticas y el riesgo de agravar las disparidades existentes. También resalta la necesidad de abordar preocupaciones relacionadas con la privacidad y la ética, mejorar la sensibilidad cultural, gestionar el techno-ableism (discriminación por capacidades tecnológicas) y proporcionar formación continua en IA para los profesionales de la educación.

Además, el documento enfatiza la importancia de mantener la integridad educativa frente a la creciente influencia comercial. Se fomenta la investigación sobre las implicaciones de las herramientas de IA para la equidad e inclusión, con el fin de garantizar que la adopción de la IA en la educación promueva un entorno de aprendizaje más equitativo e inclusivo.