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Efectos de la inteligencia artificial en los medios de comunicación y en nuestro entorno informativo

Simon, Felix M. «Artificial Intelligence in the News: How AI Retools, Rationalizes, and Reshapes Journalism and the Public Arena». Columbia Journalism Review. Accedido 8 de febrero de 2024

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A pesar del creciente interés, los efectos de la inteligencia artificial (IA) en la industria de las noticias y nuestro entorno informativo —la arena pública— siguen siendo poco comprendidos. También se ha prestado una atención insuficiente a las implicaciones de la dependencia de la industria de las noticias en las empresas tecnológicas para la IA. Basándose en 134 entrevistas con trabajadores de noticias en 35 organizaciones de noticias en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania —incluidos medios como The Guardian, Bayerischer Rundfunk, The Washington Post, The Sun y Financial Times— y 36 expertos internacionales de la industria, la academia, la tecnología y la política, este informe examina el uso de la IA en los ámbitos editorial, comercial y tecnológico con miras a las implicaciones estructurales de la IA en las organizaciones de noticias para la arena pública. En un segundo paso, considera cómo una reestructuración de las noticias a través de la IA podría reforzar la dependencia existente de las organizaciones de noticias en el sector tecnológico y las implicaciones de esto.

  • El Capítulo 1 se divide en tres partes, explorando (i) los motivos de las organizaciones de noticias para introducir la IA en sus negocios; (ii) las formas en que se utiliza actualmente la IA para la producción y distribución del periodismo; y (iii) las expectativas sobre el alcance de la IA para proporcionar eficiencia.

En términos de motivaciones, las organizaciones de noticias han adoptado la IA como resultado de los avances tecnológicos recientes, las presiones del mercado derivadas parcialmente de los desafíos financieros de la industria, las dinámicas competitivas con un enfoque en la innovación y la sensación generalizada de incertidumbre, exageración y esperanza en torno a la IA. Ahora, la IA se aplica en una gama cada vez mayor de tareas en la producción y distribución de noticias. Contrariamente a algunas afirmaciones, muchas de las aplicaciones más beneficiosas de la IA en las noticias son relativamente mundanas y, en muchos casos, la IA no ha demostrado ser una solución milagrosa. El potencial de la IA para aumentar la eficiencia en las organizaciones de noticias es un motivador central para su adopción. Varios ejemplos demuestran que se han logrado ganancias de eficiencia y productividad, incluidas las barreras dinámicas de pago, la transcripción automatizada y las herramientas de análisis de datos en la producción de noticias. Dichas ganancias de eficiencia dependen de la tarea y del contexto. Los posibles beneficios de eficiencia pueden verse limitados por factores como la falta de confiabilidad de los resultados de la IA, las preocupaciones sobre el daño reputacional resultante de resultados inexactos de la IA y la dificultad de automatizar ciertas tareas. Reflexionando sobre el grado en que la IA ha impactado en las organizaciones de noticias, argumento que presenta una mayor racionalización del trabajo de noticias a través de la IA, ya que los procesos de trabajo que tradicionalmente se basaban en la intuición humana están cada vez más impregnados o reemplazados por una tecnología imbuida de ideas de racionalidad, eficiencia y velocidad —y que de hecho proporciona una mayor eficiencia y efectividad en algunos contextos. Sin embargo, los efectos de la IA en las noticias están sujetos a factores contextuales, con normas profesionales, resistencia de los trabajadores de noticias, regulaciones, preferencias del público y infraestructuras tecnológicas existentes que actúan como restricciones.

  • El Capítulo 2 explora las preguntas de cómo y por qué las organizaciones de noticias dependen de las empresas tecnológicas para la IA. Nuevamente, se divide en tres partes, analizando (i) los contextos en los que los editores dependen de la IA y la infraestructura de IA de las empresas de plataformas; (ii) las razones de esta dependencia; y (iii) las implicaciones de esta relación. Las conclusiones clave incluyen:

Las organizaciones de noticias hacen un uso extensivo de productos e infraestructura de IA de importantes empresas tecnológicas como Google, Amazon y Microsoft en diversos aspectos de sus operaciones. Las organizaciones de noticias más grandes y mejor dotadas de recursos tienen más probabilidades de participar en el desarrollo interno de IA. La mayoría de los otros editores,

Uso y percepción de la inteligencia Artificial en la universidad

AI. White Paper: AI Perceptions at the University of Baltimore. University of Baltimore, 2024

