Archivo de la etiqueta: Inteligencia artificial

Los rápidos avances de la inteligencia artificial y las herramientas que requieren conocer nada o poca programación están propiciando una revolución creativa

Toscano, Joe. «Rapid Advances In Artificial Intelligence And No Code Tools Are Enabling A Creative Revolution». Forbes. Accedido 9 de junio de 2023. https://www.forbes.com/sites/joetoscano1/2023/05/25/rapid-advances-in-artificial-intelligence-and-no-code-tools-are-enabling-a-creative-revolution/.

Las herramientas de IA generativa que requieren poco o ningún conocimiento de programación permiten a las personas crear y personalizar aplicaciones, sitios web y contenido digital sin tener que depender de habilidades técnicas especializadas. Esto ha ampliado el acceso a la creación en línea, rompiendo barreras y permitiendo que una mayor diversidad de voces y perspectivas sean parte del panorama digital. Este renacimiento creativo está generando un impacto significativo en la forma en que se desarrolla Internet. Se espera que veamos un aumento en el número de pequeñas empresas que operan a nivel mundial, ofreciendo alternativas creativas a los monopolios tecnológicos dominantes.

Es cierto que el rápido avance de la inteligencia artificial, las herramientas de bajo y nulo código, y la creciente alfabetización técnica del público han abierto nuevas posibilidades para la expresión creativa y el emprendimiento. La democratización de las herramientas tecnológicas ha permitido que personas sin conocimientos técnicos profundos puedan desarrollar ideas, crear productos y lanzar proyectos de manera más rápida y accesible que nunca.

Recientemente se ha producido un rápido crecimiento del rendimiento de los modelos de inteligencia artificial (IA), de las capacidades de las herramientas de bajo y nulo código y de la alfabetización técnica del público. Antes se necesitaba un equipo de ingenieros durante meses para desarrollar lo que una persona sin conocimientos técnicos puede hacer en semanas y sin código. Antes era necesario conocer el software Adobe y Microsoft Powerpoint para crear una marca que ahora pueden generarse automáticamente tecleando unas pocas frases en una interfaz.

Hay tantas alternativas en este punto que se trata más de aprender qué herramientas hacen qué y descubrir las herramientas con las que prefieres trabajar que de saber cómo construir todo desde cero. Aunque hay algunos conocimientos técnicos, no es nada comparado con lo que solía ser incluso hace tres años. Peter Diamandis ha llegado a decir que dentro de cinco años no necesitaremos programadores. Independientemente de si esto es cierto o no, a día de hoy, la mayoría de los emprendedores pueden tener una aplicación creada y altamente funcional en unas pocas semanas, incluso en unos pocos días, ¡sin apenas saber programar!

Estas nuevas tecnologías, unidas a un mayor conocimiento técnico por parte de la población en general, son las que conducirán a la mayor revolución creativa que el mundo haya experimentado jamás.

Durante las dos últimas décadas, los gigantes tecnológicos, como Google, Amazon y Facebook, han ejercido un dominio absoluto sobre Internet. Si una empresa se acercaba a la competencia, las grandes tecnológicas hacían una oferta que los ejecutivos no podían rechazar.

Con estos nuevos superpoderes, que las herramientas de IA están dando a los emprendedores, podemos esperar ver alternativas creativas a los monopolios tecnológicos monolíticos. Las pequeñas empresas, las startups y los artistas independientes podrán competir con las grandes corporaciones como nunca antes habían podido, porque las barreras de entrada se reducirán, si no se eliminarán, y sus inversiones (tanto de tiempo como de dinero) llegarán más lejos que nunca.

Democratizar la creatividad, hacerla accesible a un público más amplio y hacerla más asequible que nunca dará lugar a un auge de la expresión artística y surgirán nuevas formas de negocio en todo el mundo. Esto dará lugar a un ecosistema en línea más diverso, con una gama más amplia de opciones para los consumidores. Es de esperar que el mercado de la pequeña empresa vuelva a resurgir a medida que se construyan microservicios en línea para servir a las comunidades locales de un modo que los gigantes tecnológicos mundiales sencillamente no pueden.

