Archivo de la etiqueta: Inteligencia artificial

Libro Blanco: Inteligencia Artificial Generativa en Comunicación científica

Generative AI in Scholarly Communications: Ethical and Practical Guidelines for the Use of Generative AI in the Publication Process. STM, 2023

Texto completo

STM ha publicado un nuevo libro blanco: Generative AI in Scholarly Communications: Directrices éticas y prácticas para el uso de la IA generativa en el proceso de publicación. Como continuación de AI Ethics in Scholarly Communication, que STM publicó en abril de 2021, esta nueva publicación es un recurso para las partes interesadas en la publicación académica y aborda el papel cada vez más importante de las tecnologías de IA Generativa (GenAI).

El documento examina los aspectos éticos, jurídicos y prácticos de GenAI, destacando su potencial para transformar las comunicaciones académicas, y abarca una serie de temas que van desde los derechos de propiedad intelectual hasta los desafíos de mantener la integridad en la era digital. El documento ofrece principios de buenas prácticas y recomendaciones para autores, equipos editoriales, revisores y proveedores, garantizando un enfoque responsable y ético en el uso de las herramientas GenAI.

El nuevo sistema de IA Gemini de Google entenderá tus fotos y videos, no solo texto

Google Gemini Tries Outsmarting ChatGPT With Photo and Video AI. (2023.). CNET. Recuperado 7 de diciembre de 2023, de https://www.cnet.com/tech/computing/google-gemini-tries-outsmarting-chatgpt-with-photo-video-ai/

Google ha comenzado a dotar a su chatbot Bard AI de una comprensión nativa de video, audio y fotos con un nuevo modelo llamado Gemini. Los propietarios de teléfonos Google Pixel 8 serán algunos de los primeros en aprovechar sus nuevas capacidades de inteligencia artificial.

Las primeras versiones de la nueva tecnología llegaron el miércoles a docenas de países a través de la actualización Gemini de Google Bard, pero solo en inglés. Puede proporcionar habilidades de chat basadas en texto que Google afirma mejoran las habilidades de inteligencia artificial en tareas complejas como resumir documentos, razonar y escribir código de programación. El cambio más importante con las capacidades multimedia, como comprender gestos con las manos en un video o descifrar el resultado de un rompecabezas de puntos a puntos dibujado por un niño, llegará «pronto», según Google.

Gemini representa un cambio dramático para la inteligencia artificial. El chat basado en texto es importante, pero los humanos deben procesar información mucho más rica a medida que habitamos nuestro mundo tridimensional y en constante cambio. Y respondemos con habilidades de comunicación complejas, como el habla y las imágenes, no solo palabras escritas. Gemini es un intento de acercarse a nuestra comprensión más completa del mundo.

Gemini viene en tres versiones adaptadas para diferentes niveles de potencia informática, según Google:

  • Gemini Nano funciona en teléfonos móviles, con dos variedades disponibles construidas para diferentes niveles de memoria disponible. Impulsará nuevas funciones en los teléfonos Pixel 8 de Google, como resumir conversaciones en su aplicación Recorder o sugerir respuestas de mensajes en WhatsApp escritos con el teclado Gboard de Google.
  • Gemini Pro, ajustado para respuestas rápidas, se ejecuta en los centros de datos de Google y alimentará una nueva versión de Bard, a partir del miércoles.
  • Gemini Ultra, limitado a un grupo de prueba por ahora, estará disponible en un nuevo chatbot Bard Advanced que se lanzará a principios de 2024. Google se negó a revelar detalles de precios, pero se espera pagar un precio premium por esta capacidad superior.

La nueva versión destaca el vertiginoso ritmo de avance en el nuevo campo de la inteligencia artificial generativa, donde los chatbots crean sus propias respuestas a indicaciones que escribimos en lenguaje claro en lugar de instrucciones de programación arcanas. El principal competidor de Google, OpenAI, tomó la delantera con el lanzamiento de ChatGPT hace un año, pero ya Google se encuentra en su tercera revisión importante de modelos de inteligencia artificial y espera ofrecer esa tecnología a través de productos que utilizan miles de millones de personas, como búsqueda, Chrome, Google Docs y Gmail.

«Durante mucho tiempo quisimos construir una nueva generación de modelos de inteligencia artificial inspirados en la forma en que las personas comprenden e interactúan con el mundo, una inteligencia artificial que se sienta más como un colaborador útil y menos como un software inteligente», dijo Eli Collins, vicepresidente de producto de la división DeepMind de Google. «Gemini nos acerca un paso más a esa visión».

