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Google presenta Genie, un modelo de inteligencia artificial que crea mundos virtuales jugables a partir de una sola imagen.

Genie

Ryan Morrison. «Are We Close to the Holodeck? Google Unveils Genie — an AI Model Creating Playable Virtual Worlds from a Single Image». Tom’s Guide, 26 de febrero de 2024. https://www.tomsguide.com/ai/ai-image-video/are-we-close-to-the-holodeck-google-unveils-genie-an-ai-model-creating-playable-virtual-worlds-from-a-single-image.

Los investigadores de Google han publicado un nuevo modelo de inteligencia artificial que puede tomar un texto de instrucción, un boceto o una idea y convertirla en un mundo virtual con el que puedes interactuar y jugar.

En el mundo de la inteligencia artificial, la gente habla de abrir la Caja de Pandora o liberar al genio de la lámpara para describir la realidad de poder crear contenido con relativamente poco esfuerzo. La realidad es que, al igual que un ser humano pasa años aprendiendo una habilidad, los modelos de IA requieren un entrenamiento extenso.

Genie, el modelo de mundo virtual fue entrenado con jugabilidad y otros videos encontrados en línea y actualmente solo es una vista previa de investigación. Los juegos son más tipo plataforma 2D que VR completo.

Aunque esto aún podría estar lejos de un verdadero holodeck como los de Star Trek, sí indica que algún día podría ser posible entrar en una habitación y crear una aventura completamente interactiva con nada más que unas pocas palabras.

Lo que esto realmente significa es que existen numerosas herramientas en el mercado que pueden tomar un boceto de un diseñador gráfico de un sitio web o aplicación y convertirlo en código.

No siempre es el mejor código, pero crea un prototipo funcional que se puede utilizar. También existen herramientas de inteligencia artificial para crear un sitio web a partir de una indicación de texto.

Con Genie, básicamente puedes darle un boceto en un trozo de papel, una obra de arte digital perfectamente elaborada o incluso una representación generada por IA de un mundo 2D y Genie hace el resto.

Genera las imágenes y otros activos necesarios para convertir tu boceto en un mundo abierto completamente realizado y luego predice el siguiente fotograma de píxeles en función de las acciones proporcionadas por el jugador.

Los creadores utilizaron un tokenizador que comprimió el video en tokens discretos. Eso se envía luego a un modelo de acción para codificar las transiciones entre dos fotogramas como una de ocho acciones latentes. Luego, se utiliza otro modelo para predecir fotogramas futuros. La solución para unirlo todo fue la misma que el avance que OpenAI tuvo con Sora: muchos datos y la misma potencia informática.

Bibliotecas e Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos

Bibliotecas e Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos

XV Encuentro de Bibliotecas de la UNED

XI Foro de Especialistas en Información y Documentación de Andalucía

Del 22 al 23 de febrero de 2024

La integración de la inteligencia artificial en las bibliotecas presenta oportunidades emocionantes para mejorar la eficiencia de los servicios, personalizar la experiencia del usuario, facilitar el acceso a la información y optimizar la gestión de colecciones. Sin embargo, también plantea desafíos significativos en términos de equidad y sesgo algorítmico, privacidad y seguridad de datos, desplazamiento laboral y comprensión de los resultados. Para aprovechar al máximo estas oportunidades y abordar estos desafíos, es fundamental un enfoque reflexivo y ético en la implementación de la inteligencia artificial en el ámbito bibliotecario.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Por qué es importante:

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

Lo que está sucediendo:

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

Puesta al día rápida:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ChatGPT recuerda quien eres y tu historial para personalizar los resultados de búsqueda

Goode, Lauren. «OpenAI Gives ChatGPT a Memory». Wired. Accedido 16 de febrero de 2024. https://www.wired.com/story/chatgpt-memory-openai/.