El aumento de la alfabetización digital también está contribuyendo a este renacimiento creativo. A medida que aumenta el número de personas alfabetizadas digitalmente, pueden participar más eficazmente en el mundo en línea. La alfabetización digital no consiste sólo en saber utilizar un ordenador, sino también en entender cómo funciona Internet y cómo influye en la vida. A medida que más personas se alfabetizan digitalmente, se dan cuenta de lo tóxica que es la Internet actual y de lo que ha sido durante décadas.

Este aumento de la alfabetización es lo que impulsará el cambio más que las herramientas. Las décadas anteriores de trabajo crearon cambios espectaculares y productos asombrosos, pero a menudo estas herramientas no lograron ganar tracción porque 1) la gente no las entendía, 2) no comprendía la necesidad, o 3) se limitaban a la adquisición porque los monopolios amenazaban su capacidad de existir si no aceptaban la oferta. Estas dinámicas de poder están cambiando y, con una mayor alfabetización técnica, la gente está más dispuesta a probar una nueva herramienta. Los consumidores más alfabetizados se sienten más cómodos con lo desconocido. Junto con el deseo de alejarse de la Internet tóxica en la que vivimos actualmente, creo que los próximos años darán lugar a un ecosistema en línea más diverso que represente un abanico más amplio de voces y perspectivas.

El renacimiento creativo que se está produciendo actualmente en Internet está impulsado por la IA generativa, las herramientas que requieren conocer poco o nada de programación y el aumento de la alfabetización digital están haciendo posible que más personas participen en la construcción de Internet y están democratizando la creatividad y el espíritu empresarial. Podemos esperar ver un aumento de las pequeñas empresas que operan a nivel mundial, alternativas creativas a los monopolios tecnológicos monolíticos y alternativas localizadas diseñadas para funcionar mejor para las economías locales a las que sirven. Este es un momento apasionante para Internet,

¿Cómo afrontarán las universidades el impacto la IA generativa?

«Are Universities Too Slow to Cope with Generative AI?» Impact of Social Sciences LSE, 27 de abril de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/04/27/are-universities-to-slow-to-cope-with-generative-ai/.

Al igual que otras tendencias de la tecnología educativa, la IA generativa ha provocado un animado debate y una división entre quienes impulsan el potencial carácter disruptivo de la tecnología y las perspectivas más críticas. Mark Carrigan sostiene que, dado que la IA generativa ya está haciendo incursiones en la práctica profesional y estudiantil, el sector de la enseñanza superior no puede eludir el compromiso y debe encontrar nuevas formas de responder más rápidamente a los nuevos avances.

El auge de la IA generativa plantea retos y oportunidades a las universidades. Por un lado, las universidades pueden aprovechar las tecnologías de IA generativa para mejorar la enseñanza, la investigación y los procesos administrativos. Por ejemplo, los chatbots con IA pueden ofrecer asistencia personalizada a los estudiantes, automatizando tareas rutinarias y liberando recursos humanos para actividades más complejas. Los algoritmos de IA también pueden ayudar a los investigadores a analizar grandes conjuntos de datos y generar ideas, acelerando el ritmo de los descubrimientos científicos.

Sin embargo, también hay retos prácticos que las universidades deben abordar. Uno de ellos es garantizar la integridad de las evaluaciones frente a la IA generativa. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, existe el riesgo de que los estudiantes puedan utilizarlos para generar contenidos plagiados o automatizados. Las universidades tendrán que desarrollar mecanismos sólidos para detectar y prevenir este tipo de mala conducta, quizás mediante el uso de herramientas avanzadas de detección del plagio o adaptando las metodologías de evaluación.

Otro reto es reconocer el papel de la IA generativa en las publicaciones académicas. A medida que los sistemas de IA como ChatGPT sean más capaces de producir textos coherentes y convincentes, puede resultar necesario establecer directrices o normas para atribuir las contribuciones automatizadas en los artículos académicos. Esto podría implicar la introducción de convenciones específicas de autoría o requisitos de transparencia para garantizar el crédito y la responsabilidad adecuados.

Las universidades también tienen que examinar críticamente las implicaciones éticas y políticas más amplias de la integración de la IA generativa en sus operaciones. Deben sortear los posibles escollos del capitalismo de plataforma y evitar la normalización de los sistemas que se basan en la extracción de datos y la participación de los usuarios. Es crucial equilibrar los beneficios de las tecnologías de IA con las preocupaciones por la privacidad, la autonomía y el impacto social de la automatización. Google Scholar ya registra 629 resultados para el término de búsqueda exacto «Chat GPT», a pesar de que el software no se lanzó hasta el 30 de noviembre de 2022. Queda por ver cómo la IA generativa podría acelerar aún más estos comentarios y análisis.