OpenAI también suministra la inteligencia detrás de la tecnología de inteligencia artificial Copilot de Microsoft, incluido el nuevo modelo de inteligencia artificial GPT-4 Turbo que OpenAI lanzó en noviembre. Microsoft, al igual que Google, tiene productos importantes como Office y Windows a los que está agregando funciones de inteligencia artificial.

Gemini es la siguiente generación del modelo de lenguaje grande de Google, una secuela de PaLM y PaLM 2, que han sido la base de Bard hasta ahora. Pero al entrenar a Gemini simultáneamente en texto, código de programación, imágenes, audio y video, puede manejar de manera más eficiente la entrada multimedia que con modelos de inteligencia artificial separados pero interconectados para cada modo de entrada.

Ejemplos de las habilidades de Gemini, según un documento de investigación de Google (PDF), son diversos.

Al mirar una serie de formas que consisten en un triángulo, un cuadrado y un pentágono, puede adivinar correctamente que la siguiente forma en la serie es un hexágono. Al presentar fotos de la luna y una mano sosteniendo una pelota de golf y preguntar por la conexión, señala correctamente que los astronautas del Apolo golpearon dos pelotas de golf en la luna en 1971. Convirtió cuatro gráficos de barras que mostraban técnicas de eliminación de residuos país por país en una tabla etiquetada y señaló un punto de datos atípico, a saber, que Estados Unidos arroja mucho más plástico en el vertedero que otras regiones.

La compañía también mostró a Gemini procesando un problema de física escrito a mano que involucraba un dibujo simple, descubriendo dónde estaba el error de un estudiante y explicando una corrección. Un video de demostración más complejo mostró a Gemini reconociendo un pato azul, títeres de mano, trucos de prestidigitación y otros videos. Sin embargo, ninguna de las demostraciones fue en vivo y no está claro con qué frecuencia Gemini tiene dificultades con tales desafíos.

Los editores responden a los comentarios de la Oficina de Derechos de Autor diciendo que las empresas multimillonarias de inteligencia artificial copian en masa obras sin consentimiento

Publishers Submit Reply Comments to Copyright Office in Artificial Intelligence Proceeding—AAP. (2023, diciembre 6).

Texto completo

Association of American Publishers (AAP) de Estados Unidos presentó los comentarios de respuesta en la investigación de la U.S. Copyright Office de EE. UU. sobre la intersección entre la ley de derechos de autor y la inteligencia artificial (IA) en respuesta a afirmaciones defectuosas e inexactas presentadas por algunas empresas tecnológicas y/o sus inversores en la primera ronda de comentarios, incluidas afirmaciones agotadas de que los derechos de los autores y editores son un obstáculo para la innovación.

AAP presentó una extensa contribución que incluye los siguientes puntos:

  1. Las grandes empresas tecnológicas piden al gobierno «cobertura contra la responsabilidad por su desconsideración calculada de la autoría, ignorando también que los titulares de derechos ya licencian rutinariamente sus obras para todo tipo de usos digitales».
  2. «En lugar de trabajar con los propietarios de derechos de autor, estas empresas buscan apropiarse de la literatura y otras propiedades intelectuales invaluables para su propio beneficio comercial y torcer la ley a su voluntad. El gobierno no debería tener ningún papel en otorgar ventajas comerciales a las empresas de IA a expensas de autores, editores y otros creadores».
  3. «Las empresas que se benefician de la comercialización de esta tecnología deberían estar obligadas no solo a compensar a los titulares de derechos por su ingestión pasada de obras con derechos de autor para entrenar sistemas Gen AI, sino también por su uso continuo y futuro de obras protegidas para entrenar nuevos sistemas Gen AI o ajustar sus productos existentes».
  4. «Los desarrolladores de Gen AI no son ‘start-ups’ que luchan y necesitan un impulso del gobierno. Cuentan entre sus inversores a algunas de las empresas tecnológicas más grandes y rentables del mundo y tienen un valor, en algunos casos, entre 80 y 90 mil millones de dólares. No hay absolutamente ninguna razón de política pública para crear inmunidades legales para tales empresas, que solo enfrentan el requisito razonable de buscar el consentimiento o licencias de los titulares de derechos cuyas obras utilizan para entrenar sus sistemas Gen AI».
  5. «Sería un grave error repetir los errores de política pasados que permitieron a las empresas tecnológicas alcanzar una dominancia de mercado poco saludable, casi de monopolio, hasta el punto de que los gobiernos han luchado por frenar su poder, a pesar de los intentos repetidos de moderar sus tácticas agresivas en el mercado».
  6. «La cuestión de la seguridad nacional es ciertamente motivo de profunda preocupación para todos los ciudadanos estadounidenses, especialmente cuando los actores malintencionados pueden utilizar la IA y los sistemas Gen AI para sembrar desinformación o información falsa que socave nuestras instituciones democráticas y cree otros riesgos para la seguridad nacional. Esta posibilidad señala la necesidad aún mayor de autores y editores que produzcan y difundan contenido de calidad verificado y verificado. Avanzar en la agenda tecnológica y económica de la nación no es un juego de suma cero, y no debería convertirse en una carrera hacia el fondo».
  7. «La transparencia es un requisito esencial. Es de interés público saber qué obras de autor se han ingerido y es una parte esencial de buscar un consentimiento adecuado tener esa información claramente registrada. Este requisito no es oneroso y se presta a una mayor innovación en el campo de las empresas de derechos digitales».
  8. «En ningún caso la Ley de Derechos de Autor permite el acceso no autorizado o la adquisición de obras con derechos de autor. El acceso legal a fuentes autorizadas es importante. No se permite a un ser humano reproducir y descargar ilegalmente 183,000 obras con derechos de autor (el número de títulos infractores estimados en el corpus ‘Books3’) para leer o aprender de ellas».

