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La ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea garantiza el respeto de los derechos fundamentales de los ciudadanos y estimula la inversión y la innovación

Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (artificial intelligence act), 21 May 2024 European Union, may 2024

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El Consejo aprobó una ley pionera que busca armonizar las normas sobre inteligencia artificial (IA), conocida como la Ley de Inteligencia Artificial. Esta legislación emblemática sigue un enfoque «basado en el riesgo», lo que significa que cuanto mayor sea el riesgo de causar daño a la sociedad, más estrictas serán las reglas. Es la primera de su tipo en el mundo y puede establecer un estándar global para la regulación de la IA.

La nueva ley tiene como objetivo fomentar el desarrollo y la adopción de sistemas de IA seguros y confiables en el mercado único de la UE, tanto por actores privados como públicos. Al mismo tiempo, busca garantizar el respeto de los derechos fundamentales de los ciudadanos de la UE y estimular la inversión y la innovación en inteligencia artificial en Europa. La Ley de IA se aplica solo a áreas dentro del derecho de la UE y prevé exenciones para sistemas utilizados exclusivamente con fines militares y de defensa, así como para fines de investigación.

La adopción de la Ley de IA es un hito significativo para la Unión Europea. Esta ley histórica, la primera de su tipo en el mundo, aborda un desafío tecnológico global que también crea oportunidades para nuestras sociedades y economías. Con la Ley de IA, Europa enfatiza la importancia de la confianza, la transparencia y la responsabilidad al tratar con nuevas tecnologías, al tiempo que asegura que esta tecnología en rápida evolución pueda florecer y estimular la innovación europea.

Clasificación de sistemas de IA como de alto riesgo y prácticas prohibidas de IA

La nueva ley clasifica diferentes tipos de inteligencia artificial según su riesgo. Los sistemas de IA que presenten un riesgo limitado estarán sujetos a obligaciones de transparencia muy ligeras, mientras que los sistemas de IA de alto riesgo serán autorizados, pero sujetos a una serie de requisitos y obligaciones para acceder al mercado de la UE. Los sistemas de IA como la manipulación cognitivo-conductual y la puntuación social serán prohibidos en la UE debido a que su riesgo se considera inaceptable. La ley también prohíbe el uso de IA para la vigilancia predictiva basada en perfiles y sistemas que utilizan datos biométricos para categorizar a las personas según categorías específicas como raza, religión u orientación sexual.

Modelos de IA de propósito general

La Ley de IA también aborda el uso de modelos de IA de propósito general (GPAI). Los modelos GPAI que no presenten riesgos sistémicos estarán sujetos a algunos requisitos limitados, por ejemplo, en cuanto a la transparencia, pero aquellos con riesgos sistémicos deberán cumplir con reglas más estrictas.

Nueva arquitectura de gobernanza

Para asegurar una adecuada aplicación, se establecen varios órganos de gobierno:

  • Una Oficina de IA dentro de la Comisión para hacer cumplir las reglas comunes en toda la UE.
  • Un panel científico de expertos independientes para apoyar las actividades de aplicación.
  • Un Consejo de IA con representantes de los estados miembros para asesorar y ayudar a la Comisión y a los estados miembros en la aplicación coherente y efectiva de la Ley de IA.
  • Un foro consultivo para las partes interesadas que proporcione experiencia técnica al Consejo de IA y a la Comisión.

Sanciones

Las multas por infracciones a la Ley de IA se establecen como un porcentaje del volumen de negocios anual global de la empresa infractora en el ejercicio financiero anterior o una cantidad predeterminada, lo que sea mayor. Las PYMEs y las start-ups estarán sujetas a multas administrativas proporcionales.

Transparencia y protección de los derechos fundamentales

Antes de que un sistema de IA de alto riesgo sea desplegado por algunas entidades que brindan servicios públicos, se deberá evaluar el impacto en los derechos fundamentales. La regulación también prevé una mayor transparencia respecto al desarrollo y uso de sistemas de IA de alto riesgo. Los sistemas de IA de alto riesgo, así como ciertos usuarios de un sistema de IA de alto riesgo que sean entidades públicas, deberán registrarse en la base de datos de la UE para sistemas de IA de alto riesgo, y los usuarios de un sistema de reconocimiento de emociones deberán informar a las personas naturales cuando estén siendo expuestas a dicho sistema.

