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¿Quién posee los derechos de autor de un contenido generado por inteligencia artificial generativa?


La determinación de quién posee los derechos de autor del contenido producido por inteligencia artificial (IA) es un asunto legal de gran complejidad y en constante cambio. Por lo general, las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, no pueden ser consideradas autoras en el sentido legal o creativo, ya que no tienen la capacidad de comparecer ante un tribunal en caso de conflictos de intereses entre otras cuestiones.

La cuestión de quién posee los derechos de autor del contenido generado por inteligencia artificial (IA) es un asunto legal complejo y en constante evolución que puede variar según la jurisdicción y depende de las circunstancias específicas.

  1. Autoría: Las leyes de derechos de autor tradicionalmente otorgan derechos de autor al creador o autor humano de una obra. La IA, al ser una máquina, no se considera una persona legal capaz de poseer derechos de autor. Esto ha llevado a debates sobre si el programador humano de la IA o la organización que emplea al programador debería considerarse el autor o propietario del contenido generado por la IA.
  2. Doctrina del «Trabajo por Encargo»: En algunas jurisdicciones, cuando una obra se crea como parte de una relación laboral, el empleador suele considerarse el propietario de los derechos de autor. Si un empleado crea contenido generado por la IA en el ámbito de su empleo, es posible que su empleador tenga un reclamo más fuerte sobre los derechos de autor.
  3. Acuerdos Contractuales: La propiedad del contenido generado por la IA también puede determinarse mediante acuerdos contractuales. Las empresas y programadores pueden especificar la propiedad y los derechos asociados con el contenido generado por la IA en contratos o acuerdos de licencia. Estos contratos pueden anular las reglas de derechos de autor por defecto.
  4. Uso Justo: En algunos casos, el uso de contenido generado por la IA podría considerarse «uso justo» bajo la ley de derechos de autor. El uso justo puede aplicarse en situaciones en las que se utiliza material con derechos de autor con fines como comentario, crítica, informes de noticias, enseñanza o investigación. Sin embargo, el uso justo es una doctrina legal compleja que puede variar según la jurisdicción y depende de los detalles de cada caso.
  5. Transformación y Obras Derivadas: El contenido generado por la IA que se basa en material con derechos de autor existente puede considerarse una obra derivada. Los derechos de autor del material original aún pueden aplicarse en la medida en que sea reconocible en el contenido generado por la IA.
  6. Marco Legal en Evolución: El marco legal que rodea el contenido generado por la IA sigue evolucionando, y algunos países pueden promulgar leyes o regulaciones específicas para abordar estos problemas. Los tribunales y legisladores están considerando activamente las implicaciones de la IA en los derechos de autor y la propiedad intelectual.

A nivel general puede decirse que una inteligencia artificial generativa (IA) en sí misma no puede ser propietaria de los derechos de autor de una obra. Los derechos de autor tradicionalmente se otorgan a autores humanos, y las IA no son consideradas entidades legales con la capacidad de poseer derechos de autor.

Por lo tanto, ChatGPT, como una inteligencia artificial desarrollada por OpenAI, no puede ser considerado un autor en el sentido legal o creativo. Los derechos de autor tradicionalmente se aplican a obras creadas por personas físicas. ChatGPT es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural que genera respuestas y texto basados en patrones y datos previamente aprendidos, pero no tiene la capacidad de tener intenciones, creatividad o una voluntad propia. Por lo tanto, cualquier contenido generado por ChatGPT generalmente se atribuiría a los usuarios que lo utilizan o a las organizaciones que lo emplean, y no a la IA en sí misma.

Además, la responsabilidad de citar fuentes recae en los usuarios que interactúan con ChatGPT. Si un usuario proporciona información específica de fuentes con derechos de autor o utiliza contenido protegido en sus interacciones con ChatGPT, es responsabilidad del usuario garantizar que cumple con las leyes de derechos de autor al citar adecuadamente esas fuentes. La responsabilidad de evitar el plagio recae en los usuarios que interactúan con ChatGPT. Si un usuario proporciona información o ideas específicas de fuentes externas sin citar adecuadamente esas fuentes, eso podría considerarse un acto de plagio por parte del usuario, no de ChatGPT.

Es esencial consultar con expertos legales especializados en derechos de autor o propiedad intelectual para obtener orientación en casos específicos. Las leyes y las interpretaciones pueden haber evolucionado desde mi última actualización en enero de 2022, y diferentes jurisdicciones pueden tener enfoques únicos para este tema.

Un profesor contratado por OpenAI para probar GPT-4 afirma que existe un «riesgo significativo» de que las personas lo utilicen para llevar a cabo «química peligrosa»

Bhaimiya, Sawdah. «A Professor Hired by OpenAI to Test GPT-4 Says There’s “significant Risk” of People Using It to Do “Dangerous Chemistry”». Business Insider. Accedido 3 de noviembre de 2023. https://www.businessinsider.com/open-ai-gpt4-high-risk-used-for-dangerous-chemistry-expert-2023-4.

Un profesor contratado por OpenAI para probar GPT-4, creadora del chatbot ChatGPT, ha advertido sobre el «riesgo significativo» de que las personas lo utilicen para realizar «química peligrosa». Andrew White, profesor asociado de ingeniería química en la Universidad de Rochester en el estado de Nueva York, formó parte de un grupo de 50 expertos contratados para probar la nueva tecnología durante un período de seis meses en 2022.

Este grupo de expertos, conocido como el «equipo rojo«, planteó preguntas peligrosas y provocadoras al modelo de inteligencia artificial para evaluar hasta dónde podía llegar. White reveló que utilizó GPT-4 para sugerir un compuesto que pudiera funcionar como un arma química, utilizando «complementos» que permitían al chatbot acceder a información de documentos científicos y directorios de fabricantes químicos. Según se informa, el chatbot pudo encontrar información sobre cómo fabricar el compuesto.

