Pujolà, J.-T., González Argüello, M. V. (María V., & Mena Octavio, M. (2023). ChatGPT en la clase de ELE
Guía de uso de ChatGPT para la clase de ELE (‘español como lengua extranjera’) diseñada exclusivamente para profesores y estudiantes de ELE en busca de mejorar tus habilidades en español con esta herramienta de IA Generativa. Incluye prompts y ejemplos de uso e ideas para llevar al aula. Además, aporta ideas para desarrollar estrategias para una actitud crítica en la IA Generativa
ChatGPT, Custom GPTs, and AI Chat Challengers: CoPilot, Gemini, Perplexity, and More. (2024.). Similarweb. Recuperado 11 de marzo de 2024, de https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-challengers/
El mercado de sitios web y aplicaciones basados en inteligencia artificial (IA) está en constante evolución, y plataformas como ChatGPT de Open AI y Gemini de Google (anteriormente conocida como Bard) están desempeñando un papel importante en la aceptación y comprensión de esta tecnología por parte del público en general. Además, los generadores de imágenes y otras aplicaciones, como las GPT personalizadas de Open AI, también están ganando terreno.
Aunque el tráfico web no cuenta toda la historia, es un indicador útil del interés en la tecnología de IA. A continuación, algunos datos clave:
En resumen, el mercado de la IA sigue siendo dinámico, y estas plataformas están contribuyendo a su crecimiento y adopción
Kolbert, E. (2024, marzo 9). The Obscene Energy Demands of A.I. The New Yorker. https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai
En 2016, Alex de Vries leyó en algún lugar que una transacción de bitcoin consume tanta energía como la que utiliza en un día un hogar estadounidense promedio. En ese momento, de Vries, trabajaba en una firma de consultoría. En su tiempo libre, escribía un blog llamado Digiconomist, donde abordaba los riesgos de invertir en criptomonedas. La cifra del consumo de energía le pareció perturbadora.
“Me dije: ‘Esto es una cantidad enorme, ¿por qué nadie está hablando de ello?’”, me dijo recientemente en una videollamada por Zoom. “Traté de buscar datos, pero no encontré mucho”. De Vries, que entonces tenía veintisiete años, decidió que tendría que recopilar la información por sí mismo. Creó lo que llamó el Índice de Consumo de Energía de Bitcoin y lo publicó en Digiconomist. Según las últimas cifras del índice, la minería de bitcoin ahora consume ciento cuarenta y cinco mil millones de kilovatios-hora de electricidad al año, más de lo que utiliza toda la nación de los Países Bajos. Además, la producción de esa electricidad genera ochenta y un millones de toneladas de CO2, más que las emisiones anuales de un país como Marruecos. De Vries también comenzó a rastrear los residuos electrónicos producidos por la minería de bitcoin (equivalentes al valor de un iPhone por cada transacción) y su consumo de agua (alrededor de dos billones de litros al año). (El agua se utiliza para enfriar los servidores utilizados en la minería, y los residuos electrónicos provienen de servidores obsoletos).
El año pasado, de Vries se preocupó por otro devorador de energía: la inteligencia artificial (IA). «Vi que tiene una capacidad similar y también el potencial de tener una trayectoria de crecimiento similar en los próximos años.
La inteligencia artificial requiere mucha energía por la misma razón. El tipo de aprendizaje automático que produjo ChatGPT se basa en modelos que procesan cantidades fantásticas de información, y cada bit de procesamiento requiere energía. Cuando ChatGPT escupe información (o escribe la redacción del bachillerato de alguien), también requiere mucho procesamiento. Se calcula que ChatGPT responde a unos doscientos millones de peticiones al día y, al hacerlo, consume más de medio millón de kilovatios-hora de electricidad. (A modo de comparación, un hogar medio estadounidense consume veintinueve kilovatios-hora al día).
La inteligencia artificial podría servir para paliar algunos de los problemas que está agravando. Por ejemplo, podría utilizarse para mejorar la eficiencia de los sistemas de energía renovable, lo que podría reducir las emisiones de las granjas de servidores. Pero parece improbable que estos avances vayan a la par de la creciente demanda de electricidad de la inteligencia artificial.
Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents. (2024). Gartner. Recuperado 11 de marzo de 2024, de https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots-and-other-virtual-agents
Para el año 2026, se espera que el volumen de búsqueda en los motores tradicionales disminuya un 25%, con el marketing de búsqueda perdiendo cuota de mercado frente a los chatbots de IA y otros agentes virtuales, según Gartner, Inc.
Alan Antin, Vicepresidente Analista de Gartner, señala que la búsqueda orgánica y de pago son canales vitales para los especialistas en tecnología que buscan alcanzar objetivos de concienciación y generación de demanda. Las soluciones de IA generativa (GenAI) están reemplazando las consultas de los usuarios que antes se realizaban en los motores de búsqueda tradicionales. Esto obligará a las empresas a replantear su estrategia de canales de marketing a medida que GenAI se integra cada vez más en todos los aspectos de la empresa.
Calidad y autenticidad serán puntos clave a medida que los agentes virtuales reemplacen la búsqueda tradicional. Con GenAI reduciendo el costo de producir contenido, se verá afectado el enfoque en la estrategia de palabras clave y la autoridad del dominio del sitio web. Los algoritmos de los motores de búsqueda valorarán aún más la calidad del contenido para compensar la gran cantidad de contenido generado por IA, ya que la utilidad y la calidad del contenido siguen siendo fundamentales para el éxito en los resultados de búsqueda orgánica.
Además, se pondrá mayor énfasis en el marcado de agua y otros medios para autenticar el contenido de alto valor. Las regulaciones gubernamentales en todo el mundo ya están exigiendo a las empresas que identifiquen los activos de contenido de marketing creados por IA. Esto probablemente afectará la forma en que los motores de búsqueda mostrarán dicho contenido digital.
Antin enfatiza que las empresas deben centrarse en producir contenido único y útil para los clientes y posibles clientes, demostrando elementos de calidad de búsqueda como experiencia, autoridad y confiabilidad.
La desinformación, entendida como la difusión deliberada de información engañosa, sesgada o manipulada, se ha convertido en un desafío cotidiano en América Latina, según el estudio «Fake news – Desinformación en Chile y LatAm«, de las empresas de estudios de mercado Activa y Worldwide Independent Network of Market Reseach.
La encuesta, además, arrojó luz sobre las percepciones de la población respecto a quiénes son considerados responsables de la propagación de desinformación. La televisión encabeza la lista de responsables de difundir desinformación según el 79% de los encuestados. Los noticieros locales también son señalados, por el 75%, como responsables de la propagación de información engañosa. Por otro lado, el 74% de los encuestados identifica a los periodistas como responsables de la diseminación de información manipulada.
Tanto los políticos como el Gobierno reciben un 72% de consideración como responsables de la desinformación. El estudio Edelman Trust Barometer de 2023, que muestra los resultados de cuatro países latinoamericanos (Argentina, Brasil, Colombia y México), revela un panorama donde la desconfianza política es palpable: sólo el 26% de los encuestados en toda la región confía en los líderes gubernamentales.
Medios de comunicación: índice de credibilidad por nivel de confianza en UE en 2022
La estadística muestra la credibilidad de los medios de comunicación en la Unión Europea en 2021, por nivel de confianza y tipo de medio. En el caso de la radio, el 56% de los individuos encuestados declaró tener confianza en este tipo de medio, frente a un 38% que afirmaron lo contrario. Por su parte, el medio de comunicación menos fiable para los participantes en la encuesta fueron las redes sociales, con casi un 70% de los europeos declarando su falta de confianza en ellas.
Número de lectores diarios de los principales periódicos españoles en 2023
Marca se posicionó como el periódico de mayor alcance entre los españoles con una audiencia próxima a los 980.000 lectores durante el periodo comprendido entre enero y noviembre de 2023. Pese a estos resultados, la publicación deportiva, propiedad del grupo mediático español Unidad Editorial, ha visto como su tasa de penetración descendía de forma general desde 2013. Esta disminución, no obstante, no parece ser un hecho aislado, ya que los datos más recientes sobre el consumo de prensa en el país dejan en evidencia una tendencia recesiva general que se viene repitiendo en los últimos años.