Medidas en apoyo de la innovación

La Ley de IA prevé un marco legal favorable a la innovación y tiene como objetivo promover el aprendizaje regulatorio basado en evidencias. La nueva ley contempla que los entornos regulatorios de prueba para la IA, que permiten un entorno controlado para el desarrollo, prueba y validación de sistemas de IA innovadores, también permitan la prueba de sistemas de IA innovadores en condiciones del mundo real.

Próximos pasos

Después de ser firmada por los presidentes del Parlamento Europeo y del Consejo, la ley se publicará en el Diario Oficial de la UE en los próximos días y entrará en vigor veinte días después de esta publicación. La nueva regulación se aplicará dos años después de su entrada en vigor, con algunas excepciones para disposiciones específicas.

Antecedentes

La Ley de IA es un elemento clave de la política de la UE para fomentar el desarrollo y la adopción de IA segura y legal que respete los derechos fundamentales en todo el mercado único. La Comisión (Thierry Breton, comisario de mercado interior) presentó la propuesta de la Ley de IA en abril de 2021. Brando Benifei (S&D / IT) y Dragoş Tudorache (Renew Europe / RO) fueron los ponentes del Parlamento Europeo en este expediente y se alcanzó un acuerdo provisional entre los colegisladores el 8 de diciembre de 2023.

ChatGPT va camino de los 2.000 millones de visitas en mayo

ChatGPT on Track for 2 Billion Visits in May, After Topping 100 Million Daily Visits Twice Last Week by David F. Carr 2 Min. May 20, 2024 https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-two-billion/

ChatGPT ha experimentado un resurgimiento en el tráfico, probablemente impulsado por nuevas funciones y un mayor acceso gratuito, superando su récord anterior de 1.8 mil millones de visitas en mayo de 2023.



Las nuevas funciones y el acceso gratuito ampliado parecen haber superado la caída que siguió al récord anterior de 1.8 mil millones de visitas en mayo de 2023. ChatGPT ha estado estableciendo récords diarios de tráfico desde principios de mes. El sitio recibió 83.5 millones de visitas el 7 de mayo, tras la transición al dominio chatgpt.com; 96.3 millones el 13 de mayo después de una serie de anuncios de la empresa matriz OpenAI; y más de 100 millones en los dos días siguientes, según estimaciones de Similarweb. Para el viernes 17 de mayo, el tráfico había bajado a 88.5 millones, aún significativamente más alto que cualquier día antes de mayo.

Basado en el tráfico diario promedio de los primeros 17 días de mayo, ChatGPT está en camino de registrar más de 2 mil millones de visitas este mes, superando su pico anterior de 1.8 mil millones en mayo de 2023. La versión web de ChatGPT ha estado reconstruyendo lentamente el tráfico mundial desde la caída del verano de 2023.

Puntos clave:

  • En los primeros 17 días de mayo, el tráfico promedió 17.8 millones de visitas diarias. Si continúa a ese nivel, el total mensual sería de 2.3 mil millones de visitas. El récord mensual anterior fue de 1.8 mil millones de visitas en mayo de 2023. Incluso si el tráfico disminuye en las últimas semanas del mes, es probable que el total supere los 2 mil millones de visitas.
  • En los siete días previos al 17 de mayo, el tráfico web de chatgpt.com aumentó un 27.7% en comparación con la semana anterior, y el tráfico al dominio corporativo openai.com aumentó un 25%. Durante ese mismo período, el recuento diario de usuarios activos de la aplicación móvil de ChatGPT aumentó un 11.5%, basado en usuarios combinados de iOS y Android en EE.UU.
  • Estas cifras se han ajustado para tener en cuenta la transición de chat.openai.com a chatgpt.com como el hogar del chatbot de OpenAI.

La Universidad de Maine en Estados Unidos presentó la impresora 3D más grande del mundo que pretende construir casas para la población sin hogar del estado.

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La Universidad de Maine, que presume de tener la impresora 3D más grande del mundo, desarrolló una aún más grande que podría algún día crear barrios enteros. La impresora de polímero termoplástico fue apodada «Fábrica del Futuro 1.0».

La Universidad de Maine en Estados Unidos presentó la impresora 3D más grande del mundo. El modelo de 2019 de la universidad, que era el más grande hasta ahora, imprimió una casa completa. La nueva impresora es cuatro veces más grande y podría imprimir barrios enteros, informó Associated Press. Puede imprimir objetos de hasta 29 m por 9,75 metros,, y uno de sus primeros proyectos incluye casas para la población sin hogar del estado. Esto incluye ampliar su tecnología de impresión 3D de hogares utilizando materiales biológicos para eventualmente demostrar cómo los vecindarios impresos pueden ofrecer una solución asequible a la vivienda para abordar la falta de hogar en la región.

Los diseñadores esperan que las impresoras puedan crear viviendas a una fracción de los costos ambientales y laborales de los métodos existentes: el sector de la construcción representa el 37% de las emisiones gracias al uso de cemento y acero, pero la versión impresa en 3D podría hacerse con fibra de madera fácilmente disponible y bio-resina que se puede reciclar fácilmente.

Las mejores generadores de imágenes de IA gratuitos en 2024

Cawley, Conor. «Best Free AI Image Generators (with Screenshots)». Tech.Co (blog), 14 de mayo de 2024. https://tech.co/news/best-free-ai-image-generators.

El mejor generador de imágenes de IA adecuado es aquel que puede crear la imagen que necesitas en el momento, ya sea fotorealista o arte abstracto completo. Desafortunadamente, el chatbot de IA favorito de todos, ChatGPT, no te permite crear imágenes de forma gratuita. Sin embargo, hay muchos otros generadores de imágenes de IA gratuitos disponibles, tanto de firmas tecnológicas reputadas como de sitios web aleatorios, para que puedas encontrar una plataforma que te proporcione toda la funcionalidad que necesitas para obtener la toma correcta.

ImageFX de Google https://aitestkitchen.withgoogle.com/tools/image-fx

Si tienes una cuenta de Gmail, puedes acceder a ImageFX de Google con unos pocos clics. Sólo tienes que iniciar sesión, aceptar algunos términos y condiciones, y tendrás acceso a un potente generador de imágenes de IA de Google. Las imágenes son impresionantes, y el generador se ciñe a las indicaciones de la IA, al menos en la mayoría de las imágenes generadas.

Y lo que es mejor, dispones de algunas herramientas adicionales para mejorar tus imágenes. ImageFX de Google te sugiere adjetivos para mejorar la imagen y te ofrece otras sugerencias de sustantivos en función de tu sugerencia inicial. Incluso está el clásico botón «Me siento con suerte» de la Búsqueda de Google, que generará una sugerencia aleatoria seguida de la imagen generada que la acompaña.

Creador de imágenes de Microsoft Designer https://copilot.microsoft.com/images/create

Dado el dominio de Microsoft en el mercado de la IA en los últimos años gracias a su asociación con OpenAI, la compañía tiene obviamente su propio generador de imágenes de IA gratuito, y funciona de forma similar a la plataforma de Google. Sólo necesitas una cuenta de Microsoft para empezar, y podrás utilizar esta plataforma de forma gratuita.

Vale la pena señalar que esta plataforma puede ser un poco lenta, y si superas tus 15 «Boosts» por semana, puede ser aún más lenta. Aun así, te ofrece algunas funciones interesantes, como una barra lateral de Recientes que lleva la cuenta de todo lo que has creado, así como una pestaña de Explorar ideas que puede mostrarte otras creaciones de los usuarios.

Adobe Firefly https://www.adobe.com/es/products/firefly.html

Adobe Firefly es una herramienta excelente para los creadores que desean un control más detallado de lo que la IA crea para ellos. Podrás realizar ediciones más tangibles en las imágenes, como la relación de aspecto, la intensidad visual, el color, el tono, la iluminación e incluso el ángulo de la cámara. También puedes añadir imágenes a referencias y añadir palabras y gráficos sobre el contenido generado, para cosas como carteles y otros materiales de marketing.

Lo más importante, sin embargo, es que cuando descargas una imagen desde Firefly, se reitera la importancia de la transparencia en la IA, adjuntando metadatos y otros indicadores en la imagen de que ha sido generada por IA. Además, nos ha parecido uno de los mejores generadores de imágenes de IA en términos de realismo, por lo que estas advertencias son muy necesarias.

DreamStudio de stability.ai https://beta.dreamstudio.ai/generate

Otro sólido generador de imágenes AI que no requiere nada más que un login para empezar, DreamStudio ofrece una plataforma similar a Adobe Firefly, con un montón de opciones de personalización para conseguir exactamente lo que quieres. De hecho, incluso puedes obtener variaciones de una imagen generada, cambiando pequeños detalles pero manteniendo lo básico intacto, si encuentras algo que te gusta pero no es exactamente lo que quieres.