Para hacer frente con eficacia a la IA generativa, las universidades deben participar activamente en la investigación, el discurso y la colaboración con otras partes interesadas. Esto puede implicar esfuerzos interdisciplinarios en los que participen la informática, la ética, el derecho, las ciencias sociales y las humanidades. Al fomentar una comprensión profunda de la tecnología, sus implicaciones y sus limitaciones, las universidades pueden dar forma a políticas, prácticas y programas educativos responsables que preparen a los estudiantes para un futuro en el que la IA generativa sea omnipresente.

En última instancia, las universidades tienen un papel central que desempeñar en la configuración de las dimensiones éticas, sociales y culturales de la IA generativa. Mediante la investigación crítica, el fomento de la innovación responsable y la promoción de prácticas éticas, las universidades pueden afrontar los retos y aprovechar el potencial de la IA generativa en beneficio de la sociedad.

La advertencia de Danah Boyd sobre la falta de espacio para el pensamiento reflexivo y el análisis matizado es relevante en el contexto de la rápida evolución de la AI Generativa. Las universidades se enfrentan al desafío de abordar problemas prácticos inmediatos, como el uso de ChatGPT en la evaluación, mientras establecen bases sólidas para hacer frente a desarrollos futuros impredecibles. El ritmo de avance de las capacidades de la IA generativa, como se evidencia en el lanzamiento de GPT-4, puede superar la capacidad de las universidades para asimilar y adaptarse, especialmente cuando aún están lidiando con versiones anteriores como GPT-3.5.

Además, es importante reconocer que la IA generativa abarca una amplia gama de casos de uso, incluyendo imágenes, videos, música y voz, que probablemente se vuelvan cada vez más prominentes en el futuro. Esto plantea desafíos adicionales para las universidades en términos de comprender y abordar las implicaciones éticas, legales y sociales de estas nuevas formas de generación de contenido.

En el contexto de lo que se ha denominado la «Academia Acelerada», donde el ritmo de trabajo aumenta pero las políticas avanzan lentamente, existe un peligro de distanciamiento entre las políticas formuladas y la realidad. Es fundamental establecer mecanismos ágiles que permitan a las universidades identificar y abordar de manera efectiva las cuestiones emergentes relacionadas con la AI generativa. Esto implica una colaboración interdisciplinaria y una apertura a la participación de académicos, estudiantes y administradores de todas las áreas para dar respuestas adecuadas a medida que surgen nuevos desafíos.

La toma de decisiones y la formulación de políticas deben acelerarse para evitar respuestas institucionales que no estén alineadas con la rápida evolución de la tecnología. Por ejemplo, es crucial considerar no solo las formas actuales de AI generativa, sino también el crecimiento de los sistemas de texto a imagen y de texto a video al adoptar enfoques creativos en la evaluación. La adaptabilidad y la flexibilidad son clave para asegurar que las universidades puedan mantenerse al día con los desarrollos de la AI y abordar sus implicaciones de manera reflexiva y ética.

Nature no permitirá el uso de IA generativa en imágenes y vídeo que se publiquen en la revista

«Why Nature Will Not Allow the Use of Generative AI in Images and Video». Nature 618, n.o 7964 (7 de junio de 2023): 214-214. https://doi.org/10.1038/d41586-023-01546-4.

El artículo profundiza en la discusión, el debate y las consultas en curso sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en la creación de imágenes y vídeos. La prestigiosa revista Nature se ha posicionado al respecto y ha decidido no publicar ningún contenido en el que los elementos visuales se hayan generado total o parcialmente mediante herramientas de IA generativa. La decisión se basa en varios factores clave: integridad, atribución, consentimiento y privacidad.

La integridad es un aspecto fundamental tanto de la publicación científica como de la artística. El compromiso compartido con la integridad requiere transparencia y la capacidad de verificar la exactitud y autenticidad de los datos y las imágenes. Por desgracia, las herramientas de IA generativa existentes no permiten acceder a sus fuentes, lo que dificulta el proceso de verificación.