Plan de Acción de EDUCASE Horizon sobre la Inteligencia Artificial Generativa

2023 EDUCAUSE Horizon Action Plan: Generative AI. EDUCASE, 2023

Texto completo


En 2023, la inteligencia artificial generativa surgió como la tecnología adoptada más rápidamente en la historia. Todos los miembros de la comunidad de educación superior, desde estudiantes hasta administradores, están tratando de determinar qué impacto pueden, tendrán y deberían tener las herramientas de inteligencia artificial generativa en la vida, el aprendizaje y el trabajo. Para complicar aún más las cosas, no hay consenso sobre cómo o incluso si la inteligencia artificial generativa debería desempeñar un papel en el futuro de la educación superior.

Basándose en las tendencias, tecnologías y prácticas descritas en el Informe Horizon 2023 de EDUCAUSE: Edición de Enseñanza y Aprendizaje, el panel de informe elaboró su visión del futuro junto con acciones prácticas que individuos, unidades y departamentos, y grupos de colaboradores pueden llevar a cabo para hacer realidad este futuro.

Cuando se les pidió describir el estado de la inteligencia artificial generativa que les gustaría ver en la educación superior dentro de 10 años, los panelistas construyeron colaborativamente el futuro descrito a continuación.

Los desarrolladores e investigadores de inteligencia artificial generativa han encontrado formas de garantizar que los procesos y resultados sean equitativos, representativos e imparciales. Los desarrolladores priorizan consideraciones éticas como la transparencia algorítmica, la privacidad y seguridad de los datos, la accesibilidad, la equidad y la inclusión. Los usuarios finales tienen control total sobre cómo las instituciones y empresas utilizan sus datos e propiedad intelectual. La formación en inteligencia artificial para estudiantes y profesionales se basa en prácticas éticas. Las herramientas de inteligencia artificial generativa están diseñadas con salvaguardias para garantizar que operen dentro de los objetivos de los desarrolladores.

Los desarrolladores y usuarios finales de la inteligencia artificial generativa construyen conjuntos de datos específicos y basados en referencias para diversos contextos de la educación superior. Los líderes de opinión en la educación superior proporcionan ideas sobre la calidad de los datos. La inteligencia artificial generativa respalda el acceso y la accesibilidad de la tecnología educativa. Se reducen o eliminan los obstáculos estructurales y, posiblemente arbitrarios, para el éxito estudiantil. Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa elimina la barrera de la escritura para la demostración de conocimientos. La inteligencia artificial generativa facilita la educación multilingüe al traducir automáticamente la comunicación hablada y escrita a cualquier idioma en tiempo real, permitiendo a los educadores enseñar a estudiantes de todo el mundo y enriquecer las experiencias transculturales.

El desarrollo de herramientas digitales se democratiza con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial generativa. Los usuarios finales pueden crear sus propias aplicaciones digitales, y la tecnología no está controlada por la industria. La inteligencia artificial generativa impulsa experiencias de aprendizaje interactivas e inmersivas, como entornos de simulación y realidad virtual, haciendo que los conceptos complejos sean más atractivos y tangibles para los estudiantes.

El personal docente y los estudiantes pueden pensar críticamente sobre las herramientas y resultados de la inteligencia artificial generativa. Pueden discernir usos apropiados para estas herramientas y evaluar productos de inteligencia artificial generativa. Las herramientas de búsqueda impulsadas por la inteligencia artificial generativa proporcionan a los usuarios fuentes creíbles de información, facilitando la recopilación de información y la verificación de hechos. Los docentes cuentan con el desarrollo profesional necesario y el apoyo continuo para implementar herramientas de inteligencia artificial generativa en la enseñanza y el aprendizaje. Los educadores enseñan a los estudiantes a utilizar las herramientas de inteligencia artificial generativa de manera ética, responsable y efectiva.