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La Universidad de Baltimore, encuestó a su cuerpo docente, personal y estudiantes sobre la IA generativa en el otoño de 2023. Sus hallazgos ofrecen una perspectiva única sobre los efectos e implicaciones de la IA generativa en una universidad pública centrada en estudiantes de posgrado

El libro blanco, elaborado por el equipo de IA de la UBalt, profundiza en las percepciones de la Inteligencia Artificial (IA) y la IA generativa dentro de la comunidad de la UBalt, con el objetivo de descubrir las opiniones sobre el papel de la IA y sus implicaciones en la educación. En colaboración con Ithaka S+R, la universidad adaptó encuestas establecidas de la literatura sobre IA a las necesidades de su comunidad académica, incorporando preguntas cuantitativas y cualitativas para una comprensión global. La encuesta, que se distribuyó a profesores, empleados y estudiantes durante dos meses, pretendía ofrecer una imagen holística de las percepciones de la IA en toda la institución. El análisis de las respuestas a través de estadísticas descriptivas e inferenciales, junto con el análisis cualitativo, reveló valiosas ideas para los debates informados y la toma de decisiones sobre la IA en la educación.

Un hallazgo clave fue la discrepancia en la familiaridad con las herramientas de IA entre el profesorado y los estudiantes. Contrariamente a las percepciones influidas por los medios de comunicación, el profesorado mostró una mayor familiaridad con herramientas de IA como ChatGPT y GoogleBard, mientras que los estudiantes estaban más familiarizados con herramientas como Grammarly, lo que indica un menor compromiso con las herramientas de IA entre los estudiantes. Desde el punto de vista ético, el profesorado y el personal expresaron una gran preocupación por el hecho de que las herramientas de IA faciliten la deshonestidad académica, mientras que los estudiantes mostraron opiniones divididas, lo que sugiere una brecha generacional o experiencial en la percepción ética.

En cuanto a la aceptabilidad de las herramientas de IA, los estudiantes y el profesorado diferían notablemente. Aunque ambos grupos estaban moderadamente de acuerdo en utilizar herramientas de IA como ChatGPT, los estudiantes mostraron una mayor aprobación de los recursos en línea, los grupos de estudio y los servicios de tutoría, lo que podría reflejar diferentes niveles de comodidad con las herramientas digitales en entornos académicos. Los estudiantes consideraron que las herramientas de IA, especialmente ChatGPT, son beneficiosas para el aprendizaje personalizado y la gamificación, lo que refleja una visión más optimista sobre el potencial de la IA para revolucionar las experiencias de aprendizaje. Por el contrario, el profesorado se mostró más cauto, indicando un enfoque prudente de la integración de la IA en la educación.

Cualitativamente, la encuesta reveló diversas perspectivas sobre el papel de la IA en el mundo académico, reconociendo su potencial transformador en la personalización del aprendizaje y el aumento de la investigación, junto con la preocupación por la disminución de las habilidades de pensamiento crítico y los riesgos de deshonestidad académica. Estas percepciones subrayan la importancia de la integración de la alfabetización en IA en los planes de estudio y la promoción del uso responsable de la IA.

En conclusión, estos hallazgos guían al equipo de IA de UBalt en la remodelación de la narrativa en torno a la IA generativa en el mundo académico, centrándose en el desarrollo de la alfabetización en IA, el uso ético y las medidas para prevenir el mal uso. Este enfoque proactivo pretende integrar la IA de forma responsable en la educación, mejorando las experiencias de aprendizaje y respetando al mismo tiempo las normas éticas. Al comprender y abordar estas percepciones, la Universidad de Baltimore se posiciona como líder en innovación educativa impulsada por la IA, preparando a su comunidad para un futuro en el que la IA desempeñe un papel fundamental en la educación.

