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La propiedad de los contenidos generados por IA

Sheth, Sarang. «Who Owns AI-Generated Content? Understanding Ownership, Copyrighting, and How the Law Interprets AI-Generated Art – Yanko Design», 28 de mayo de 2023. https://www.yankodesign.com/2023/05/27/who-owns-ai-generated-content-understanding-ownership-copyrighting-and-how-the-law-interprets-ai-generated-art/.

El origen y la capacidad de los contenidos generados por IA han sido temas de larga data. El aprendizaje automático ha estado presente durante más de una década, permitiendo que las computadoras adquieran inteligencia al recopilar datos, analizarlos, «pensar» y «crear». Desde la histórica victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1996 en una partida de ajedrez, seguida por el triunfo del superordenador Watson de IBM en el programa Jeopardy en 2011, hasta la victoria de AlphaGo sobre el campeón europeo de Go Fan Hui en 2015 por 5 a 0, hemos presenciado hitos impresionantes. Sin embargo, atribuir exclusivamente la victoria a las computadoras o a los ingenieros que las crearon plantea cuestiones difíciles de dilucidar:

¿Es correcto afirmar que las computadoras han derrotado a sus contrapartes humanas? ¿O deberíamos considerar que los ingenieros que diseñaron y desarrollaron estas máquinas son los verdaderos vencedores? Además, si un automóvil Tesla autónomo llegara a causar un accidente mortal a un peatón, ¿a quién se le atribuiría la culpa? ¿A la inteligencia artificial en sí? ¿Al humano que estaba al volante? ¿O al equipo de ingenieros de Tesla que creó el algoritmo de conducción autónoma? Estas preguntas aún no tienen respuestas definitivas.

La propiedad de los contenidos generados por IA es un ámbito jurídico complejo y en evolución. En muchos casos, los términos y condiciones establecidos por las empresas, como Tesla, aclaran que la responsabilidad recae en el conductor y no en la inteligencia artificial del vehículo. Sin embargo, la asignación precisa de responsabilidad en casos como este es un desafío complejo y requiere una cuidadosa consideración legal y ética.

La propiedad de los contenidos generados por IA depende normalmente de la participación y contribución de los creadores humanos. En muchas jurisdicciones, la legislación sobre derechos de autor concede la propiedad a los creadores humanos de obras originales. Sin embargo, dado que los contenidos generados por IA son producidos por algoritmos sin participación humana directa, la cuestión de la propiedad se vuelve más compleja.

En algunos casos, el propietario de la IA puede ser considerado propietario del contenido que genera. Podría tratarse de la persona u organización que creó o entrenó el algoritmo de IA. Sin embargo, este enfoque no es aceptado universalmente, y algunos sostienen que el resultado de una IA no debería estar sujeto a la protección de los derechos de autor porque carece de la creatividad o autoría humanas necesarias.

Como alternativa, la propiedad puede atribuirse a la persona o entidad que proporcionó los datos utilizados para entrenar la IA. Por ejemplo, si una IA se entrena con un conjunto de datos de fotografías, la titularidad de los derechos de autor de esas fotografías puede influir en la titularidad del contenido generado por la IA.

Cabe señalar que algunas jurisdicciones han empezado a explorar marcos jurídicos que abordan específicamente los contenidos generados por IA. Por ejemplo, la Directiva sobre derechos de autor de la Unión Europea, adoptada en 2019, incluye disposiciones que establecen que la protección de los derechos de autor no debe aplicarse a las obras generadas por IA sin participación humana. Sin embargo, los estados miembros son responsables de implementar esta directiva en sus leyes nacionales, por lo que puede haber variaciones en cómo se interpreta y aplica esto.

En lo que respecta a los derechos de autor de las obras de arte generadas por IA, la capacidad de garantizar la protección de los derechos de autor puede depender de la participación de creadores humanos en el proceso creativo. Si un artista humano contribuye a la concepción o el diseño de la obra de arte generada por la IA, puede reclamar derechos de autor sobre ella. Sin embargo, si la IA genera de forma autónoma la obra de arte sin intervención humana, puede ser más difícil hacer valer la propiedad de los derechos de autor.