La inteligencia artificial generativa se utiliza para mejorar las relaciones humanas y completar tareas que los humanos no desean realizar. El tiempo humano se libera para abordar y resolver grandes problemas relacionados con la salud, la economía y otras áreas. En la educación superior, hay más tiempo disponible para centrarse en interacciones significativas entre el personal docente, el personal y los estudiantes. Las herramientas de inteligencia artificial generativa permiten nuevas conexiones entre estudiantes que comparten intereses, y los entornos educativos se centran más en apoyar estas conexiones que en el intercambio de conocimientos, ya que los procesos pedagógicos tradicionales son más eficientes y efectivos.

Las herramientas de inteligencia artificial generativa informan en tiempo real sobre los hallazgos de análisis de aprendizaje. El personal docente y administrativo aprovecha esta información para tomar decisiones informadas por datos, implementar intervenciones específicas y mejorar continuamente los métodos de enseñanza. Las herramientas de análisis de aprendizaje también proporcionan a estudiantes y docentes retroalimentación detallada, específica y constructiva sobre tareas, proyectos y evaluaciones.

Asistentes digitales proporcionan a los estudiantes guías personalizadas y de por vida para el aprendizaje. Impulsados por la inteligencia artificial generativa, los asistentes se construyen con personalidades similares a las de un entrenador o amigo. Las instituciones utilizan estos asistentes para brindar apoyo integral (es decir, educativo y psicosocial) a los estudiantes. Los asistentes integran percepciones de experiencias educativas anteriores y necesidades de aprendizaje individualizadas en curso para abordar las preferencias, fortalezas y desafíos únicos de los estudiantes. Las experiencias de educación superior son una continuación fluida desde la educación secundaria, con un enfoque en el desarrollo continuo de habilidades y la metacognición. Después de graduarse de la educación postsecundaria, los estudiantes siguen conectados a trayectorias de aprendizaje de por vida para obtener certificaciones y habilidades adicionales. Los asistentes también ayudan a los estudiantes a desarrollar pensamiento crítico, innovación y creatividad al presentarles desafíos únicos, como estímulos creativos, ejercicios de escritura y escenarios de resolución de problemas.

¿Quién lidera en IA? Un análisis de la investigación en IA

Cottier, Ben, Tamay Besiroglu, y David Owen. 2023. «Who is leading in AI? An analysis of industry AI research». arXiv. http://arxiv.org/abs/2312.00043.


La investigación en Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más impulsada por la industria, siendo crucial comprender las contribuciones de las empresas a este campo. Comparamos las principales empresas de IA en cuanto a publicaciones de investigación, citas, tamaño de ejecuciones de entrenamiento y contribuciones a innovaciones algorítmicas.

El sector privado ha llegado a desempeñar un papel fundamental en la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial (IA) (1; 2). Este aumento ha sido impulsado por una explosión en los recursos computacionales para la IA (3), con costos que se han vuelto prohibitivos para que los laboratorios universitarios los mantengan solos. El sector privado también tiene una influencia desproporcionada: los artículos de investigación en IA que involucran a empresas privadas reciben aproximadamente el doble de citas que aquellos que no las incluyen (4). La industria es responsable de casi todas las ejecuciones de entrenamiento más intensivas en cómputo (3), tiene una influencia desproporcionada en los sistemas ampliamente desplegados y, como veremos, desarrolla una gran cantidad de los algoritmos y arquitecturas que sustentan los modelos actuales de vanguardia.

El análisis revela el papel sustancial desempeñado por Google, OpenAI y Meta. Descubrimos que estas tres empresas han sido responsables de algunas de las ejecuciones de entrenamiento más grandes, han desarrollado una gran parte de las innovaciones algorítmicas que sustentan modelos de lenguaje grandes y lideran en varios indicadores de impacto de citas.

En contraste, las principales empresas chinas como Tencent y Baidu tuvieron un impacto menor en muchos de estos indicadores en comparación con sus homólogos estadounidenses. Observamos que muchos laboratorios de la industria están llevando a cabo grandes trabajos de entrenamiento y que las tareas de entrenamiento de recién llegados, como OpenAI y Anthropic, han igualado o superado a las de incumbentes de larga data como Google. Los datos revelan un ecosistema diverso de empresas que dirigen el progreso de la IA, aunque los laboratorios estadounidenses como Google, OpenAI y Meta lideran en métricas críticas.

Amazon presenta Q, un chatbot con inteligencia artificial para empresas

Amazon launches Q, a business chatbot powered by generative artificial intelligence. AP News [en línea], 2023. [consulta: 1 diciembre 2023]. Disponible en: https://apnews.com/article/amazon-chatbot-q-chatgpt-09964d52076b1db7df8cca695423661f.

«La última IA de Amazon, Q, promete redefinir la forma en que las empresas interactúan con AWS. No se trata sólo de responder preguntas; Q se integra con las aplicaciones de empresa y aprende sobre el negocio al dedillo». Adam Selipsky, CEO de AWS, subraya: «Todo se basa en el conocimiento de los sistemas, los repositorios de datos y operaciones». Esta personalización es clave: permite a Q profundizar en las necesidades específicas de cada empresa, desde solucionar problemas de red hasta sugerir configuraciones de AWS adaptadas a las aplicaciones.


Q no es solo un chatbot; es un asistente orientado a la acción. Puede redactar contenido para blogs o comunicados de prensa, y ejecutar acciones a través de plugins, como abrir tickets de servicio. «Realmente creo que esto va a ser transformador», afirma Selipsky. Con sus profundas capacidades de integración, Q está a punto de convertirse en una herramienta indispensable para los usuarios de AWS, agilizando las operaciones y ofreciendo información inteligente y práctica». techcrunch

¿Por qué es importante?

Más allá de la comodidad de la automatización de tareas y la generación de contenidos, el potencial de Q para acelerar significativamente los ciclos de desarrollo es profundo. Imagina reducir el tiempo que se tarda en actualizar el software crítico de toda una empresa de semanas a tan solo días. ¿Qué impacto podría tener esto en la capacidad de la empresa para innovar y mantenerse por delante de la competencia?»

Razones por las cuales ChatGPT nunca reemplazará a los profesores

Leng, Ellier. «5 Reasons Why ChatGPT Will Never Replace Real Teachers • LatinHire Online Tutoring», 10 de julio de 2023. https://www.latinhire.com/5-reasons-why-chatgpt-will-never-replace-real-teachers/.

Los profesores pueden adaptar sus estrategias de enseñanza según las reacciones de los estudiantes y crear un entorno de aprendizaje animado y estimulante. Por otro lado, ChatGPT se basa en interacciones basadas en texto y carece de la capacidad para responder a señales no verbales o modificar el plan de lecciones según las necesidades en tiempo real de los estudiantes.

Toda esta conversación sobre ChatGPT en los últimos meses ha hecho que muchos se preocupen por el futuro de la educación. Como un hito importante en el avance de la inteligencia artificial, ChatGPT ha suscitado más debates sobre el potencial de la tecnología para reemplazar varios trabajos humanos. Un área que a menudo se debate es el papel de los profesores.

Aunque los modelos de lenguaje impulsados por IA como ChatGPT han avanzado significativamente en el procesamiento y la comprensión del lenguaje, es extremadamente improbable que alguna vez reemplacen a los profesores y exploraremos las muchas razones por las que.

  1. Conexión Emocional y Empatía Uno de los aspectos fundamentales de la enseñanza efectiva es la conexión emocional y la empatía que los profesores establecen con sus estudiantes. Los profesores tienen la capacidad de comprender las necesidades, motivaciones y desafíos únicos de sus estudiantes. Proporcionan aliento, apoyo y orientación personalizada que va más allá del alcance de un chatbot. Los profesores crean un entorno seguro y enriquecedor que fomenta el crecimiento intelectual y emocional, inspirando a los estudiantes a explorar y alcanzar su máximo potencial.
  2. Instrucción Personalizada Cada estudiante es diferente, con sus propias fortalezas, debilidades y estilos de aprendizaje. Los profesores tienen la experiencia para adaptar sus métodos de enseñanza para satisfacer las diversas necesidades de sus estudiantes. Pueden identificar áreas que requieren atención individual, adaptar su enfoque y proporcionar comentarios personalizados. Mientras que la IA puede ofrecer respuestas estandarizadas basadas en algoritmos preprogramados, carece de la capacidad para proporcionar la instrucción matizada y personalizada que los profesores pueden ofrecer.
  3. Aprendizaje Social y Emocional La educación no se trata únicamente de impartir conocimientos, también se trata de desarrollar individuos bien formados que puedan prosperar en la sociedad. Los profesores desempeñan un papel crucial en fomentar habilidades de aprendizaje social y emocional como la empatía, el trabajo en equipo y la resolución de conflictos. Las aulas presenciales crean oportunidades para que los estudiantes colaboren, se comuniquen y construyan relaciones significativas con sus compañeros. ChatGPT, como modelo de lenguaje de IA, carece de la capacidad para facilitar de manera efectiva el crecimiento social y emocional en los estudiantes.
  4. Entorno Dinámico en el Aula Un aula, ya sea en persona u en línea, es un espacio dinámico donde tiene lugar el aprendizaje activo, la discusión y el pensamiento crítico. Los profesores dan vida a la materia a través de actividades atractivas, debates y discusiones interactivas. Los profesores pueden adaptar sus estrategias de enseñanza según las reacciones de los estudiantes y crear un entorno de aprendizaje animado y estimulante. ChatGPT, por otro lado, se basa en interacciones basadas en texto y carece de la capacidad para responder a señales no verbales o modificar el plan de lecciones según las necesidades en tiempo real de los estudiantes.
  5. Mentoría y Modelado de Roles Los profesores sirven como mentores y modelos a seguir, guiando a los estudiantes no solo académicamente sino también en el desarrollo personal y ético. Inspiran la curiosidad, fomentan el pensamiento independiente e inculcan valores que ayudan a dar forma al carácter de los estudiantes. Los profesores a menudo comparten sus propias experiencias y proporcionan ejemplos de la vida real, lo que puede tener un impacto profundo en el crecimiento y las aspiraciones de los estudiantes. Mientras que ChatGPT puede proporcionar información, no puede emular la profundidad de la mentoría y el modelado de roles que los profesores humanos pueden proporcionar.

El papel invaluable de los profesores no puede ser replicado solo con tecnología. ¿Qué otras razones se te ocurren para explicar por qué programas de IA como ChatGPT nunca reemplazarán a los profesores? ¡Compártelas en los comentarios abajo!

ChatGPT cambiará la educación, no la destruirá

ChatGPT is going to change education, not destroy it (Will Douglas Heaven). Larry Cuban on School Reform and Classroom Practice, 2023

Ver original

Pocos días después de que OpenAI lanzara ChatGPT a finales de noviembre de 2022, el chatbot fue ampliamente condenado como una herramienta gratuita para escribir ensayos y hacer trampas en los exámenes. El Distrito Escolar Unificado de Los Ángeles, el segundo más grande de los EE. UU., bloqueó de inmediato el acceso al sitio web de OpenAI desde la red de sus escuelas. Otros siguieron pronto. Para enero, los distritos escolares en todo el mundo de habla inglesa comenzaron a prohibir el software, desde Washington, Nueva York, Alabama y Virginia en los Estados Unidos, hasta Queensland y Nueva Gales del Sur en Australia.

Este pánico inicial del sector educativo era comprensible. ChatGPT, disponible para el público a través de una aplicación web, puede responder preguntas y generar bloques de texto pulidos y bien estructurados de varios miles de palabras sobre casi cualquier tema, desde la teoría de cuerdas hasta Shakespeare. Cada ensayo que produce es único, incluso cuando se le da el mismo estímulo nuevamente, y su autoría es (prácticamente) imposible de identificar. Parecía que ChatGPT socavaría la forma en que evaluamos lo que los estudiantes han aprendido, una piedra angular de la educación.

Sin embargo, después de tres meses, la perspectiva ha cambiado. Maestros y educadores están reconsiderando cómo los chatbots, como ChatGPT, podrían mejorar la educación. Se sugiere que estos chatbots podrían utilizarse como herramientas poderosas en el aula, haciendo que las lecciones sean más interactivas, enseñando alfabetización mediática, generando planes de lecciones personalizados y ahorrando tiempo a los profesores en tareas administrativas.

Empresas de tecnología educativa como Duolingo y Quizlet ya han integrado el chatbot de OpenAI en sus aplicaciones. OpenAI también ha colaborado con educadores para proporcionar información sobre el impacto potencial de ChatGPT en las escuelas.

Aunque hay preocupaciones sobre el riesgo de trampas, se destaca que la tecnología podría ayudar a cambiar la forma en que se evalúa el aprendizaje, fomentando el pensamiento crítico y permitiendo a los estudiantes interactuar de manera más creativa con la información.

Se subraya que es demasiado pronto para determinar el impacto duradero de ChatGPT, pero se reconoce que los chatbots de redacción de ensayos son una realidad que está aquí para quedarse y evolucionar. La clave será cómo la educación puede adaptarse y aprovechar estas tecnologías de manera efectiva.

El algoritmo Q* y la destitución y readmisión de Sam Altman de Open AI

Melissa Heikkilä. «Unpacking the Hype around OpenAI’s Rumored New Q* Model». MIT Technology Review Accedido 28 de noviembre de 2023.