La promesa y el peligro de Internet siempre ha sido una memoria mayor que la nuestra, un recuerdo permanente de información y eventos que nuestros cerebros no pueden almacenar. Más recientemente, las empresas tecnológicas han prometido que los asistentes virtuales y los chatbots podrían manejar parte de la carga mnemotécnica al recordar y recordar. Es una visión de Internet como una capa de conversación en lugar de un repositorio.

Esto es lo que la última versión de OpenAI pretende proporcionar. La empresa está empezando a implementar la memoria a largo plazo en ChatGPT, una función que mantiene un registro de quién eres, cómo trabajas y sobre qué te gusta conversar. Llamada simplemente Memoria, es una característica de personalización de IA que potencia la herramienta de «instrucciones personalizadas» que OpenAI lanzó en julio pasado. Utilizando las instrucciones personalizadas de ChatGPT, una persona podría decirle al chatbot que es un periodista de tecnología basado en el Área de la Bahía que disfruta del surf, y el chatbot tendría en cuenta esa información en futuras respuestas dentro de esa conversación, como una primera cita que nunca olvida los detalles.

Ahora, la memoria de ChatGPT persiste en múltiples conversaciones. El servicio también recordará detalles personales sobre un usuario de ChatGPT incluso si no hacen una instrucción personalizada o le dicen directamente al chatbot que recuerde algo; simplemente recoge y almacena detalles a medida que avanzan las conversaciones. Esto funcionará tanto en la versión gratuita (ChatGPT 3.5) como en la de pago (ChatGPT 4).

En una demostración con WIRED previa al lanzamiento de esta función, Joanne Jang, jefa de producto de la empresa para el comportamiento de los modelos, tecleó algunas consultas de ejemplo. En una de ellas, Jang pidió a ChatGPT que escribiera un post en las redes sociales para la inauguración de una cafetería llamada Catio el día de San Valentín; el bot realizó la tarea. En otro post, Jang indicó que iba a abrir una cafetería llamada Catio el día de San Valentín. El bot había almacenado esta información sobre ella. Del mismo modo, cuando Jang pidió un consejo sobre programación e indicó que utilizaba Python, ChatGPT registró en la memoria que Jang utiliza exclusivamente Python.

Estos datos aparecerán en todas las conversaciones futuras de Jang con ChatGPT. Incluso si no hace referencia a Catio directamente en otro chat, ChatGPT lo mencionará cuando sea relevante.

El último prompt: estrategias en torno a la adopción de la Inteligencia Artificial

Ossa, Andrés. O último prompt. (2024). Cerlalc. Recuperado 15 de febrero de 2024, de

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Las personas a menudo adoptan una de estas tres estrategias para integrar las innovaciones tecnológicas en sus vidas diarias: 1) usarlas como una extensión de habilidades preexistentes, como el uso del teléfono para ampliar la comunicación verbal; 2) utilizarlas para superar limitaciones físicas, como el desarrollo de aeronaves que permiten alcanzar los cielos; y 3) delegar tareas consideradas tediosas o difíciles de aprender, como optar por un grabador para documentar reuniones en lugar de taquigrafía. En la práctica, estas estrategias a menudo se combinan para crear aprovechamientos multifacéticos de los avances que redefinen nuestra existencia.

Frente al surgimiento de la inteligencia artificial, parece que la sociedad está inclinándose hacia una combinación de las tres estrategias de adaptación mencionadas anteriormente, sin estar plenamente consciente de los peligros o beneficios que esto puede representar para los cimientos de nuestra civilización. Hace 66 años, Isaac Asimov, en sus cuentos «La última respuesta» y «La última pregunta», ofreció algunas indicaciones sobre cómo debemos enfrentar los desafíos presentados por una tecnología tan disruptiva para nuestra sociedad. Una inteligencia artificial que plantea desafíos a partir de las nuevas excepciones que los derechos de autor podrían tener, la redefinición del concepto de creatividad y originalidad, la resolución de problemas complejos para fines humanitarios, el impacto en el empleo e incluso nuevas tácticas para librar la guerra, entre otros temas.

Panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

EDUCAUSE. «2024 EDUCAUSE AI Landscape Study – Introduction and Key Findings.» Accessed February 14, 2024. https://www.educause.edu/ecar/research-publications/2024/2024-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings.

El panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está marcado por un movimiento de la reacción a la acción. Los actores clave de la educación superior están explorando las oportunidades que ofrece la IA para la enseñanza, el aprendizaje y el trabajo, al mismo tiempo que mantienen una cautela frente a la amplia gama de riesgos que plantean las tecnologías impulsadas por la IA. Con el fin de contribuir a estos esfuerzos, presentamos este primer Estudio del Panorama de la IA en EDUCAUSE, en el cual resumimos los sentimientos y experiencias actuales de la comunidad de educación superior en relación con la planificación estratégica y la preparación, las políticas y procedimientos, la fuerza laboral y el futuro de la IA en la educación superior. Esta encuesta se distribuyó del 27 de noviembre al 8 de diciembre de 2023, y se centra en los impactos que la IA ha tenido en la educación superior desde la popularización de las herramientas de IA generativa.

Principales Hallazgos

Planificación Estratégica y Preparación

  • La mayoría de las instituciones están trabajando en estrategias relacionadas con la IA. Solo el 11% de los encuestados dijo que nadie en su institución está trabajando en una estrategia relacionada con la IA.
  • Las instituciones están preocupadas por quedarse rezagadas. La mayoría de los encuestados indicaron que el aumento del uso de la IA por parte de los estudiantes en sus cursos y los riesgos del uso inapropiado de la IA (73% y 68%, respectivamente) fueron los principales motivadores para la planificación estratégica relacionada con la IA.
  • Los objetivos de la planificación estratégica relacionada con la IA están principalmente relacionados con el apoyo a los estudiantes. Los tres objetivos más importantes de la planificación estratégica relacionada con la IA son preparar a los estudiantes para la futura fuerza laboral, explorar nuevos métodos de enseñanza y aprendizaje, y mejorar la educación superior para el bien común (seleccionado por el 64%, 63% y 41% de los encuestados, respectivamente). Además, la mayoría de los encuestados indicaron que su estrategia relacionada con la IA se enfoca hasta cierto punto o en gran medida en mejorar las experiencias educativas y los servicios estudiantiles (76%).
  • Las instituciones están operacionalizando estos objetivos principalmente proporcionando capacitación para profesores, personal y estudiantes (56%, 49% y 39%, respectivamente).

Líderes y Socios Estratégicos

  • Los líderes están cautelosamente optimistas sobre la IA. La mayoría de los encuestados ejecutivos informaron que los líderes de su institución están abordando la IA con una combinación de precaución y entusiasmo o se sienten optimistas sobre la IA (52% y 29%, respectivamente).
  • Los interesados carecen de conciencia sobre los sentimientos, estrategias y políticas relacionadas con la IA en sus instituciones, probablemente como resultado de los silos institucionales.
  • Más de la mitad de los encuestados (56%) indicaron que personalmente se les han asignado responsabilidades relacionadas con la estrategia de IA.
  • La mayoría de los encuestados indicaron que todas las áreas funcionales son al menos en cierta medida responsables de la estrategia relacionada con la IA.
  • Más de la mitad de los encuestados (57%) indicaron que su institución no está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA o que no saben si su institución está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA.