La atribución es un principio básico tanto en la ciencia como en el arte. Cuando se utiliza o se cita un trabajo existente, es esencial atribuirlo correctamente. Sin embargo, las herramientas de IA generativa a menudo no cumplen esta expectativa, ya que no proporcionan una atribución clara del contenido generado.

El consentimiento y el permiso son consideraciones cruciales, sobre todo cuando se identifica a personas o se trata de la propiedad intelectual de artistas e ilustradores. Muchas aplicaciones de IA generativa se quedan cortas en estos aspectos, al carecer de protocolos adecuados de consentimiento y permiso.

¿Debería la Natura permitir el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa en la creación de imágenes y vídeos? Esta revista lleva varios meses discutiendo, debatiendo y consultando sobre esta cuestión a raíz de la explosión de contenidos creados con herramientas de IA generativa como ChatGPT y Midjourney, y del rápido aumento de las capacidades de estas plataformas.

Aparte de los artículos específicamente dedicados a la IA, Nature no publicará ningún contenido en el que la fotografía, los vídeos o las ilustraciones se hayan creado total o parcialmente utilizando IA generativa, al menos en un futuro próximo.

A los artistas, cineastas, ilustradores y fotógrafos a los que la revista hace encargos y con los que trabajan se les pedirá que confirmen que ninguno de los trabajos que presentan ha sido generado utilizando IA generativa (véase go.nature.com/3c5vrtm).

Los sistemas de IA generativa se entrenan a menudo con imágenes sin esforzarse por identificar sus fuentes u obtener los permisos adecuados. Esto incluye el uso rutinario de obras protegidas por derechos de autor para el entrenamiento sin la debida autorización. Además, surgen problemas de privacidad cuando los sistemas de IA generativa crean representaciones realistas de personas sin su consentimiento, lo que contribuye a la proliferación de «deepfakes» y a la difusión de información falsa.

La decisión de Nature de no permitir el uso de IA generativa en contenidos visuales está motivada por preocupaciones relacionadas con la integridad, la atribución, el consentimiento y la privacidad. Mientras continúa el debate en torno a esta cuestión, es crucial abordar estas consideraciones éticas para mantener la confianza y la fiabilidad de los medios visuales tanto en el ámbito científico como en el artístico.

ChatGPT: La inteligencia artificial y la generación de textos académicos: avances y desafíos

ChatGPT: La inteligencia artificial y la generación de textos académicos: avances y desafíos. Por Julio Alonso Arévalo

Consorcio de Bibliotecas Universitarias de El Salvador el 30 de mayo de 2023

VER VIDEO

La inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances significativos en la generación de texto académico en los últimos años. Estos avances se deben principalmente al desarrollo de modelos de lenguaje basados en redes neuronales, como el modelo GPT (Transformador Generativo Pre-entrenado), que ha demostrado ser capaz de generar texto coherente y de calidad en una variedad de dominios. Una de las principales ventajas de utilizar IA para generar texto académico es su capacidad para procesar grandes cantidades de información y producir resultados rápidamente. Sin embargo, también existen desafíos asociados con la generación de texto académico mediante IA. Uno de los desafíos más importantes es garantizar la precisión y la fiabilidad de la información generada. Aunque los modelos de IA pueden generar texto coherente, no siempre pueden verificar la veracidad de los hechos o la calidad de las fuentes utilizadas. Esto puede ser problemático en el contexto académico, donde la precisión y la evidencia son fundamentales.

Otro desafío es la necesidad de evitar el plagio y respetar los derechos de autor. Al generar texto académico automáticamente, existe el riesgo de que se reproduzcan ideas o información sin la debida atribución. Es importante implementar salvaguardas para garantizar que el contenido generado sea original y cumpla con los estándares éticos y legales de la investigación académica.

Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y datos en la enseñanza y el aprendizaje para educadores

 Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y datos en la enseñanza y el aprendizaje para educadores. Publications Office of the European Union, 2022, 

Texto completo

Dado que los sistemas de inteligencia artificial (IA) y el uso de datos están presentes en todos los aspectos de la actividad humana, parece esencial desarrollar una comprensión básica de la IA y del uso de datos entre el alumnado y los educadores para que puedan explotar todo su potencial de forma ética.