Nivel de confianza de las principales marcas periodísticas nacionales por parte de la población en España entre 2020 y 2022
Todas las marcas periodísticas en España experimentaron una caída de la confianza entre 2020 y 2022. Ahora bien, esta no fue igual en todos los casos. Mientras que Telecinco registró un decrecimiento de casi 15 puntos durante dicho periodo, situándose por debajo del 30% en 2022, el en caso de la COPE la pérdida de credibilidad fue de siete puntos en ese mismo lapso de tiempo.
Promedio de tiempo diario destinado al consumo de medios de comunicación en España en 2023, por tipo
En 2023, Internet fue el medio más consumido en España, con una media de aproximadamente 245 minutos al día, lo que supone unas cuatro horas diarias. De esta forma, se reafirmó en la posición de liderazgo de la que se apoderó el año anterior, dejando así a la televisión en segundo puesto. En concreto, los españoles vieron este medio de comunicación en torno a 190 minutos. La radio, por su parte, ocupó la tercera posición.
Presentación del libro «Los pies de los bailarines» de Charo Alonso
Planeta Biblioteca 2024/03/06
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En la presentación del libro de relatos cortos «Los pies de los bailarines» de Charo Alonso, hemos tenido el placer de adentrarnos en el fascinante mundo creativo de la autora. Durante nuestra conversación con Charo, exploramos en profundidad su proceso compositivo, descubriendo las inspiraciones y motivaciones que la llevaron a escribir este conjunto de relatos. Nos adentramos en el motivo detrás de elegir este formato específico, los relatos cortos, y reflexionamos sobre la importancia y el valor que este género literario aporta a la literatura contemporánea
Además, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de la editorial, examinando cómo la colaboración con una casa editorial específica puede influir en la presentación y la recepción del libro. Charo compartió sus experiencias y reflexiones sobre este proceso, resaltando la importancia de encontrar una editorial que comprenda y apoye su visión artística.
Asimismo, conversamos sobre los proyectos futuros de Charo, donde vislumbramos su continua exploración de nuevos géneros y formas narrativas. Su creatividad y pasión por la escritura prometen emocionantes aventuras literarias en el horizonte.
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Steinhart, Gail, y Katherine Skinner. «The Cost and Price of Public Access to Research Data: A Synthesis», 29 de febrero de 2024. https://zenodo.org/records/10729575.
A partir del 31 de diciembre de 2025, o antes, todos los beneficiarios de fondos de investigación federales de los Estados Unidos estarán obligados a hacer que sus resultados académicos financiados por el gobierno federal, incluidos los datos científicos, estén disponibles gratuitamente a través de lugares de acceso público sin demoras ni embargos. Este documento se centra en los datos de investigación como uno de los tipos principales de resultados académicos afectados por los requisitos delineados en el Memorándum sobre Garantizar el Acceso Gratuito, Inmediato y Equitativo a la Investigación Financiada por el Gobierno Federal emitido por la Oficina de Política Científica y Tecnológica (OSTP) de los EE. UU., comúnmente llamado el “memo Nelson”.
Este documento establece definiciones operativas de cuatro términos clave: costo, precio, razonable y permitido. Utilizando estos términos, describimos algunos de los caminos que toman los datos de investigación hacia su publicación final, y resumimos parte del extenso cuerpo de investigación sobre los costos de la curación y compartición de datos de investigación. En el proceso, examinamos la experimentación de modelización de costos en los campos de la gestión de datos de investigación y la preservación digital para considerar qué podría ser relevante de sus enfoques.
No Frauds, No Fakes…No Fair Use? Katherine Klosek, March 1, 2024. Accessed March 2, 2024. https://www.arl.org/blog/nofraudsnofakes/.