La interpretación de la legislación sobre derechos de autor y los contenidos generados por IA sigue evolucionando, y las distintas jurisdicciones pueden adoptar enfoques diferentes. Es esencial consultar con profesionales del derecho versados en la propiedad intelectual y la ley de IA para comprender las implicaciones y normativas específicas de cada jurisdicción.

ChatGPT: la inteligencia artificial y la generación de textos académicos. Planeta biblioteca 2023/05/31

ChatGPT: la inteligencia artificial y la generación de textos académicos.

Planeta biblioteca 2023/05/31

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Video «Cómo funciona CHATGPT»

ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en IA desarrollado por OpenAI que puede ser una herramienta valiosa para los educadores. Permite interactuar con un asistente virtual inteligente para obtener respuestas y generar ideas sobre tendencias. Sin embargo, su uso plantea preocupaciones éticas y de privacidad, como el acceso y uso indebido a datos personales, el sesgo algorítmico, el plagio académico y las implicaciones de la toma de decisiones automatizada en temas sensibles.

Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades

Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

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Programa de inteligencia artificial para 7° básico a I medio: fundamentos, ética y creatividad artística, desarrollado para fomentar el trabajo y reforzar la capacidad creativa e imaginativa de niñas, niños y adolescentes.

Promueve la discusión sobre temas éticos en torno a la Inteligencia Artificial generativa, junto al plan de estudios del MIT “Creative AI: A middle school curriculum about Creativity, Generative AI and Ethics” (Inteligencia artificial creativa: un currículum sobre creatividad, inteligencia artificial generativa y ética para la enseñanza media), en español.

Compuesto por 6 módulos con actividades autoexplicativas y recursos para el trabajo teórico y práctico (suma equivalente a 14 clases de 45 minutos). Está desarrollado para las asignaturas de Tecnología e Historia, Geografía y Ciencias Sociales de 7° básico a I medio, con oportunidades de integración curricular con Artes Visuales, Historia, Geografía y Ciencias Sociales y Orientación. Estas actividades son perfectamente adaptables, a otras asignaturas o niveles, así como a talleres y actividades extracurriculares.

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

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En el marco del fortalecimiento de la Ciudadanía Digital impulsado por el Mineduc, este documento ofrece una guía práctica para que los y las docentes exploren cómo aprovechar estas nuevas herramientas para potenciar el aprendizaje activo de los y las estudiantes.

El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo

«Insights from American Workers: A Survey on AI in the Workplace». Checkr. Accedido 30 de mayo de 2023. https://checkr.com/resources/articles/ai-workplace-survey-2023.

En el panorama tecnológico en rápida evolución, ha surgido una tendencia que ha cambiado las reglas del juego para las empresas de todo el mundo: la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial (IA) en el lugar de trabajo. A medida que nos adentramos en 2023, la IA ha pasado de ser una palabra de moda a una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que las organizaciones operan, innovan e interactúan con sus clientes.

Checkr encuestó a trabajadores estadounidenses de cuatro generaciones para conocer sus opiniones sobre la adopción de herramientas de IA generativa en el trabajo; si los trabajadores creen que la IA podría sustituirles algún día; su uso de herramientas de IA en el trabajo; cómo podría afectar la IA a los puestos de trabajo y a la remuneración en 2023; el impacto de la IA en el equilibrio entre la vida laboral y personal; qué generación de trabajadores teme más el papel de la IA en el lugar de trabajo, y mucho más.