Políticas y Procedimientos

  • La IA está teniendo el mayor impacto en las políticas para la enseñanza y el aprendizaje, la tecnología y la ciberseguridad y privacidad de datos (reportado por el 95%, 79% y 72% de los encuestados, respectivamente, como «ya impactado» o «pronto impactado»).
  • La integridad académica sigue siendo una preocupación importante. La mayoría de los encuestados (78%) indicaron que la IA ha afectado la integridad académica.
  • Las prácticas de gobernanza de datos están cambiando en respuesta a la IA. Casi la mitad de los líderes ejecutivos (47%) dijeron que su institución está preparando datos para estar listos para la IA.
  • La privacidad y seguridad de datos son preocupaciones centrales. Los profesionales de privacidad y seguridad están más preocupados por la seguridad de datos (82%), el cumplimiento de regulaciones federales (74%), la gobernanza ética de datos (56%), el cumplimiento de regulaciones locales (56%) y los impactos de sesgos en los datos (52%).
  • Solo el 18% de los encuestados dijeron que sus políticas relacionadas con la IA son algo o extremadamente restrictivas, por ejemplo, prohibiendo el uso de estudiantes o profesores.

Fuerza Laboral y el Futuro de la IA en la Educación Superior

  • Aunque a muchos profesores y personal se les están asignando tareas laborales relacionadas con la IA, pocos roles laborales se han creado o reestructurado formalmente para adaptarse a dichas tareas. Más de la mitad de los encuestados (56%) informaron que se les han asignado personalmente responsabilidades relacionadas con la IA, pero pocos encuestados estaban al tanto de la creación de nuevos puestos de trabajo o la modificación formal de puestos de trabajo existentes (11% y 14%, respectivamente).
  • Los interesados sienten que hay algunos usos apropiados para las tecnologías impulsadas por IA en la educación superior: apoyo personalizado al estudiante; actuación como asistente de ense

WARC-GPT: Una herramienta de código abierto para explorar archivos web utilizando IA

WARC-GPT: An Open-Source Tool for Exploring Web Archives Using AI | Library Innovation Lab. (2024, febrero 12). https://lil.law.harvard.edu/blog/2024/02/12/warc-gpt-an-open-source-tool-for-exploring-web-archives-with-ai/

WARC-GPT: una herramienta de generación aumentada de recuperación [RAG] de código abierto y altamente personalizable que la comunidad de archivos web puede usar para explorar la intersección entre los archivos web y la inteligencia artificial. La herramienta permite crear chatbots personalizados que utilizan un conjunto de archivos de archivo web como base de conocimiento, lo que permite a los usuarios explorar colecciones a través de conversaciones.

Con WARC-GPT, se pueden hacer preguntas específicas en lenguaje natural sobre una colección de archivos WARC. En lugar de depender de búsquedas por palabras clave y filtros de metadatos para ordenar los resultados de búsqueda,

Este proyecto es parte de nuestra serie en curso que explora cómo la inteligencia artificial cambia nuestra relación con el conocimiento. El lanzamiento de este software experimental ayudará a comprender si y cómo la IA puede ayudar a acceder y descubrir el contenido de los archivos web.

WARC-GPT permite a los usuarios ingerir y traducir una colección de archivos WARC en una configuración de RAG que se puede utilizar con una variedad de LLMs, lo que permite a los archiveros e investigadores usar un chatbot que tiene conocimiento de sus colecciones. WARC-GPT es especialmente útil para explorar colecciones privadas de WARCs o aquellas que no formaron parte de los datos de entrenamiento para un LLM. Aunque los LLMs generalmente se entrenan con datos de fuentes como Common Crawl, un repositorio abierto de datos de rastreo web que consta de más de 250 mil millones de páginas, no es posible verificar qué datos se han incluido. Al fundamentar el conocimiento de un LLM con una colección de WARCs, se proporciona información contextual relevante que es especialmente útil para consultas específicas o especializadas dentro de un dominio particular.

ChatGPT y educación universitaria

ChatGPT y educación universitaria. (2024). Coordinación: Mireia Ribera, Oliver Díaz Montesdeoca Editorial Octaedro. Recuperado 13 de febrero de 2024

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La inteligencia artificial está aquí, y será una realidad en el futuro de nuestro alumnado. Aunque tardaremos unos años a aprovechar ChatGPT y herramientas afines con plena productividad, con este libro recorremos el camino con un poco más de calma y conocimiento para ayudar a los docentes hacia una implementación más satisfactoria en el aula y en nuestros quehaceres académicos.

