El artículo destaca la innovación de DeepSeek, una firma china que ha revolucionado la creación de modelos de lenguaje de gran escala. La compañía presentó su modelo R1, que no solo compite con los mejores modelos estadounidenses, sino que fue desarrollado a una fracción del costo y distribuido de forma gratuita. Esta innovación causó un gran impacto en la industria tecnológica, tanto en EE. UU. como en China, y ha generado un cambio significativo en la forma en que se entrenan los modelos de IA.
Lo más relevante de DeepSeek es su enfoque en el aprendizaje automático autónomo. A diferencia de otros enfoques que dependen de la retroalimentación humana (como el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana, RLHF), DeepSeek utiliza retroalimentación generada por computadoras para entrenar sus modelos de manera más eficiente y a menor costo. Este proceso de aprendizaje reforzado automatizado permite que los modelos aprendan por prueba y error sin la intervención humana constante.
La compañía también ha logrado reducir costos mediante el uso de chips antiguos y el uso eficiente de grandes conjuntos de datos, como el conjunto Common Crawl, lo que permite entrenar modelos sin necesidad de construir nuevos datos desde cero. Además, la técnica multi-token prediction ha mejorado la precisión y reducido el costo de la formación del modelo.
El modelo R1 es un ejemplo de cómo la IA puede evolucionar rápidamente, y al compartir sus métodos, DeepSeek ha permitido que otros laboratorios y empresas sigan su ejemplo. Grandes empresas como OpenAI y Google DeepMind podrían estar adoptando enfoques similares en secreto, lo que sugiere que la creación de modelos de razonamiento es más accesible de lo que se pensaba. Esto podría llevar a una proliferación de modelos gratuitos y más avanzados, lo que cambiaría el panorama de la IA.
Tras una análisis en 24 fuentes Deep Research elaboró una tabla que incluía títulos de puestos de trabajo, explicaciones de por qué una IA es mejor que un humano en esa función y la probabilidad de que el puesto sea sustituido.
ChatGPT, utilizando su nueva función Deep Research, identificó 20 trabajos que podrían ser reemplazados por inteligencia artificial, basándose en una investigación de 24 fuentes. La lista de trabajos incluye roles como asesor fiscal, grabador de datos, telemarketing, contable, asistente virtual, traductor y otros. Estos trabajos, según ChatGPT, dependen de habilidades técnicas que la IA puede realizar de manera más eficiente y autónoma, como la transcripción, traducción y revisión de textos, o la gestión de redes sociales y análisis de datos.
¿Qué trabajos sustituirá la IA, según ChatGPT?
el papel de «Asesor fiscal»., con una probabilidad de sustitución del 98%, lo que ChatGPT considera una «automatización casi segura». ChatGPT explicó que la IA sería mejor en esta tarea porque puede procesar rápidamente las normas y cálculos fiscales, lo que la haría más rápida que un humano. Para apoyar su argumento, ChatGPT destacó que ya existen programas fiscales basados en IA.
Rango
Trabajo
Por qué es mejor que el humano
Probabilidad
1
Asesor de impuestos
Puede procesar reglas fiscales y cálculos sin errores mucho más rápido que los humanos.
98% (Automatización casi segura)
2
Grabador de datos
Procesa datos a alta velocidad con 100% de consistencia, eliminando errores y ahorrando tiempo.
95% (Muy alta)
3
Teleoperador
Sigue guiones y maneja interacciones con clientes sin descanso ni fatiga, automatizando muchas tareas rutinarias.
94% (Muy alta)
4
Contable
Registra transacciones y concilia cuentas más rápido y con mayor precisión que los humanos.
94% (Muy alta)
5
Asistente legal
Escanea y resume documentos legales rápidamente, realizando investigaciones de leyes y redactando archivos de manera eficiente.
90% (Extremadamente alta)
6
Programador de citas
Maneja calendarios y logística de reuniones las 24 horas, coordinando horarios con facilidad.
90% (Extremadamente alta)
7
Asistente virtual
Realiza tareas rutinarias de oficina simultáneamente para varios usuarios, mejorando la productividad.