  • El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo. Los Millennials lideran el grupo con un 89% que afirma haber utilizado la IA en el trabajo.
  • El 69% de los trabajadores estadounidenses -el 63% de los Boomers, el 65% de los Gen Xers, el 76% de los Millennials y el 71% de los Gen Zers- afirman estar de acuerdo o dudar si contar a sus jefes el uso de la IA en el trabajo por miedo a ser sustituidos por las herramientas que utilizan.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses se sienten presionados para aprender más sobre las herramientas de IA. Los Millennials lideran el grupo con un 85% sintiendo la mayor presión en el trabajo.
  • El 57% de los trabajadores estadounidenses -el 53% de los Boomers, el 49% de los Gen Xers, el 59% de los Millennials y el 65% de los Gen Xers- afirman que aceptarían un recorte salarial a cambio de una semana laboral de cuatro días con IA.
  • El 86% de los trabajadores estadounidenses -85% de los Boomers, 82% de los Gen Xers, 84% de los Millennials y 92% de los Gen Zers- afirmaron que aceptarían un recorte salarial para trabajar menos, en general, si la IA pudiera ayudarles a realizar todo su trabajo.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses -el 75% de los Boomers, el 81% de los Gen Xers, el 82% de los Millennials y el 76% de los Gen Zers- afirmaron tener miedo o estar indecisos sobre si la IA podría suponer una reducción salarial para las personas en sus puestos.
  • El 74% de los trabajadores estadounidenses -el 71% de los Boomers, el 70% de los Gen Xers, el 81% de los Millennials y el 73% de los Gen Zers- afirmaron estar de acuerdo o indecisos sobre la posibilidad de que la adopción de herramientas de IA les lleve a perder sus puestos de trabajo.
  • El 67% de los trabajadores estadounidenses -el 59% de los Boomers, el 61% de los Gen Xers, el 77% de los Millennials y el 69% de los Gen Zers- afirmaron que gastarían su propio dinero en mejorar sus conocimientos sobre IA para evitar ser sustituidos.
  • El 74% de los estadounidenses -el 70% de los Boomers, el 69% de los Gen Xers, el 78% de los Millennials y el 79% de los Gen Zers- dijeron que creen que se van a producir despidos por IA en los próximos seis meses a dos años.

En conclusión: la IA se utiliza cada vez más en diversos aspectos del trabajo, desde la automatización de tareas repetitivas hasta el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones.

¿Sustituirá ChatGPT al motor de búsqueda de Google?

«Will ChatGPT Replace the Google Search Engine?», 26 de mayo de 2023. https://www.boldare.com/blog/will-chatgpt-replace-google-search-engine.

ChatGPT ha arrasado en el sector digital, conquistando corazones y mentes por igual. Y esto ha ocurrido por una razón. Es fácil de usar, gratuito y lleno de usos potenciales. Es potente, pero no ilimitado. En pocas palabras: no, ChatGPT no sustituirá al motor de búsqueda de Google. Puede que se haga con parte del tráfico pero, al menos por ahora

ChatGPT, o modelos lingüísticos similares, son potentes herramientas para generar textos de apariencia humana y ayudar a los usuarios a encontrar información. Sin embargo, es importante señalar que ChatGPT está diseñado como agente conversacional y no como motor de búsqueda.

Google Search y ChatGPT parecen similares. Hay un campo en el que se introduce la consulta y, a continuación, se obtiene un resultado: en el caso de Google, se trata de una lista de sitios web (aunque no sólo: en los últimos años, Google ha empezado a mostrar los denominados resultados enriquecidos, que pretenden responder a la pregunta del usuario a nivel de motor de búsqueda); en el caso de ChatGPT, se trata de una respuesta completa a una pregunta determinada.

Google vs ChatGPT no se trata simplemente de una competición entre un motor de búsqueda clásico y la IA. Google lleva tiempo utilizando algoritmos de IA para responder a las consultas de los usuarios. RankBrain, Neural Matching, Bert, MUM: estos son los algoritmos de IA más populares que Google ha introducido en su motor de búsqueda en los últimos años.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se lanzó en 2018 y ayuda al motor de búsqueda a procesar y comprender el lenguaje natural. Se basa en la arquitectura Transformer – al igual que el modelo GPT utilizado por ChatGPT.

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT es un modelo lingüístico probabilístico diseñado para seguir y ejecutar instrucciones. Ha sido entrenado con un conjunto específico de datos textuales para ejecutar las instrucciones con la mayor precisión posible. Lo hace generando tokens: secuencias de caracteres y palabras, basadas en una distribución de probabilidades.