Además de eso, DreamStudio ofrece un campo de mensaje negativo, que le permite incluir lo que le gustaría que el generador de imágenes evite al responder a su otro mensaje. Una vez más, esto le permite concretar exactamente lo que quiere con esta plataforma.

Craiyon https://www.craiyon.com/

¿Quieres ser un poco más artístico con la generación de imágenes AI? Te recomendamos que eches un vistazo a la ingeniosa plataforma Craiyon, que te permite elegir entre las opciones Arte, Foto o Dibujo. Estos modelos generan opciones muy artísticas que te servirán de inspiración para tu trabajo.

Sin embargo, Craiyon tiene algunos inconvenientes. Por un lado, tiene dificultades con las opciones de realismo fotográfico, y sufre claramente de errores comunes de imagen de IA para personas, manos y otros detalles. Además, la versión gratuita sólo ofrece imágenes más pequeñas y está plagada de anuncios, por lo que su interfaz no es muy limpia. Aún así, desde un punto de vista artístico, Craiyon crea algunos retratos, paisajes y todo lo demás decididamente interesantes.

Batalla de los bots de IA: Copilot vs ChatGPT vs Gemini

Nield, David. «Battle of the AI Bots: Copilot vs ChatGPT vs Gemini». Popular Science, 11 de mayo de 2024. https://www.popsci.com/technology/copilot-vs-chatgpt-vs-gemini/.

El artículo «Battle of the AI bots: Copilot vs ChatGPT vs Gemini,» publicado el 11 de mayo de 2024 por David Nield, compara el rendimiento de tres conocidos chatbots generativos: Copilot de Microsoft, ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google.

La batalla entre los bots de inteligencia artificial, específicamente Copilot de GitHub, ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google, refleja el avance significativo en el campo de la inteligencia artificial y su aplicación en diversas áreas. Cada uno de estos bots tiene características y especializaciones que los distinguen, y a continuación se presenta una comparación detallada de cada uno:

Microsoft Copilot:


Copilot se encuentra prácticamente en todo lo que hace Microsoft ahora: Bing, Windows, OneDrive, y también está disponible en forma de aplicación web y móvil. Ni siquiera necesitas registrarte para usarlo, aunque tu asignación de uso está limitada si no inicias sesión con tus credenciales de Microsoft.

Copilot utiliza el motor de búsqueda Bing de Microsoft de manera transparente, y muchas respuestas tienen enlaces web adjuntos como citas, muy útiles si quieres asegurarte de que la IA no está alucinando. Además, tiene un tono amigable y conversacional, ofreciendo un montón de sugerencias para estímulos cada vez que lo abres.

El motor de IA que sustenta a Copilot es en realidad el GPT-4 de OpenAI (al menos hasta que Microsoft desarrolle el suyo propio), pero las herramientas son diferentes en varios aspectos, incluidos los tres ajustes de chat que puedes modificar para ajustar la salida de texto de Copilot: Más Creativo, Más Equilibrado y Más Preciso.

Copilot es la elección obvia si ya estás inmerso profundamente en el ecosistema de Microsoft. Funciona bien al referenciar información relevante de la web y proporciona enlaces de cita que son claros y fáciles de seguir.

OpenAI ChatGPT:

Parece que ChatGPT ha estado marcando el ritmo en lo que respecta a la IA generativa, pero ¿realmente es mucho mejor que la competencia cuando realmente lo usas? Ciertamente está ampliamente disponible: Puedes acceder a él desde la web en cualquier computadora, o desde las aplicaciones móviles en Android e iOS.

Hay una gran diferencia entre la versión gratuita de ChatGPT y la versión Plus de 20$ al mes; necesitas ser suscriptor para obtener características como generación de imágenes y escaneo de documentos, por ejemplo. Una suscripción también te permite construir tus propios GPT, con estímulos personalizados y tus propios datos (así que podrías, por ejemplo, alimentar a un GPT con tus propios documentos y luego hacer preguntas sobre ellos.

ChatGPT Plus también te da acceso a los modelos GPT-4 más recientes, pero el modelo GPT-3.5 gratuito es una puerta de entrada perfectamente adecuada a las conversaciones con chatbots de IA. Es rápido y versátil, aunque no te ofrece enlaces a otros lugares en la web como lo hace Copilot, para ayudarte a verificar la veracidad de lo que estás leyendo.

