Archivo de la etiqueta: Inteligencia artificial

ChatGPT para bibliometría: un amplio corpus de aplicaciones

Torres-Salinas, Daniel, Mike Thewall, y Wenceslao Arroyo-Machado. «ChatGPT for Bibliometrics:  A Comprehensive Corpus of Applications», 2 de mayo de 2024. https://zenodo.org/records/11103551.

Este artículo explora el papel transformador de ChatGPT en la mejora de las metodologías de investigación bibliométrica a lo largo de varias etapas del estudio académico. Analiza la aplicación de ChatGPT en estudios bibliométricos en cinco etapas fundamentales de la investigación: preparación y consulta, procesamiento de datos, análisis de datos, interpretación de resultados y redacción científica. Destacando la versatilidad de ChatGPT, el artículo muestra su utilidad para agilizar el manejo de datos, mejorar la profundidad analítica y facilitar la comunicación académica. Con capacidades que van desde la consulta de API externas hasta la personalización de respuestas para necesidades de investigación específicas, ChatGPT puede contribuir a la eficiencia y eficacia de la investigación bibliométrica. También se discuten consideraciones éticas, abogando por la integración de ChatGPT para mantener altos estándares éticos y mejorar la integridad de la investigación.

El papel de la inteligencia artificial en la preservación digital de bibliotecas y archivos históricos

Teel, Zoë (Abbie). «Artificial Intelligence’s Role in Digitally Preserving Historic Archives» Preservation, Digital Technology & Culture, vol. 53, no. 1, 2024, pp. 29-33. https://doi.org/10.1515/pdtc-2023-0050

La IA en las bibliotecas ha sido un tema de interés de tendencia durante algún tiempo, ya que dentro de la biblioteca hay numerosos departamentos que cumplen la función de contribuir colectivamente a la misión de la biblioteca. En consecuencia, es imperativo considerar la influencia de la IA en la preservación digital de documentos históricos. Este artículo profundiza en la evolución histórica de los métodos de preservación impulsados ​​por los avances tecnológicos ya que, a lo largo de la historia, bibliotecas, archivos y museos han enfrentado el desafío de preservar colecciones históricas, mientras que muchos de los métodos de preservación tradicionales son costosos e implican mucho trabajo manual. esfuerzo (humano). El hecho de que la IA sea el catalizador de la transformación podría cambiar esta realidad y quizás redefinir el proceso de preservación; Por lo tanto, este artículo explora la tendencia emergente de incorporar la tecnología de IA en las prácticas de preservación y proporciona predicciones sobre el papel transformador de la Inteligencia Artificial en la preservación para el futuro. Con eso en mente, este artículo aborda las siguientes preguntas: ¿podría la IA ser lo que cambia o crea un cambio de paradigma en la forma en que se realiza la preservación?; ¿Y podría ser eso lo que cambiará la forma en que se salvaguarda la historia?

ChatGPT en la Educación Superior – Una síntesis de la literatura y una futura agenda de investigación

Bhullar, P.S., Joshi, M. & Chugh, R. ChatGPT in higher education – a synthesis of the literature and a future research agenda. Educ Inf Technol (2024). https://doi.org/10.1007/s10639-024-12723-x

ChatGPT se ha convertido en un tema importante de investigación y exploración, arrojando luz sobre las prácticas de enseñanza y aprendizaje en el ámbito de la educación superior. Este estudio examina los artículos más influyentes, las revistas más importantes y los países productivos en relación con las citas y publicaciones relacionadas con ChatGPT en la educación superior, al tiempo que arroja luz sobre los grupos temáticos y geográficos emergentes dentro de la investigación sobre el papel y los desafíos de ChatGPT en la enseñanza y el aprendizaje en las instituciones de educación superior.