Por consiguiente, un grupo de expertos de la Comisión Europea ha publicado esta guía de directrices éticas que se enmarcan dentro del Plan de Acción de Educación Digital (2021-2027) para ayudar a los educadores a abordar los conceptos erróneos sobre la IA y promover su uso ético.

Estas directrices contienen:

  • la aclaración de conceptos erróneos generalizados sobre la IA
  • ejemplos de uso de datos e IA para facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes, apoyar a los docentes y dar soporte al sistema
  • consideraciones y requisitos éticos sobre la IA en la educación
  • orientaciones para educadores y directivos escolares
  • un glosario de términos de IA y datos

Actualmente, los sistemas de IA en la educación están ayudando a algunos educadores a identificar necesidades específicas de aprendizaje, brindando al alumnado experiencias de aprendizaje personalizadas e inclusivas y facilitando a los centros educativos el uso efectivo de los datos educativos y recursos de enseñanza disponibles. De tal modo, se deben garantizar que todos los datos procesados se almacenen de forma confidencial y segura y se haga un uso ético de los mismos de conformidad con el Reglamento general de protección de datos (GDPR).

Concluyendo, estas directrices son un punto de partida para que los educadores, el alumnado y los centros tengan conciencia sobre el uso ético de la inteligencia artificial y los datos en la educación. De este modo, se pretende generar una base sólida para ampliar el uso de estas tecnologías de manera segura en la educación.

ChatGPT, el impacto de los grandes modelos lingüísticos en la aplicación de la ley

Europol. ChatGPT, The impact of large language models on law enforcement. Publications Office of the European Union, 2023,

Texto completo

El lanzamiento y uso generalizado de ChatGPT -un gran modelo lingüístico (LLM) desarrollado por OpenAI- ha suscitado una gran atención pública, debido principalmente a su capacidad para proporcionar rápidamente respuestas listas para usar que pueden aplicarse a una gran cantidad de contextos diferentes. Estos modelos encierran un enorme potencial. El aprendizaje automático, del que antes sólo se esperaba que se ocupara de tareas mundanas, ha demostrado ser capaz de realizar complejos trabajos creativos. Los LLM se perfeccionan y se lanzan nuevas versiones con regularidad, y las mejoras tecnológicas no dejan de sucederse. Aunque esto ofrece grandes oportunidades a las empresas legítimas y a los ciudadanos, también puede suponer un riesgo para ellos y para el respeto de los derechos fundamentales, ya que los delincuentes y los malos actores pueden querer explotar los LLM para sus propios fines nefastos.

En respuesta a la creciente atención pública prestada a ChatGPT, el Laboratorio de Innovación de Europol organizó una serie de talleres con expertos en la materia de toda la organización para explorar cómo los delincuentes pueden abusar de LLM como ChatGPT, así como la forma en que puede ayudar a los investigadores en su trabajo diario. Los expertos que participaron en los talleres representaban todo el espectro de conocimientos especializados de Europol, incluidos el análisis operativo, la delincuencia grave y organizada, la ciberdelincuencia, la lucha antiterrorista, así como la tecnología de la información. El objetivo de este informe es examinar los resultados de los talleres especializados de expertos y concienciar sobre el impacto que los LLM pueden tener en el trabajo de la comunidad encargada de la aplicación de la ley. Dado que este tipo de tecnología está experimentando un rápido progreso, este documento ofrece además una breve perspectiva de lo que aún puede estar por venir y destaca una serie de recomendaciones sobre lo que puede hacerse ahora para prepararse mejor para ello.

Guía para desarrollar una Inteligencia Artificial (IA) responsable.

Mina Narayanan Christian Schoeberl «A Matrix for Selecting Responsible AI Frameworks». Center for Security and Emerging Technology. Accedido 7 de junio de 2023.

Texto completo

Los esquemas de procesos proporcionan un modelo para que las organizaciones implanten una inteligencia artificial (IA) responsable, pero el gran número de marcos, junto con sus destinatarios vagamente especificados, puede dificultar que las organizaciones seleccionen los que satisfagan sus necesidades. Este informe presenta una matriz que organiza aproximadamente 40 marcos de procesos públicos según sus áreas de interés y los equipos que pueden utilizarlos. En última instancia, la matriz ayuda a las organizaciones a seleccionar los recursos adecuados para implantar una IA responsable.