Este es un libro interdisciplinario en el que varias miradas se coordinan para explicar el origen, el impacto, los sesgos y los posibles usos de ChatGPT en entornos académicos.

Índice

1. Introducción (Oliver Díaz, Mireia Ribera)
2. Indicaciones prácticas para usar ChatGPT (Eloi Puertas)
3. La tecnología tras ChatGPT (Daniel Ortiz, David Buchaca)
4. Inteligencia artificial, desinformación y aspectos éticos (Javier Guallar, Carlos Lopezosa)
5. Implementación de ChatGPT en el aula (Mariona Grané)
6. ChatGPT, implicaciones para la sociedad y la educación (Los autores)
Autoría

Ciencia ciudadana, Inteligencia Artificial y narración de historias personales

AI meets citizen science to unlock the nature of storytelling. Newsroom. Recuperado 12 de febrero de 2024, de https://www.mcgill.ca/newsroom/channels/news/ai-meets-citizen-science-unlock-nature-storytelling-354331

Un nuevo proyecto liderado por investigadores de la Universidad McGill busca entender una de las prácticas más antiguas y poderosas de la humanidad: la narración de historias. Desde antiguas tradiciones orales hasta la literatura moderna y las narrativas digitales, la narración de historias es una parte esencial de la experiencia vivida que aún no se comprende completamente.

‘Las Vidas de los Personajes Literarios’ es una iniciativa única en su tipo, que aprovecha la inteligencia artificial (IA) y la sabiduría colectiva de lectores de todo el mundo para explorar la pregunta: ¿por qué contamos historias?

Así como nuestras redes sociales en la vida real pueden revelar quiénes somos como individuos, analizar cómo interactúan los personajes en una historia puede arrojar luz sobre la naturaleza de la narración de historias en diferentes culturas. «Los personajes son el armazón de una gran narración», explica Andrew Piper, profesor del Departamento de Lenguajes de la Universidad McGill. En la actualidad, es posible utilizar modelos de IA para detectar quién es un personaje en una historia, sin embargo, es mucho más complicado entender si y cómo interactúan esos personajes. El esfuerzo por resolver esa pieza del rompecabezas plantea un desafío sin precedentes, ya que solo en el siglo XIX se inventaron más de 1.5 millones de personajes en inglés, y hoy en día ese número es magnitudes más alto.

«La proliferación de historias hoy en día es asombrosa. Simplemente no hay manera de dar cuenta de la amplitud de la creatividad humana sin depender de la IA. Pero estos sistemas a menudo están entrenados de manera sesgada o desconocida. Al contar con la ayuda de los lectores, podemos construir sistemas de IA mejores y más transparentes para descubrir los patrones intrincados en los que se basan las historias humanas», dijo Piper, director del proyecto.

El equipo de investigación hace un llamado a voluntarios para contribuir al proyecto como científicos ciudadanos. A través del portal web Zooniverse, los lectores responden preguntas sobre las interacciones de los personajes en pasajes cortos de ficción contemporánea. Los datos recopilados de forma colaborativa se utilizarán para entrenar a los modelos de IA para comprender mejor a los personajes literarios. Mientras que gran parte del desarrollo de la IA ocurre a puerta cerrada, los resultados de este proyecto estarán abiertos a todos.

«Todos los datos y modelos que generemos estarán abiertos al público, estableciendo un estándar importante para la IA transparente e inclusiva. Nuestro objetivo no es construir narradores robóticos. Queremos obtener una comprensión más profunda de la narración humana», dijo Piper.

‘Las Vidas de los Personajes Literarios’ es un proyecto de Zooniverse que involucra a investigadores de las universidades de McGill, Alberta, California: Berkeley y Michigan. Está financiado por el Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá.