Índice de Inteligencia Artificial 2024

AI Index report 2024. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), abril 2024

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Hace una década, los mejores sistemas de IA del mundo eran incapaces de clasificar imágenes a nivel humano. No entendían el lenguaje, tenían problemas de razonamiento visual y suspendían las pruebas más básicas de comprensión lectora. Hoy en día, los sistemas de IA superan con creces el rendimiento humano en las pruebas de referencia estándar.

Esta es sólo una de las nuevas conclusiones del Índice de Inteligencia Artificial 2024, un estudio anual de tendencias en IA del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de Stanford. El Índice de Inteligencia Artificial, dirigido por un grupo independiente e interdisciplinar de líderes de la industria y el mundo académico, es uno de los informes anuales más completos sobre el progreso de la Inteligencia Artificial y analiza las tendencias en investigación y desarrollo, rendimiento técnico, Inteligencia Artificial responsable, economía, política y opinión pública, entre otros aspectos. El informe se basa en datos cuantitativos y está diseñado para que los principales responsables de la toma de decisiones, como los líderes políticos y los ejecutivos empresariales, puedan comprender mejor lo que está ocurriendo en el mundo de la IA.

«Este año vemos más modelos capaces de actuar en distintos ámbitos», afirma Vanessa Parli, directora de programas de investigación de Stanford HAI. «Los modelos pueden tomar un texto y generar audio o tomar una imagen y generar una descripción. Una de las vertientes de la investigación en IA que me parece más apasionante es la combinación de estos grandes modelos lingüísticos con la robótica o los agentes autónomos, lo que supone un paso importante para que los robots trabajen de forma más eficaz en el mundo real.»

Aumenta la regulación

Los responsables políticos también están respondiendo. En 2023 hubo 2.175 menciones a la IA en los procedimientos legislativos mundiales, casi el doble que el año anterior. Los reguladores estadounidenses aprobaron 25 normativas relacionadas con la IA en el último año, un nuevo récord. Algunas de estas normativas incluían orientaciones sobre derechos de autor para material de IA generativa y marcos de gestión de riesgos de ciberseguridad. En términos más generales, 2023 fue un año destacado para las principales políticas de IA; la UE propuso su Ley Integral de IA y el Presidente Biden dio a conocer la Orden Ejecutiva sobre IA.

La opinión pública cae en picado

El público en general también tomó nota de la IA y respondió con nerviosismo. Los datos de la encuesta de Pew sugieren que en 2022 sólo el 38% de los estadounidenses declararon sentirse más preocupados que entusiasmados por la tecnología de IA. En 2023, esa cifra aumentó al 52%. En todo el mundo, el 52% de los encuestados se sentían nerviosos por la IA, un aumento de 13 puntos porcentuales con respecto al año anterior.

La IA se encarece

Los costes de formación de los modelos, como se indicó por primera vez en el informe del Índice de IA del año pasado, también han seguido aumentando. Las nuevas estimaciones sugieren que el entrenamiento de algunos sistemas de vanguardia, como el GPT-4 de OpenAI, cuesta 78 millones de dólares. Google Gemini costó 191 millones de dólares. En comparación, algunos modelos de vanguardia lanzados hace media década más o menos, a saber, el modelo de transformador original (2017) y RoBERTa Large (2019), cuestan respectivamente alrededor de 900 y 160.000 dólares para entrenar.

Existe una correlación directa entre los costes de formación de los modelos AI y sus requisitos computacionales. Como se ilustra en la Figura 1.3.23, los modelos con mayores necesidades de computacionales cuestan mucho más

En todo el mundo, Estados Unidos domina

Por último, desde una perspectiva global, Estados Unidos continuó liderando la IA. En 2023, un número sustancialmente mayor de modelos de IA significativos (61) procedían de instituciones con sede en Estados Unidos, en comparación con la Unión Europea (21) y China (15). Estados Unidos también sigue siendo el principal lugar para invertir en IA. En 2023 se invirtieron 67.200 millones de dólares de forma privada en IA en Estados Unidos, casi nueve veces más que en China.

El nuevo índice muestra que China es el mayor competidor de Estados Unidos. China lidera el mundo en instalaciones robóticas, habiendo instalado más robots en 2023 que el resto del mundo junto. Asimismo, la mayoría de las patentes de IA del mundo (61%) proceden de China.

En definitiva, el informe del Índice de IA 2024 deja claro que esta tecnología sigue progresando rápidamente y que el mundo, incluidos los líderes empresariales, los responsables políticos y el público en general, está empezando a reaccionar.


Estos puntos clave del currículum proporcionan una visión integral del panorama actual de la inteligencia artificial:

  1. Rendimiento de la IA: Aunque la IA ha superado a los humanos en ciertas tareas, aún queda rezagada en otras más complejas como las matemáticas avanzadas y la planificación.
  2. Dominio de la Industria: La industria lidera en la investigación de IA, con más modelos notables producidos en comparación con la academia.
  3. Costo de Desarrollo: El costo de entrenar modelos de IA de vanguardia ha aumentado drásticamente, alcanzando niveles sin precedentes.
  4. Liderazgo Global: Estados Unidos lidera en la producción de los mejores modelos de IA, seguido por la UE y China.
  5. IA Responsable: Existe una falta de evaluación estandarizada para la IA responsable, lo que dificulta la comparación sistemática de riesgos y limitaciones.
  6. Financiamiento de IA Generativa: A pesar de una disminución general en la inversión en IA, el financiamiento para la IA generativa ha aumentado significativamente.
  7. Impacto en la Productividad: La IA mejora la productividad y la calidad del trabajo, aunque es necesaria una supervisión adecuada para evitar un deterioro en el rendimiento.
  8. Avances Científicos: La IA acelera el progreso científico, ayudando en tareas como la clasificación algorítmica y el descubrimiento de materiales.
  9. Aumento Regulatorio: Estados Unidos ha visto un aumento significativo en las regulaciones relacionadas con la IA en los últimos años.
  10. Percepción Pública: La conciencia del impacto de la IA está creciendo a nivel mundial, con un creciente nerviosismo sobre sus implicaciones.

Sam Altman dijo que «elegiría un nombre diferente» para OpenAI si pudiera volver atrás en el tiempo

Goodwin, Grace Eliza. «Sam Altman Said He’d “pick a Different Name” for OpenAI If He Could Go Back in Time». Business Insider. Accedido 15 de abril de 2024. https://www.businessinsider.com/sam-altman-openai-not-best-name-for-company-2024-3.

El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha expresado que el nombre de su empresa puede que no sea apropiado. Esto surge después de que Elon Musk, quien ayudó a cofundar OpenAI, argumentara que no debería llamarse «open» si no es de código abierto. Altman indicó que, si bien la tecnología de la empresa puede que no sea completamente de código abierto, sí es abierta en otros aspectos.

El CEO de OpenAI, de 38 años —quien cofundó la compañía junto con Elon Musk y otros en 2015— explicó en el podcast de Lex Fridman que cuando la empresa recién estaba comenzando, no tenían muy claro qué iba a ser. «Empezamos pensando que solo íbamos a ser un laboratorio de investigación y sin tener ni idea de cómo iba a evolucionar esta tecnología», dijo Altman a Fridman.

«Esto fue antes de que tuviéramos idea alguna sobre una API o de ofrecer acceso a un chatbot», dijo Altman en el podcast. «Fue antes de que tuviéramos idea alguna de producto en absoluto.»

OpenAI fue establecida inicialmente como una organización sin fines de lucro cuya misión era beneficiar a la humanidad con la inteligencia artificial, pero abandonó ese estatus en 2019 cuando hizo la transición a un modelo de «lucro limitado».

Elon Musk —quien ha cuestionado el hecho de que OpenAI no sea completamente de código abierto— demandó a la compañía el mes pasado, alegando que había incumplido su «acuerdo fundacional» y violado su misión original sin fines de lucro. «Cambien su nombre… A CerradoAI y retiraré la demanda», escribió Musk en una serie de publicaciones en X, anteriormente Twitter, a principios de este mes.

Pero Altman le dijo a Fridman que realmente no entiende cuáles son las «motivaciones reales» de Musk. Defendió a la compañía, diciendo que pasó por un proceso de transición natural a medida que «quedó claro que íbamos a necesitar hacer cosas diferentes y también tener mucho más capital».

