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Nature no permitirá el uso de IA generativa en imágenes y vídeo que se publiquen en la revista

«Why Nature Will Not Allow the Use of Generative AI in Images and Video». Nature 618, n.o 7964 (7 de junio de 2023): 214-214. https://doi.org/10.1038/d41586-023-01546-4.

El artículo profundiza en la discusión, el debate y las consultas en curso sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en la creación de imágenes y vídeos. La prestigiosa revista Nature se ha posicionado al respecto y ha decidido no publicar ningún contenido en el que los elementos visuales se hayan generado total o parcialmente mediante herramientas de IA generativa. La decisión se basa en varios factores clave: integridad, atribución, consentimiento y privacidad.

La integridad es un aspecto fundamental tanto de la publicación científica como de la artística. El compromiso compartido con la integridad requiere transparencia y la capacidad de verificar la exactitud y autenticidad de los datos y las imágenes. Por desgracia, las herramientas de IA generativa existentes no permiten acceder a sus fuentes, lo que dificulta el proceso de verificación.

La atribución es un principio básico tanto en la ciencia como en el arte. Cuando se utiliza o se cita un trabajo existente, es esencial atribuirlo correctamente. Sin embargo, las herramientas de IA generativa a menudo no cumplen esta expectativa, ya que no proporcionan una atribución clara del contenido generado.

El consentimiento y el permiso son consideraciones cruciales, sobre todo cuando se identifica a personas o se trata de la propiedad intelectual de artistas e ilustradores. Muchas aplicaciones de IA generativa se quedan cortas en estos aspectos, al carecer de protocolos adecuados de consentimiento y permiso.

¿Debería la Natura permitir el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en la creación de imágenes y vídeos? Esta revista lleva varios meses discutiendo, debatiendo y consultando sobre esta cuestión a raíz de la explosión de contenidos creados con herramientas de IA generativa como ChatGPT y Midjourney, y del rápido aumento de las capacidades de estas plataformas.

Aparte de los artículos específicamente dedicados a la IA, Nature no publicará ningún contenido en el que la fotografía, los vídeos o las ilustraciones se hayan creado total o parcialmente utilizando IA generativa, al menos en un futuro próximo.

A los artistas, cineastas, ilustradores y fotógrafos a los que la revista hace encargos y con los que trabajan se les pedirá que confirmen que ninguno de los trabajos que presentan ha sido generado utilizando IA generativa (véase go.nature.com/3c5vrtm).

Los sistemas de IA generativa se entrenan a menudo con imágenes sin esforzarse por identificar sus fuentes u obtener los permisos adecuados. Esto incluye el uso rutinario de obras protegidas por derechos de autor para el entrenamiento sin la debida autorización. Además, surgen problemas de privacidad cuando los sistemas de IA generativa crean representaciones realistas de personas sin su consentimiento, lo que contribuye a la proliferación de «deepfakes» y a la difusión de información falsa.

La decisión de Nature de no permitir el uso de IA generativa en contenidos visuales está motivada por preocupaciones relacionadas con la integridad, la atribución, el consentimiento y la privacidad. Mientras continúa el debate en torno a esta cuestión, es crucial abordar estas consideraciones éticas para mantener la confianza y la fiabilidad de los medios visuales tanto en el ámbito científico como en el artístico.

ChatGPT: La inteligencia artificial y la generación de textos académicos: avances y desafíos

ChatGPT: La inteligencia artificial y la generación de textos académicos: avances y desafíos. Por Julio Alonso Arévalo

Consorcio de Bibliotecas Universitarias de El Salvador el 30 de mayo de 2023

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La inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances significativos en la generación de texto académico en los últimos años. Estos avances se deben principalmente al desarrollo de modelos de lenguaje basados en redes neuronales, como el modelo GPT (Transformador Generativo Pre-entrenado), que ha demostrado ser capaz de generar texto coherente y de calidad en una variedad de dominios. Una de las principales ventajas de utilizar IA para generar texto académico es su capacidad para procesar grandes cantidades de información y producir resultados rápidamente. Sin embargo, también existen desafíos asociados con la generación de texto académico mediante IA. Uno de los desafíos más importantes es garantizar la precisión y la fiabilidad de la información generada. Aunque los modelos de IA pueden generar texto coherente, no siempre pueden verificar la veracidad de los hechos o la calidad de las fuentes utilizadas. Esto puede ser problemático en el contexto académico, donde la precisión y la evidencia son fundamentales.