Ver original

Desde los dramáticos eventos de la semana pasada en OpenAI, el rumor se ha desatado sobre por qué el director científico de la compañía, Ilya Sutskever, y su junta decidieron destituir al CEO Sam Altman (solo para recontratarlo unos días después y reemplazar a las únicas dos mujeres en su junta con hombres blancos. ¡Con clase!).

Aunque aún no conocemos todos los detalles, ha habido informes de que los investigadores de OpenAI hicieron un «avance» en IA que alarmó a los miembros del personal. Reuters y The Information informaron que los investigadores habían ideado una nueva forma de crear sistemas de IA potentes y habían creado un nuevo modelo llamado Q* (pronunciado Q estrella) capaz de realizar operaciones matemáticas de nivel escolar.

Según personas que hablaron con Reuters, algunos en OpenAI creen que esto podría ser un hito en la búsqueda de la compañía para construir una inteligencia artificial general, un concepto muy promocionado de un sistema de IA más inteligente que los humanos. La compañía declinó hacer comentarios sobre Q*.

Las redes sociales están llenas de especulaciones y exageraciones, así que llamé a algunos expertos para saber qué importante sería realmente cualquier avance en matemáticas e IA.

Durante años, los investigadores han intentado que los modelos de IA resuelvan problemas matemáticos. Modelos de lenguaje como ChatGPT y GPT-4 pueden hacer algo de matemáticas, pero no muy bien ni de manera confiable. Actualmente, no tenemos los algoritmos ni las arquitecturas adecuadas para resolver problemas matemáticos de manera confiable con IA, según Wenda Li, profesora de IA en la Universidad de Edimburgo. El aprendizaje profundo y los transformers (un tipo de red neural), que es lo que usan los modelos de lenguaje, son excelentes para reconocer patrones, pero eso solo no es suficiente, agrega Li.

Las matemáticas son un referente para el razonamiento, dice Li. Una máquina que pueda razonar sobre matemáticas podría, en teoría, aprender a realizar otras tareas que se basen en información existente, como escribir código informático o sacar conclusiones de un artículo de noticias. Las matemáticas son un desafío particularmente difícil porque requieren que los modelos de IA tengan la capacidad de razonar y comprender realmente con qué están tratando.

Un sistema de IA generativo que pueda hacer matemáticas de manera confiable necesitaría tener un conocimiento sólido de definiciones concretas de conceptos particulares que pueden volverse muy abstractos. Muchos problemas matemáticos también requieren algún nivel de planificación a lo largo de múltiples pasos, dice Katie Collins, una investigadora de doctorado en la Universidad de Cambridge especializada en matemáticas e IA. De hecho, Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta, publicó en X e LinkedIn el fin de semana que cree que Q* probablemente sea «un intento de OpenAI de planificación».

Las personas preocupadas por si la inteligencia artificial representa un riesgo existencial para los humanos, una de las preocupaciones fundacionales de OpenAI, temen que tales capacidades puedan llevar a la aparición de IA no controlada. Preocupaciones sobre la seguridad podrían surgir si se permite que dichos sistemas de IA establezcan sus propios objetivos y comiencen a interactuar con un mundo real, ya sea físico o digital, de alguna manera, dice Collins.

Pero aunque la capacidad matemática podría acercarnos un paso más a sistemas de IA más potentes, resolver este tipo de problemas matemáticos no señala el nacimiento de una superinteligencia.

«No creo que nos lleve de inmediato a la AGI o situaciones aterradoras», dice Collins. También es muy importante subrayar qué tipo de problemas matemáticos está resolviendo la IA, agrega.

«Resolver problemas de matemáticas de la escuela primaria es muy, muy diferente de empujar los límites de las matemáticas al nivel de algo que puede hacer un medallista Fields», dice Collins, refiriéndose a un prestigioso premio en matemáticas.

La investigación en aprendizaje automático se ha centrado en resolver problemas de la escuela primaria, pero los sistemas de IA de vanguardia aún no han superado completamente este desafío. Algunos modelos de IA fallan en problemas de matemáticas muy simples, pero luego pueden destacar en problemas realmente difíciles, dice Collins. OpenAI, por ejemplo, ha desarrollado herramientas dedicadas que pueden resolver problemas desafiantes planteados en competiciones para los mejores estudiantes de matemáticas en la escuela secundaria, pero estos sistemas superan a los humanos solo ocasionalmente.