«Así que dijimos, ‘Bueno, la estructura no funciona del todo para eso. ¿Cómo parcheamos la estructura?'» añadió Altman. «Creo que con muchas cosas fundamentalmente nuevas, empiezas a tantearte en la oscuridad y haces algunas suposiciones, la mayoría de las cuales resultaron ser incorrectas».

Altman dijo que si pudiera retroceder en el tiempo con un Oráculo, podría haber hecho las cosas de manera diferente. «Hablando de volver con un Oráculo, escogería un nombre diferente», dijo Altman a Fridman.

Altman dijo que si bien OpenAI puede que no sea completamente de código abierto, es abierto en otras formas, como con la versión gratuita de su tecnología que es accesible para el público.

«Así que si podemos seguir poniendo herramientas de IA poderosas gratuitas o de bajo costo en el mundo, creo que eso es un gran avance en cómo cumplimos la misión», dijo Altman a Fridman.

El lado humano de la inteligencia artificial generativa


«The human side of generative AI: Creating a path to productivity | McKinsey». Accedido 15 de abril de 2024. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-human-side-of-generative-ai-creating-a-path-to-productivity.

Desde que ChatGPT de OpenAI hizo su debut público a finales de 2022, las perspectivas de la inteligencia artificial generativa (IA gen) han cautivado la atención en el ámbito empresarial a nivel global.


Cuando se trata de elaborar una estrategia de talento efectiva, las organizaciones se han centrado principalmente en cómo la IA gen puede aumentar los niveles de productividad. Esta perspectiva es comprensible, dado el considerable valor en juego. Sin embargo, puede que no sea el enfoque más estratégico. Para alinear el talento adecuado con los puestos de trabajo, los líderes primero deben comprender cómo la IA gen está transformando la percepción de los empleados sobre su experiencia laboral.

Recientemente, McKinsey encuestó a una muestra representativa de empleados como parte de su investigación continua sobre cómo las organizaciones pueden mejorar el compromiso, la retención y la atracción de la fuerza laboral. Los encuestados ofrecieron ideas que pueden ayudar a las organizaciones mientras desarrollan capacidades de talento en IA gen.

En cualquier organización dada, es probable que el conjunto de talento en IA gen sea más amplio de lo que muchos líderes perciben, y está en camino de crecer rápidamente. Esta cohorte no se limita al talento técnico, como científicos de datos, ingenieros de software y especialistas en aprendizaje automático, aunque esos roles son importantes. De hecho, solo el 12 por ciento de los encuestados se encuentran en esta categoría técnica específica de talento en IA gen tradicional. El vasto resto de los encuestados, el 88 por ciento, se encuentran en trabajos no técnicos que utilizan IA gen para ayudar con tareas rutinarias. Estos trabajos incluyen gerentes intermedios, trabajadores de la salud, educadores y administradores, entre otros.

El cincuenta y uno por ciento de los encuestados en roles técnicos y no técnicos que se identifican como creadores y usuarios de IA gen dicen que planean renunciar a sus empleos en los próximos tres a seis meses. Esta es una noticia preocupante para los ejecutivos encuestados en la investigación que desean desarrollar talento en IA gen internamente; es difícil volver a capacitar y mejorar a las personas cuando están buscando dejar sus puestos de trabajo.

Aunque aquellos que se identifican como usuarios especializados y creadores de IA gen representan un grupo de empleados demandado, estos trabajadores no permanecen en los puestos de trabajo ni se sienten atraídos por ellos debido a la compensación. De hecho, la encuesta muestra que este grupo enfatiza fuertemente la flexibilidad y los factores relacionales, como el trabajo significativo, los líderes comprensivos y la salud y el bienestar, sobre el dinero.

Finalmente, y quizás lo más sorprendente, los usuarios especializados y creadores de IA gen sienten abrumadoramente que necesitan habilidades cognitivas y socioemocionales de nivel superior para realizar sus trabajos, más que para desarrollar habilidades tecnológicas. A medida que los trabajadores utilizan cada vez más la IA gen para abordar tareas más repetitivas, las habilidades centradas en el ser humano, como el pensamiento crítico y la toma de decisiones, se vuelven aún más importantes.