Una de las principales razones para elegir ChatGPT como tu chatbot preferido es que está en la vanguardia del desarrollo de IA, con nuevas mejoras y características lanzadas regularmente. Dicho esto, impresiona más cuando estás pagando por él, así que tal vez no sea el bot al que recurrir si tienes un presupuesto ajustado.

Google Gemini:

Por último, tenemos Google Gemini (anteriormente conocido como Google Bard), que está disponible como una aplicación web, una aplicación independiente para Android y en la aplicación de Google para iOS. Nuevamente, hay dos planes, gratuito y de pago, pero ese plan de pago (20$ al mes) es parte de Google One, por lo que también obtienes extras como almacenamiento en la nube incluido.

En cuanto a las diferencias reales en el uso del producto, pagar una tarifa mensual solo te da acceso a un modelo más nuevo y más inteligente (estos modelos también se llaman Gemini). En algunas situaciones, es posible que no notes la diferencia, pero en otras, como la programación o las matemáticas, probablemente lo harás.

Independientemente de la versión de Gemini que elijas, la interfaz es muy similar a la de ChatGPT, con tus conversaciones anteriores a la izquierda de la pantalla. Enlazar con conversaciones anteriores es sencillo, y nos gusta la forma en que puedes ver múltiples respuestas en borrador para el mismo estímulo (aunque los borradores a menudo son muy similares).

Al igual que con Copilot y Microsoft, Gemini tiene mucho sentido si ya usas muchos productos de Google; de hecho, es posible que ya lo hayas usado a través de Google Docs o Gmail. Sin embargo, en términos de respuestas y la interfaz, se parece más a la oferta de OpenAI, para bien o para mal: un poco más eficiente y no tan amigable como Copilot.

Conclusiones

No estábamos buscando encontrar un ganador absoluto a través de esta comparación, y de hecho, todos están bastante equilibrados: como Copilot, ChatGPT y Gemini pueden usarse de forma gratuita, puedes ver por ti mismo cuál se adapta mejor a tus necesidades. En cuanto a nuestras pruebas, Copilot te ofrece la mayor funcionalidad de IA sin pagar, ChatGPT es más o menos la IA más competente (pero solo si pagas por ella), mientras que Gemini es la opción si ya eres fan de todo lo que hace Google.

En conclusión, cada herramienta tiene sus propias particularidades. Copilot es ideal para usuarios de Microsoft, ChatGPT es competente pero requiere suscripción para su máximo potencial, y Gemini es recomendable para usuarios de Google. Todos pueden probarse gratuitamente para ver cuál se adapta mejor a las necesidades de cada usuario.

¿La llegada de la Inteligencia Artificial es el fin de la búsqueda en Google tal y como la conocemos?

Goode, Lauren. «It’s the End of Google Search As We Know It». Wired. Accedido 17 de mayo de 2024. https://www.wired.com/story/google-io-end-of-google-search/.

Google está repensando su producto más icónico y lucrativo al agregar nuevas características de inteligencia artificial a su búsqueda. Los expertos dicen que esto representa «un cambio en el orden mundial».

La búsqueda en Google está a punto de cambiar fundamentalmente, para bien o para mal. Para alinearse con la gran visión de la inteligencia artificial de Alphabet, y motivado por la competencia de innovadores en IA como ChatGPT, el producto central de la compañía se está reorganizando, volviéndose más personalizado y mucho más resumido gracias a la inteligencia artificial.

En su conferencia anual de desarrolladores esta semana, el gigante tecnológico Google se espera que anuncie grandes cambios a su producto insignia, la búsqueda. En lugar de dirigir a los usuarios a una lista de sitios web o mostrarles un extracto, la IA de Google elaborará párrafos de texto que intentan responder directamente a las preguntas de los usuarios.

Gerrit De Vynck señala que este cambio podría tener grandes consecuencias para internet. Dado que los chatbots de IA aún son poco confiables y la información que alimenta las respuestas generativas proviene de diversas fuentes, los usuarios deberán estar atentos a la información falsa. Además, el nuevo formato significa que fuentes en la web, como blogueros, negocios, periódicos y otros editores, probablemente tendrán una gran pérdida de tráfico.

Consideraciones sobre la evaluación de herramientas de IA generativa en el ámbito académico

Hendrick, R . «Considering RAG When Evaluating Generative AI Tools», Choice 360 13 de mayo de 2024. https://www.choice360.org/libtech-insight/considering-rag-when-evaluating-generative-ai-tools/.

