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IA para todo: Las tecnologías revolucionarias para 2024

IA para todo: 10 tecnologías revolucionarias para 2024

«AI for Everything: 10 Breakthrough Technologies 2024». s. f. MIT Technology Review. Accedido 12 de enero de 2024.

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Herramientas de IA generativa como ChatGPT han alcanzado una adopción masiva en un tiempo récord y han cambiado el rumbo de toda una industria.

Cada año, los reporteros y editores de MIT Technology Review buscan tecnologías prometedoras con el potencial de tener un impacto real en el mundo. Considerando avances en todos los campos, desde biotecnología e inteligencia artificial hasta computación, robótica y tecnología climática. Estas son las diez que creemos que son más relevantes en este momento.

Aquí tienes cinco de las 10 Tecnologías Innovadoras de 2024.

  • Vivimos ahora en la era de la inteligencia artificial. Cientos de millones de personas han interactuado directamente con herramientas generativas como ChatGPT, que producen texto, imágenes, videos y más a partir de indicaciones. Su popularidad ha remodelado la industria tecnológica, convirtiendo a OpenAI en un nombre familiar y llevando a Google, Meta y Microsoft a invertir fuertemente en la tecnología.
  • Nuevos tratamientos basados en CRISPR* han estado en desarrollo durante años. En las últimas semanas de 2023, uno de Vertex se convirtió en el primero en recibir aprobación regulatoria tanto en el Reino Unido como en EE. UU. por su capacidad para curar la enfermedad de células falciformes, una condición potencialmente mortal. No será el último.
  • Las supercomputadoras más rápidas del mundo ahora pueden realizar más de un exaflop de cálculos (un 1 seguido de 18 ceros). Nuevas máquinas que pueden procesar datos científicos a estas velocidades permitirán a los científicos realizar simulaciones más sofisticadas del clima, fisión nuclear, turbulencias y más.
  • No te dejes engañar por el nombre. Las bombas de calor son electrodomésticos eléctricos que pueden enfriar y calentar edificios, y su adopción generalizada podría reducir sustancialmente las emisiones. Las ventas han aumentado en todo el mundo; en EE. UU., han superado a los hornos de gas por primera vez. Nuevos tipos que funcionan a temperaturas más altas podrían ayudar a descarbonizar la industria.
  • Elon Musk compró el sitio ahora conocido como X en 2022, y prácticamente nada ha sido igual desde entonces. Despidió a la mayoría del personal y prescindió de la moderación de contenido, ahuyentando a anunciantes y usuarios por igual. Ahora, a medida que alternativas como Bluesky, Threads y otros ganan terreno, la plaza central ha dado paso a salas privadas.

* CRISPR es una familia de secuencias de ADN encontradas en los genomas de organismos procariotas como bacterias y arqueas. Estas secuencias se derivan de fragmentos de ADN de bacteriófagos que previamente habían infectado al procariota. Se utilizan para detectar y destruir el ADN de bacteriófagos similares durante infecciones posteriores.

Formas en que la Inteligencia Artificial Impacta a las Bibliotecas

«5 Ways Artificial Intelligence Impacts Libraries | AJE». s. f. Accedido 12 de enero de 2024. https://www.aje.com/arc/ways-artificial-intelligence-impacts-libraries/.

Este artículo destaca cinco formas fundamentales en que la inteligencia artificial impacta a las bibliotecas, explorando las intersecciones potenciales entre sus usos existentes y las posibilidades de aplicaciones adicionales.

Bibliotecas y profesionales bibliotecarios han sido durante mucho tiempo administradores conscientes de la información, resguardando su organización, acceso, colección y protección. Sin embargo, son conocidos por su lenta adopción de nuevas tecnologías, esperando a que el mercado esté saturado y el público exija acceso y educación antes de implementarlas.