Sin embargo, construir un sistema de IA que pueda resolver ecuaciones matemáticas es un desarrollo interesante, si eso es realmente lo que Q* puede hacer. Un entendimiento más profundo de las matemáticas podría abrir aplicaciones para ayudar a la investigación científica e ingeniería, por ejemplo. La capacidad de generar respuestas matemáticas podría ayudarnos a desarrollar una tutoría personalizada mejor, o ayudar a los matemáticos a hacer álgebra más rápido o resolver problemas más complicados.

Esto tampoco es la primera vez que un nuevo modelo ha generado hype sobre la AGI. Justo el año pasado, los expertos tecnológicos decían las mismas cosas sobre Gato de Google DeepMind, un modelo de IA «generalista» que puede jugar videojuegos de Atari, describir imágenes, chatear y apilar bloques con un brazo robot real. En ese momento, algunos investigadores de IA afirmaban que DeepMind estaba «a punto» de lograr la AGI debido a la capacidad de Gato para hacer tantas cosas diferentes bastante bien. La misma máquina de hype, diferente laboratorio de IA.

Y aunque puede ser una excelente estrategia de relaciones públicas, estos ciclos de hype hacen más daño que bien para todo el campo, distrayendo a las personas de los problemas reales y tangibles en torno a la IA. Los rumores sobre un nuevo y potente modelo de IA también podrían ser un gran autogol para el sector tecnológico que evita la regulación. La UE, por ejemplo, está a punto de finalizar su amplia Ley de IA. Una de las mayores disputas actualmente entre los legisladores es si dar a las empresas tecnológicas más poder para regular modelos de IA de vanguardia por sí mismas.

La junta de OpenAI fue diseñada como el interruptor de apagado interno y el mecanismo de gobierno de la compañía para evitar el lanzamiento de tecnologías dañinas. El drama de la junta de la semana pasada ha demostrado que la línea de fondo siempre prevalecerá en estas empresas. También dificultará argumentar por qué deberían confiarse a sí mismas la autorregulación. Legisladores, tomen nota.

Amazon se compromete a capacitar a 2 millones de personas en habilidades de inteligencia artificial para 2025

Swami Sivasubramanian, Amazon aims to provide free AI skills training to 2 million people by 2025 with its new ‘AI Ready’ commitment. Amazon November 20, 2023

Texto completo

La inteligencia artificial (IA) es la tecnología más transformadora de nuestra generación. Si queremos desbloquear todo el potencial de la IA para abordar los problemas más desafiantes del mundo, debemos hacer que la educación en IA sea accesible para cualquier persona que desee aprender.

En una nueva iniciativa llamada «AI Ready» (AI Listo), Amazon se compromete a proporcionar capacitación y educación gratuita en habilidades de inteligencia artificial a 2 millones de personas en todo el mundo para 2025. Este esfuerzo se suma a las inversiones existentes de la empresa en la capacitación en habilidades de computación en la nube, que ya han brindado capacitación gratuita a más de 21 millones de personas en habilidades tecnológicas demandadas.

La iniciativa AI Ready de Amazon surge cuando un nuevo estudio de AWS encuentra una fuerte demanda de talento en IA y el potencial de que los trabajadores con habilidades en IA ganen hasta un 47% más en salarios.

La necesidad de una fuerza laboral experta en IA nunca ha sido mayor. Un nuevo estudio realizado por AWS y la firma de investigación Access Partnership encontró lo siguiente:

  • Contratar talentos capacitados en IA es una prioridad para el 73 % de los empleadores, pero entre ellos, tres de cada cuatro dicen que no pueden satisfacer sus necesidades de talento en IA.
  • Los empleadores esperan que sus trabajadores ganen hasta un 47% más en salarios si mejoran sus habilidades en IA.
  • La IA será una parte más integral de la forma en que se hacen negocios: el 93% de las empresas espera utilizar soluciones de IA en sus organizaciones en los próximos cinco años.

Es por eso que Amazon anuncia «AI Ready», un nuevo compromiso diseñado para brindar capacitación gratuita en habilidades de IA a 2 millones de personas en todo el mundo para 2025. Para lograr este objetivo, se han lanzando nuevas iniciativas para adultos y jóvenes estudiantes, y ampliando las plataformas gratuitas existentes. Programas de capacitación en IA: eliminar los costos como barrera para acceder a estas habilidades críticas.

Las tres nuevas iniciativas son:

  • Ocho cursos nuevos y gratuitos de IA e IA generativa
  • Beca de IA generativa de Amazon Web Services (AWS), que proporciona a más de 50.000 estudiantes de secundaria y universidades de todo el mundo acceso a un nuevo curso de IA generativa en Udacity.
  • Nueva colaboración con Code.org diseñada para ayudar a los estudiantes a aprender sobre IA generativa