La evaluación de herramientas de inteligencia artificial generativa (IA) requiere considerar varios aspectos, especialmente en el ámbito académico. La introducción de la Retrieval Augmented Generation (RAG) ha añadido una nueva dimensión a esta evaluación, destacando la importancia de comprender su funcionamiento y sus implicaciones para la investigación.

La creciente proliferación de herramientas de IA ha generado un desafío para los bibliotecarios académicos, quienes se enfrentan a la tarea de evaluar y seleccionar las herramientas más adecuadas para sus instituciones. En medio de esta diversidad de opciones, es esencial entender las distintas categorías de aplicaciones de IA, desde la IA conversacional hasta la IA generativa, y reconocer cómo estas aplicaciones pueden impactar en la investigación y el aprendizaje.

En particular, la IA generativa, que tiene la capacidad de crear nueva información, ha despertado el interés de la comunidad académica. Sin embargo, estas herramientas también plantean desafíos éticos y prácticos, como la falta de citas, la propensión a las alucinaciones y las preocupaciones sobre los derechos de autor y la privacidad del usuario.

Es aquí donde entra en juego la RAG. Esta tecnología, al mejorar las capacidades de las redes neuronales de la IA generativa, ofrece una solución parcial a estos problemas al permitir la incorporación de nueva información, la optimización de resultados y la provisión de citas y enlaces para los resultados de búsqueda. La RAG representa un paso importante hacia la creación de herramientas de IA generativa que sean verdaderamente útiles y confiables para la educación superior.

La diferencia entre una herramienta de IA generativa estándar y una herramienta que utiliza RAG es evidente en la experiencia del usuario. Mientras que las herramientas convencionales pueden ofrecer respuestas imprecisas o incompletas, aquellas que emplean RAG pueden proporcionar resultados más precisos y fiables, junto con la capacidad de personalizar la búsqueda y verificar las fuentes de información.

Astra es la respuesta «multimodal» de Google al nuevo ChatGPT que se integrará en unas gafas de realidad aumentada

«Astra Is Google’s ‘Multimodal’ Answer to the New ChatGPT | WIRED». Accedido 15 de mayo de 2024. https://www.wired.com/story/google-io-astra-multimodal-answer-chatgpt/.


El nuevo asistente de IA de Google, llamado Project Astra, puede interpretar lo que ve la cámara del teléfono y responder a comandos de voz. Presentado por Demis Hassabis en la conferencia I/O de Google, Astra utiliza Gemini Ultra, un modelo de IA multimodal que maneja audio, imágenes, video y texto. Similar al reciente ChatGPT de OpenAI, Astra puede analizar escenas, reconocer objetos y mantener conversaciones naturales. Aunque ambas tecnologías son impresionantes, aún no está claro cómo se integrarán en el ámbito laboral o personal.

En el panorama actual de la inteligencia artificial (IA), dos destacados avances han sido presentados por OpenAI y Google. OpenAI dio a conocer una nueva interfaz para ChatGPT, llamada GPT-4o, que permite conversaciones fluidas a través de voz y la capacidad de analizar imágenes en tiempo real. Esta versión de ChatGPT utiliza un tono más humano y expresivo, simulando incluso emociones como la sorpresa y el coqueteo. Por otro lado, Google ha desarrollado Project Astra, basado en el avanzado modelo Gemini Ultra, que compite con ChatGPT. Gemini, al igual que GPT-4o, es «multimodal», lo que significa que puede procesar audio, imágenes y video, además de texto. Ambos avances representan una nueva era en la IA generativa, ya que anteriormente los modelos de IA se centraban únicamente en el texto y necesitaban ser combinados con otros sistemas para añadir capacidades de imagen o audio.


Project Astra es la apuesta de Google para el futuro de los asistentes de inteligencia artificial, similar a la presentada por OpenAI, pero con una innovación llamativa: Google planea integrarlo en unas gafas de realidad aumentada. Este proyecto busca desarrollar agentes de IA universales que puedan entender y responder como lo haría un humano, además de recordar el contexto en el que se encuentran.