Inteligencia artificial y bibliotecas con Santiago Villegas. Planeta Biblioteca 2023/06/03

Inteligencia artificial y bibliotecas

con Santiago Villegas

Planeta Biblioteca 2023/06/03

VIDEO (Editado por Marlene Quinde)

ESCUCHAR EL PROGRAMA

Ir a descargar

CUROS BIBLIOTECAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Gratuito)

Por Santiago Villegas y Cristian Maturana

Hemos entrevistado sobre Inteligencia Artificial (IA) y bibliotecas a Santiago Villegas, consultor senior en transformación digital para el sector cultura. Uso el marketing, la cultura digital y la ciencia de la información para transformar organizaciones y ciudades, potenciando su capacidad de innovación e impacto social. Con Santiago hemos conversado amigablemente sobre cómo la IA está impactando y transformando la profesión bibliotecaria en la actualidad, cuáles son algunas de las tareas o responsabilidades específicas de los bibliotecarios que podrían ser automatizadas o mejoradas mediante el uso de la IA, en qué medida se verá afectada la profesión de los bibliotecarios en el futuro, beneficios potenciales de utilizar la IA en las bibliotecas para los bibliotecarios y para los usuarios, posibles limitaciones y desafíos asociadas con el uso de la IA en las bibliotecas y en la profesión bibliotecaria, cómo se puede garantizar la ética y la privacidad de los datos desde el mundo de la biblioteca, cómo la IA puede ayudar a los bibliotecarios a personalizar y mejorar los servicios y recomendaciones para los usuarios, qué habilidades y conocimientos son necesarios para que los bibliotecarios puedan aprovechar al máximo la IA, y cuál es el futuro de la Inteligencia Artificial en las bibliotecas

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA

Kuykendall, By Kristal, y 05/30/23. «Turnitin: Of 38M Submissions Since April 4, 3.5% Had At Least 80% AI-Written Text -». Campus Technology. Accedido 2 de junio de 2023. https://campustechnology.com/articles/2023/05/turnitin-says-its-ai-detector-analyzed-38m-submissions-in-six-weeks.aspx.

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA, y algo menos de una décima parte de los envíos contenían al menos un 20% de texto escrito con IA.

Turnitin informó de que, de 38 millones de consultas realizadas desde el 4 de abril, aproximadamente el 3,5% de ellos contenían al menos un 80% de texto escrito por IA. Esto sugiere que hay una notable presencia de texto generado por IA en los envíos que Turnitin ha procesado.

De manera que en las primeras seis semanas de uso por parte de los educadores de la nueva función de detección de escritura por IA de Turnitin, ha llevado a la plataforma a ajustar el detector y a explicar mejor el significado y los índices de precisión de las puntuaciones de detección.

Las actualizaciones de la función de detección de IA inclyen:

  • Se ha añadido un asterisco a las puntuaciones inferiores al 20%: Ahora aparecerá un asterisco junto al indicador «puntuación» -o el porcentaje de un envío que se considera texto escrito con IA- cuando la puntuación sea inferior al 20%, ya que el análisis de los envíos hasta ahora muestra que los falsos positivos son mayores cuando el detector encuentra que menos del 20% de un documento está escrito con IA. El asterisco indica que la puntuación es menos fiable, según la entrada del blog.
  • Aumento del número mínimo de palabras: El número mínimo de palabras necesario para que el detector de IA funcione se ha aumentado de 150 a 300, porque el detector es más preciso cuanto más largo es un envío, dijo Chechitelli. «Los resultados demuestran que nuestra precisión aumenta con un poco más de texto, y nuestro objetivo es centrarnos en los escritos largos. Es posible que con el tiempo modifiquemos este requisito de palabras mínimas basándonos en la evaluación continua de nuestro modelo.»
  • Cambios en el análisis del detector de frases iniciales y finales: «También observamos una mayor incidencia de falsos positivos en las primeras o últimas frases de un documento», dijo Chechitelli. «Muchas veces, estas frases son la introducción o la conclusión en un documento. Como resultado, hemos cambiado la forma de agregar estas frases específicas para la detección con el fin de reducir los falsos positivos.»

Es importante señalar que la capacidad de Turnitin para detectar texto generado por IA se basa en sus algoritmos y bases de datos que comparan el texto enviado con las fuentes existentes para identificar posibles casos de plagio. Aunque Turnitin puede detectar casos en los que el texto generado por IA se ha copiado directamente de fuentes existentes, puede tener dificultades para identificar el plagio cuando el texto generado por IA es original y no procede de publicaciones existentes.