Se seleccionaron cuarenta y siete artículos de investigación de la base de datos Scopus para el análisis bibliométrico. Los hallazgos indican que el uso de ChatGPT en la educación superior, particularmente en cuestiones de integridad académica e investigación, ha sido estudiado ampliamente por académicos de los Estados Unidos, que han producido el mayor volumen de publicaciones, junto con el mayor número de citas. Este estudio descubre cuatro grupos temáticos distintos (integridad académica, entorno de aprendizaje, participación de los estudiantes e investigación académica) y destaca las áreas de enfoque predominantes en la investigación relacionada con ChatGPT en la educación superior, incluidos los exámenes de los estudiantes, la integridad académica, el aprendizaje de los estudiantes y las prácticas de campo. investigación específica, a través de un análisis bibliográfico por países. El plagio es una preocupación importante en el uso de ChatGPT, que puede reducir la capacidad de los estudiantes para producir material imaginativo, inventivo y original. Este estudio ofrece información valiosa sobre el estado actual de ChatGPT en la literatura sobre educación superior, proporcionando una guía esencial para académicos, investigadores y formuladores de políticas.

Un grupo periódicos de EE.UU. demandan a OpenAI por infracción de derechos de autor en el entrenamiento de su IA

Brittain, Blake. «US newspapers sue OpenAI for copyright infringement over AI training.» Reuters, May 1, 2024, 1:55 AM GMT+2, Accessed May 1, 2024. https://www.reuters.com/legal/us-newspapers-sue-openai-copyright-infringement-over-ai-training-2024-04-30/

Un grupo de periódicos, incluyendo el New York Daily News y el Chicago Tribune, demandaron a Microsoft (MSFT.O) y OpenAI en un tribunal federal de Nueva York el martes, acusándolos de utilizar indebidamente el trabajo de los reporteros para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial generativa.

Los ocho periódicos, propiedad del fondo de inversión Alden Global Capital’s MediaNews Group, afirmaron en la demanda que las empresas copiaron ilegalmente millones de sus artículos para entrenar productos de inteligencia artificial, incluyendo el Copilot de Microsoft y el ChatGPT de OpenAI.

La queja sigue a demandas similares en curso contra Microsoft y OpenAI, que ha recibido miles de millones de respaldo financiero de Microsoft, presentadas por el New York Times y los medios de comunicación The Intercept, Raw Story y AlterNet.

Un portavoz de OpenAI dijo el martes que la empresa cuida mucho sus productos y el proceso de diseño para apoyar a las organizaciones de noticias. Un portavoz de Microsoft declinó hacer comentarios sobre la demanda.

Los casos de los periódicos son parte de varias posibles demandas emblemáticas presentadas por propietarios de derechos de autor contra empresas tecnológicas por los datos utilizados para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial generativa.

Un abogado de las publicaciones de MediaNews, Steven Lieberman, dijo a Reuters que OpenAI debe su éxito arrollador al trabajo de otros. Los demandados saben que tienen que pagar por computadoras, chips y salarios de empleados, pero «creen de alguna manera que pueden salirse con la suya tomando contenido» sin permiso o pago, dijo.

La demanda dijo que los sistemas de Microsoft y OpenAI reproducen el contenido con derechos de autor de los periódicos «verbatim» cuando se les solicita. Afirmó que ChatGPT también «alucina» artículos atribuidos a los periódicos que dañan sus reputaciones, incluyendo un artículo falso del Denver Post que promocionaba fumar como una cura para el asma y una recomendación falsa del Chicago Tribune para un reposa bebés que fue retirado del mercado después de ser vinculado con la muerte de niños.

OpenAI firma un acuerdo estratégico con el diario británico Financial Times que incluye el uso de contenidos

Lomas, Natasha. «OpenAI Inks Strategic Tie-up with UK’s Financial Times, Including Content Use». TechCrunch (blog), 29 de abril de 2024. https://techcrunch.com/2024/04/29/openai-inks-strategic-tie-up-with-uks-financial-times-including-content-use/.

OpenAI, creador del viral chatbot de IA ChatGPT, ha asegurado otro acuerdo de licencia de noticias en Europa, sumando al Financial Times de Londres a una lista creciente de editores a los que paga por acceso a contenido.