En pocas palabras, lo que hace básicamente la inteligencia artificial es analizar las estadísticas y la secuencialidad del orden de las palabras y construir cadenas con las palabras más probables. El aspecto que aún no es visible en el propio ChatGPT -pero lo será en su iteración Bing o en el modelo fuente OpenAI Playground- es la posibilidad de definir el parámetro «temperatura». Esta característica permite a los usuarios decidir cuánto puede desviarse el modelo de la información que ha aprendido de su conjunto de datos.

En la práctica, el parámetro de temperatura indica si los tokens (palabras) utilizados deben tener el nivel de probabilidad más alto. Esto tiene un enorme impacto en el efecto final. Si decide añadir sólo las palabras más probables, el resultado será muy plano, repetitivo y esquemático. Si permite el uso de tokens de menor rango, más aleatorios, obtendrá un resultado más versátil e interesante.

Los posibles errores y elucubraciones en las respuestas se deben a que, aunque los modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, no son capaces de entender el mundo de forma humana ni de verificar la veracidad de la información como harían las personas. En su lugar, se basan en estructuras lingüísticas y patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento.

Por ejemplo, cuando se le pregunta sobre algún tema científico, puede citar determinados trabajos de investigación, junto con sus títulos, autores, fechas de publicación, etc. Pero una vez que se empieza a buscar esos trabajos, a menudo resulta que nunca han existido. Todo depende de cuánta información y cuántas citas sobre un tema determinado había en el corpus de texto utilizado para entrenar el modelo.

Por consiguiente, aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y suene sensato, puede contener información falsa, o información «inventada» por el modelo. De ahí viene el concepto de «alucinación»

Y por eso hay que tener en cuenta que, aunque la IA sea una herramienta poderosa para la generación de textos, sigue requiriendo supervisión y evaluación humanas, sobre todo si la información que proporciona se va a utilizar para tomar decisiones importantes o en situaciones en las que el uso de datos precisos y exactos es esencial. Por eso, utilizar ChatGPT como alternativa a los motores de búsqueda -incluido Google- está prácticamente descartado.

ChatGPT no es un motor de búsqueda, es un procesador de texto. Como su nombre indica, su función es procesar texto. También puede generar textos, pero para ello debe recibir alguna entrada o un patrón a seguir. No escribirá una entrada de blog por ti (es decir, puede hacerlo, pero el escritor debe comprobar la información generada por el chatbot). ChatGPT puede resultar útil para varios usos: puede codificar, corregir, analizar y categorizar contenidos, etcétera. Pero no funcionará como motor de búsqueda.

Aunque los modelos de IA conversacional como ChatGPT pueden proporcionar respuestas instantáneas y ayudar a los usuarios en determinadas tareas, no tienen la misma amplitud y profundidad de información que un motor de búsqueda como Google. Es más acertado considerar los modelos de IA conversacional y los motores de búsqueda como herramientas complementarias que como competidores directos. La IA conversacional puede ser útil para proporcionar respuestas rápidas y entablar conversaciones interactivas, mientras que los motores de búsqueda destacan en la recuperación de una amplia gama de información de la inmensidad de Internet.

En conclusión: Hay que tener en cuenta que la tecnología está en constante evolución y que es posible que surjan nuevos avances en el futuro. Sin embargo, por ahora, es poco probable que los modelos de IA conversacional sustituyan por completo a los motores de búsqueda como Google Search. En cambio, es probable que sigan coexistiendo y complementándose de diferentes maneras para atender las diversas necesidades de información de los usuarios.

Herramientas gratuitas para detectar tesis, trabajos de investigación, tareas, documentación y blogs generados por modelos de IA. ChatGPT, GPT-4, Bard y Claude

«Top 10 Tools for Detecting ChatGPT, GPT-4, Bard, and Claude». KDnuggets (blog). Accedido 30 de mayo de 2023. https://www.kdnuggets.com/top-10-tools-for-detecting-chatgpt-gpt-4-bard-and-claude.html.

Vivimos en una época de auge de la inteligencia artificial (IA), en la que cada semana aparecen nuevos modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) que pueden escribir como los humanos. Estos modelos pueden generar contenidos muy creativos y, por desgracia, algunos estudiantes y profesionales los utilizan indebidamente para plagiar.