A medida que siga evolucionando el uso de la IA en la generación de texto, es posible que las herramientas de detección como Turnitin tengan que adaptarse y desarrollar nuevas técnicas para identificar y abordar eficazmente el plagio generado por IA. Las instituciones y organizaciones educativas también pueden necesitar establecer políticas y directrices específicas para abordar el uso de contenidos generados por IA y el plagio en entornos académicos.

Vale la pena mencionar que las cifras proporcionadas por Turnitin ponen de relieve la prevalencia del texto generado por IA, pero sería necesario realizar más análisis e investigaciones para comprender plenamente el impacto y las implicaciones del contenido generado por IA en el contexto de la integridad académica y la detección del plagio.

Los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT pueden realizar análisis de datos a un coste de menos del 1% de lo que costaría contratar a un analista humano

South China Morning Post. «Study Shows ChatGPT Has Potential to Do Data Analysis at Fraction of Human Cost», 29 de mayo de 2023. https://www.scmp.com/tech/article/3222214/llms-chatgpt-can-perform-data-analysis-fraction-human-cost-comparable-performance-study.

Los resultados preliminares proceden de un estudio sobre LLM realizado por la Academia Damo de Alibaba y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur. El coste de GPT-4, la última versión del LLM desarrollado por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos senior, según un estudio.

El uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 en el análisis de datos cuesta menos del 1% de lo que cuesta contratar a un analista humano con resultados comparables, según un estudio reciente que pone de relieve la amenaza potencial que supone para la seguridad laboral la creciente adopción de la inteligencia artificial generativa (IA) en diversos sectores.

El coste de GPT-4, la última versión de la LLM desarrollada por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos sénior que gane en el mercado unos 90.000 dólares anuales, o el 0,71% de un empleado de nivel subalterno, según las conclusiones de un estudio de unos investigadores de Damo Academy, la rama de investigación interna del gigante chino del comercio electrónico Alibaba Group Holding, y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur, publicadas en el servidor de preprints arXiv (PDF).

En el estudio, los investigadores formularon preguntas y proporcionaron los datos, y automatizaron todo el proceso de análisis de datos utilizando GPT-4 para extraer y analizar los datos, con el fin de producir finalmente ideas y gráficos. Los resultados del análisis se compararon con los de analistas de datos humanos profesionales en términos de rendimiento, tiempo y costes.

Los experimentos demostraron que la GPT-4 no sólo es significativamente más barata que un analista de datos humano, sino también mucho más rápida a la hora de completar las tareas, según las conclusiones del estudio.

Sin embargo, el estudio señala que se necesitan más estudios antes de concluir que GPT-4 puede sustituir a los analistas de datos. GPT-4 también puede superar a un analista humano de nivel básico en términos de rendimiento, que se evaluó a través de una serie de métricas que incluían la corrección y fluidez en los gráficos y las percepciones que producían, y tiene un «rendimiento comparable» al de un analista de nivel superior, con ventajas que varían según los distintos casos y métricas.

En algunos casos, el modelo de IA consiguió superar a los analistas de datos humanos en cuanto a la corrección de las cifras y el análisis, y las percepciones que generaba GPT-4 tendían a ser más complejas, según el estudio. GPT-4 también obtuvo plena puntuación en alineación y fluidez a la hora de generar el análisis con textos gramaticalmente correctos.

Sin embargo, GPT-4 quedó por detrás de los humanos a la hora de mostrar datos correctos en los gráficos, así como en la presentación y el formato en algunos casos. A pesar de los errores en algunas cifras, GPT-4 podía generar análisis correctos, señalaba el estudio.

El estudio arroja nueva luz sobre la creciente aplicación de las GPT-4 en diversas industrias, donde se espera que mejoren la eficiencia pero también amenacen los puestos de trabajo humanos.

Las empresas tecnológicas chinas se apresuran a desarrollar sus propios servicios similares a ChatGPT. Alibaba está trabajando en su propia respuesta, llamada Tongyi Qianwen, que lanzó en abril para pruebas beta a clientes corporativos por invitación, semanas después de que Baidu diera a conocer su servicio Ernie Bot.