  1. Profesionales de la información
    • La IA mejora la precisión en la búsqueda y recuperación de información, permitiendo a los bibliotecarios avanzar en sistemas de clasificación y analizar colecciones digitales.
    • Los profesionales bibliotecarios participarán en el diseño de herramientas de descubrimiento de conocimiento impulsadas por la IA, educando al público sobre su uso.
  2. Operaciones de Biblioteca
    • Las bibliotecas están adoptando la automatización de procesos mediante la robótica, como la automatización de tareas administrativas y sistemas de almacenamiento y recuperación automatizados.
    • El concepto de ‘Biblioteca Inteligente’ controlada remotamente mediante IA se perfila como el futuro, permitiendo interacciones a través de asistentes digitales y servicios sin personal directo.
  3. Servicios al Usuario
    • Las bibliotecas utilizan chatbots impulsados por IA para conectar a los usuarios con información altamente personalizada y eficiente.
    • Se implementan herramientas de IA en servicios de circulación para recomendaciones personalizadas basadas en búsquedas y patrones de préstamo anteriores.
  4. Alfabetización en Datos y IA
    • Junto con la alfabetización en datos, la IA requiere comprensión de su función, lógica, limitaciones e impactos potenciales.
    • Las bibliotecas están centrando sus esfuerzos en la alfabetización en IA, proporcionando a los usuarios las habilidades necesarias para participar en una sociedad cada vez más impulsada por la IA.
  5. Analítica de Bibliotecas
    • La IA se integra en la analítica bibliotecaria para identificar patrones en tiempo real, permitiendo estrategias de gestión y planificación para mejorar servicios.

Conclusiones Finales: A pesar de la tradicional lentitud en adoptar tecnologías emergentes, las bibliotecas abordan la IA de manera asertiva y deliberada. Profesionales, asociaciones bibliotecarias y usuarios participan en la incorporación ética y complementaria de la IA en los procesos y servicios bibliotecarios. Este artículo explora las posibles aplicaciones adicionales de la IA en bibliotecas, destacando su impacto actual y futuro.

Alfabetización en inteligencia artificial (IA) entre los empleados de bibliotecas universitarias

Lo, Leo S.. «Evaluating AI Literacy in Academic Libraries: A Survey Study with a Focus on U.S. Employees.» (2024). https://digitalrepository.unm.edu/ulls_fsp/203

Esta encuesta investiga la alfabetización en inteligencia artificial (IA) entre los empleados de bibliotecas académicas, predominantemente en Estados Unidos, con un total de 760 encuestados. Los resultados revelan una comprensión moderada de los conceptos de IA, una experiencia práctica limitada con herramientas de IA y lagunas notables en el debate de las implicaciones éticas y la colaboración en proyectos de IA.

A pesar de reconocer sus ventajas, los participantes parecen poco dispuestos a ponerla en práctica. Los encuestados subrayan la necesidad de una formación exhaustiva y del establecimiento de directrices éticas.

El estudio propone un marco que define los componentes básicos de la alfabetización en IA adaptados a las bibliotecas. Los resultados ofrecen ideas para orientar el desarrollo profesional y la formulación de políticas a medida que las bibliotecas integran cada vez más la IA en sus servicios y operaciones.

La inteligencia artificial potenciada por la desinformación es la mayor amenaza a corto plazo para el mundo, según un informe de Davos

«La información falsa y engañosa potenciada con inteligencia artificial de vanguardia, que amenaza con socavar la democracia y polarizar la sociedad, es el principal riesgo inmediato para la economía global, según un informe del Foro Económico Mundial publicado el miércoles.»

El informe más reciente del Foro Económico Mundial destaca que la información falsa y engañosa potenciada con inteligencia artificial de vanguardia es la principal amenaza inmediata para la economía global. La desinformación y la manipulación a través de tecnologías avanzadas podrían erosionar la democracia y polarizar la sociedad. La preocupación se centra en cómo el avance de generadores de contenido con inteligencia artificial, como ChatGPT, facilita la creación de contenido sintético sofisticado para manipular a grupos de personas, antes limitado a aquellos con habilidades especializadas.