Como resultado, las herramientas de detección de IA se han convertido en algo esencial en todas las aulas, lugares de trabajo e institutos de investigación. Todas las herramientas mencionadas en este blog son gratuitas, y algunas de ellas incluso vienen con extensiones de Chrome para que puedas detectar contenidos sobre la marcha.

  1. GPTZero

GPTZero se ha mejorado significativamente. Ahora es muy preciso, fácil de usar e incluye una extensión para Chrome. Puede utilizarlo para detectar una amplia gama de texto generado por IA, incluido el texto de los últimos modelos como Bard (PalM 2), ChatGPT, GPT-4 y otros modelos de código abierto. Además, es rápido y resalta el texto generado para facilitar su identificación.

  1. OpenAI AI Text Classifier

AI Text Classifier de OpenAI es muy preciso, pero no proporciona información adicional sobre el contenido. Funciona para New Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros modelos basados en LLaMA.

  1. CopyLeaks

CopyLeaks. Es un verificador de plagio rápido y preciso que viene con una simple extensión de Chrome. Incluso puedes pasar el ratón sobre el texto resaltado para comprobar la popularidad de la IA. Puede detectar Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros grandes modelos lingüísticos (LLM).

  1. Typeset

Academic AI Detector es un poco diferente de las otras herramientas mencionadas. Es muy preciso, pero se diseñó específicamente para detectar contenido académico en PDF. No hay opción de copiar y pegar por el momento, pero el equipo técnico está trabajando para añadir esa característica. Puedes cargar cualquier tipo de trabajo académico como PDF y Typeset generará resultados. Typeset detecta contenido generado por Bard, ChatGPT y HuggingChat, y lo ha detectado todo con precisión.

  1. Moderación de Hive

La detección de contenidos generados por AI Generative Content Detection a veces identifica erróneamente contenidos generados por humanos como IA. Para garantizar resultados fiables, es aconsejable disponer de una herramienta de respaldo cuando se utilice como recurso principal. Además, ofrece la capacidad de detectar imágenes generadas por IA de plataformas como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion.

  1. Content at Scale

AI Content Detector de Content at Scale es fácil de usar y produce informes bastante precisos sobre predictibilidad, probabilidad y patrón. Funciona con todo tipo de modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) más recientes y destaca el contenido en función de la probabilidad variable de que la IA genere trabajo…

  1. Hello Simple AI

 ChatGPT Detector de Hello Simple AI es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT. Está alojada en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos y bastante precisos. El detector no es tan preciso como OpenAI AI Text Classifier, pero proporciona dos métricas (GLTR y probabilidad PPL) que pueden ayudar a determinar si el contenido está generado por IA o no.

  1. OpenAI Detector

OpenAI Detector es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por el modelo de lenguaje GPT de OpenAI. Está alojado en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos. Sin embargo, el detector puede ser muy impreciso, especialmente cuando se trata de detectar versiones más recientes de los modelos de OpenAI y otros modelos de lenguaje de gran tamaño de código abierto.

  1. AI Detector 

AI Detector  es una herramienta bastante precisa que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT, Bard y otras versiones antiguas de grandes modelos lingüísticos (LLM). Sin embargo, no es capaz de detectar versiones más recientes de LLM. Esto se debe a que funciona analizando la sintaxis y la semántica del texto, y los LLM más recientes son mejores generando texto que no se distingue del texto escrito por humanos.

  1. Writer.com

El Detector de Contenido AI de Writer se presenta como la opción menos precisa con una limitación de 1500 caracteres. Sirve como solución alternativa cuando otras herramientas no están disponibles o son ineficaces.

Guía del bibliotecario para el aprendizaje práctico de ChatGPT: creación y evaluación de citas

«Librarian Guide to Hands-on Learning ChatGPT Activities for Bibliographic Instruction: Citation Creation and Evaluation». Accedido 29 de mayo de 2023. https://www.chatgptlibrarian.com/2023/04/librarian-guide-to-hands-on-learning.html.