El último acuerdo parece ser más cercano que otros recientes acuerdos de OpenAI con editores, como con el gigante alemán Axel Springer o con la AP, Le Monde y Prisa Media en Francia y España, respectivamente, ya que a,bos grupos se refieren al acuerdo como una «asociación estratégica y acuerdo de licencia». Al igual que en los acuerdos de licencia anteriores de OpenAI con editores, los términos financieros del acuerdo no se hacen públicos. Sin embargo, entendemos que es un acuerdo de licencia no exclusivo, y OpenAI no está adquiriendo ningún tipo de participación en el FT Group.

En cuanto a la licencia de contenido, el acuerdo cubre el uso del contenido del FT por parte de OpenAI para entrenar modelos de IA y, cuando sea apropiado, para mostrar respuestas de IA generadas por herramientas como ChatGPT.

El elemento estratégico parece centrarse en el Financial Times aumentando su comprensión de la IA generativa, especialmente como herramienta de descubrimiento de contenido, y en lo que se presenta como una colaboración destinada a desarrollar «nuevos productos y características de IA para los lectores del FT».

«Mediante la asociación, los usuarios de ChatGPT podrán ver resúmenes, citas y enlaces atribuidos seleccionados al periodismo del Financial Times en respuesta a consultas relevantes», dijo el periódico en un comunicado de prensa.

El editor también señaló que se convirtió en cliente del producto Enterprise de ChatGPT de OpenAI a principios de este año. Además, expresó cautela sobre la confiabilidad de las salidas automatizadas y los riesgos potenciales para la confianza del lector.

John Ridding, CEO del Financial Times Group, escribió en el comunicado: «Este es un acuerdo importante en varios aspectos. Reconoce el valor de nuestro galardonado periodismo y nos dará ideas tempranas sobre cómo se presenta el contenido a través de la IA». Añadió: «Aparte de los beneficios para el Financial Times, hay implicaciones más amplias para la industria. Es correcto, por supuesto, que las plataformas de IA paguen a los editores por el uso de su material».

Las grandes modelos de lenguaje (LLMs) como el GPT de OpenAI, que alimenta el chatbot ChatGPT, son conocidos por su capacidad para fabricar información o «alucinar». Esto es lo opuesto al periodismo, donde los periodistas trabajan para verificar que la información que proporcionan sea lo más precisa posible.

Entonces, no es sorprendente que los primeros movimientos de OpenAI hacia la licencia de contenido para el entrenamiento de modelos se hayan centrado en el periodismo. El gigante de la IA puede esperar que esto ayude a resolver el problema de «alucinación».

También hay otro factor motivador importante en juego aquí: la responsabilidad legal en torno al derecho de autor.

El año pasado, el New York Times anunció que estaba demandando a OpenAI, alegando que su contenido con derechos de autor fue utilizado por el gigante de la IA para entrenar modelos sin una licencia.

Para evitar más demandas de los editores de noticias, cuyo contenido probablemente fue tomado de Internet público (o de otra manera recolectado) para alimentar el desarrollo de LLMs, una forma de cerrar el riesgo es pagar a los editores por el uso de su contenido con derechos de autor. Para los editores, esto significa obtener algo de dinero en efectivo de la licencia de contenido.

OpenAI le dijo a TechCrunch que tiene «alrededor de una docena» de acuerdos con editores firmados (o «inminentes»), y que «muchos» más están en marcha.

Las alucinaciones de ChatGPT provocan una queja de privacidad de la UE

«ChatGPT’s Hallucinations Draw EU Privacy Complaint», POLITICO 29 de abril de 2024. https://www.politico.eu/article/chatgpts-hallucinations-get-eu-privacy-complaint/.

El «alucinar» de ChatGPT y la invención de información vulneran las normas de privacidad de la Unión Europea, según una queja presentada por el grupo de privacidad noyb ante la autoridad de protección de datos de Austria. El grupo de privacidad noyb exige que los reguladores inicien una investigación sobre la conjetura salvaje de ChatGPT sobre la fecha de nacimiento de uno de sus activistas.

Noyb, una organización sin fines de lucro con sede en Viena fundada por el activista Max Schrems, afirmó que su queja fue desencadenada por el fracaso de ChatGPT en proporcionar la fecha de nacimiento correcta de Schrems, haciendo una conjetura en su lugar. El chatbot no informa a los usuarios que no tiene los datos correctos para responder a una solicitud.

La fecha de nacimiento de una persona es un dato personal según el GDPR, que establece varios requisitos sobre cómo se debe manejar la información personal.

Noyb afirma que el comportamiento del chatbot viola el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en cuanto a privacidad, exactitud de la información, así como el derecho a corregir información inexacta. También argumenta que la empresa de inteligencia artificial se negó a corregir o eliminar respuestas incorrectas, y no revelará ninguna información sobre los datos procesados, sus fuentes o destinatarios.

«Está claro que las empresas actualmente no pueden hacer que los chatbots como ChatGPT cumplan con la ley de la UE, cuando procesan datos sobre individuos», dijo Maartje de Graaf, abogada de protección de datos de noyb.

«Si un sistema no puede producir resultados precisos y transparentes, no puede utilizarse para generar datos sobre individuos. La tecnología debe cumplir con los requisitos legales, no al revés», dijo.

El New York Times informó anteriormente que «los chatbots inventan información al menos el 3 por ciento de las veces, y hasta el 27 por ciento».

POLITICO también preguntó a ChatGPT sobre la fecha de nacimiento de Schrems y obtuvo tres respuestas diferentes: 24 de junio, 17 de septiembre y 17 de octubre. El cumpleaños de Schrems es en realidad el 1 de octubre, según noyb.

Noyb ahora está pidiendo a la autoridad austriaca que investigue a OpenAI para verificar la exactitud de los datos personales que maneja para alimentar sus grandes modelos de lenguaje. También solicitan a la autoridad que garantice que la empresa cumpla con la solicitud del demandante de acceder a sus propios datos personales.

El grupo de privacidad también pide una «multa administrativa efectiva, proporcionada y disuasiva». «Por ahora, OpenAI parece ni siquiera pretender que puede cumplir con el GDPR de la UE», dijo. Violaciones del GDPR de la UE pueden resultar en una multa de hasta el 4 por ciento de los ingresos globales de una empresa.

Noyb dijo que cualquier investigación regulatoria probablemente se manejaría «a través de la cooperación de la UE». La base de OpenAI en la UE está en Irlanda y los reguladores de privacidad irlandeses pueden ser sus supervisores principales.

La autoridad austriaca confirmó que recibió la queja y dijo que evaluará si necesita ser remitida a otra autoridad nacional. OpenAI no estuvo disponible de inmediato para hacer comentarios.

El pionero de la IA está enfrentando presiones de otros reguladores europeos. La autoridad de protección de datos de Italia prohibió temporalmente a ChatGPT el año pasado operar en el país debido a la presunta violación de las normas de la UE para el manejo de datos personales.

La Junta Europea de Protección de Datos (EDPB), que reúne a los reguladores nacionales de privacidad, luego estableció un grupo de trabajo sobre ChatGPT para coordinar los esfuerzos nacionales.

El papel de la IA en la Educación 4.0

Shaping the Future of Learning: The Role of AI in Education 4. World Economic Forum, 2024

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Este informe explora el potencial de la inteligencia artificial para beneficiar a educadores, alumnos y profesores. Los estudios de casos muestran cómo la IA puede personalizar las experiencias de aprendizaje, agilizar las tareas administrativas e integrarse en los planes de estudio.

El informe subraya la importancia de un despliegue responsable, abordando cuestiones como la privacidad de los datos y el acceso equitativo. Dirigido a responsables políticos y educadores, insta a las partes interesadas a colaborar para garantizar que la integración positiva de la IA en los sistemas educativos de todo el mundo conduzca a mejores resultados para todos.

IA para el Descubrimiento Científico

Pool, Robert, ed. AI for Scientific Discovery: Proceedings of a Workshop. Washington, D.C.: National Academies Press, 2024. https://doi.org/10.17226/27457.

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El taller «IA para el Descubrimiento Científico» tuvo lugar del 12 al 13 de octubre de 2023. Las actas fueron publicadas en abril de 2024. El evento fue organizado por las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina.

Durante el último siglo, la inteligencia artificial (IA) ha evolucionado desde la teoría computacional hasta las tecnologías de conversación cotidianas, capturando la atención e interés del público y los medios de comunicación. También ha llamado la atención de la comunidad científica, donde ha proporcionado una nueva herramienta para apoyar la investigación y la exploración. Si bien la IA en el contexto de la investigación científica ha existido durante décadas, los avances en tecnología computacional y en la percepción en el mundo físico han creado oportunidades para integrar la IA en la ciencia de maneras inesperadas, con capacidades que están acelerando rápidamente. Como resultado, la IA ha sido aprovechada por una colección en expansión de disciplinas en las ciencias físicas y biológicas, así como en dominios de ingeniería. Si bien las oportunidades para la IA en el descubrimiento científico parecen infinitas, existen numerosas preguntas sobre qué hace que un descubrimiento sea confiable y confiable, si dicha investigación debe llevarse a cabo sin supervisión o intervención humana, y cómo priorizar mejor la agenda de investigación y la asignación de recursos sin amplificar las disparidades para individuos y naciones por igual.

Reconociendo la actualidad y las considerables implicaciones de la IA en nuestro mundo, las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina organizaron la IA para el Descubrimiento Científico – Un Taller del 12 al 23 de octubre de 2023. Líderes de todo el mundo en el campo de la IA, destacados investigadores en diversas disciplinas científicas e ingenieriles, y expertos en ética, derecho y ciencias sociales se reunieron para evaluar el estado del campo y proporcionar orientación sobre las oportunidades, así como los desafíos, que se avecinan. Las presentaciones y discusiones exploraron el futuro de la IA en cuanto a su papel como investigador autónomo llevando a cabo descubrimientos y consideraron aspectos éticos de la IA utilizada para el descubrimiento científico independiente.

Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial del Comité Español de Ética de la Investigación (CEEI)

Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial. Comité Español de Ética de la Investigación (CEEI), 2024

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Este informe, elaborado en colaboración con la Oficina Española de Prospectiva Tecnológica, analiza los desafíos éticos que plantea el desarrollo y la aplicación de la inteligencia artificial (IA). El CEEI ofrece una serie de recomendaciones para garantizar que la investigación en IA se lleve a cabo de forma responsable y ética, teniendo en cuenta los posibles riesgos y beneficios para la sociedad.

RESPONSABILIDAD EN EL DESARROLLO Y EL USO DE SISTEMAS AUTÓNOMOS

Este conjunto de desafíos se centra en la capacidad de los sistemas de IA para tomar decisiones de manera automática, siempre bajo supervisión humana, conforme a las Directrices Éticas para una IA Fiable publicadas por la Comisión Europea en 2018 y las de la UNESCO de 2021. Aspectos específicos relacionados con la investigación en IA incluyen:

  1. Salvaguardar los derechos humanos y fundamentales: Los investigadores y las instituciones deben asegurar que los sistemas de IA respeten la dignidad, la autodeterminación y los derechos humanos y democráticos.
  2. Salvaguardar el medioambiente: Los sistemas de IA deben desarrollarse considerando su consumo energético y su impacto ambiental.
  3. Responsabilidad: Los investigadores deben proporcionar orientación sobre las decisiones y acciones de los sistemas de IA y colaborar con sus instituciones y otras partes interesadas.
  4. Inspeccionabilidad y trazabilidad: Es necesario identificar las fuentes de datos utilizadas por el sistema y la forma en que toma decisiones para garantizar su transparencia y justicia.
  5. Divulgación de la investigación: Los investigadores deben contribuir al debate público sobre los riesgos y oportunidades de la IA y presentar un balance equilibrado entre ambos.