El informe también señala que los riesgos ambientales representan las mayores amenazas a largo plazo. El cambio climático es la segunda preocupación más apremiante a corto plazo, seguido de cerca por las condiciones meteorológicas extremas. A largo plazo (10 años), el clima extremo se identifica como la principal amenaza, seguido de cambios críticos en los sistemas terrestres, pérdida de biodiversidad, colapso del ecosistema y escasez de recursos naturales.

La inteligencia artificial (IA) alimenta la desinformación y se convierte en un riesgo justo cuando millones de personas en varios países están a punto de votar en los próximos años. El informe destaca que la IA puede ser utilizada para crear deepfakes y afectar a grandes grupos, impulsando la desinformación y socavando los procesos democráticos.

La IA también presenta riesgos adicionales al facilitar ataques cibernéticos y automatizar intentos de phishing. Además, puede contaminar datos utilizados para entrenar otros sistemas de IA, lo que resulta difícil de revertir y puede reforzar sesgos en los modelos de IA.

En resumen, el informe advierte sobre la necesidad de abordar la desinformación impulsada por la inteligencia artificial y destaca la importancia de gestionar los riesgos asociados con la IA en diversos aspectos, desde la ciberseguridad hasta la formación de modelos de IA libres de sesgos.

La inteligencia artificial centrada en el humano tiene el potencial de mejorar el trabajo en las bibliotecas.

Mazarakis, Athanasios, y Isabella Peters. Human-Centred AI: First Steps for the Enrichment of Library Work. CDV Mediatalk, 2023

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¿Qué papel desempeñará la inteligencia artificial en el trabajo en las bibliotecas en el futuro? La inteligencia artificial centrada en el humano tiene el potencial de mejorar el trabajo en las bibliotecas. El Dr. Athanasios Mazarakis y la Prof. Dra. Isabella Peters informan sobre los resultados actuales de su investigación y esbozan formas de integrar la inteligencia artificial centrada en el humano en la vida laboral cotidiana

El artículo enfatiza la importancia de la inteligencia artificial centrada en el ser humano (HCAI, por sus siglas en inglés) en el lugar de trabajo y propone una teoría interdisciplinaria para lograr este objetivo. Hemos llegado a conclusiones para la HCAI en el lugar de trabajo utilizando perspectivas de disciplinas que se centran principalmente en individuos (psicología), tecnología (HCI), trabajo (HFE) o el contexto laboral como un campo de investigación entre muchos (ciencia de la información y aprendizaje para adultos). Las implicaciones teóricas y prácticas se derivan de las consideraciones disciplinarias básicas y de las experiencias y observaciones actuales del proyecto CoCo-Projekt financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania (Connect & Collect: nube respaldada por IA para investigación e innovación interdisciplinaria para el trabajo futuro) con el fin de armonizar la HCAI con los requisitos actuales de empleados y empresas, que sitúan a las personas en el centro al lidiar con la complejidad de la información, los datos y las decisiones.

IA centrada en el ser humano

Utilización de teorías y métodos interdisciplinarios para la integración en bibliotecas Para el personal de bibliotecas, esto significa que la integración de la inteligencia artificial centrada en el ser humano debe estar en la vanguardia del desarrollo del trabajo y la formación. Esto se puede lograr mediante la incorporación de teorías y métodos interdisciplinarios que se centren en las personas, la tecnología, el trabajo y el contexto laboral.