La enseñanza de habilidades bibliográficas es fundamental para que los estudiantes desarrollen competencias en la investigación y la escritura académica. Una herramienta cada vez más popular para brindar instrucción bibliográfica interactiva es ChatGPT, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Este artículo presenta una guía práctica para los bibliotecarios que deseen utilizar ChatGPT como una herramienta de aprendizaje práctico en la creación y evaluación de citas.

Desarrollo:

  1. Breve introducción a ChatGPT: Se proporciona una descripción general de ChatGPT y cómo puede ser utilizado como recurso para la enseñanza bibliográfica.
  2. Actividad 1: Creación de citas: Se ofrece una actividad práctica en la cual los estudiantes pueden interactuar con ChatGPT para aprender a crear citas bibliográficas correctamente utilizando diferentes estilos de citación (APA, MLA, Chicago, etc.). Se brindan ejemplos y se resuelven dudas comunes.
  3. Actividad 2: Evaluación de citas: Se presenta una actividad en la cual los estudiantes deben evaluar la calidad y precisión de diferentes citas bibliográficas generadas por ChatGPT. Se discuten los criterios para evaluar una cita adecuada y se promueve la reflexión crítica sobre la información utilizada.
  4. Consejos para la implementación: Se ofrecen sugerencias y recomendaciones prácticas para los bibliotecarios que deseen incorporar estas actividades en sus sesiones de instrucción bibliográfica, incluyendo el tiempo estimado, las mejores prácticas y las posibles adaptaciones.

I. Introducción

  • Explicar la importancia de crear citas precisas y con el formato adecuado
  • Discutir las ventajas de utilizar ChatGPT para la creación y evaluación de citas


II. Creación de citas

  • Discutir los diferentes estilos de citación (por ejemplo, APA, MLA, Chicago)
  • Proporcionar recursos para aprender las normas y directrices de cada estilo de citación
  • Demostrar cómo utilizar ChatGPT para generar citas en diferentes estilos
  • Proporcionar ejemplos de citas influyentes y precisas

III. Evaluación de citas

  • Discutir la importancia de evaluar la precisión y el formato de las citas
  • Explicar cómo utilizar ChatGPT para evaluar la precisión y el formato de las citas.
  • Demostrar cómo introducir citas en ChatGPT para su evaluación
  • Proporcionar ejemplos de citas con formato correcto y citas con errores

IV. Buenas prácticas

  • Proporcionar consejos para la creación y evaluación de citas, como el uso de fuentes fiables y la comprobación del formato.
  • Discutir los errores comunes que deben evitarse al crear citas, como la información inexacta o incompleta.
  • Ofrecer recursos para aprender más sobre la creación y evaluación de citas

V. Ejercicios prácticos

  • Proporcione ejercicios de práctica para que los estudiantes generen y evalúen citas utilizando ChatGPT.
  • Proporcionar comentarios sobre los ejercicios y ofrecer sugerencias para mejorarlos
    VI. Conclusión

Recapitule los puntos principales de la guía

  • Animar a los alumnos a seguir practicando la creación y evaluación de citas mediante ChatGPT.
  • Ofrécete para ayudarles con cualquier pregunta o problema que puedan tener al utilizar ChatGPT para la creación y evaluación de citas.

La utilización de ChatGPT como herramienta de aprendizaje práctico en la instrucción bibliográfica puede ser una forma efectiva y atractiva de ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades en la creación y evaluación de citas. Esta guía del bibliotecario proporciona actividades concretas y consejos útiles para aprovechar al máximo esta herramienta en el proceso de enseñanza y aprendizaje.

La UNESCO moviliza a los ministros de Educación de todo el mundo para dar una respuesta coordinada al ChatGPT

«AI: UNESCO Mobilizes Education Ministers from around the World for a Co-Ordinated Response to ChatGPT | UNESCO». Accedido 29 de mayo de 2023.