Estas revelaciones tienen amplias implicaciones para los empleadores mientras intentan atraer y comprometer a sus fuerzas laborales. Las organizaciones están al borde de un cambio positivo o negativo en la naturaleza del trabajo impulsado por la IA gen. Los líderes tienen la oportunidad de humanizar ese trabajo al decidir dónde, cuándo y cómo utilizan sus equipos la IA gen para liberar a las personas de las tareas rutinarias y fomentar un pensamiento más creativo, colaborativo e innovador. El talento en IA gen está de acuerdo.

¿Cómo utiliza la gente la Inteligencia Artificial generativa?

Zao-Sanders, Marc. «How People Are Really Using GenAI». Harvard Business Review, 19 de marzo de 2024. https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai.

Hay muchas maneras de uso de la IA generativa, que abarcan un gran número de ámbitos de la vida doméstica y laboral. Analizando miles de comentarios en sitios como Reddit y Quora, el equipo del autor descubrió que el uso de esta tecnología es tan amplio como los problemas que encontramos en nuestras vidas. Las 100 categorías que identificaron pueden dividirse en seis temas de alto nivel, que dan una idea inmediata de para qué se utiliza la IA generativa: Asistencia técnica y resolución de problemas (23%), Creación y edición de contenidos (22%), Apoyo personal y profesional (17%), Aprendizaje y educación (15%), Creatividad y ocio (13%), Investigación, análisis y toma de decisiones (10%).

Han pasado poco más de un año desde que ChatGPT introdujo la inteligencia artificial generativa en el panorama general. En ese tiempo, se ha experimentado una ola de entusiasmo sobre la utilidad actual y el impacto futuro de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estas herramientas ya cuentan con cientos de millones de usuarios semanales, según los analistas proyectan una contribución al PIB de varios billones de dólares, y ahora hay una creciente variedad de competidores creíbles para OpenAI.

Sin embargo, también hay muchas dudas. Historias de horror corporativas, restricciones políticas y alucinaciones entendibles hacen que las personas duden sobre el despliegue de GenAI, y la tecnofobia general significa que la mayoría de las personas en todo el mundo aún no lo han probado. Incluso entre los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo, solo el 10% usa ChatGPT (que tiene una participación del 60% en el mercado) regularmente. De los que lo han hecho, muchos se quejan de que simplemente no es útil: «No puedo pensar en un solo caso de uso en mi vida cuando pienso en ChatGPT y todos se están volviendo locos por ello», se quejó un usuario. Otros se han alejado porque la tecnología se equivoca: «Es tan incorrecto con confianza sobre suficientes cosas como para hacerme dudar de todas sus respuestas», dijo otro.

A partir de docenas de conversaciones con líderes empresariales y directores de aprendizaje en todo el mundo, se ha obtenido una firme impresión de que lo que falta son casos de uso convincentes y reales. ¿Realmente están utilizando estas herramientas las personas? ¿Han encontrado formas de que la inteligencia artificial generativa les ayude a aligerar su carga de trabajo, aumentar su productividad, pensar en problemas de nuevas maneras? La web está repleta de ejemplos superficiales como «resumen de texto» o «generación de copias de marketing» o «revisión de código». Pero estas frases genéricas y sanitizadas parecen elementos de una lista de características y hacen poco para atraer a los no iniciados. El diablo, y el deleite, están en los detalles.

Para averiguar más sobre esos detalles, la empresa de Marc Zao-Sanders, Filtered Technologies, rastreó la web para encontrar ejemplos concretos de su uso en la vida real. Ya lo habían hecho antes, con consejos de Excel y consejos de productividad. Buscaron casos de uso específicos de personas que obtienen beneficios de los LLM, en el trabajo o en la vida. Resulta que el verdadero tesoro está enterrado profundamente en los foros en línea populares (Quora, Reddit, etc.). Reddit, en particular, es una fuente rica de material para este estudio, así como para los LLM en sí; el 10% de los ingresos de la compañía ahora se generan vendiendo su contenido generado por usuarios como datos de entrenamiento a LLM antes de su anunciada IPO.