Ideas clave:

  • Discrepancia en la familiaridad con herramientas de IA: El estudio revela que los profesores muestran una mayor familiaridad con herramientas avanzadas de IA en comparación con los estudiantes, desafiando la percepción común.
  • Percepción de la utilidad de la IA en el aprendizaje: Los estudiantes consideran que las herramientas de IA son vitales para mejorar su aprendizaje, ya que hacen que el contenido educativo sea más accesible y comprensible, y pueden impulsar su competencia y autonomía.
  • Desafíos en la integración de la IA: Se señalan preocupaciones sobre cómo la excesiva dependencia de la IA puede erosionar las habilidades de pensamiento crítico, aunque algunos creen que puede mejorarlas. Además, se destacan preocupaciones éticas, como la deshonestidad académica y la autoría de contenido original.
  • Diferencias entre estudiantes y profesores: Los estudiantes muestran una mayor apertura hacia el uso de la IA en el aula en comparación con los profesores, quienes adoptan un enfoque más cauteloso y moderado.
  • Oportunidades de la IA en la educación: A pesar de los desafíos y preocupaciones éticas, se reconocen las oportunidades que ofrece la IA en la educación, como mejorar la escritura académica, nivelar el campo de juego para ciertos grupos de estudiantes y personalizar el aprendizaje.
  • Necesidad de un enfoque equilibrado: Se enfatiza la importancia de abordar de manera equilibrada la integración de la IA en la educación, considerando tanto sus beneficios potenciales como sus implicaciones éticas, y escuchando las perspectivas tanto de profesores como de estudiantes.

Herramienta de mapeo de empleos con Inteligencia Artificial para seguir la creación de empleos en IA

UMD-LinkUp AI Maps

UMD-LinkUp, una colaboración entre la Escuela de Negocios Robert H. Smith de la Universidad de Maryland, LinkUp Job Market Data y Outrigger Group, lanzó UMD-LinkUp AI Maps, la primera herramienta del mundo para mapear la creación de empleos que requieren habilidades en inteligencia artificial.

AI Maps utiliza datos de empleo de LinkUp para visualizar la expansión de empleos en IA en todo el país, permitiendo a los usuarios seguir la creación de empleos en IA mensualmente, clasificar los estados por su participación en esos empleos y realizar un análisis detallado por sectores económicos, áreas metropolitanas y condados. Además, permite determinar la Intensidad de IA de una región: la relación entre sus empleos en IA y todas las demás publicaciones.

Para mejorar la precisión, UMD-LinkUp AI Maps utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) afinado en lugar de enfoques basados en palabras clave, lo que resulta en una precisión superior al 90% en comparación con las verificaciones manuales. Anil K. Gupta, co-líder del proyecto, destaca el uso de LLM altamente especializados para filtrar empleos en IA de manera precisa y oportuna.

Un análisis inicial de hallazgos está disponible en el documento blanco «From West to the Rest», que revela un aumento en los empleos en IA a pesar de una disminución en los empleos de TICs en general. El informe identifica regiones con una alta participación de empleos en IA, como la región de Washington, D.C., debido a la adopción de nuevas tecnologías por parte de agencias federales y contratistas de defensa y aeroespaciales.

TrueMedia: una herramienta impulsada por inteligencia artificial para detectar videos, fotos y audio falsificados mediante IA

TrueMedia

TrueMedia, una nueva organización sin fines de lucro liderada por Oren Etzioni, que está desarrollando una herramienta impulsada por inteligencia artificial para detectar videos, fotos y audio falsificados mediante IA, con el objetivo de combatir la desinformación política antes de las elecciones de 2024. Respaldada por la fundación sin fines de lucro Camp.org de Garrett Camp,

TrueMedia tiene previsto lanzar una herramienta web gratuita que combina técnicas avanzadas de detección de deepfakes para ser utilizada inicialmente por periodistas y verificadores de hechos, con un lanzamiento público más amplio posteriormente. La tecnología de TrueMedia analizará los medios subidos para evaluar la probabilidad de manipulación por IA, centrándose en los deepfakes políticos. A pesar de los desafíos técnicos, TrueMedia está comprometida a tener un impacto genuino en la lucha contra la desinformación sin hacer juicios políticos sobre el contenido. Con un equipo compuesto por expertos y asesores de diversos campos, TrueMedia está muy centrada en las próximas elecciones, con el objetivo de demostrar su eficacia antes de considerar planes a largo plazo.

Perplexity: un motor de búsqueda construido con tecnologías IA modernas

Perplexity

El motor de búsqueda de Perplexity está construido completamente desde cero utilizando inteligencia artificial, mostrando lo que se puede lograr con las tecnologías de IA modernas. El autor destaca las capacidades del motor de búsqueda de Perplexity y cómo les ha proporcionado resultados de búsqueda relevantes y precisos.