Otro desafío es la necesidad de evitar el plagio y respetar los derechos de autor. Al generar texto académico automáticamente, existe el riesgo de que se reproduzcan ideas o información sin la debida atribución. Es importante implementar salvaguardas para garantizar que el contenido generado sea original y cumpla con los estándares éticos y legales de la investigación académica.

Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y datos en la enseñanza y el aprendizaje para educadores

 Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y datos en la enseñanza y el aprendizaje para educadores. Publications Office of the European Union, 2022, 

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Dado que los sistemas de inteligencia artificial (IA) y el uso de datos están presentes en todos los aspectos de la actividad humana, parece esencial desarrollar una comprensión básica de la IA y del uso de datos entre el alumnado y los educadores para que puedan explotar todo su potencial de forma ética.

Por consiguiente, un grupo de expertos de la Comisión Europea ha publicado esta guía de directrices éticas que se enmarcan dentro del Plan de Acción de Educación Digital (2021-2027) para ayudar a los educadores a abordar los conceptos erróneos sobre la IA y promover su uso ético.

Estas directrices contienen:

  • la aclaración de conceptos erróneos generalizados sobre la IA
  • ejemplos de uso de datos e IA para facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes, apoyar a los docentes y dar soporte al sistema
  • consideraciones y requisitos éticos sobre la IA en la educación
  • orientaciones para educadores y directivos escolares
  • un glosario de términos de IA y datos

Actualmente, los sistemas de IA en la educación están ayudando a algunos educadores a identificar necesidades específicas de aprendizaje, brindando al alumnado experiencias de aprendizaje personalizadas e inclusivas y facilitando a los centros educativos el uso efectivo de los datos educativos y recursos de enseñanza disponibles. De tal modo, se deben garantizar que todos los datos procesados se almacenen de forma confidencial y segura y se haga un uso ético de los mismos de conformidad con el Reglamento general de protección de datos (GDPR).

Concluyendo, estas directrices son un punto de partida para que los educadores, el alumnado y los centros tengan conciencia sobre el uso ético de la inteligencia artificial y los datos en la educación. De este modo, se pretende generar una base sólida para ampliar el uso de estas tecnologías de manera segura en la educación.

ChatGPT, el impacto de los grandes modelos lingüísticos en la aplicación de la ley

Europol. ChatGPT, The impact of large language models on law enforcement. Publications Office of the European Union, 2023,

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El lanzamiento y uso generalizado de ChatGPT -un gran modelo lingüístico (LLM) desarrollado por OpenAI- ha suscitado una gran atención pública, debido principalmente a su capacidad para proporcionar rápidamente respuestas listas para usar que pueden aplicarse a una gran cantidad de contextos diferentes. Estos modelos encierran un enorme potencial. El aprendizaje automático, del que antes sólo se esperaba que se ocupara de tareas mundanas, ha demostrado ser capaz de realizar complejos trabajos creativos. Los LLM se perfeccionan y se lanzan nuevas versiones con regularidad, y las mejoras tecnológicas no dejan de sucederse. Aunque esto ofrece grandes oportunidades a las empresas legítimas y a los ciudadanos, también puede suponer un riesgo para ellos y para el respeto de los derechos fundamentales, ya que los delincuentes y los malos actores pueden querer explotar los LLM para sus propios fines nefastos.

En respuesta a la creciente atención pública prestada a ChatGPT, el Laboratorio de Innovación de Europol organizó una serie de talleres con expertos en la materia de toda la organización para explorar cómo los delincuentes pueden abusar de LLM como ChatGPT, así como la forma en que puede ayudar a los investigadores en su trabajo diario. Los expertos que participaron en los talleres representaban todo el espectro de conocimientos especializados de Europol, incluidos el análisis operativo, la delincuencia grave y organizada, la ciberdelincuencia, la lucha antiterrorista, así como la tecnología de la información. El objetivo de este informe es examinar los resultados de los talleres especializados de expertos y concienciar sobre el impacto que los LLM pueden tener en el trabajo de la comunidad encargada de la aplicación de la ley. Dado que este tipo de tecnología está experimentando un rápido progreso, este documento ofrece además una breve perspectiva de lo que aún puede estar por venir y destaca una serie de recomendaciones sobre lo que puede hacerse ahora para prepararse mejor para ello.

Guía para desarrollar una Inteligencia Artificial (IA) responsable.