Estos desarrollos son el resultado de un enfoque hacia asistentes de IA más sofisticados, como lo señala Demis Hassabis de Google. Hassabis considera que los chatbots basados solo en texto son una etapa transitoria hacia sistemas más avanzados que comprenden y responden a diversas modalidades de información. Sin embargo, aunque las demostraciones de estos sistemas son impresionantes, su utilidad concreta en entornos laborales o personales aún no está clara. Google planea lanzar Project Astra a través de una nueva interfaz llamada Gemini Live. La apuesta es similar a la de OpenAI, pero con una novedad llamativa: Google plantea integrarla en unas gafas

Las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA)

«Student Perceptions of Generative AI.» Jisc.. Last modified January 12, 2024.

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JISC ha publicado un nuevo informe sobre las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA) generativa, basado en una serie de foros de discusión realizados durante el invierno pasado con más de 200 estudiantes de colegios y universidades. Este seguimiento se hizo para entender si y cómo han cambiado las opiniones de los estudiantes respecto a la IA generativa desde el informe anterior y para explorar su rol emergente en la educación.

A medida que las instituciones enfrentan el desarrollo de políticas y directrices, así como los complejos cambios pedagógicos, es crucial captar la voz auténtica de los estudiantes para informar una integración responsable de la IA que los capacite y mantenga la integridad académica.

Cambios clave desde la primavera de 2023

La adopción de la IA generativa en la educación por parte de los estudiantes está experimentando una notable transformación, reflejo de la rápida evolución de la propia tecnología. En tan solo nueve meses, desde el informe anterior, se ha observado un cambio evidente en la forma en que los estudiantes utilizan la IA generativa, así como una maduración de las expectativas de sus instituciones para apoyarles en su camino hacia el empleo en un mundo habilitado para la IA.

Transición al aprendizaje colaborativo: Los estudiantes/aprendices ven cada vez más la IA generativa como una herramienta colaborativa para entrenar y apoyar el aprendizaje activo y el pensamiento crítico, utilizando estas herramientas como un asistente digital en lugar de verlas puramente como proveedoras de respuestas.

Énfasis en las competencias futuras: Los estudiantes subrayaron la importancia de contar con competencias en IA generativa que sean relevantes para sus futuros sectores. Hay una demanda creciente de una educación que integre la IA generativa en todo el plan de estudios y refleje el mundo habilitado para la IA en el que todos vivimos ahora.

Ética, equidad y accesibilidad: Los estudiantes están cada vez más concienciados y preocupados por los problemas de equidad, parcialidad y accesibilidad relacionados con la IA, y abogan por medidas que aborden estos retos para garantizar una experiencia educativa segura, inclusiva y receptiva.

Integración global y competencia de los educadores: Existe una clara expectativa por parte de los estudiantes de una integración completa de la IA generativa en la educación, con un uso competente por parte de los educadores y políticas que garanticen un entorno de aprendizaje mejorado por la IA justo y eficaz.

Los libros como aliados: el impulso de las bibliotecas para democratizar la inteligencia artificial

Hansen, Dave. «Books Are Big AI’s Achilles Heel». Authors Alliance (blog), 13 de mayo de 2024. https://www.authorsalliance.org/2024/05/13/books-are-big-ais-achilles-heel/.


El avance rápido de la inteligencia artificial está transformando cómo trabajamos y vivimos, una revolución que nos afectará a todos. Mientras que el impacto de la IA sigue expandiéndose, la operación y los beneficios de la tecnología están cada vez más concentrados en un pequeño número de gigantescas corporaciones, incluyendo a OpenAI, Google, Meta, Amazon y Microsoft.

Desafiar este emergente oligopolio de la IA parece intimidante. Los últimos modelos de IA ahora cuestan miles de millones de dólares, más allá de los presupuestos de startups e incluso de las universidades de investigación de élite, que a menudo han generado las nuevas ideas e innovaciones que avanzan el estado de la inteligencia artificial.

Pero las universidades tienen un arma secreta que podría nivelar el campo de juego de la IA: sus bibliotecas. La potencia informática puede ser una parte importante de la IA, pero el otro ingrediente clave es los datos de entrenamiento. La inmensa escala es esencial para estos datos, pero también lo es su calidad.

Dada su voraz apetencia por el texto para alimentar sus grandes modelos de lenguaje, las principales compañías de IA han tomado todas las palabras que pueden encontrar, incluyendo de foros en línea, subtítulos de YouTube y documentos de Google. Esto no es exactamente «lo mejor que se ha pensado y dicho», para usar la frase punzante de Matthew Arnold. En la búsqueda caótica de la cantidad por parte de la Gran IA, la calidad ha quedado en un segundo plano. La frecuencia de «alucinaciones», inexactitudes actualmente endémicas en las salidas de la IA, es motivo de una preocupación aún mayor.