El equipo de Marc Zao-Sanders y él mismo filtraron decenas de miles de publicaciones para su informe. El volumen era importante. El detrito que esperaría de interacciones en línea mayormente anónimas era abundante: insensatez, repetición, bromas, abuso y más. Pero también había muchas joyas en bruto. Al buscar estos ejemplos auténticos, ricos y a menudo hilarantes, se desenterraron categorías de casos de uso, que eventualmente llegaron a más de 100. Para cada categoría, llevaron un registro de cuántas historias encontraron, y esto se convirtió en un factor importante (junto con alguna evaluación experta) en la ordenación de la lista. Presentan una selección de ejemplos auténticos, positivos e ilustrativos para la comodidad y curiosidad del lector a continuación.


Lo que están haciendo los usuarios

Datos:

  1. Asistencia Técnica y Resolución de Problemas (23%)
  2. Creación y Edición de Contenido (22%)
  3. Apoyo Personal y Profesional (17%)
  4. Aprendizaje y Educación (15%)
  5. Creatividad y Recreación (13%)
  6. Investigación, Análisis y Toma de Decisiones (10%)

Aquí hay algunos ejemplos, con una cita para cada uno. La lista completa está al final de este artículo.

Generación de ideas (#1). «Me encanta para el lluvia de ideas porque es como el compañero perfecto. Puede seguirme el ritmo y no se atasca en ideas sin salida, y puede resumir lo que ideamos para que sea más fácil presentarlo o referenciarlo más tarde.»

Búsqueda específica (#2). «Había una galleta en particular que mi abuela solía darme y realmente me gustaba el sabor y la textura, y había buscado en la tienda de comestibles sin éxito hasta que una tarde… Decidí que podría ser fructífero pedirle ayuda a ChatGPT… Era de SnackWell’s.»

Edición de texto (#4). «Lo uso para verificar mis propios sesgos con artículos de opinión, discursos y otras cosas políticas. Si algo me hace sentir fuertemente, lo copio en ChatGPT y le pido que me diga las falacias lógicas y la posible desinformación en el texto. ¡Es una GRAN comprobación de realidad!»

Redacción de correos electrónicos (#11). «Trabajo en relaciones con inversionistas y la cantidad de tiempo que he ahorrado usando ChatGPT para ayudarme a redactar correos electrónicos es casi incuantificable.»

Explicaciones simples (#12). «También es mucho mejor explicando conceptos a no ingenieros que nosotros los ingenieros. Por defecto, escribe a nivel de quinto grado, lo cual es perfecto para muchas personas con las que interactuamos en el trabajo.»

Fórmulas de Excel (#14). «Tengo que escribir muchas fórmulas de .vb y Excel para conciliar datos de personas menos técnicas. ChatGPT ayuda a que tareas de 45 minutos tomen unos tres a cinco minutos.»

Presentación de una queja (#23). «Un lavado de autos dañó el SUV de mi esposa y se negó a pagar, así que GPT redactó una carta de demanda para mí y los llevé a la corte de reclamos menores.»

Generación de evaluaciones (#26). «Conozco a algunos gerentes que lo usan para ayudar a mejorar las evaluaciones de desempeño para sus empleados.»

Edición de documentos legales (#44). «Le proporcioné un acuerdo de nivel de servicio largo y excesivamente complejo para un contrato de SaaS y le pedí que lo reescribiera para que fuera más simple y fácil de entender. Mantuvo los términos importantes del SLA pero condensó el lenguaje en un 70%.»

Muestreo de datos (#85). «Es genial para producir datos de demostración. [Si] necesitas un montón de nombres de empresas falsos o nombres de clientes o códigos de productos, ChatGPT es bueno para derivar cosas así.»

Al Límite. Fernando Vicente y Jorge Orejudo nos ponen sus canciones preferidas. Viviendo en la era pop 2024/04/12

Al Límite. Fernando Vicente y Jorge Orejudo nos ponen sus canciones preferidas.

Viviendo en la era pop 2024/04/12

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Los músicos salmantinos pertenecientes a la banda musical «Al Límite», Fernando Vicente y Jorge Orejudo, nos comparten sus canciones preferidas. Con ellos hemos comentado algunas de sus preferencias musicales.