Mina Narayanan Christian Schoeberl «A Matrix for Selecting Responsible AI Frameworks». Center for Security and Emerging Technology. Accedido 7 de junio de 2023.

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Los esquemas de procesos proporcionan un modelo para que las organizaciones implanten una inteligencia artificial (IA) responsable, pero el gran número de marcos, junto con sus destinatarios vagamente especificados, puede dificultar que las organizaciones seleccionen los que satisfagan sus necesidades. Este informe presenta una matriz que organiza aproximadamente 40 marcos de procesos públicos según sus áreas de interés y los equipos que pueden utilizarlos. En última instancia, la matriz ayuda a las organizaciones a seleccionar los recursos adecuados para implantar una IA responsable.

Experiencias innovadoras en ambientes de aprendizaje híbridos y virtuales

Experiencias innovadoras en ambientes de aprendizaje híbridos y virtuales. Coordinación. Coordinación, María Esther Avelar Álvarez, Claudia Islas Torres, Claudia Cintya Peña. Estrada. Barcelona: Octaedro, 2023.

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Los integrantes de la Red de Investigadores y Docentes de México, Andorra y España (RIDMAE), de conformidad con sus actividades académicas, acordaron desarrollar una serie de ensayos en los que se reúnen experiencias y reflexiones de docentes y directivos de universidades de distintas partes del mundo que integran dicha red, respecto del proceso de enseñanza-aprendizaje durante la crisis sanitaria derivada de la covid-19 en 2020, en la cual se utilizó como medida emergente la educación en línea para continuar con el servicio educativo.

En esta obra se comparten aprendizajes de lo vivido en el proceso educativo durante la pandemia, a partir de los cuales docentes y autoridades educativas analizan y replantean su quehacer en distintos niveles y dimensiones, para transitar desde las formas clásicas de enseñar hacia modalidades híbridas o virtuales. Se reconoce la necesidad de revisar los modelos pedagógicos en relación con las modalidades educativas y los requisitos necesarios para pasar de un modelo presencial a un modelo híbrido o totalmente en línea.

La RIDMAE tiene la firme convicción del valor de compartir con libre acceso los trabajos de sus integrantes, con el fin de enriquecer la discusión y el análisis y de difundir las buenas prácticas para el fortalecimiento de la educación en sus distintas modalidades.

El aula del futuro

Peña-Acuña, Beatriz (coord.). El aula del futuro. Barcelona: Octaedro, 2023.

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El contenido de este volumen presenta y describe qué es el aula del futuro a los agentes pertenecientes a la educación (profesorado, docentes en formación inicial, profesionales de la educación, padres, etc.). De modo que muestra, de forma amena y en un lenguaje asequible, el modelo teórico-tecnológico de los espacios de aprendizaje de forma aplicada. Asimismo, quedan enmarcados dentro de este tipo de espacio inteligente las metodologías docentes activas, los recursos tecnológicos y las experiencias educativas y percepciones del profesorado tanto en la universidad como en colegios en los que se ha implantado.

Cómo enviar archivos grandes con We Transfer

Cómo enviar archivos grandes con We Transfer

Presentación PPS

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WeTransfer ofrece un servicio gratuito donde los usuarios pueden enviar hasta 2 gigabytes de archivos, y una opción de pago, llamada WeTransfer Plus, donde los usuarios pueden enviar hasta 20 gigabytes de archivos. En el tutorial explicamos cómo enviar documentos de gran tamaño desde esta aplicación de manera sencilla y concisa

Inteligencia artificial y bibliotecas con Santiago Villegas. Planeta Biblioteca 2023/06/03

Inteligencia artificial y bibliotecas

con Santiago Villegas

Planeta Biblioteca 2023/06/03

VIDEO (Editado por Marlene Quinde)

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CUROS BIBLIOTECAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Gratuito)

Por Santiago Villegas y Cristian Maturana

Hemos entrevistado sobre Inteligencia Artificial (IA) y bibliotecas a Santiago Villegas, consultor senior en transformación digital para el sector cultura. Uso el marketing, la cultura digital y la ciencia de la información para transformar organizaciones y ciudades, potenciando su capacidad de innovación e impacto social. Con Santiago hemos conversado amigablemente sobre cómo la IA está impactando y transformando la profesión bibliotecaria en la actualidad, cuáles son algunas de las tareas o responsabilidades específicas de los bibliotecarios que podrían ser automatizadas o mejoradas mediante el uso de la IA, en qué medida se verá afectada la profesión de los bibliotecarios en el futuro, beneficios potenciales de utilizar la IA en las bibliotecas para los bibliotecarios y para los usuarios, posibles limitaciones y desafíos asociadas con el uso de la IA en las bibliotecas y en la profesión bibliotecaria, cómo se puede garantizar la ética y la privacidad de los datos desde el mundo de la biblioteca, cómo la IA puede ayudar a los bibliotecarios a personalizar y mejorar los servicios y recomendaciones para los usuarios, qué habilidades y conocimientos son necesarios para que los bibliotecarios puedan aprovechar al máximo la IA, y cuál es el futuro de la Inteligencia Artificial en las bibliotecas

El trabajo del conocimiento y el papel de la enseñanza superior en la era de la IA

Impact of Social Sciences. «Knowledge Work and the Role of Higher Education in an AI Era», 2 de junio de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/06/02/knowledge-work-and-the-role-of-higher-education-in-an-ai-era/.

A medida que la inteligencia artificial se entremezcla cada vez más con distintas formas de trabajo del conocimiento, Bert Verhoeven y Vishal Rana debaten cómo puede adaptarse la enseñanza superior para satisfacer las necesidades de un mercado laboral cambiante. Señalando los límites de las formas tradicionales de examen en la enseñanza superior y las ventajas del estudio en la práctica y la evaluación auténtica, sostienen que la enseñanza superior puede reconfigurarse de forma que se haga hincapié en más y mejores competencias que en la retención de conocimientos.

El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, expresó recientemente su preocupación durante una mesa redonda con senadores estadounidenses sobre el impacto potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, BingChat y Bard, en las carreras de los trabajadores del conocimiento en todo el mundo. Estos modelos lingüísticos avanzados han demostrado notables capacidades en diversos ámbitos, como el almacenamiento de datos, las respuestas a consultas, la generación de ensayos, informes, documentos académicos, políticas, estrategias, documentación jurídica e incluso codificación. Estas competencias encapsulan la pericia de los trabajadores del conocimiento de todo el mundo.

A medida que las tecnologías de la IA siguen transformando nuestro mundo, resulta crucial reevaluar nuestros planes de estudios, metodologías pedagógicas y enfoques de evaluación. El objetivo es preparar adecuadamente a los estudiantes para un panorama en rápida evolución. La aparición de los LLM plantea la necesidad de un pensamiento crítico y de adaptación en la educación para garantizar que los estudiantes desarrollen habilidades que complementen y aumenten las capacidades de la IA en lugar de verse eclipsados por ellas.

En este contexto, el plan de estudios debería hacer hincapié en habilidades como la creatividad, la resolución de problemas, el análisis crítico y la toma de decisiones éticas. En lugar de centrarse únicamente en la memorización y el recuerdo de información, los educadores deben fomentar la capacidad de los alumnos para pensar de forma crítica y aplicar los conocimientos a situaciones del mundo real. Esto implica fomentar la colaboración, la comunicación y los enfoques interdisciplinarios para la resolución de problemas.

Las metodologías pedagógicas deben evolucionar para incorporar el aprendizaje basado en proyectos, en el que los alumnos participan en actividades prácticas que fomentan la creatividad, la innovación y la resolución de problemas complejos. Estos enfoques fomentan el desarrollo de habilidades que la IA no puede reproducir fácilmente, como la inteligencia emocional, la empatía, la adaptabilidad y el liderazgo.

Además, los enfoques de evaluación deben ir más allá de los exámenes tradicionales y las pruebas estandarizadas. La evaluación de las capacidades de los estudiantes para aplicar conocimientos, pensar de forma crítica y colaborar puede lograrse mediante una combinación de evaluaciones de proyectos, presentaciones, simulaciones y otras formas de evaluación auténtica. Este cambio permite a los educadores calibrar el desarrollo holístico de los estudiantes y su preparación para prosperar en un panorama profesional cambiante.

Reimaginando nuestro plan de estudios, la pedagogía y las evaluaciones, podemos garantizar que los estudiantes están equipados con las habilidades y atributos necesarios para prosperar en un mundo en el que las tecnologías de IA desempeñan un papel cada vez más destacado. El objetivo es capacitar a las personas para trabajar junto a los sistemas de IA, aprovechando sus capacidades humanas únicas para crear, innovar y contribuir de forma significativa a la sociedad.