La manera obvia de rectificar esta falta de calidad y la tenue relación con la verdad es mediante el entrenamiento de los modelos a través de libros. Desde el advenimiento de la imprenta, los autores han publicado más de 100 millones de libros. Estos volúmenes, conservados durante generaciones en los estantes de las bibliotecas, son quizás el reflejo más sofisticado del pensamiento humano desde el principio de la historia registrada, conteniendo dentro de ellos algunas de nuestras mejores (y peores) ideas. En promedio, tienen una calidad editorial excepcional en comparación con otros textos, capturan una amplitud y diversidad de contenido, una mezcla vívida de estilos y utilizan la narrativa de larga extensión para comunicar argumentos y conceptos matizados.

Los principales proveedores de IA han buscado aprovechar esta fuente de inteligencia humana para alimentar lo artificial, aunque a menudo mediante métodos cuestionables. Algunas compañías han recurrido a un infame conjunto de miles de libros, aparentemente recuperados de sitios web piratas sin permiso, llamados «Books3». También han buscado licencias directamente de los editores, utilizando sus enormes presupuestos para comprar lo que no pueden recoger. Meta incluso consideró comprar uno de los mayores editores del mundo, Simon & Schuster.

Como piedra angular de nuestra cultura compartida y como posible base para una mejor inteligencia artificial, los libros son demasiado importantes para fluir a través de estos canales comprometidos o costosos. ¿Qué pasaría si hubiera una colección gestionada por bibliotecas disponible para una amplia gama de investigadores de IA, incluidos los de universidades, instituciones de investigación sin fines de lucro y pequeñas empresas, así como las grandes?

Tales colecciones vastas de libros digitalizados existen en la actualidad. Google, al invertir millones de dólares en su proyecto de escaneo de libros, tiene acceso a más de 40 millones de libros, un activo valioso que sin duda les gustaría mantener en exclusiva. Afortunadamente, esos libros digitalizados también son mantenidos por las bibliotecas asociadas de Google. Las bibliotecas de investigación y otras organizaciones sin fines de lucro tienen reservas adicionales de libros digitalizados derivados de sus propias operaciones de escaneo, provenientes de libros en sus propias colecciones. Juntos, representan una formidable agregación de textos.

Un conjunto de datos de entrenamiento liderado por bibliotecas de libros diversificaría y fortalecería el desarrollo de la IA. Las bibliotecas de investigación digitalizadas son más que lo suficientemente grandes y de sustancialmente mayor calidad como para ofrecer una alternativa convincente a los conjuntos de datos existentes dispersos. Estas instituciones e iniciativas ya han trabajado en muchos de los problemas de derechos de autor más desafiantes, al menos en lo que respecta a cómo se aplica el uso justo a usos de investigación sin fines de lucro como el análisis computacional. Si el uso justo también se aplica a la IA comercial, o a modelos construidos a partir de fuentes dudosas como Books3, aún está por verse.

Los textos digitales mantenidos por las bibliotecas provienen de libros adquiridos de manera legal, una inversión de miles de millones de dólares, cabe señalar, al igual que esos grandes centros de datos, y las bibliotecas tienen inherentemente un respeto por los intereses de los autores y titulares de derechos al tener en cuenta preocupaciones sobre el consentimiento, el crédito y la compensación. Además, tienen una disposición de interés público que puede tener en cuenta los desafíos sociales y éticos particulares del desarrollo de la IA. Un consorcio de bibliotecas podría distinguir entre las diferentes necesidades y responsabilidades de los investigadores académicos, los nuevos participantes en el mercado y los grandes actores comerciales.

Si no recurrimos a las bibliotecas para guiar el entrenamiento de la IA sobre el contenido profundo de los libros, veremos un refuerzo de los mismos oligopolios que dominan el sector tecnológico actual. Solo las empresas más grandes y mejor financiadas adquirirán estos valiosos textos, lo que conducirá a una mayor concentración en la industria. Otros serán impedidos de crear nuevas formas imaginativas de IA basadas en lo mejor que se ha pensado y dicho. Como siempre lo han hecho, al democratizar el acceso, las bibliotecas pueden apoyar el aprendizaje y la investigación para todos, asegurando que la IA se convierta en el producto de muchos en lugar de unos pocos