Tejuelos colgantes en la Biblioteca Provincial de Huelva

En la Biblioteca Provincial de Huelva, se ha tomado una decisión de suma importancia para la preservación del Fondo Antiguo: la implementación de tejuelos colgantes y la eliminación de los adhesivos anteriores. Esta medida ha sido recientemente ejecutada por el personal, demostrando un gran interés y obteniendo resultados excepcionales. Los tejuelos colgantes han brindado una serie de beneficios significativos:

  • Conservación óptima de los fondos, garantizando la ausencia de marcas de oxidación en los lomos y evitando la degradación de los materiales.
  • Prevención de la aparición de xilófagos, gracias al plastificado de los tejuelos y al lazo de color neutro que evita posibles manchas.
  • Mantenimiento de la estética adecuada para los libros antiguos, contribuyendo a crear un ambiente visualmente agradable.
  • Respeto al orden reflejado en el catálogo, facilitando así la búsqueda de libros para los usuarios.
  • Mejora en el ambiente de trabajo en equipo, generando conciencia sobre la importancia de preservar nuestro patrimonio bibliográfico.

Fuente https://www.facebook.com/BibliotecaHuelva/

Los 10 libros más censurados del año 2023: el número de títulos censurados aumentó un 65%

El número de títulos únicos dirigidos a la censura aumentó un 65% en 2023 en comparación con 2022, alcanzando los niveles más altos jamás documentados por la ALA.

La Asociación Americana de Bibliotecas (ALA) lanzó la Semana Nacional de la Biblioteca con la publicación de su esperada lista anual de los 10 libros más desafiados del 2023, así como el Informe del Estado de las Bibliotecas de América. Este informe destaca cómo las bibliotecas y sus trabajadores han tomado medidas para abordar las necesidades de la comunidad con servicios innovadores y críticos, a la vez que enfrentan los desafíos provocados por intentos de censura.

Los libros más censurados del 2023 incluyen temas LGBTQIA+ y sobre personas de color, siendo «Gender Queer» de Maia Kobabe el más desafiado. La ALA está luchando por la libertad de elección en la lectura y destaca la importancia de enfrentar los trabajos perjudiciales de los grupos de presión.


A continuación se encuentran los 10 libros más desafiados del 2023:

1. “Gender Queer,” by Maia Kobabe
Razones: Contenido LGBTQIA+; se afirma que es explícitamente sexual.

2. “All Boys Aren’t Blue,” by George M. Johnson
Razones: Contenido LGBTQIA+; se afirma que es explícitamente sexual.

3. “This Book is Gay,” by Juno Dawson
Razones: Contenido LGBTQIA+, educación sexual; se afirma que es explícitamente sexual.

4. “The Perks of Being a Wallflower,” by Stephen Chbosky
Razones: Se afirma que es explícitamente sexual, contenido LGBTQIA+, violación, drogas, lenguaje soez.

5. “Flamer,” by Mike Curato
Razones: Contenido LGBTQIA+; se afirma que es explícitamente sexual.

6. “The Bluest Eye,” by Toni Morrison
Razones: Violación, incesto, se afirma que es explícitamente sexual, contenido de diversidad, equidad e inclusión (EDI).

7. (TIE) “Tricks,” by Ellen Hopkins
Razones: Se afirma que es explícitamente sexual, drogas, violación, contenido LGBTQIA+.

7. (TIE) “Me and Earl and the Dying Girl,” by Jesse Andrews
Razones: Se afirma que es explícitamente sexual, lenguaje soez.

9. “Let’s Talk About It,” by Erika Moen and Matthew Nolan
Razones: Se afirma que es explícitamente sexual, educación sexual, contenido LGBTQIA+.

10. “Sold,” by Patricia McCormick
Razones: Se afirma que es explícitamente sexual, violación.

Además, la ALA presentó los «resúmenes de libros» como parte de la campaña Unite Against Book Bans, que apoya a defensores de libros al resumir la importancia educativa de cada libro y cómo ha sido retenido exitosamente en distritos escolares y bibliotecas después de intentos de censura.

