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OpenAI no se entrenará con datos del New York Times tras la demanda interpuesta por el periódico a ChatGPT

News, B. (2024, enero 16). OpenAI Doesn’t Want to Train on New York Times Data After Lawsuit, Altman Says—BNN Bloomberg. BNN. https://www.bnnbloomberg.ca/openai-doesn-t-want-to-train-on-new-york-times-data-after-lawsuit-altman-says-1.2022691

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha declarado que la inteligencia artificial no necesita grandes cantidades de datos de entrenamiento de editoriales como The New York Times, en respuesta a las acusaciones de que su startup está utilizando material con derechos de autor. Altman señaló que la creencia de que se requieren todos los datos de entrenamiento y que estos son muy valiosos no es generalmente cierta, y afirmó que no desean entrenar con los datos del New York Times.

OpenAI está en medio de una importante iniciativa para asegurar acceso a contenidos de noticias después de ser demandada por el Times y Microsoft, su mayor inversor, por supuestamente causar miles de millones de dólares en daños por violación de derechos de autor. Las asociaciones con editoriales son cruciales para el futuro de OpenAI, ya que equilibra la necesidad de datos precisos y oportunos con la atención pública sobre la procedencia de esos datos.

La compañía está en conversaciones con varios editores, incluyendo CNN, Fox Corp. y Time, para obtener licencias de contenido noticioso. Altman destacó que su objetivo es proporcionar información de diferentes fuentes cuando los usuarios lo soliciten y mencionó que algunos editores desean asociarse con ellos, mientras que otros no.

Antes de la demanda, OpenAI y el Times estuvieron en contacto desde abril para negociar una licencia, pero no lograron llegar a un acuerdo. La empresa también enfrenta demandas colectivas de escritores, como Sarah Silverman, George R.R. Martin y Michael Chabon.

A pesar de las tensiones con algunos editores, OpenAI ha alcanzado acuerdos con la Associated Press para acceder a sus archivos y firmó un acuerdo de tres años en diciembre con Axel Springer SE para utilizar el contenido de la compañía mediática alemana por una suma no revelada.

Altman concluyó que gran parte de la investigación de OpenAI se centra en aprender más a partir de cantidades más pequeñas de datos de alta calidad.

El papel de la inteligencia artificial en la edición.

People plus machines: the role of artificial intelligence in publishing.  Frontier Economics. Publishers Association,2020. 65 p. Disponible en: https://www.publishers.org.uk/wp-content/uploads/2020/10/People-plus-machines-The-role-of-Artificial-Intelligence-in-Publishing_FINAL.pdf

El gobierno del Reino Unido ha colocado un fuerte énfasis e inversión pública en la Estrategia Industrial, destacando a la Inteligencia Artificial (IA) como impulsora de la innovación empresarial y el crecimiento futuro de la productividad. La Asociación de Editores (Publishers Association) ha solicitado a Frontier Economics que realice una evaluación fundamentada en evidencia sobre el papel de la IA en el sector editorial.

Este informe es el primer análisis sistemático de la inteligencia artificial (IA) en la industria editorial del Reino Unido. Basándonos en entrevistas del sector, estudios de caso y una encuesta a toda la industria, desarrollamos una taxonomía de casos de uso de la IA en la edición, junto con evidencia sobre los comportamientos y actitudes de los editores en relación con la inversión en inteligencia artificial.

  • La inteligencia artificial (IA) se está aplicando en toda la cadena de valor por parte de algunos editores académicos, de educación y consumidores para obtener beneficios tanto para sus organizaciones (como una mejor protección de propiedad intelectual, descubrimiento de contenido, predicción de mercado y otras perspicacias estratégicas) como para sus clientes (al realizar tareas de búsqueda y resumen rutinarias y generar nuevas ideas, la IA está liberando a investigadores, autores, maestros y consumidores para enfocarse en tareas de valor añadido o creativas).
  • En general, la mayoría de los editores, independientemente de su tamaño y sector, consideran que la IA será importante en los próximos cinco años. De los editores que encuestamos que ya están invirtiendo en IA, la mayoría ha obtenido beneficios, y todos esperan hacerlo en los próximos años.
  • La inversión en IA en el sector acaba de comenzar. Los editores más grandes están liderando el impulso. La mayoría de las inversiones comenzaron en los últimos tres años. Los editores utilizan pequeños equipos internos de investigación en IA y colaboran con startups de tecnología AI e investigadores universitarios. Para aumentar los niveles de inversión en IA de los editores y lograr mayores beneficios para los consumidores, el sector debe superar varios obstáculos de inversión, incluida la falta de habilidades técnicas en IA y la conciencia general de los beneficios de la IA, las dificultades para implementar soluciones de IA con las infraestructuras de TI existentes y en flujos de trabajo aislados, la importancia de la certeza legal con respecto a la ley de propiedad intelectual (PI) del Reino Unido y, para los editores más pequeños, los significativos costos iniciales de inversión asociados con la investigación e implementación de IA.
  • Recomendamos que la industria y el gobierno en el Reino Unido trabajen juntos para aumentar la conciencia sobre cuestiones clave de inversión en IA, fomentar la participación e identificar soluciones políticas y otras para abordarlas. Las áreas clave de políticas incluyen: garantizar la certeza legal con respecto a la ley de PI del Reino Unido; fomentar la colaboración entre editores, pymes enfocadas en la IA y la academia; y ayudar a las pymes editoras a acceder a financiamiento y habilidades en IA.

Aplicación de la IA Generativa: recomendaciones y consideraciones para las escuelas públicas

Generative AI Implementation: Recommendations and Considerations
for PK-13 Public Schools. North Carolina: North Carolina Dept. of Public Instruction, 2024

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Estas recomendaciones y consideraciones para la implementación de inteligencia artificial generativa han sido creadas como una forma de compartir información y recursos para orientar la implementación responsable de herramientas de inteligencia artificial generativa y guiar la alfabetización en inteligencia artificial en las Escuelas Públicas de Carolina del Norte. Ten en cuenta que, dado que la inteligencia artificial generativa es una tecnología emergente y está cambiando rápidamente, al igual que las leyes y normativas que la rigen, este es un documento en constante actualización que se modificará según sea necesario para reflejar los cambios que ocurran en este entorno tan dinámico. La última actualización aparecerá en la parte inferior de cada página para tu referencia.

Estas pautas han sido organizadas en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, que guía la enseñanza y el aprendizaje digital en las escuelas públicas de Carolina del Norte. El Plan de Aprendizaje Digital fomenta el uso seguro de tecnología innovadora para preparar a los estudiantes para el futuro escolar y laboral, mejorar los resultados estudiantiles y respaldar el uso adecuado de la tecnología para avanzar en el aprendizaje.

Este documento está estructurado en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, como se muestra en este gráfico. La Oficina de Enseñanza y Aprendizaje Digital, ubicada dentro del Departamento de Instrucción Pública de Carolina del Norte (NCDPI), apoya a los educadores en el uso seguro de la inteligencia artificial generativa para mejorar el aprendizaje estudiantil. Si necesitas ayuda para implementar la inteligencia artificial generativa en tu distrito o escuela, por favor comunícate con tu Consultor Regional de Enseñanza y Aprendizaje Digital o con el Catalizador de Aprendizaje Innovador.

Elsevier anuncia el lanzamiento de Scopus AI

Scopus AI 

Elsevier, líder mundial en información científica y análisis de datos, lanza hoy Scopus AI, un producto de inteligencia artificial generativa para ayudar a los investigadores e instituciones de investigación a obtener resúmenes rápidos y precisos y perspectivas de investigación que apoyen la colaboración y el impacto social. Scopus AI se basa en el contenido de confianza de Scopus de más de 27.000 revistas académicas, de más de 7.000 editores de todo el mundo, con más de 1.800 millones de citas, e incluye más de 17 millones de perfiles de autores. El contenido de Scopus es examinado por un consejo independiente de científicos y bibliotecarios de renombre mundial que representan a las principales disciplinas científicas.

Desde el lanzamiento alfa en agosto de 2023, miles de investigadores de todo el mundo han probado Scopus AI. Sus comentarios han reforzado el hecho de que, a medida que evoluciona la IA generativa, los investigadores quieren investigaciones fiables y citadas que sean relevantes y altamente personalizadas para sus necesidades.

Elisenda Aguilera, investigadora de la Universidad Pompeu Fabra (España), ha participado en las pruebas de IA de Scopus y ha elaborado un preprint sobre lo que ha aprendido…

«La interfaz de Scopus AI es intuitiva y fácil de usar, permite al investigador obtener una visión general de un problema, así como identificar autores y enfoques, en una sesión de búsqueda más ágil que la convencional. Es una herramienta valiosa para revisiones bibliográficas, construcción de marcos teóricos y verificación de relaciones entre variables, entre otras aplicaciones realmente imposibles de delimitar.»

Elisenda Aguilera

Scopus AI ya está disponible en todo el mundo para los clientes de Scopus.

Fuente: Launch of Scopus AI to Help Researchers Navigate the World of Research. (2024). Www.Elsevier.Com. Recuperado 17 de enero de 2024, de https://www.elsevier.com/about/press-releases/launch-of-scopus-ai-to-help-researchers-navigate-the-world-of-research

Errores jurídicos preocupantes y generalizados en los tres modelos populares de IA

«Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models Are Pervasive». 2024. 11 de enero de 2024. https://hai.stanford.edu/news/hallucinating-law-legal-mistakes-large-language-models-are-pervasive.