Katherine Klosek discute el potencial de la inteligencia artificial en instituciones de memoria, señalando su utilidad en la síntesis de descripciones de libros y la corrección de errores en las atribuciones de contribuciones. Sin embargo, destaca la preocupación del Congreso por los deepfakes y la legislación propuesta para prevenir su uso fraudulento, argumentando que cualquier legislación debe equilibrar la protección contra el fraude con la preservación de la libertad de expresión, utilizando las excepciones en la Ley de Derechos de Autor como modelo
La inteligencia artificial tiene el potencial de servir como una poderosa herramienta para bibliotecas y otras instituciones de memoria. Durante una reciente audiencia del Comité de Reglas del Senado de los Estados Unidos, la Bibliotecaria del Congreso Carla Hayden describió cómo la Biblioteca del Congreso está experimentando con modelos de aprendizaje automático para sintetizar descripciones de libros para comunidades ciegas, con discapacidad visual y con dificultades de lectura. Meroe Park, secretaria adjunta y directora de operaciones del Instituto Smithsonian, habló sobre el trabajo del Laboratorio de Ciencia de Datos del Smithsonian para desarrollar un nuevo modelo de IA que pueda descubrir y corregir instancias en sus colecciones en las que las contribuciones de las mujeres fueron erróneamente atribuidas a hombres. Las bibliotecas universitarias también apoyan metodologías de investigación no generativas como la minería de texto y datos para analizar mejor las obras creativas de mujeres, minorías de género y artistas de color para explorar preguntas importantes sobre la cultura y la sociedad. Esta tecnología ofrece oportunidades innumerables para avanzar en la investigación y preservar el patrimonio cultural.
Aunque la promesa de la IA es evidente, el Congreso se centra en sus posibles perjuicios, presentando legislación para prevenir el uso fraudulento del nombre, imagen o semejanza de una persona para crear deepfakes. Desafortunadamente, algunas propuestas legislativas actuales podrían limitar la libertad de expresión en el proceso. Este artículo discute por qué cualquier legislación dirigida a los deepfakes debe incluir disposiciones que permitan la libre expresión. Las excepciones contenidas en la Ley de Derechos de Autor ofrecen un modelo útil para tales disposiciones.
El uso justo es una salvaguardia de la Primera Enmienda.
El uso justo es una acomodación de la Primera Enmienda que está integrada en la ley de derechos de autor, permitiendo al público usar obras expresivas sin permiso del titular de los derechos de autor. Sin el uso justo, los derechos exclusivos de reproducir, realizar, transmitir, distribuir, exhibir y crear obras derivadas consolidarían un monopolio de derechos de autor en el que los titulares de derechos de autor son los únicos que pueden usar obras expresivas a menos que otorguen permiso para hacerlo. Como escribió Public Knowledge después de una audiencia reciente sobre IA y derecho a la publicidad:
Los regímenes de propiedad intelectual son ellos mismos una forma de regulación de la expresión. Al otorgar un monopolio sobre un tipo específico de expresión, en este caso, la expresión que utiliza la semejanza audiovisual de un individuo, un derecho de publicidad prohíbe a todas las demás personas participar en ese subconjunto particular de expresión. Esto significa, para bien o para mal, que cualquier régimen de PI debe contener excepciones y limitaciones significativas para acomodar la Primera Enmienda. El derecho de autor es constitucionalmente sólido solo debido a una doctrina de uso justo robusta y flexible; cualquier derecho de publicidad federal tendría que permitir de manera similar una amplia gama de expresión.
Las recientes propuestas para regular el uso de una semejanza generada por IA crearían un nuevo régimen de PI amplio, pero sin las acomodaciones necesarias para la libertad de expresión como las excepciones y limitaciones robustas, explícitas y flexibles en la Ley de Derechos de Autor de EE. UU.
Se necesitan excepciones sólidas en la legislación sobre derechos de publicidad.
La Ley de Replicas y Duplicaciones No Autorizadas de Inteligencia Artificial Falsa, o la Ley No AI FRAUD (H.R. 6943), crearía un derecho de propiedad intelectual federal que sobreviviría al individuo cuya semejanza digital y voz estén protegidas. Cualquier persona que publique, realice, distribuya, transmita o de cualquier otra manera ponga a disposición del público una réplica de voz digital, una representación digital o un servicio de clonación personalizado, con el conocimiento de que no fue autorizado por el titular de los derechos, estaría infringiendo la ley. El proyecto de ley efectivamente permite a los titulares de derechos controlar una amplia cantidad de contenido digital sin ninguna válvula de seguridad que permita el ejercicio de la libre expresión, como una excepción para fines de investigación o académicos.