Este innovador motor de búsqueda, impulsado por una inteligencia artificial de última generación, va más allá de los listados tradicionales. Ofrece respuestas completas, contextualizadas y en lenguaje natural. Se presenta como un buscador conversacional, una herramienta que proporciona respuestas precisas a preguntas complejas utilizando modelos de lenguaje avanzados. Su capacidad para ofrecer respuestas está limitada por las capacidades de la inteligencia artificial y los resultados de las búsquedas.

Perplexity AI fue fundado en 2022 por Andy Konwinski, Aravind Srinivas, Denis Yarats y Johnny Ho. Los cuatro fundadores se conocieron mientras trabajaban en Google AI, donde estaban involucrados en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes. Estaban frustrados por la falta de una buena manera de acceder y utilizar el conocimiento contenido en estos modelos, por lo que decidieron iniciar su propia empresa para abordar este problema.

El nombre «Perplexity» fue elegido porque refleja el objetivo de la empresa de proporcionar a los usuarios respuestas precisas e informativas a sus preguntas, incluso si esas preguntas son complejas o desafiantes. La misión de la empresa es «democratizar el acceso al conocimiento» facilitando que cualquiera pueda aprender y explorar nuevos temas. Perplexity AI también está desarrollando varias otras funciones, como la capacidad de generar código, escribir tablas y resolver problemas matemáticos.

En comparación con ChatGPT, Perplexity AI tiene acceso a internet en tiempo real para ofrecer respuestas actualizadas. Además, mientras que ChatGPT puede ofrecer respuestas que pueden no ser verificables, Perplexity AI proporciona las fuentes de donde ha obtenido la información, permitiendo a los usuarios verificarla por sí mismos. Ambos modelos destacan por su capacidad para contextualizar la información, lo que permite mantener conversaciones fluidas. Por ejemplo, Perplexity AI puede entender la secuencia de preguntas y respuestas relacionadas.

Comparado con Google, Perplexity AI ofrece una diferencia significativa al comprender la pregunta y elaborar una respuesta coherente utilizando fuentes relevantes, en lugar de simplemente devolver resultados basados en SEO. En resumen, Perplexity AI combina la capacidad de conversación de ChatGPT con la profundidad y precisión de búsqueda de Google.

Los «deepfakes», y su impacto potencial en los procesos democráticos

AI-powered disinformation is spreading — is Canada ready for the political impact? The rise of deepfakes comes as billions of people around the world prepare to vote this year. Catharine Tunney · CBC News · Posted: Jan 18, 2024 4:00 AM EST | Last Updated: January 21

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Pocos días antes de las elecciones nacionales eslovacas del pasado otoño, una misteriosa grabación de voz empezó a difundir una mentira en Internet. El archivo manipulado hacía parecer que Michal Simecka, líder del partido Eslovaquia Progresista, hablaba de comprar votos con un periodista local. Sin embargo, la conversación nunca se produjo y el archivo fue posteriormente desmentido como un engaño «deepfake».

El artículo aborda la creciente preocupación por la desinformación impulsada por inteligencia artificial, especialmente los «deepfakes», y su impacto potencial en los procesos democráticos en Canadá. Se destaca un incidente reciente en Eslovaquia, donde un «deepfake» manipuló una grabación de voz para difundir información falsa sobre un líder político justo antes de las elecciones nacionales. El artículo subraya el desafío global de combatir la desinformación, ya que miles de millones de personas están a punto de votar en diversas elecciones, incluida la muy esperada contienda presidencial en los Estados Unidos.

Se señala la creciente amenaza de los «deepfakes», utilizando el caso eslovaco como ejemplo y resaltando la dificultad para determinar la extensión de la influencia de los «deepfakes» en los resultados electorales. Expertos como Hany Farid de la Universidad de California-Berkeley expresan preocupaciones sobre el impacto de los «deepfakes» en la credibilidad y la responsabilidad de los políticos, ya que la facilidad para crear contenido manipulado plantea temores de que los individuos ya no sean responsables de sus acciones o declaraciones.

La Agencia de Seguridad de las Comunicaciones (CSE), la agencia de inteligencia cibernética de Canadá, reconoce la amenaza y expresa inquietudes sobre la interferencia extranjera. Se describen los preparativos de la CSE para posibles ataques de inteligencia artificial en las elecciones canadienses, incluida la autoridad para eliminar contenido engañoso y operaciones cibernéticas defensivas.

Se menciona el Protocolo Público de Incidentes Críticos en Elecciones, establecido en 2019, que monitorea y alerta al público sobre amenazas creíbles a las elecciones de Canadá. Se plantean críticas sobre la efectividad del protocolo para detectar contenido falso e interferencia extranjera.

La CSE advierte que la tecnología de inteligencia artificial avanza a un ritmo que dificultará la detección de «deepfakes». Se insta al público a desarrollar «escepticismo profesional» y a ser cauteloso con el contenido en línea.

La diputada conservadora Michelle Rempel Garner expresa preocupaciones sobre la respuesta del gobierno a la amenaza de «deepfakes» y pide medidas más fuertes. Se sugiere la adopción de marcas de agua en el contenido generado por inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a distinguir entre contenido real y falso.

Hany Farid aboga por la responsabilidad de las empresas de inteligencia artificial, sugiriendo la inclusión de marcas de agua duraderas en el contenido generado por inteligencia artificial. El Ministro de Seguridad Pública, Dominic LeBlanc, reconoce las preocupaciones y da indicios de futuras medidas gubernamentales para abordar el problema.

Se destacan los esfuerzos para educar al público sobre el reconocimiento de contenido engañoso, incluida la creación de un juego de mesa y programas de divulgación. Las recomendaciones incluyen ver contenido en vivo durante las elecciones y abordar la desinformación al interactuar con amigos y familiares.

En conclusión, el artículo destaca la urgencia de que Canadá aborde la amenaza de la desinformación impulsada por la inteligencia artificial, enfatizando la necesidad de un enfoque multifacético que involucre soluciones tecnológicas, medidas regulatorias, educación pública y análisis posterior de contenido cuestionable.

Chrome presenta 3 innovadoras funciones generativas de inteligencia artificial

Parisa Tabriz. Chrome is getting 3 new generative AI features Jan 23, 2024

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En la búsqueda constante de mejorar las experiencias de los usuarios, Chrome presenta funciones revolucionarias de inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de Chrome (M121). Estas características experimentales tienen como objetivo revolucionar la organización de pestañas, ofrecer la creación personalizada de temas y ayudar a los usuarios a redactar contenido en la web. Estas funciones estarán disponibles en Macs y Windows en los EE. UU., y se podrán acceder a través de la configuración de Chrome.

1. Organización inteligente de pestañas

La gestión de numerosas pestañas ahora se simplifica con el Organizador de pestañas. La inteligencia artificial de Chrome propondrá de manera intuitiva y creará grupos de pestañas basados en tus pestañas activas. Esto es particularmente ventajoso para usuarios multitarea comprometidos en diversas actividades simultáneas, como planificar viajes, investigar temas o comprar. Los usuarios pueden iniciar esta función haciendo clic derecho en una pestaña y seleccionando «Organizar pestañas similares» o utilizando la flecha desplegable junto a las pestañas. Chrome incluso sugiere nombres y emojis para estos grupos de pestañas para facilitar su recuperación.

2. Temas personalizados generados por IA

Empoderando a los usuarios para personalizar aún más su experiencia de navegación, Chrome presenta temas personalizados generados por IA. Utilizando un modelo de difusión de texto a imagen, los usuarios pueden generar rápidamente temas basados en temas seleccionados, estados de ánimo, estilos visuales y colores. Esta función elimina la necesidad de complejas instrucciones de IA, haciendo que la personalización sea más accesible. Los usuarios pueden acceder a esta función a través del panel lateral «Personalizar Chrome», seleccionando «Cambiar tema» y luego «Crear con IA». Las posibilidades son vastas, permitiendo a los usuarios adaptar la apariencia de Chrome a sus preferencias de manera fácil.

3. Asistencia de IA en la escritura web

Abordando los desafíos de expresar pensamientos en línea, Chrome está listo para lanzar un asistente de escritura experimental impulsado por IA en la próxima versión. Esta función ayudará a los usuarios a redactar contenido en la web con confianza, ya sea redactando reseñas, confirmaciones de asistencia o consultas formales. Al hacer clic derecho en un cuadro de texto o campo en cualquier sitio que visites en Chrome, los usuarios pueden seleccionar «Ayúdame a escribir» para recibir sugerencias generadas por IA, iniciando el proceso de escritura y aumentando la confianza en la comunicación en línea.

Dado que estas funciones son experimentos públicos iniciales, estarán desactivadas inicialmente para cuentas empresariales y educativas. Los usuarios de Chrome pueden anticipar más avances a lo largo del año, incluida la integración del nuevo modelo de IA Gemini, destinado a mejorar la velocidad y facilidad de navegación. Mantente atento a más innovaciones mientras Chrome continúa integrando tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en su plataforma.

Guía para el Uso de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la Investigación Académica de la Universidad de Cornell

Generative AI in Academic Research: Perspectives and Cultural Norms. (s. f.). Research & Innovation. Recuperado 22 de enero de 2024, de https://research-and-innovation.cornell.edu/generative-ai-in-academic-research/

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Un grupo de trabajo multidisciplinario de profesores y personal de Cornell ha publicado un informe que ofrece perspectivas y pautas prácticas para el uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la práctica y difusión de la investigación académica de Cornell.

El informe, publicado el 15 de diciembre, marca el primer paso para establecer un conjunto inicial de perspectivas y normas culturales para los investigadores de Cornell, líderes de equipos de investigación y personal de administración de la investigación. El grupo de trabajo fue liderado por Krystyn Van Vliet, vicepresidenta de investigación e innovación.

A principios del semestre de otoño, Cornell emitió un informe que ofrecía orientación a los profesores para enseñar en la era de ChatGPT y otras tecnologías de GenAI. Y el 5 de enero, Cornell emitió su tercer y último informe relacionado con GenAI, con orientación sobre la inteligencia artificial generativa en la administración; los tres informes se encuentran en el sitio web de AI de IT@Cornell.

El informe de investigación aborda el uso de GenAI en cuatro etapas del proceso de investigación:

  • Concepción y ejecución: incluye la ideación, revisión de literatura, generación de hipótesis y otras partes del proceso de investigación «interno» por parte del individuo y el equipo de investigación, antes de la divulgación pública de ideas o resultados de investigación.
  • Diseminación: incluye la divulgación pública de ideas y resultados de investigación, incluidas publicaciones en revistas revisadas por pares, manuscritos, libros y otras obras creativas.
  • Traducción: incluye la reducción de hallazgos o resultados de investigación a la práctica, que puede adoptar la forma de invenciones patentadas o derechos de autor.
  • Financiamiento y cumplimiento de acuerdos de financiamiento: incluye propuestas que buscan financiamiento para planes de investigación, así como el cumplimiento de las expectativas de patrocinadores o políticas gubernamentales de EE. UU. relevantes para Cornell.

Como señala el informe, además de funciones tan ubicuas como revisión ortográfica y gramatical, la inteligencia artificial ya se utiliza como herramienta en actividades relacionadas con la investigación, como análisis de datos y recuperación de documentos, pero solo para aquellos con experiencia programando. GenAI permitiría que estas herramientas sean accesibles para más personas, incluidos investigadores y personal de apoyo.

«Estas tecnologías en rápida evolución tienen el potencial de provocar cambios transformadores en la investigación académica, pero representan un territorio inexplorado, con grandes oportunidades y riesgos significativos», dijo Natalie Bazarova, profesora de comunicación en la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida y viceprovost asociada en la Oficina del Vicepresidente de Investigación e Innovación (OVPRI). «En nuestro informe, proporcionamos pautas y salvaguardias para garantizar que la investigación se realice con los más altos niveles de integridad, alentando al mismo tiempo la exploración de estas nuevas herramientas y fronteras de investigación de GenAI».

David Mimno, miembro del grupo de trabajo y profesor asociado de ciencia de la información en la Facultad de Computación e Información de Ann S. Bowers de Cornell, describe su percepción general de la tecnología como «optimista con precaución».

«Mientras hay muchas oportunidades valiosas y útiles, que solo crecerán a medida que las personas descubran nuevas formas de utilizar los sistemas, hay mucha incertidumbre, tecnología que cambia rápidamente y límites fundamentales», dijo. «En este momento, estamos en una zona muy peligrosa donde los sistemas son lo suficientemente buenos como para que las personas confíen en ellos, pero no lo suficientemente buenos como para que deban confiar en ellos».

El grupo de trabajo presenta las posibilidades y los peligros potenciales de la tecnología emergente: «GenAI proporciona al usuario una sensación de poder en su aparente asistencia intelectual a pedido, lo que, como era de esperar, también implica la necesidad de asumir responsabilidades. Los grupos y proyectos de investigación académica a menudo incluyen múltiples usuarios con diferentes etapas de contribución, diferentes grados de experiencia y liderazgo, y diferentes responsabilidades con respecto a la integridad de la investigación y la traducción de los resultados de la investigación al impacto en la sociedad».