El estudio «Disturbing & pervasive errors among three popular models on a wide range of legal tasks» (GPT 3.5, Llama 2, and PaLM 2) revela lo siguiente

  • «las tasas de alucinación oscilan entre el 69% y el 88% en respuesta a consultas jurídicas específicas para los modelos lingüísticos más avanzados»
  • «el rendimiento se deteriora cuando se trata de tareas más complejas que requieren una comprensión matizada de las cuestiones jurídicas o la interpretación de textos jurídicos»
  • «jurisprudencia de tribunales inferiores… sujeta a alucinaciones más frecuentes que la jurisprudencia de tribunales superiores
  • «susceptibilidad del modelo a lo que llamamos «sesgo contrafáctico», es decir, la tendencia a asumir que una premisa fáctica en una consulta es cierta, aunque sea rotundamente errónea»

Las falsas reescrituras de libros generadas por IA inundan Amazon

Knibbs, Kate. 2024 «Scammy AI-Generated Book Rewrites Are Flooding Amazon». Wired. Accedido 15 de enero de 2024. https://www.wired.com/story/scammy-ai-generated-books-flooding-amazon/.

Los reescritos de libros generados por IA que parecen ser fraudulentos están inundando Amazon. Los autores siguen descubriendo lo que parecen ser imitaciones generadas por IA y resúmenes de sus libros en Amazon. Hay poco que puedan hacer para frenar las copias fraudulentas.


La proliferación de reescrituras de libros generadas por inteligencia artificial que parecen fraudulentas está afectando significativamente a Amazon, y los autores siguen descubriendo lo que aparentan ser imitaciones y resúmenes generados por IA de sus libros en la plataforma. Este problema ha afectado a la investigadora de IA Melanie Mitchell y a otros profesionales, generando preocupaciones en la comunidad literaria. Aunque Amazon actuó retirando la imitación del libro de Mitchell, la presencia persistente de resúmenes de baja calidad generados por IA sigue siendo un desafío.

Mitchell notó que, al buscar su libro en Amazon, no solo encontraba su obra, sino también otro libro electrónico con el mismo título, publicado en septiembre pasado. Este tenía solo 45 páginas y reproducía las ideas de Mitchell en un lenguaje entrecortado y torpe. El autor listado, «Shumaila Majid», carecía de biografía, foto y presencia en internet, pero al hacer clic en ese nombre, aparecían numerosos libros similares resumiendo títulos recién publicados.

Este fenómeno afecta a diversos autores, entre ellos la pionera en ciencias de la computación Fei-Fei Li, cuyo nuevo libro tiene más de una docena de reescrituras aparentemente generadas por IA. Aunque algunos de estos resúmenes se presentan como tales, a menudo no aportan un valor significativo para los lectores. A diferencia del libro de Mitchell, los resúmenes de Li se anuncian como tales. Uno, titulado abiertamente «Resumen y Análisis de The Worlds I See», tiene una descripción del producto que comienza así: «¡DESCARGO DE RESPONSABILIDAD! ESTO NO ES UN LIBRO DE FEI-FEI LI, NI ESTÁ AFILIADO A ELLOS. ES UNA PUBLICACIÓN INDEPENDIENTE QUE RESUME EL LIBRO DE FEI-FEI LI EN DETALLES. ES UN RESUMEN». Defender analizó una muestra del libro de Resumen y Análisis y también encontró que probablemente fue generado por IA.

La aparición de resúmenes generados por IA ha aumentado significativamente, a pesar de que en septiembre de 2023, Amazon limitó a los autores a cargar un máximo de tres libros al día en su tienda. La escritora Sarah Stankorb es una de las afectadas. Este verano, publicó «Disobedient Women: How a Small Group of Faithful Women Exposed Abuse, Brought Down Powerful Pastors, and Ignited an Evangelical Reckoning». Los resúmenes aparecieron en Amazon en cuestión de días. Uno, que sospecha que se basó en una copia avanzada comúnmente distribuida a revisores, apareció el día antes de que saliera su libro.

Los resúmenes generados por IA vendidos como libros electrónicos han estado «aumentando dramáticamente en número», según Jane Friedman, experta en la industria editorial, quien también fue blanco de un esquema de libros generados por IA diferente. «Es común en este momento que un autor de no ficción celebre el lanzamiento de su libro y luego, en pocos días, descubra uno de estos resúmenes a la venta».

Este problema se agrava debido a las limitadas acciones de Amazon para abordar la situación. Aunque la compañía retiró la imitación del libro de Mitchell, no ha anunciado planes para monitorear proactivamente esta ola de resúmenes. La falta de medidas efectivas actualmente permite que los creadores de estos resúmenes continúen subiéndolos a la plataforma. Stankorb describe la situación como una nueva realidad y la resignación de la industria editorial ante este persistente problema.

IA para todo: Las tecnologías revolucionarias para 2024

IA para todo: 10 tecnologías revolucionarias para 2024

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

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

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

Aquí tienes cinco de las 10 Tecnologías Innovadoras de 2024.

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

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

Formas en que la Inteligencia Artificial Impacta a las Bibliotecas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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