CONSECUENCIAS SOCIALES Y RESPONSABILIDAD SOCIAL DE LA INVESTIGACIÓN

La IA tiene un gran potencial para generar cambios en diversas áreas de aplicación. En la investigación, es esencial:

  1. Reconocer la incertidumbre: Asesorar adecuadamente sobre la incertidumbre asociada con la investigación en IA y fomentar la investigación interdisciplinar.
  2. Asegurar una participación amplia: Comunicar los riesgos y oportunidades de manera transparente e involucrar a aquellos que se ven más afectados por las decisiones.
  3. Protección de datos y consideración a los individuos: Seguir los principios fundamentales de la protección de datos y asegurar el consentimiento adecuado en el uso de datos personales.

DATOS

El uso de datos, especialmente de grandes cantidades, plantea desafíos éticos en la investigación en IA. Es esencial:

  1. Asegurar la calidad de los datos: Cuestionar la calidad y relevancia de los datos, facilitar el acceso a fuentes de datos abiertas y garantizar la verificabilidad.
  2. Acceso justo a los datos: Asegurar que la investigación, los datos utilizados y los resultados obtenidos estén disponibles públicamente, evitando la evasión de los requisitos de transparencia.

Impacto económico de la inteligencia artificial generativa

The Economic Impact of Generative AI Andrew McAfee, April 25th, 2024

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Un nuevo informe explora el impacto económico de la inteligencia artificial generativa. Hoy, se publicó un informe de Andrew McAfee, sobre los posibles impactos económicos de la inteligencia artificial generativa. Este informe es el resultado de la investigación original de McAfee sobre IA y la economía, trabajando en estrecha colaboración con expertos de Google para enfocarse en cómo el reciente aumento en la IA generativa puede impactar la productividad, los mercados laborales y las habilidades que los trabajadores necesitan para tener éxito en una economía impulsada por la IA.

La IA generativa es una de las pocas tecnologías lo suficientemente poderosas como para acelerar el crecimiento económico general, lo que los economistas llaman una «tecnología de propósito general». Estas innovaciones tienen el potencial de transformar positivamente las economías y las sociedades.

Según una estimación, cerca del 80% de los trabajos en la economía de EE. UU. podrían ver al menos el 10% de sus tareas realizadas el doble de rápido (sin pérdida de calidad) mediante el uso de IA generativa.

Tecnologías de propósito general anteriores como la máquina de vapor y la electrificación han traído sus cambios a lo largo de décadas. Sin embargo, anticipamos que los efectos de la IA generativa se sentirán más rápidamente debido a su capacidad para difundirse rápidamente a través de Internet y su facilidad de uso debido a su interfaz de lenguaje natural.

Esta tecnología ya está ofreciendo grandes ganancias de productividad, que aumentarán y se difundirán a medida que las personas y organizaciones desarrollen innovaciones complementarias que aprovechen las capacidades de la IA generativa. Como resultado, la productividad general mejorará, lo que acelerará el crecimiento económico.

Además del crecimiento más rápido, la IA generativa traerá otros cambios. Reducirá la demanda de algunas habilidades, aumentará la demanda de otras y creará demanda para habilidades completamente nuevas.

Los temores de un desempleo tecnológico a gran escala probablemente estén exagerados. La historia de las tecnologías de propósito general muestra que el crecimiento que traen va acompañado de una fuerte demanda de trabajo.

Sin embargo, esta demanda aumentada a menudo se encuentra en nuevas ocupaciones. Por ejemplo, más del 85% del crecimiento total del empleo en EE. UU. desde 1940 ha ocurrido en ocupaciones completamente nuevas.

Los cambios rápidos que trae la difusión de la IA generativa requerirán esfuerzos de capacitación rápida y efectiva. Estos esfuerzos podrán aprovechar la IA generativa misma, una herramienta con la capacidad única de ayudar a las personas a aprender cómo usarla mejor. Y debido a que la IA generativa acumula conocimiento y lo pone disponible a pedido, es particularmente efectiva para mejorar el rendimiento de los empleados de nivel de entrada, ayudando con la desigualdad salarial.

Tecnologías de propósito general anteriores han resultado en cambios en las empresas y países líderes en diferentes industrias. Creemos que la IA generativa será igualmente poderosa.