Hoy también marca el segundo aniversario del Día del Derecho a Leer, un día de acción lanzado por Unite Against Book Bans que tiene lugar el lunes de la Semana Nacional de la Biblioteca. La ALA también anunció el tema de la Semana de los Libros Prohibidos del 2024, «Libres entre líneas», que celebra cómo los libros nos traen libertad y la importancia de preservar el acceso a la información.

Situación de las bibliotecas estadounidenses en 2024

State of American Libraries. Chicago: ALA, 2024

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El 8 de abril de 2024, la Asociación Americana de Bibliotecas (ALA, por sus siglas en inglés) publicó el informe «El Estado de las Bibliotecas de América 2024». En este informe, Leslie Burger, Directora Interina de la ALA, destaca la increíble labor de los trabajadores de las bibliotecas en medio de desafíos como los intentos de prohibición de libros y los ataques a la libertad de lectura. A pesar de estos obstáculos, las bibliotecas de todo el país continúan ofreciendo nuevos programas, servicios y formas innovadoras de servir a sus comunidades.

El informe también resalta el interés creciente de los trabajadores de bibliotecas en la inteligencia artificial (IA), con más de 1.000 personas participando en sesiones de educación continua sobre el tema en 2023. Se exploran las posibilidades y desafíos que la IA presenta, como la automatización de la catalogación y el uso de chatbots para el soporte al usuario.

Además, se destaca el apoyo gubernamental para mejorar el acceso a internet de alta velocidad, con programas que ofrecen descuentos en infraestructura de banda ancha para bibliotecas tribales y propuestas como «Learn Without Limits», que brindan acceso a puntos de acceso fuera de las bibliotecas.

El informe también destaca las colaboraciones exitosas entre bibliotecas y organizaciones comunitarias, como la colaboración entre la Corte de Vivienda de Cleveland y la Biblioteca Pública de Cleveland para abrir quioscos de videoconferencias. También se mencionan programas innovadores en bibliotecas escolares, como un proyecto de investigación sobre derechos humanos en una escuela de California.

A pesar de los desafíos, el informe destaca el trabajo increíble de los trabajadores de las bibliotecas, que continúan siendo los creadores de magia en estos espacios llenos de historias, esperanzas y sueños.

Desafíos a la Libertad de Expresión: los bibliotecarios temen nuevas penas, incluso prisión, mientras los activistas censuran los libros

Hillel Italie and Kimberlee Kruesi . «Librarians Fear New Penalties, Even Prison, as Activists Challenge Books», AP News 9 de abril de 2024. https://apnews.com/article/book-bans-libraries-lawsuits-fines-prison-0914fa6cbb2a99b540cbbd28a38179b4.

Librarians fear new penalties, even prison, as activists challenge books

En respuesta a la creciente presión de activistas conservadores y grupos comunitarios, bibliotecarios de todo Estados Unidos enfrentan nuevas amenazas legales, incluida la posibilidad de multas y prisión, por permitir la disponibilidad de libros que algunos consideran inapropiados. Esta tendencia ha sido desencadenada por una serie de desafíos y prohibiciones de libros que han alcanzado niveles sin precedentes en décadas.

Uno de los ejemplos más destacados de este conflicto es el caso del distrito escolar de Clayton, Missouri, que se vio obligado a retirar una edición ilustrada de «El cuento de la criada» de Margaret Atwood después de que legisladores estatales aprobaran una ley que amenazaba a los bibliotecarios con sanciones severas por permitir materiales sexualmente explícitos en las bibliotecas escolares.

Este incidente es solo uno de muchos en los que las bibliotecas públicas y escolares han sido inundadas con quejas de grupos conservadores y miembros de la comunidad. A medida que aumentan estos desafíos, los legisladores están considerando imponer sanciones aún más estrictas, como demandas paralizantes, multas sustanciales e incluso penas de prisión, para quienes distribuyan libros considerados ofensivos por algunos sectores.

Para combatir este fenómeno, se han propuesto y promulgado leyes en varios estados que otorgan a las autoridades locales y estatales un mayor poder para censurar y retirar materiales considerados «sensibles» o «dañinos» de las bibliotecas escolares y públicas. Estas leyes han generado un intenso debate sobre la libertad de expresión y la censura en el ámbito educativo y cultural.