El informe incluye una sección de preguntas y respuestas centrada en las mejores prácticas y casos de uso para cada una de las cuatro etapas de investigación que pueden servir como iniciadores de discusión para las comunidades de investigación, así como un resumen de las políticas de publicación comunitarias existentes con respecto al uso de GenAI en investigación por parte de financiadores, revistas, sociedades profesionales y colegas.

OpenAI anuncia una estrategia para prevenir la desinformación electoral utilizando su tecnología de IA, con el objetivo de salvaguardar las elecciones en más de 50 países

OpenAI ha presentado un plan para evitar el uso indebido de sus herramientas de inteligencia artificial en la difusión de desinformación electoral, ya que los votantes de más de 50 países se preparan para emitir sus votos en elecciones nacionales este año.

La startup de inteligencia artificial con sede en San Francisco delineó salvaguardias, que incluyen políticas existentes e iniciativas nuevas, para abordar preocupaciones sobre el posible mal uso de sus potentes herramientas de inteligencia artificial generativa que pueden generar rápidamente texto e imágenes.

Los pasos de OpenAI implican prohibir la creación de chatbots que se hagan pasar por candidatos reales o gobiernos, tergiversar procesos de votación o desalentar el voto. Además, la empresa planea marcar digitalmente las imágenes de inteligencia artificial creadas con su generador de imágenes DALL-E para rastrear su origen. OpenAI también se asociará con la Asociación Nacional de Secretarios de Estado para dirigir a los usuarios a información precisa sobre la logística de votación.

Aunque se considera un paso positivo, el éxito de estas medidas dependerá de su implementación. La empresa reconoce la necesidad de vigilancia y un monitoreo riguroso para abordar los desafíos planteados por la desinformación electoral generada por inteligencia artificial.

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Los propios investigadores y expertos en inteligencia artificial (IA) están asombrados por la rápida velocidad del desarrollo de la IA

Grace, K., Stewart, H., Sandkühler, J. F., Thomas, S., Weinstein-Raun, B., & Brauner, J. (2024). Thousands of AI Authors on the Future of AI (arXiv:2401.02843). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.02843

En la encuesta más grande de su tipo, 2,778 investigadores que habían publicado en las principales conferencias de inteligencia artificial (IA) ofrecieron predicciones sobre el ritmo del progreso de la IA y la naturaleza e impactos de los sistemas de IA avanzados. Las predicciones agregadas indican al menos un 50% de posibilidad de que los sistemas de IA alcancen varios hitos para 2028, incluyendo la construcción autónoma de un sitio de procesamiento de pagos desde cero, la creación de una canción indistinguible de una nueva canción de un músico popular y la descarga y ajuste autónomo de un modelo de lenguaje grande

Un nuevo estudio revela que los propios investigadores en inteligencia artificial (IA) están asombrados por la rápida velocidad del desarrollo de la IA. La encuesta, realizada a 2,778 expertos en IA, indica que la percepción general es que la IA está acelerando su avance de manera sorprendente. Se destaca que, en promedio, las predicciones de los expertos sobre la viabilidad de 32 tareas relacionadas con la IA se adelantaron en 1.0 año entre 2022 y 2023.

Las predicciones más destacadas del estudio muestran cambios drásticos en las expectativas de los encuestados sobre dos conceptos clave: la Inteligencia Artificial de Nivel Avanzado (HLMI, por sus siglas en inglés) y la Automatización Completa del Trabajo (FAOL, por sus siglas en inglés). HLMI experimentó una disminución de 13 años en el tiempo estimado de llegada entre 2022 y 2023, mientras que la predicción para FAOL disminuyó en 48 años durante el mismo período.

Aunque la encuesta revela una división entre los «aceleracionistas» y los «pesimistas» de la IA, los datos sugieren que los primeros superan en número a los últimos. Los encuestados que desean que la IA se desarrolle «mucho más rápido» constituyen el 15.6%, mientras que los que desean que se desarrolle «mucho más lento» son el grupo más pequeño, representando el 4.8%. El grupo más grande prefiere que la IA se desarrolle «un poco más lento» (29.9%), seguido por «a la velocidad actual» (26.9%) y «un poco más rápido» (22.8%).

Aunque se señala la limitación de que los encuestados solo tienen experiencia en IA y no necesariamente en pronósticos, el estudio proporciona una visión interesante sobre las creencias subjetivas de los expertos en IA, indicando una tendencia hacia una adopción más rápida de la tecnología.