Primeros pasos hacia la inteligencia artificial centrada en el ser humano en bibliotecas

Un primer paso útil para los bibliotecarios sería familiarizarse con las teorías y métodos interdisciplinarios propuestos en este artículo. Luego, pueden evaluar cómo se pueden aplicar estas teorías y métodos a su trabajo y formación. Además, los bibliotecarios pueden colaborar con otros profesionales de campos relacionados para obtener una perspectiva interdisciplinaria más amplia sobre el tema. En detalle, los tres aspectos se organizan de la siguiente manera:

  1. Incorporar principios de diseño centrados en el usuario: El personal de la biblioteca puede aplicar principios de diseño centrados en el usuario para asegurar que los sistemas de IA se desarrollen teniendo en cuenta las necesidades y preferencias de los usuarios, como aquellos que toman prestada literatura. Esto puede incluir la realización de investigaciones de usuarios para comprender las necesidades y preferencias de los usuarios de la biblioteca y utilizar esta información para diseñar sistemas de IA que sean intuitivos y fáciles de usar.
  2. Desarrollar experiencia en IA: Los bibliotecarios pueden adquirir habilidades en IA para entender mejor las capacidades y limitaciones de los sistemas de IA. Esto puede incluir aprender sobre los diferentes tipos de sistemas de IA, cómo funcionan y cómo se pueden utilizar para mejorar los servicios de la biblioteca.
  3. Colaboración con otros expertos: Los bibliotecarios pueden colaborar con otros profesionales de campos relacionados para obtener una perspectiva interdisciplinaria más amplia sobre el tema de la inteligencia artificial centrada en el ser humano. Esto puede incluir trabajar con expertos en psicología, interacción humano-computadora, ciencia de la información y educación para adultos para desarrollar una comprensión más amplia del impacto de la IA en los servicios de la biblioteca.

Medidas acompañantes y condiciones marco para la inteligencia artificial centrada en el ser humano en bibliotecas

Además, la observancia de la transparencia y la protección de datos de la IA en los servicios de biblioteca es un aspecto ético en el que el personal de la biblioteca debe trabajar. Además, la capacitación adicional y el desarrollo de materiales de formación son puntos relevantes para la comunicación de la inteligencia artificial centrada en el ser humano por parte de las bibliotecas. Junto con esto, los bibliotecarios deben preguntar a los interesados sobre sus necesidades y preferencias con respecto a los sistemas de IA. Finalmente, las bibliotecas deben observar y evaluar los sistemas de IA relevantes. Específicamente, esto significa lo siguiente:

  1. Desarrollar pautas éticas: Los bibliotecarios pueden desarrollar pautas éticas para el uso de la IA en los servicios de la biblioteca. Esto puede incluir establecer principios para el uso responsable de la IA, como garantizar la transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones, proteger la privacidad del usuario y evitar sesgos y discriminación.
  2. Proporcionar formación y apoyo: Los bibliotecarios pueden ofrecer formación y apoyo al personal de la biblioteca y a los usuarios en el uso de sistemas de IA. Esto puede incluir el desarrollo de materiales de formación, la oferta de talleres y seminarios web, y proporcionar apoyo personalizado a los usuarios que lo necesiten.
  3. Participación de los interesados: Los bibliotecarios pueden interactuar con los interesados (usuarios y bibliotecarios de otras bibliotecas) para recopilar comentarios y sugerencias sobre el uso de la IA en los servicios de la biblioteca. Esto puede incluir la organización de grupos de enfoque, la realización de encuestas y la recopilación de comentarios a través de las redes sociales y otros canales.
  4. Monitoreo y evaluación de los sistemas de IA: Los bibliotecarios pueden monitorear y evaluar los sistemas de IA para asegurarse de que funcionen según lo previsto y proporcionen los resultados deseados. Esto puede incluir el análisis de datos de uso, la realización de pruebas con usuarios y la recopilación de comentarios del personal de la biblioteca y los usuarios. Al monitorear y evaluar los sistemas de IA, los bibliotecarios pueden identificar áreas de mejora y realizar ajustes según sea necesario.