White comentó que, si bien esta tecnología puede acelerar y mejorar la química, también existe el riesgo de que las personas realicen actividades químicas peligrosas.

Los hallazgos del equipo de 50 expertos se presentaron en un documento técnico sobre el nuevo modelo, que también mostró que la IA podría ayudar a los usuarios a redactar discursos de odio y a encontrar armas no registradas en línea. Estos hallazgos contribuyeron a que OpenAI abordara estos problemas antes de lanzar GPT-4 para uso público.

GPT-4 se lanzó en marzo y se describe como la tecnología de IA más avanzada de OpenAI, capaz de aprobar un examen de abogacía o alcanzar una calificación de 5 en algunos exámenes de nivel avanzado (AP).

El CEO de Twitter, Elon Musk, y cientos de expertos en IA, académicos e investigadores firmaron una carta abierta el mes pasado en la que pedían una pausa de seis meses en el desarrollo de herramientas de IA más poderosas que GPT-4. La carta argumentaba que los sistemas de IA poderosos solo deberían desarrollarse «una vez que estemos seguros de que sus efectos serán positivos y sus riesgos manejables».

Deepfakes y la seguridad de las herramientas de IA: formas de navegar por este turbio panorama

IndiaTimes. «Deepfakes And The Safety Of AI Tools: Ways To Navigate This Murky Landscape», 6 de noviembre de 2023. https://www.indiatimes.com/technology/news/deepfakes-and-the-safety-of-ai-tools-619754.html.


Los deepfakes, medios sintéticos que manipulan vídeos y audio, plantean riesgos significativos, incluida la erosión de la confianza pública y la amenaza a la privacidad. La detección y atribución de deepfakes sigue siendo desafiante, lo que destaca la necesidad de estrategias de seguridad. Se sugieren soluciones como invertir en algoritmos de detección, promover la alfabetización mediática, establecer leyes claras y éticas, y fomentar la colaboración entre empresas, investigadores y responsables políticos para abordar estos desafíos y garantizar el uso responsable de la IA.

Los deepfakes son medios sintéticos que incluyen vídeos y audio manipulados, sustituyendo la imagen de una persona por otra. A la luz de un reciente vídeo de deepfake en el que participaba la actriz india Rashmika Mandanna, vuelven a surgir demandas de regulación de las herramientas de inteligencia artificial (IA).  El vídeo, creado con tecnología deepfake, muestra el rostro de Mandanna superpuesto al cuerpo de otra mujer. Los videos deepfake se crean utilizando algoritmos de inteligencia artificial para manipular y fabricar contenido de apariencia realista, a menudo con intenciones maliciosas. En este caso, el vídeo muestra falsamente a Mandanna entrando a un ascensor con un vestido negro. La tecnología deepfake es cada vez más sofisticada y accesible, lo que pone de relieve los riesgos asociados a su uso indebido. ¿Cuáles son los riesgos de estas herramientas de IA?

Los deepfakes pueden erosionar la confianza en las instituciones y en la información que producen y difunden. Las herramientas de IA pueden crear vídeos y audio que luego pueden ser utilizados por agentes malintencionados para cambiar la percepción pública, difundir información errónea y sembrar la discordia en la sociedad. Los deepfakes pueden utilizarse para dañar reputaciones, incitar a la violencia y montar escándalos políticos.

Amenaza a la privacidad individual

La privacidad y la reputación de las personas se enfrentan a un riesgo significativo por culpa de los deepfakes. La capacidad de generar medios sintéticos realistas puede utilizarse para producir pornografía no consentida, profundizar los casos de ciberacoso y dañar la posición personal o profesional de una persona. En estos casos, las víctimas de deepfakes pueden sufrir angustia emocional, aislamiento social e incluso pérdidas económicas.

Modificación de la opinión pública

Los deepfakes pueden utilizarse para manipular la opinión pública sobre una persona o un partido político, con la posibilidad de interferir en las elecciones. Estas herramientas pueden ser utilizadas por actores malintencionados para crear vídeos de figuras políticas haciendo declaraciones falsas o incurriendo en comportamientos poco éticos con el fin de influir en el sentimiento de los votantes. Debido a ello, la confianza en las instituciones públicas y el alcance de la democracia pueden verse socavados.

Dificultades para identificar los deepfakes

Aunque hay algunos signos reveladores, como el movimiento distorsionado, los deepfakes siguen siendo en gran medida difíciles de detectar, al menos a primera vista. Además, también son difíciles de atribuir. Con los continuos avances en este tipo de tecnología, será aún más difícil distinguir entre medios auténticos y manipulados, lo que facilitará que los deepfakes se propaguen sin reparos.

Estrategias para garantizar la seguridad

A la luz de las preocupaciones que rodean a estas falsificaciones, es imperativo desarrollar estrategias para prevenir su uso indebido. ¿Cuáles son las posibles soluciones contra el uso indebido de deepfakes?

  • Invertir en algoritmos de detección que puedan ayudar a identificar deepfakes inmediatamente. Con los avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, estos deepfakes pueden ser más fáciles de identificar.
  • Es esencial promover la alfabetización mediática capacitando a las personas para evaluar la información que consumen. Para que esto funcione, es necesario educar a las personas sobre la existencia y los peligros de los deepfakes.
  • Es necesario desarrollar leyes y normativas claras para abordar el uso indebido de los deepfakes y proteger a las personas de cualquier daño. Esto significa definir límites legales para la creación y distribución de medios sintéticos, establecer sanciones por uso indebido y proporcionar recursos a las víctimas.
  • Las empresas tecnológicas, los investigadores y los responsables políticos deben trabajar juntos para hacer frente a los retos que plantean los deepfakes. Además, es esencial promover directrices éticas para el consumo de medios sintéticos.

Como la tecnología de IA sigue evolucionando a este ritmo, es imperativo establecer medidas contra el uso indebido de deepfakes. Mediante la aplicación de mecanismos de detección eficaces, la promoción de la alfabetización mediática, el establecimiento de marcos jurídicos claros y el fomento de prácticas éticas de desarrollo de la IA, podemos mitigar los efectos negativos de los deepfakes y salvaguardar el uso responsable de las herramientas de IA. Para saber más sobre el mundo de la tecnología y la ciencia, sigue leyendo Indiatimes.com y haz clic aquí para consultar nuestras guías prácticas.

La IA tiene un enorme potencial para apoyar a los profesores, no para sustituirlos

Cappelle, Frank van. «AI Has Huge Potential to Support Teachers, Not Replace Them». ThePrint (blog), 21 de octubre de 2023. https://theprint.in/tech/ai-has-huge-potential-to-support-teachers-not-replace-them/1813903/.

La IA encierra un enorme potencial para la educación mediante la colaboración con los gobiernos, la sociedad civil, el sector privado y otros socios.

Los avances recientes en inteligencia artificial (IA) han generado un creciente interés en el impacto potencial que puede tener en la educación. Como cualquier tecnología, la IA presenta oportunidades y desafíos. Desafortunadamente, avances previos en tecnología a menudo han favorecido a los privilegiados, exacerbando las desigualdades en la educación y otros sectores. ¿Seguirá la IA el mismo camino? ¿O tiene el potencial de reducir las desigualdades educativas y transformar el aprendizaje para los más marginados?

Al considerar el impacto más amplio de la IA en la educación, no hay duda de que será transformadora, es solo cuestión de tiempo. Muchos líderes en educación y tecnología han opinado sobre el potencial, así como las trampas, de la IA en la educación. Bill Gates, por ejemplo, cree que pronto las herramientas de IA podrán ayudar a los niños a aprender a leer y escribir. Por otro lado, muchos críticos han condenado el uso de la IA, señalando que ayuda a los estudiantes a hacer trampa, puede entregar resultados sesgados, incluido el sesgo de género, y tiende a cometer errores y presentarlos como hechos.

Sin embargo, debemos ser realistas acerca del impacto global. Aunque casi todos los países implementaron plataformas de aprendizaje digital durante la pandemia de COVID-19, la investigación de UNICEF sobre Pulse Check on Digital Learning reveló que un tercio de esas plataformas ya no se mantienen o actualizan, y la gran mayoría carece de contenido interactivo. Transformar estas plataformas de repositorios de contenido de aprendizaje en plataformas interactivas, y mucho menos integrar soluciones impulsadas por IA, requiere un esfuerzo y una inversión significativos.

Algunos gobiernos están comprometidos en transformar digitalmente sus sistemas educativos a un ritmo rápido, incluida la prueba de soluciones de IA. A través de la iniciativa Gateways to Public Digital Learning, UNICEF, en colaboración con la UNESCO, está trabajando con estos países pioneros en África, Asia, América Latina y otras partes del mundo para compartir mejores prácticas y soluciones. El objetivo es mostrar el potencial de la educación digital innovadora para transformar la educación y convertir el aprendizaje digital en un bien público, de acceso gratuito para todos.

El uso de la IA para ayudar a niños sin acceso a educación es una prioridad clave para UNICEF. A nivel global, 222 millones de niños se ven afectados por emergencias y crisis prolongadas; 244 millones de niños están fuera de la escuela y 1.000 millones de niños, casi la mitad de los niños del mundo, viven en países clasificados como «extremadamente alto riesgo» para los impactos del cambio climático. Las escuelas en estos países cierran con frecuencia debido a desastres naturales como inundaciones, huracanes y tormentas.

Cientos de millones de niños carecen de acceso a tabletas, computadoras o conectividad a Internet confiable en casa, lo que plantea desafíos para el aprendizaje en el hogar cuando las escuelas cierran. Para llegar a los más marginados a gran escala, debemos considerar cómo las soluciones que aprovechan la IA pueden funcionar en teléfonos inteligentes compartidos de bajo costo y funcionar sin conexión. También necesitamos soluciones de aprendizaje digital más y mejores para ayudar a los niños a adquirir habilidades de lectura básicas. Casi dos tercios de los niños de 10 años se estima que no pueden leer y comprender un texto simple. Las soluciones de IA, como ChatGPT, tienen poco uso para aquellos que aún no han aprendido a leer y escribir, a menos que incorporen reconocimiento de voz multilingüe.

Independientemente de los avances en sistemas de tutoría de IA y otras tecnologías que respaldan el aprendizaje independiente, los maestros deben seguir siendo centrales en el proceso de aprendizaje. Esto también es cierto para el aprendizaje en el hogar durante el cierre de las escuelas. Nuestra investigación reveló que la frecuencia del contacto con los maestros se correlacionó significativamente con el aprendizaje durante la COVID-19. Entonces, vemos que la IA tiene un gran potencial para apoyar a los maestros, no para reemplazarlos.

La falta de acceso a dispositivos limita el potencial de la IA. En muchos países, menos de la mitad de las escuelas tienen dispositivos para el aprendizaje. En las escuelas con dispositivos, a menudo se comparten entre muchos estudiantes o solo están accesibles para los maestros. Sin embargo, el potencial aún es enorme. Las soluciones de IA pueden permitir experiencias de aprendizaje personalizadas incluso en dispositivos compartidos y ayudar a transformar las escuelas y las prácticas de enseñanza para centrarse más en el estudiante.

La falta de habilidades digitales también es una barrera clave para el uso de la tecnología. Existe una brecha digital de género significativa en términos de acceso a la tecnología, así como habilidades digitales, según la última investigación de UNICEF en 32 países y territorios; por cada 100 jóvenes varones con habilidades digitales, solo hay 65 jóvenes mujeres. La IA puede ayudar a los aprendices con baja alfabetización digital mediante la incorporación de características como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. También puede ayudar en la adquisición de habilidades digitales a través de sistemas adaptativos que se ajustan automáticamente a la alfabetización del aprendiz, así como a los niveles de alfabetización digital. Sin embargo, muchas de estas innovaciones tecnológicas están detrás de barreras de pago y están destinadas a dispositivos de alta gama. Se necesitan inversiones significativas y esfuerzos para hacerlas de acceso gratuito para todos.

Otra área crítica de enfoque para UNICEF es el aprendizaje digital accesible para niños con discapacidades. De los 240 millones de niños con discapacidades en todo el mundo, la mayoría carece de acceso a tecnologías inclusivas, materiales de aprendizaje accesibles y otros apoyos educativos esenciales.

La inteligencia artificial (IA) también puede marcar una diferencia sustancial en esta área. Aprovechar el reconocimiento de voz en diferentes idiomas y dialectos, la automatización del texto al lenguaje de señas y la ‘visión’ de ChatGPT para interpretar imágenes y diagramas podrían ser útiles. UNICEF ha estado trabajando durante varios años con gobiernos en el desarrollo de libros de texto digitales accesibles, pero hasta ahora ha sido un proceso costoso y que consume tiempo. Además, el aprendizaje personalizado que utiliza la IA para adaptarse a las habilidades e intereses del aprendiz puede beneficiar a los niños con discapacidades. UNICEF está trabajando actualmente con socios en una serie de consultas con especialistas en IA y discapacidad, investigadores y desarrolladores para idear soluciones escalables basadas en la IA para el aprendizaje accesible.

Para abordar la pregunta planteada en el título de este blog: ¿puede la IA transformar el aprendizaje para los más marginados? la respuesta es un rotundo sí. El tiempo dirá, sin embargo, si la IA reducirá o ampliará aún más las desigualdades. Inversiones significativas y un enfoque concertado en el diseño y desarrollo de soluciones para los más marginados son esenciales. Creemos firmemente que esta transformación es posible mediante la colaboración con gobiernos, la sociedad civil, el sector privado y otros socios. Juntos, podemos lograrlo.

El futuro de la inteligencia artificial en las bibliotecas: práctica, responsable y centrada en el ser humano

Team, PressReader. «Practical, Responsible and Human-Centered: The Future of AI in Libraries». Accedido 7 de noviembre de 2023. https://blog.pressreader.com/libraries-institutions/practical-responsible-and-human-centered-the-future-of-ai-in-libraries.

Las bibliotecas pueden incorporar tecnologías de IA para mejorar sus servicios. Estas tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, se volverán aún más ubicuas y se integrarán en nuestra vida diaria, por lo que los sistemas de bibliotecas públicas y bibliotecas universitarias deben prepararse para esta nueva realidad.

En un entorno de biblioteca, la IA puede ser útil para respaldar la investigación académica, optimizar el desarrollo de colecciones y facilitar la toma de decisiones basada en datos, entre otras aplicaciones.

En un informe Urban Libraries Council señaló que busca posicionar la biblioteca como un recurso para la aplicación práctica y responsable de la IA generativa. Gran parte del discurso actual sobre la inteligencia artificial gira en torno a los peligros de su uso irresponsable, los posibles riesgos de seguridad de datos planteados por el uso de ChatGPT y las formas en que la IA puede contribuir a la propagación de la desinformación en línea.

A continuación, se ofrece un breve repaso de algunas de las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial, especialmente la automatización basada en IA, en el entorno de la biblioteca:

  • Desarrollo de colecciones: Las bibliotecas pueden automatizar el proceso de agregar libros, recursos digitales y otros materiales al catálogo de la biblioteca. Esto incluye la importación de metadatos, la generación de números de clasificación y la actualización de registros.
  • Gestión de reservas y solicitudes: El proceso de realizar y gestionar reservas de libros y otros materiales puede ser automatizado. Los usuarios pueden reservar artículos en línea, y el sistema les notificará cuando los artículos estén disponibles.
  • Solicitudes de préstamo entre bibliotecas: Las bibliotecas pueden utilizar un sistema automatizado para solicitar y recibir materiales de otras bibliotecas. Esto puede agilizar el proceso de préstamo de elementos que no están disponibles en la colección de la biblioteca.
  • Gestión de cuentas de usuario: Los usuarios pueden gestionar sus propias cuentas de biblioteca en línea, incluyendo la actualización de la información de contacto, el cambio de contraseñas y la renovación de materiales.
  • Análisis de datos y recomendaciones de visitantes: La automatización en las bibliotecas puede recopilar y analizar datos de los usuarios para comprender mejor los patrones de uso y las preferencias, lo que puede informar el desarrollo de colecciones y la planificación de programas, optimizando la gestión de recursos. Los sistemas de recomendación automatizados también pueden sugerir libros y materiales relevantes a los usuarios según sus preferencias y su historial de préstamos.

Los bibliotecarios se enfrentan al desafío De hecho, la mayoría de las bibliotecas han utilizado aplicaciones de IA durante años. Como señala la Asociación de Bibliotecas Universitarias e Investigación (ACRL) en la introducción a su reciente publicación «The Rise of AI«:

«Los bibliotecarios están en una posición única para enfrentar el desafío que la IA presenta en su campo. Las bibliotecas y otras instituciones similares han existido durante milenios; evolucionan con la sociedad, modificando y adaptando sus servicios para satisfacer las necesidades de información de sus comunidades. Las bibliotecas universitarias de hoy en día han ampliado considerablemente sus ofertas digitales, no solo incluyendo libros electrónicos o artículos de revistas, sino también apoyando el descubrimiento y uso de aplicaciones de software. Algunos bibliotecarios universitarios pueden decir que carecen de conocimientos básicos sobre la IA o que no están preparados para hablar sobre el tema, y sin embargo, es probable que hayan estado interactuando con la IA a través de los diferentes tipos de aplicaciones de software que respaldan. Como mínimo, han encontrado y dominado el arte del algoritmo de búsqueda.»

La IA permite a las bibliotecas liderar La ACRL se refiere específicamente a las bibliotecas universitarias, pero Brooks Rainwater, presidente y CEO del Urban Libraries Council, afirma que las bibliotecas públicas también están bien posicionadas para impulsar la innovación.

«A medida que las herramientas de IA generativa se vuelven más accesibles, efectivas y menos costosas, surgen nuevas oportunidades para que las bibliotecas lideren», dice Rainwater. «Si bien existen preocupaciones persistentes que deben abordarse en relación con el uso de la IA para la desinformación, las oportunidades que tenemos frente a nosotros son múltiples. Esto incluye aplicaciones responsables que mejoran la eficiencia, aceleran la comunicación y sirven como una herramienta útil para mostrar y validar los servicios y recursos de la biblioteca.»

¿Por qué la privacidad es una preocupación? Todo se reduce a los datos masivos.

Chris Chiancone, Director de Información de la Ciudad de Carrollton, Texas, señaló en una publicación reciente en LinkedIn que, para funcionar de manera efectiva, los sistemas de IA a menudo dependen de grandes cantidades de datos, datos que pueden incluir información sensible sobre los usuarios. Esto, según Chiancone, plantea preocupaciones válidas sobre la privacidad del usuario y la seguridad de los datos, y las bibliotecas no son inmunes.

«Las bibliotecas tienen la responsabilidad de proteger la información de sus usuarios, y el uso de tecnologías de IA puede complicar esta tarea», escribe. «Por ejemplo, si se utiliza un sistema de IA para recomendar libros a los usuarios de la biblioteca, requeriría acceso a los hábitos de lectura y las preferencias de los usuarios, lo que podría considerarse información sensible.»

Regulación de datos y protección de la privacidad

Las tecnologías de IA están sujetas a las regulaciones existentes de protección de datos y privacidad, que incluyen lo siguiente:

Reglamento General de Protección de Datos (GDPR): Un reglamento integral para las organizaciones que operan dentro de la Unión Europea (UE) y manejan los datos personales de los residentes de la UE. Se centra principalmente en la protección de datos, la privacidad y los derechos de datos personales.

Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA): Una regulación de privacidad de datos en California que otorga derechos específicos a los consumidores en lo que respecta a su información personal. Requiere que las empresas divulguen sus prácticas de recopilación y compartición de datos, lo que permite a los consumidores optar por no compartir su información personal.

Otras regulaciones regionales: Otros países y regiones también han implementado leyes de protección de datos y privacidad para sistemas de IA como ChatGPT. Por ejemplo, la Ley de Protección de Datos Personales (PDPA) en Singapur y la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) en Brasil.

Una ley integral de IA Para el momento en que leas estas palabras, es probable que los estados miembros de la UE, el Parlamento Europeo y la Comisión Europea hayan llegado a un acuerdo sobre el texto final de la Ley de IA, promocionada como la primera ley integral de IA del mundo.

La legislación propuesta clasificará las herramientas de IA en función de sus niveles de riesgo, desde mínimo hasta inaceptable. También aborda preocupaciones como la vigilancia biométrica, la desinformación y el uso de lenguaje discriminatorio. Si bien las herramientas de alto riesgo no estarán prohibidas, su uso requerirá una transparencia significativa.

La prioridad del Parlamento para la Ley de IA, que podría convertirse en ley a principios del próximo año, es asegurarse de que los sistemas de IA utilizados en la UE sean «seguros, transparentes, rastreables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente. Los sistemas de IA deben ser supervisados por personas, en lugar de por la automatización, para prevenir resultados perjudiciales».

Un enfoque centrado en el ser humano Souvick Ghosh, profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad Estatal de San José, también aboga por un enfoque liderado por las personas en la implementación de la inteligencia artificial en bibliotecas y otras instituciones.

«Las bibliotecas necesitan evolucionar y abrazar la revolución de la IA para que la IA y los sistemas de conversación sean más accesibles y centrados en el ser humano», escribió Ghosh en 2021. «Los chatbots ya se utilizan en varios sitios web para responder preguntas de los usuarios, ofrecer consejos direccionales y guiar a los usuarios hacia recursos relevantes. La implementación de sistemas de conversación en bibliotecas y museos ayudará a los usuarios con sus consultas y aumentará la accesibilidad.»

Asegurar un beneficio para la comunidad ¿Qué prácticas recomendables pueden seguir los profesionales de la información al decidir cómo incorporar estas tecnologías emergentes en las operaciones de la biblioteca? El informe de liderazgo del Urban Libraries Council que mencionamos anteriormente incluye las siguientes cinco sugerencias:

  • Pasar de informar a poner en práctica, como aprovechar las herramientas de IA para mejorar el rendimiento en las sucursales y el diseño de programas.
  • Aprovechar las habilidades de ingeniería de la sugerencia de profesionales de bibliotecas que ya están capacitados para encontrar cuerpos de información utilizando palabras clave o frases.
  • Fomentar la alfabetización en información del personal y los usuarios a través del uso práctico de la IA, como talleres en los que los participantes aprenden a generar cuentos cortos y poesía con IA.
  • Crear una red de inclusión digital centrada en la IA para garantizar un acceso equitativo a los beneficios económicos de las nuevas tecnologías impulsadas por la IA.
  • Abogar por el uso responsable de la IA para asegurarse de que estos avances beneficien a la comunidad en general y que se preserven los estándares fundamentales de educación, innovación y acceso a la información.

Los profesionales de la biblioteca tomarán las riendas La inteligencia artificial y el aprendizaje automático seguirán avanzando, pero los bibliotecarios son tan importantes como siempre, incluso si su papel está evolucionando junto con las herramientas de alta tecnología.

En el sitio web de American Journal Experts, Charla Viera resumió acertadamente esta evolución continua:

«Así como los profesionales de las bibliotecas tomaron las riendas en el desarrollo de los motores de búsqueda y las estrategias necesarias para maniobrar a través de sistemas de catalogación intrincados, también participarán en el diseño de herramientas de descubrimiento de conocimiento impulsadas por la inteligencia artificial. Luego, tomarán la iniciativa para educar al público sobre cómo localizar e interactuar con estas herramientas de IA.»

El futurista Ray Kurzweil alguna vez describió al bibliotecario como «el líder natural de la era de la información que se está desarrollando». En marzo de 1993 (hace más de 30 años), Kurzweil escribió una columna para Library Journal llamada «La Biblioteca Cambiante». En ella, habló sobre cómo podría ser la biblioteca del futuro.

«Por qué siempre necesitaremos bibliotecarios», escribió Kurzweil. «Con libros en forma virtual, transmitidos fácilmente a través del éter de las comunicaciones, la biblioteca virtual emergente no necesitará estar alojada en un edificio», escribió Kurzweil. «Las computadoras seguirán facilitando la eficiencia de la gestión, pero esta función dirigida por humanos no desaparecerá.

«Las dos últimas categorías de servicio de la biblioteca: encontrar conocimiento y pedagogía, se convertirán en el enfoque principal del bibliotecario. Aunque las computadoras competirán en estos roles, hasta que las computadoras sean capaces de igualar nuestra inteligencia, el papel de los humanos en el proceso de gestionar e impartir conocimiento seguirá siendo fundamental».

Los chatbots de Inteligencia Artificial «alucinan» inventándose información entre un 3 y un 27% de las veces

Metz, Cade. «Chatbots May ‘Hallucinate’ More Often Than Many Realize». The New York Times, 6 de noviembre de 2023, sec. Technology. https://www.nytimes.com/2023/11/06/technology/chatbots-hallucination-rates.html.

Los chatbots pueden «alucinar» más de lo que muchos creen. Al resumir hechos, la tecnología ChatGPT se equivoca un 3% de las veces, según un estudio de una nueva empresa. El porcentaje de un sistema de Google era del 27%.

Cuando la startup de San Francisco OpenAI presentó su chatbot en línea ChatGPT a finales del año pasado, millones quedaron impresionados por la forma en que respondía preguntas, escribía poesía y hablaba sobre casi cualquier tema de manera humanizada. Sin embargo, la mayoría de las personas no se dieron cuenta de que este nuevo tipo de chatbot a menudo inventa información.

Cuando Google presentó un chatbot similar varias semanas después, soltó tonterías sobre el telescopio James Webb. Al día siguiente, el nuevo chatbot Bing de Microsoft ofreció todo tipo de información falsa sobre Gap, la vida nocturna mexicana y la cantante Billie Eilish. En marzo, ChatGPT citó media docena de casos judiciales falsos al redactar un informe legal de 10 páginas que un abogado presentó a un juez federal de Manhattan.

una nueva empresa llamada Vectara, fundada por ex empleados de Google, está tratando de determinar con qué frecuencia los chatbots se desvían de la verdad. La investigación de la empresa estima que, incluso en situaciones diseñadas para evitarlo, los chatbots inventan información al menos el 3 por ciento del tiempo, y en algunos casos hasta el 27 por ciento.

Los expertos llaman a este comportamiento de chatbot «alucinación». Puede que no sea un problema para las personas que experimentan con chatbots en sus computadoras personales, pero es un problema grave para cualquiera que utilice esta tecnología con documentos judiciales, información médica o datos empresariales sensibles.

Dado que estos chatbots pueden responder a casi cualquier solicitud de una cantidad ilimitada de maneras, no hay forma de determinar de manera definitiva cuánto alucinan. «Tendrías que revisar toda la información del mundo», dijo Simon Hughes, el investigador de Vectara que lideró el proyecto.

Los investigadores argumentan que cuando estos chatbots realizan otras tareas, más allá de la simple condensación de contenidos (resumen), las tasas de alucinación pueden ser aún más altas. El problema radica en que, incluso cuando se les da una tarea sencilla y verificable, estos chatbots tienden a inventar información.

‘ChatGPT Detector’ detecta documentos generados por IA con una precisión sin precedentes

Prillaman, McKenzie. «‘ChatGPT Detector’ Catches AI-Generated Papers with Unprecedented Accuracy». Nature, 6 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03479-4.

Los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT pueden generar textos que parecen auténticos a la velocidad del rayo, si bien, la gran mayoría de editores de revistas rechazan los modelos lingüísticos como autores de manuscritos. Por tanto, se necesita inmediatamente un medio para distinguir con precisión el texto generado por humanos del generado por inteligencia artificial (IA).

Según un estudio publicado el 6 de noviembre en Cell Reports Physical Science, una herramienta de aprendizaje automático puede identificar fácilmente cuándo los documentos de química están escritos utilizando el chatbot ChatGPT. El clasificador especializado, que superó a dos detectores de inteligencia artificial (IA) existentes, podría ayudar a las editoriales académicas a identificar documentos creados por generadores de texto de IA.

Se trata de un detector preciso de texto de IA para revistas científicas probando su capacidad en una serie de situaciones complejas, incluido el texto humano de una amplia variedad de revistas de química, el texto de IA del modelo de lenguaje más avanzado disponible públicamente (GPT-4) y, lo que es más importante, el texto de IA generado mediante mensajes diseñados para ocultar el uso de IA. En todos los casos, los textos humanos y de IA se asignaron con gran precisión. El texto generado por ChatGPT puede detectarse fácilmente en las revistas de química; este avance es un requisito previo fundamental para entender cómo afectará la generación automatizada de texto a las publicaciones científicas de ahora en adelante.

«La mayoría de la comunidad de análisis de texto busca un detector realmente general que funcione en cualquier cosa», dice la coautora Heather Desaire, una química de la Universidad de Kansas en Lawrence. Pero al crear una herramienta que se centra en un tipo específico de documento, «realmente estábamos buscando la precisión».

Los hallazgos sugieren que los esfuerzos para desarrollar detectores de IA podrían mejorar al adaptar el software a tipos específicos de escritura, dice Desaire. «Si puedes construir algo rápidamente y fácilmente, entonces no es tan difícil construir algo para diferentes dominios».

Elon Musk presenta a Grok, su chatbot de inteligencia artificial, afirmando que supera a ChatGPT

https://x.ai/

Elon Musk ha presentado a Grok, un chatbot de inteligencia artificial con un «espíritu rebelde» inspirado en «Guía del autoestopista galáctico». El CEO de Tesla, quien advirtió la semana pasada que la IA era «una de las mayores amenazas para la humanidad», anunció que este competidor de ChatGPT estará disponible para sus suscriptores premium en su plataforma X después de las pruebas.

Musk también reveló que Grok tenía acceso a las publicaciones de usuarios en X, una plataforma que él posee, y tiene un gusto por las respuestas sarcásticas.

Musk publicó un aparente ejemplo del tono juguetón de Grok con una captura de pantalla de una consulta al chatbot pidiéndole una «guía paso a paso» para fabricar cocaína. Los cuatro pasos indicados en la respuesta incluyen «obtener un título en química» y «establecer un laboratorio clandestino en una ubicación remota». Sin embargo, el chatbot agrega al final: «¡Solo bromeo! Por favor, no intentes fabricar cocaína en realidad. Es ilegal, peligroso y no es algo que yo animaría».

Musk dijo que Grok, que se encuentra en pruebas iniciales y no está disponible para el público en general, finalmente se lanzará para suscriptores del servicio de suscripción de nivel superior de X, llamado Premium+.

Grok es un verbo acuñado por el escritor de ciencia ficción estadounidense Robert A. Heinlein y, según el diccionario Collins, significa «entender completamente e intuitivamente». Grok ha sido desarrollado por la nueva empresa de IA de Musk, xAI. El equipo de xAI explicó la influencia de «Guía del autoestopista galáctico», la comedia de ciencia ficción de culto del autor británico Douglas Adams, en un blog el sábado.

«Grok es un IA modelado, por lo que está diseñado para responder a casi cualquier cosa e incluso sugerir qué preguntas hacer. Grok está diseñado para responder preguntas con un toque de ingenio y tiene un espíritu rebelde, así que, ¡por favor, no lo uses si odias el humor!»

El equipo de xAI dijo que Grok está impulsado por un modelo de lenguaje amplio (LLM), la tecnología fundamental detrás de los chatbots de IA, llamado Grok-1. El blog mencionó que Grok-1 superó a GPT-3.5, el modelo utilizado en la versión gratuita de ChatGPT, en algunas pruebas, como la resolución de problemas de matemáticas de la escuela intermedia. Sin embargo, xAI dijo que quedaba rezagado con respecto al modelo más poderoso de ChatGPT, GPT-4.

El equipo de xAI dijo que Grok se está poniendo a disposición de un número limitado de usuarios en los Estados Unidos como prototipo, y que «nuevas capacidades y características» se implementarán en los próximos meses. Según el sitio web de Grok, el acceso inicial al chatbot se ofrece a los suscriptores de X como parte de un «programa de acceso anticipado».

Musk cofundó OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, pero se retiró de la empresa en 2018, argumentando que «no estaba de acuerdo con algunas de las cosas que el equipo de OpenAI quería hacer», además de citar compromisos en sus otras empresas. Musk ha expresado temores sobre el ritmo de desarrollo en empresas como OpenAI y en marzo apoyó un llamado a una pausa de seis meses en el desarrollo de sistemas poderosos.

Sin embargo, en julio Musk dijo que una pausa ya no parecía realista y anunció la creación de xAI, que, según él, construiría sistemas de IA «de manera adecuada».

Hablando en la cumbre de seguridad de la IA en Bletchley Park la semana pasada, Musk dijo que la IA era una amenaza para la humanidad, lo que refleja los temores de algunos expertos y ejecutivos de tecnología de que podrían surgir sistemas que evaden el control humano y tomen decisiones que pongan en peligro a la humanidad.

«Quiero decir, por primera vez, tenemos una situación en la que hay algo que va a ser mucho más inteligente que el ser humano más inteligente», dijo Musk.

Luego, el jueves, Musk predijo que la IA, el término para sistemas informáticos que pueden realizar tareas normalmente asociadas con seres inteligentes, reemplazaría todos los trabajos humanos. Hablando con el primer ministro, Rishi Sunak, dijo: «Llegará un punto en el que no se necesitará ningún trabajo».

Fuente: Milmo, Dan, y Dan Milmo Global technology editor. «Elon Musk Unveils Grok, an AI Chatbot with a ‘Rebellious Streak’». The Guardian, 5 de noviembre de 2023, sec. Technology. https://www.theguardian.com/technology/2023/nov/05/elon-musk-unveils-grok-an-ai-chatbot-with-a-rebellious-streak.

Recomendaciones para el uso de Inteligencia Artificial Generativa en la docencia

“Recomendaciones para el uso de Inteligencia Artificial Generativa en la docencia” por Grupo de trabajo de Inteligencia Artificial Generativa de la UNAM. Ciudad de México: UNAM, 2023

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Hemos alcanzado una era digital y tecnológica en donde la inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como un recurso que está transformando muchos aspectos de la vida en el mundo, la educación no es la excepción. La IA generativa (IAGen) emerge como una herramienta prometedora para mejorar las prácticas educativas. La capacidad de estos sistemas para crear contenido y material personalizado, así como ofrecer experiencias dinámicas de aprendizaje, plantea un enorme potencial. Esta tecnología aporta elementos que pueden convertirse en disruptivos para el proceso de enseñanza y aprendizaje, cuando se utilizan en un marco ético, responsable y bien informado. Durante el transcurso de este año, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) ha documentado el interés de varias entidades y dependencias en el tema, de manera que el 14 de agosto de este año se instaló formalmente un grupo de trabajo sobre el uso de estas herramientas en docencia, con el fin de explorar el potencial de IAGen en enseñanza, aprendizaje y evaluación en la institución, así como organizar actividades relativas al tema y emitir recomendaciones que sean de utilidad para el profesorado de la universidad. Este documento es una de estas iniciativas, se presentan recomendaciones prácticas que pretenden ayudar a la incorporación y aprovechamiento de la IA generativa en los espacios de aprendizaje universitarios. Es importante recordar que el campo de la IAGen tiene un crecimiento explosivo a nivel global, por lo que será necesario actualizar estas recomendaciones con el cúmulo de experiencias, investigaciones y recomendaciones que se generen a corto y mediano plazo.

Los editores de revistas publican unas orientaciones sobre el uso de la IA en la publicación científica

Kaebnick, Gregory E., David Christopher Magnus, Audiey Kao, Mohammad Hosseini, David Resnik, Veljko Dubljević, Christy Rentmeester, Bert Gordijn, y Mark J. Cherry. «Editors’ Statement on the Responsible Use of Generative AI Technologies in Scholarly Journal Publishing». Hastings Center Report n/a, n.o n/a. Accedido 2 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.1002/hast.1507.

Los editores de siete revistas académicas publicaron recomendaciones sobre el uso responsable de herramientas de inteligencia artificial generativa por parte de autores, revisores y editores. Las recomendaciones prohíben que las herramientas de IA generativa sean consideradas como autores, pero permiten su uso para generar texto e ilustraciones.

«Estas restricciones son necesarias en parte para proteger la calidad académica, como han señalado otras declaraciones, pero también son vitales por razones sociales más amplias», afirmó Gregory E. Kaebnick, autor principal de las recomendaciones y editor del Informe del Hastings Center.

Estas herramientas «tienen el potencial de transformar la publicación académica de maneras que pueden ser perjudiciales pero también valiosas», dice la declaración, que fue publicada en varias de las revistas de bioética y humanidades editadas por los autores y firmantes. Entre los firmantes se encuentran Karen J. Maschke, editora de la revista Ética e Investigación Humana del Hastings Center, y Laura Haupt, editora jefe del Informe del Hastings Center y Ética e Investigación Humana. Seis editores adicionales también son firmantes.

Las cinco recomendaciones son las siguientes:

  1. Las LLMs [modelos de lenguaje grandes] u otras herramientas de IA generativa no deben figurar como autores en los artículos.
  2. Los autores deben ser transparentes sobre su uso de la IA generativa, y los editores deben tener acceso a herramientas y estrategias para garantizar la transparencia de los autores.
  3. Los editores y revisores no deben depender únicamente de la IA generativa para revisar los artículos enviados.
  4. Los editores tienen la responsabilidad final de seleccionar revisores y deben ejercer una supervisión activa de esa tarea.
  5. La responsabilidad final de la edición de un artículo recae en los autores y editores humanos.

Si bien estas recomendaciones son coherentes con las tomadas por el Comité de Ética en Publicación y muchos editores de revistas, difieren en algunos aspectos. Por un lado, abordan las responsabilidades de los revisores hacia los autores. Además, la nueva declaración toma una posición diferente a la de la revista Science, que sostiene que no solo una herramienta de IA generativa no puede ser considerada autora, sino que «el texto generado por ChatGPT (u otras herramientas de IA) no puede ser utilizado en el trabajo, ni pueden los gráficos, imágenes o ilustraciones ser producto de tales herramientas».

«Una prohibición así es demasiado amplia y puede ser imposible de hacer cumplir, en nuestra opinión», afirma la nueva declaración.

Las recomendaciones son preliminares. «No pretendemos haber resuelto las numerosas cuestiones sociales que creemos que la IA generativa plantea para la publicación académica, pero en aras de fomentar una conversación más amplia sobre estas cuestiones, hemos desarrollado un conjunto preliminar de recomendaciones sobre la IA generativa en la publicación académica», señala la declaración. «Esperamos que las recomendaciones y argumentos aquí establecidos ayuden a la comunidad académica a avanzar hacia una comprensión más profunda de las fortalezas, limitaciones y desafíos de la IA para el trabajo académico responsable».