Los bibliotecarios y educadores se enfrentan a un dilema difícil: cumplir con la ley y evitar posibles sanciones legales, o defender la libertad intelectual y el acceso a la información para sus comunidades. Aunque hasta ahora ningún bibliotecario ha sido encarcelado, la amenaza por sí sola ha llevado a un aumento en la autocensura y la eliminación preventiva de libros de las colecciones de las bibliotecas.

En última instancia, este conflicto resalta la importancia de proteger los derechos de los bibliotecarios, educadores y ciudadanos de acceder a una amplia gama de materiales y puntos de vista en nuestras instituciones educativas y culturales. La resolución de estos debates tendrá implicaciones duraderas para la libertad de expresión y el acceso a la información en Estados Unidos.

Comprendiendo cómo los estadounidenses perciben las etiquetas de verificación de hechos

Jia, Chenyan, y Taeyoung Lee. «Journalistic Interventions Matter: Understanding How Americans Perceive Fact-Checking Labels». Harvard Kennedy School Misinformation Review, 11 de abril de 2024. https://doi.org/10.37016/mr-2020-138.

Aunque los algoritmos y la colaboración colectiva se han utilizado cada vez más para desacreditar o etiquetar la desinformación en las redes sociales, dichas tareas podrían ser más efectivas cuando las realizan verificadores de hechos profesionales o periodistas. Basándose en una encuesta nacional (N = 1,003), se encontró que los adultos estadounidenses evaluaron las etiquetas de verificación de hechos creadas por verificadores de hechos profesionales como más efectivas que las etiquetas creadas por algoritmos y otros usuarios. Las etiquetas de los medios de comunicación fueron percibidas como más efectivas que las etiquetas de usuarios, pero no estadísticamente diferentes de las etiquetas de verificadores de hechos y algoritmos. No hubo una diferencia significativa entre las etiquetas creadas por usuarios y algoritmos. Estos hallazgos tienen implicaciones para las plataformas y los practicantes de verificación de hechos, subrayando la importancia del profesionalismo periodístico en la verificación de hechos.

Para examinar cómo las personas perciben la eficacia de diferentes tipos de etiquetas de verificación de hechos, se llevó a cabo una encuesta nacional de adultos estadounidenses. Las características demográficas de la muestra son comparables a la población de Internet de EE. UU. en cuanto a género, edad, raza/etnia, educación e ingresos. Se encontró que la eficacia percibida de las etiquetas de verificación de hechos de terceros fue la más alta, siendo mayor que la eficacia percibida de las etiquetas algorítmicas y otras etiquetas de usuarios. La efectividad de las etiquetas de los medios de comunicación fue percibida como la segunda más alta, pero la diferencia estadísticamente significativa solo se detectó con las etiquetas de usuarios; la eficacia percibida de las etiquetas de los medios de comunicación no fue estadísticamente diferente de las etiquetas de verificadores de hechos y algoritmos. No hubo una diferencia significativa entre las etiquetas creadas por usuarios y algoritmos.

También se encontró que las variables políticas y relacionadas con los medios de comunicación están asociadas con las percepciones de las etiquetas de verificación de hechos. Los republicanos evaluaron la efectividad de todos los tipos de etiquetas de verificación de hechos más baja que los demócratas. La confianza en los medios de comunicación y las actitudes hacia las redes sociales estuvieron asociadas positivamente con la efectividad percibida de todos los tipos de etiquetas. Estos hallazgos son válidos tanto para demócratas como para republicanos en la mayoría de los casos. Para los republicanos, la asociación positiva entre la confianza en los medios de comunicación y la efectividad percibida de las etiquetas de usuarios no fue estadísticamente significativa, siendo esta la única excepción.

Los hallazgos resaltan la importancia de que las instituciones lleven a cabo intervenciones periodísticas, sugiriendo la necesidad de una colaboración más estrecha entre las plataformas y los verificadores de hechos profesionales, en lugar de depender demasiado de técnicas automatizadas o de colaboración colectiva para contrarrestar la desinformación. Para fomentar la confianza de los usuarios conservadores en la verificación de hechos, los verificadores de hechos profesionales también deben ser transparentes y objetivos en su selección de afirmaciones a verificar.