Mejora del trabajo de la biblioteca mediante la integración de la inteligencia artificial centrada en el ser humano

En resumen, el artículo de Frontiers «What is critical for human-centered AI at work? – Toward an interdisciplinary theory» aporta valiosas ideas para el desarrollo del trabajo y la formación en las bibliotecas. Dando prioridad a la integración de la IA centrada en el ser humano, centrándose en el elemento humano e incorporando teorías y métodos interdisciplinarios, el personal bibliotecario puede mejorar su trabajo. Existe una gran variedad de aplicaciones en el contexto bibliotecario que pueden automatizarse o ya se están automatizando: Chatbots, catalogación, clasificación, sistemas de recomendación, recomendaciones personalizadas, gestión de inventarios, reconocimiento de textos e imágenes, así como análisis y generación de textos. Esto demuestra lo importante que es hoy en día la IA centrada en el ser humano. En el artículo se insinúa su potencial para el futuro. En cualquier caso, será apasionante ver cómo se desarrollan los avances en el sector de las bibliotecas.

OpenAI lanza GPT Store, una tienda de aplicaciones para sus usuarios de ChatGPT Plus.

Ir a GPT Store

OpenAI ha lanzado GPT Store, una tienda de aplicaciones para sus usuarios de ChatGPT. Accesible para suscriptores de ChatGPT Plus (20$ al mes) y usuarios de los planes comerciales ChatGPT Team y Enterprise (que van desde 25$ hasta miles de dólares por usuario al mes), la tienda presenta GPTs (aplicaciones) a los usuarios.

OpenAI informa que más de 3 millones de usuarios han creado versiones personalizadas de ChatGPT desde noviembre. Los usuarios gratuitos de ChatGPT no tendrán acceso a las aplicaciones inicialmente. La Tienda GPT permite que cualquiera cree y publique un GPT en la web después de verificar su perfil.

Buscadores alternativos a Google con IA generativa: análisis de You.com, Perplexity AI y Bing Chat

Codina, Lluís. 2023. «Buscadores alternativos a Google con IA generativa: análisis de You.com, Perplexity AI y Bing Chat». Infonomy 1 (1). https://doi.org/10.3145/infonomy.23.002.

Análisis comparativo de tres buscadores alternativos a Google con inteligencia artificial generativa: You.com, Perplexity AI y Bing Chat. Presentación de las características generales de los tres tipos de búsqueda actuales en internet: recuperación de información, sistemas de respuestas, y búsqueda generativa. Análisis funcional y de la interfaz de los tres sistemas seleccionados. Recomendaciones generales de su uso en entornos académicos.

Un estudio revela que los LLM de los Sistemas de Inteligencia Artificial son parciales y no se ajustan a las preferencias humanas a la hora de evaluar textos

Koo, Ryan, Minhwa Lee, Vipul Raheja, Jong Inn Park, Zae Myung Kim, y Dongyeop Kang. 2023. «Benchmarking Cognitive Biases in Large Language Models as Evaluators». arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.17012.

En respuesta a la creciente preocupación sobre los posibles sesgos en los LLMs y su impacto en aplicaciones del mundo real, se llevó a cabo un estudio. El estudio se centró en analizar 15 LLMs diferentes utilizando el «Cognitive Bias Benchmark for LLMs as EvaluatoRs» (CoBBLEr). La motivación principal detrás de esta investigación fue identificar y mitigar sesgos que podrían llevar a preferencias injustas y disparidades en las evaluaciones de texto.

El estudio revela que los grandes modelos de lenguaje exhiben sesgos cognitivos y no se alinean con las preferencias humanas en la evaluación de textos. Entender estos sesgos es crucial, ya que los LLMs se utilizan cada vez más en aplicaciones del mundo real, desde recomendaciones de contenido hasta la evaluación de solicitudes de empleo. Cuando estos modelos son sesgados, pueden tomar decisiones o hacer predicciones que son injustas o inexactas.

Imaginemos un sistema de inteligencia artificial utilizado para evaluar solicitudes de empleo. El sistema utiliza un gran modelo de lenguaje para evaluar la calidad de la carta de presentación. Pero si ese modelo tiene un sesgo inherente, como favorecer textos más largos o ciertas palabras clave, podría favorecer injustamente a algunos solicitantes sobre otros, incluso si no son necesariamente más calificados.

Sesgos Cognitivos en LLMs: Investigadores de la Universidad de Minnesota y Grammarly realizaron un estudio para medir los sesgos cognitivos en los grandes modelos de lenguaje cuando se utilizan para evaluar automáticamente la calidad del texto.

El equipo de investigación seleccionó 15 LLMs de cuatro rangos de tamaño diferentes y analizó sus respuestas. Se les pidió a los modelos que evaluaran las respuestas de otros LLMs, por ejemplo, «System Star es mejor que System Square».

Para este propósito, los investigadores introdujeron el «COgnitive Bias Benchmark for LLMs as EvaluatoRs» (COBBLER), un referente para medir seis sesgos cognitivos diferentes en las evaluaciones de LLMs.

Resultados y Conclusiones: El estudio muestra que los LLMs presentan sesgos al juzgar la calidad del texto. Se identificaron sesgos clave, como la egocentricidad y la preferencia de orden, ambos con el potencial de influir en la evaluación del contenido de texto. Las implicaciones de estos sesgos son particularmente críticas en aplicaciones como la recomendación de contenido y la selección de solicitudes de empleo, donde los LLMs desempeñan un papel crucial en la toma de decisiones. Los investigadores también examinaron la correlación entre las preferencias humanas y las preferencias de la máquina, encontrando que estas no se alinean estrechamente (superposición de sesgos de rango: 49.6%).

Según el equipo de investigación, los resultados sugieren que los LLMs no deberían utilizarse para la anotación automática basada en preferencias humanas. Incluso los modelos ajustados a instrucciones o entrenados con retroalimentación humana mostraron diversos sesgos cognitivos al utilizarse como anotadores automáticos.

La baja correlación entre las calificaciones humanas y las calificaciones de la máquina sugiere que las preferencias de la máquina y las humanas generalmente no están muy cercanas. Esto plantea la pregunta de si los LLMs son capaces de proporcionar calificaciones justas en absoluto.

Con capacidades de evaluación que incluyen varios sesgos cognitivos y un bajo porcentaje de acuerdo con las preferencias humanas, los hallazgos sugieren que los LLMs aún no son adecuados como evaluadores automáticos justos y confiables.

Soluciones Propuestas:

  1. Algoritmos de Mitigación de Sesgos: Desarrollar e implementar algoritmos que puedan identificar y mitigar sesgos en los LLMs, asegurando evaluaciones justas y objetivas.
  2. Actualizaciones Regulares de Evaluación: Establecer un sistema de evaluación continua y actualizaciones para los LLMs, con el fin de abordar sesgos emergentes y mejorar su alineación con las preferencias humanas.
  3. Transparencia y Explicabilidad: Mejorar la transparencia y explicabilidad de los LLMs para proporcionar información sobre sus procesos de toma de decisiones, permitiendo una mejor comprensión y rendición de cuentas.
  4. Datos de Entrenamiento Diversificados: Asegurar que los LLMs se entrenen con conjuntos de datos diversos que representen con precisión la variedad de perspectivas y voces en la sociedad, reduciendo el riesgo de resultados sesgados.

Conclusión: Los hallazgos del estudio subrayan la necesidad de medidas proactivas para abordar los sesgos cognitivos en los LLMs. Al implementar las soluciones propuestas, podemos mejorar la confiabilidad y equidad de los LLMs, haciéndolos más adecuados para aplicaciones del mundo real donde el juicio imparcial es crucial. Esta investigación sirve como base para los esfuerzos continuos destinados a mejorar el uso ético y responsable de la inteligencia artificial en los procesos de toma de decisiones

MusicLM de Google un avanzado generador de música basado en inteligencia artificial (IA) que puede convertir un fragmento de texto en una canción

MusicLM

MusicLM es un modelo que genera música de alta fidelidad a partir de descripciones textuales como «una relajante melodía de violín acompañada de un riff de guitarra distorsionado». MusicLM plantea el proceso de generación de música condicional como una tarea de modelado jerárquico secuencia a secuencia, y genera música a 24 kHz que se mantiene constante durante varios minutos.

La revolución de la IA: En 2022, ChatGPT, DALL-E 2 y otras IA avanzadas capaces de generar texto o imágenes impresionantes en respuesta a comandos de usuario ganaron popularidad. Sin embargo, no fueron las primeras IA generativas ni los únicos ejemplos de lo que las redes neuronales pueden hacer.

¿Qué hay de nuevo? La novedad es MusicLM, un generador de música basado en IA presentado por Google en enero de 2023. Esta tecnología representa uno de los ejemplos más impresionantes, ya que puede generar clips de hasta 5 minutos de duración basados en descripciones de texto, logrando que la música suene más parecida a algo que podría grabar un humano que otros generadores de IA.

MusicLM supera a los sistemas anteriores tanto en calidad de audio como en adherencia a la descripción textual. Además, demostramos que MusicLM puede condicionarse tanto al texto como a una melodía, ya que puede transformar melodías silbadas y tarareadas según el estilo descrito en un pie de texto.

¿Cómo funciona? Google entrenó MusicLM con más de 280.000 horas de música proveniente de MuLan, un modelo entrenado para vincular la música con descripciones escritas en lenguaje natural. Luego, crearon MusicCaps, un conjunto de datos públicamente accesible con más de 5.500 clips de música para evaluar el generador de música de IA.

En comparación con otros generadores de música basados en texto, como Mubert y Riffusion, Google enfrentó a MusicLM a través de varias métricas cuantitativas para evaluar la calidad auditiva y la adherencia a una descripción de texto. Según un documento compartido por Google en el servidor de preimpresión arXiv, MusicLM superó a las otras IA en todos los aspectos evaluados.

Mirando hacia el futuro: Aunque MusicLM puede producir audio que suena más cercano a la música escrita por humanos, aún no puede replicar estructuras de canciones tradicionales y la calidad vocal es deficiente. Google destaca la necesidad de trabajos futuros para abordar estos problemas y mejorar la calidad general del audio. Además, aproximadamente el 1% de la producción de MusicLM se puede emparejar aproximadamente con el audio en sus datos de entrenamiento, un problema que debe abordarse antes de su lanzamiento público.

Chatbots de inteligencia artificial en las bibliotecas universitarias: la llegada de ChatGPT

Adetayo, A.J. (2023), «Artificial intelligence chatbots in academic libraries: the rise of ChatGPT«, Library Hi Tech News, Vol. 40 No. 3, pp. 18-21. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0007

El estudio examina el surgimiento de los chatbots de inteligencia artificial en bibliotecas universitarias, centrándose específicamente en el desarrollo de ChatGPT. La investigación tiene como objetivo explorar las aplicaciones potenciales de esta tecnología en el ámbito académico, al tiempo que identifica los riesgos asociados. Para llevar a cabo esta evaluación, se realizó una revisión de la literatura utilizando fuentes de Google Scholar y revistas indexadas en la base de datos Scopus.

Los resultados del estudio indican que ChatGPT tiene el potencial de ser una herramienta útil para servicios técnicos y de lectores en bibliotecas universitarias. Puede ayudar en tareas como responder a consultas de referencia básicas, facilitar la navegación en el sitio web de la biblioteca y colaborar en investigaciones, catalogación, clasificación y desarrollo de colecciones. Sin embargo, el estudio también destaca preocupaciones importantes, como la posibilidad de respuestas inexactas a consultas, el riesgo de mal uso, la comprensión limitada, restricciones en la entrada de información y una dependencia excesiva de la tecnología.

Como conclusión, se sugiere que ChatGPT se utilice como una tecnología complementaria en lugar de un reemplazo para los bibliotecarios humanos en entornos académicos. Este artículo se presenta como uno de los primeros en abordar específicamente el potencial y los desafíos asociados con el uso de ChatGPT en bibliotecas universitarias