El proyecto de ley No AI FRAUD intenta sortear su problema de libre expresión con una cláusula que establece que la Primera Enmienda sirve como defensa. Pero el proyecto de ley limita inmediatamente la defensa de la Primera Enmienda al requerir que los tribunales equilibren «el interés público en el acceso al uso» contra «el interés de propiedad intelectual en la voz o semejanza». Como señala Jennifer Rothman, esta prueba es probablemente inconstitucionalmente vaga.
La Ley Nurture Originals, Foster Art, and Keep Entertainment Safe Act of 2023, or the NO FAKES Act of 2023, en el Senado, crea de manera similar responsabilidad para los usuarios de réplicas digitales. NO FAKES excluye explícitamente las réplicas digitales que se utilizan en documentales o docudramas, o con fines de comentario, crítica, investigación, sátira o parodia, de violar la ley. Este enfoque prescriptivo ofrece certeza sobre los usos enumerados, pero sin la flexibilidad que requiere un análisis de uso justo.
La flexibilidad y especificidad del uso justo apoyan el progreso del conocimiento.
Las excepciones en la Ley de Derechos de Autor proporcionan a los usuarios tanto certeza como flexibilidad. Por un lado, las excepciones establecidas en las Secciones 108-121A describen una variedad de circunstancias específicas en las que una obra puede ser utilizada sin autorización del titular de los derechos de autor. Al mismo tiempo, el uso justo en la Sección 107 permite usos de acuerdo con una evaluación dinámica de factores, incluido si un nuevo uso agrega algo al propósito o carácter de una obra. Décadas de litigios sobre uso justo han aclarado usos adicionales; por ejemplo, aunque la parodia no está mencionada en la Ley de Derechos de Autor, los tribunales establecieron que la parodia puede calificar como uso justo en el caso Campbell v. Acuff Rose Music. La naturaleza flexible
Crossref, «What, though, do we actually know about the state of persistence of these links?,» Crossref Blog, acceso el 3 de marzo de 2024, https://www.crossref.org/blog/what-do-we-know-about-dois/.
Crossref guarda metadatos de aproximadamente 150 millones de artefactos académicos. Estos van desde artículos de revistas revisados por pares hasta libros académicos y entradas de blog científico. De hecho, en medio de tal heterogeneidad, el único factor singular que une a estos elementos es que se les ha asignado un identificador de objeto de documento (DOI, por sus siglas en inglés); una cadena de identificación única que se puede utilizar para resolver a un recurso relacionado con dichos metadatos (a menudo, aunque no siempre, una copia del trabajo identificado por los metadatos).
Pero, ¿qué sabemos realmente sobre el estado de persistencia de estos enlaces? ¿Cuántos DOIs se resuelven correctamente? ¿Cuántas páginas de destino, al otro extremo de la resolución del DOI, contienen la información que se supone que debe estar allí, incluido el título y el propio DOI? ¿Cómo podemos averiguarlo?
Hablemos de las estadísticas de resolución. Otros estudios, que examinan los enlaces generales en la web, han encontrado una tasa de descomposición de enlaces de aproximadamente del 60% al 70% en un período de diez años (Lessig, Zittrain y Albert 2014; Stox 2022). La tasa de resolución de DOIs que tenemos, con el 97% de los enlaces resueltos (o una tasa de descomposición de enlaces del 3%), es mucho mejor y más sólida que un enlace web en general.
¿Es un 3% un número bueno o malo? Es más sólido que la web en general, pero aún significa que, de cada 100 DOIs, casi 3 no se resolverán. Además, no podemos determinar si estos DOIs se están resolviendo al objetivo correcto, excepto mediante el uso de métricas de detección de metadatos (¿están el título y el DOI en la página de destino, lo cual solo podríamos detectar a una tasa mucho más baja?). Es completamente posible que un sitio web se resuelva con una respuesta HTTP 200 (OK), pero que la página en cuestión sea algo muy diferente a lo que el usuario esperaba, un fenómeno llamado deriva de contenido. Un buen ejemplo es el secuestro de dominios, donde un nombre de dominio expira y empresas de spam los compran. Estos todavía se resuelven a una página web, pero en lugar de un artículo sobre ARN, por ejemplo, el usuario recibe anuncios de mangueras de soldadura de caucho. Dicho esto, otros estudios también son propensos a esto y no hay garantía de que la deriva de contenido no afecte a una gran proporción de enlaces supuestamente buenos en los otros estudios también.
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