Ver artículo

En respuesta a la rápida aparición de nuevas y potentes herramientas generativas de IA, la UNESCO celebró la primera reunión mundial de Ministros de Educación para explorar las oportunidades, los retos y los riesgos inmediatos y de largo alcance que las aplicaciones de la IA plantean a los sistemas educativos. Más de 40 ministros compartieron sus planteamientos políticos y sus planes sobre la mejor manera de integrar estas herramientas en la educación. Durante el debate en línea del 25 de mayo de 2023, la UNESCO presentó una hoja de ruta sobre la IA generativa y la educación, que incluye un diálogo abierto entre múltiples partes interesadas.

Durante el debate surgieron algunas preocupaciones comunes, entre ellas cómo adaptar los sistemas educativos a las perturbaciones que la IA generativa está provocando rápidamente, cómo integrar la IA generativa en los planes de estudio, los métodos de enseñanza y los exámenes, y cómo mitigar los defectos inherentes a estas tecnologías, entre ellos la capacidad de cometer errores manifiestos y producir información sesgada.

El debate ministerial puso de manifiesto que los gobiernos de todo el mundo están formulando respuestas políticas adecuadas en este panorama en rápida evolución, desarrollando o perfeccionando las estrategias nacionales sobre IA, sobre protección de datos y otros marcos normativos.

Sólo el 10% de las escuelas y universidades disponen de orientaciones formales sobre IA

Una nueva encuesta mundial realizada por la UNESCO en más de 450 escuelas y universidades ha revelado que menos del 10% han desarrollado políticas institucionales y/o directrices formales sobre el uso de aplicaciones de IA generativa. Los resultados ilustran que una respuesta inmediata a la repentina aparición de estas potentes aplicaciones de IA generativa que pueden producir creaciones escritas y visuales supone un reto para las instituciones.

Se destacó el papel vital que desempeñan los profesores en esta nueva era como facilitadores del aprendizaje. Pero los profesores necesitan orientación y formación para hacer frente a estos retos.

Directrices políticas y marco de competencias de la UNESCO

La UNESCO seguirá dirigiendo el diálogo mundial con los responsables políticos, los socios de EdTech, el mundo académico y la sociedad civil. La Organización está elaborando directrices políticas sobre el uso de la inteligencia artificial generativa en la educación y la investigación, así como marcos de competencias en materia de inteligencia artificial para estudiantes y docentes de la enseñanza escolar. Estas directrices se presentarán durante la Semana del Aprendizaje Digital, que tendrá lugar en la Sede de la UNESCO en París del 4 al 7 de septiembre de 2023.

La UNESCO posee una experiencia única, gracias a su mandato en materia de educación y ciencias. En los últimos años, la Organización ha liderado una reflexión mundial sobre los Futuros de la Educación, y también ha establecido el primer marco normativo mundial para la ética de la inteligencia artificial, adoptado unánimemente por sus 193 Estados Miembros en noviembre de 2021.

Comprender la ética y la seguridad de la inteligencia artificial

Leslie, D. (2019). Understanding artificial intelligence ethics and safety: A guide for the responsible design and implementation of AI systems in the public sector. The Alan Turing Institute. https://doi.org/10.5281/zenodo.3240529

Texto completo

Comprender la ética y la seguridad de la inteligencia artificial
Una guía sobre la ética de la IA, que incluye el diseño y la implantación responsables de sistemas de IA en el sector público.

 

La convergencia de la disponibilidad cada vez mayor de macrodatos, la velocidad y la extensión de las plataformas de computación en la nube y el avance de algoritmos de aprendizaje automático cada vez más sofisticados han dado paso a una época extraordinaria para la humanidad.

Las innovaciones en IA ya están dejando huella en la administración pública, al mejorar la provisión de bienes y servicios sociales esenciales, desde la sanidad, la educación y el transporte hasta el suministro de alimentos, la energía y la gestión medioambiental. Es probable que estas recompensas sean sólo el principio.

La perspectiva de que los avances en IA ayuden a las administraciones públicas a afrontar algunos de sus retos más urgentes es apasionante, pero también suscita legítimas preocupaciones. Como ocurre con cualquier tecnología nueva y en rápida evolución, una curva de aprendizaje pronunciada significa que se cometerán errores y errores de cálculo y que se producirán efectos nocivos e imprevistos.