88% (Extremadamente alta)
8
Transcriptor
Convierte audio a texto en tiempo real con una precisión de hasta un 99%, mucho más rápido que un humano.
87% (Muy alta)
9
Corrector de estilo
Detecta errores de ortografía y gramática instantáneamente, mejorando con el tiempo.
86% (Muy alta)
10
Redactor publicitario
Genera contenido escrito como anuncios y eslóganes más rápido y con mayor eficiencia que los humanos.
82% (Muy alta)
11
Representante de servicio al cliente
Responde preguntas frecuentes y resuelve consultas simples al instante, manejando múltiples clientes a la vez.
80% (Alta)
12
Especialista en marketing por correo electrónico
Personaliza campañas masivas de correos electrónicos a gran escala, analizando datos para optimizar tiempos de envío.
78% (Alta)
13
Generador de contenido
Produce artículos y contenido SEO rápidamente, generando más contenido y de menor costo que los humanos.
75% (Alta)
14
Community manager
Genera y programa publicaciones en plataformas sociales, monitorea tendencias y optimiza tiempos de publicación.
75% (Alta)
15
Traductor
Traduce textos instantáneamente con alta precisión, mejorando la comprensión y rapidez.
71% (Alta)
16
Analista de soporte técnico
Resuelve problemas comunes de TI usando vastas bases de conocimiento, reduciendo la necesidad de humanos.
70% (Alta)
17
Especialista en Selección de Personal
Filtra currículums y empareja candidatos usando IA, acelerando el proceso de contratación.
70% (Alta)
18
Analista de investigación de mercado
Recolecta y analiza datos de mercado en una fracción del tiempo que los humanos.
68% (Alta)
19
Agente de viajes
Proporciona recomendaciones de viaje personalizadas, ajustando planes al instante.
65% (Moderadamente alta)
20
Tutor
Ofrece enseñanza personalizada y práctica interactiva a bajo costo, con retroalimentación instantánea.
60% (Moderada)
El resto de profesiones citadas en la lista por orden son: grabador de datos, teleoperador, contable, asistente jurídico, programador de citas, asistente virtual, transcriptor, corrector, redactor, representante de atención al cliente, comercializador de correo electrónico, comercializador de contenidos, gestor de redes sociales, traductor, analista de soporte técnico, reclutador, analista de estudios de mercado, agente de viajes y tutor.
Todos los trabajos sugeridos por ChatGPT tienen un denominador común: la función depende principalmente de una habilidad técnica que la IA puede realizar bien de forma autónoma. Por ejemplo, la IA puede transcribir, traducir y corregir de forma eficaz, lo que hace menos necesario que los humanos realicen estas tareas.
Sin embargo, el análisis destaca que aunque la IA pueda realizar bien las tareas técnicas de estos roles, las habilidades blandas, como la comunicación, el pensamiento crítico y la gestión interpersonal, siguen siendo esenciales y no pueden ser replicadas por la IA. Por lo tanto, la automatización no necesariamente llevará a la pérdida de empleos, aunque algunas funciones podrían ser más susceptibles al reemplazo. Además, las organizaciones aún enfrentan obstáculos para implementar la IA a gran escala, como la falta de claridad en el retorno de inversión y limitaciones de infraestructura.
¿Significa esta investigación que todo el mundo en estos campos va a perder su trabajo? No, es muy poco probable. El análisis de ChatGPT sólo tiene en cuenta la capacidad de la IA para desempeñar eficazmente las habilidades duras. Sin embargo, las habilidades sociales, como la comunicación, el pensamiento crítico, la resolución de conflictos, el liderazgo, la gestión del tiempo y las habilidades interpersonales, son igualmente importantes para el éxito, y la IA no puede replicar esas capacidades.
Además, las organizaciones aún no están preparadas para adoptar la IA de forma generalizada. Por ejemplo, un informe reciente de Accenture mostró que todavía hay muchos obstáculos que impiden a los líderes empresariales la implementación generalizada de la IA en las organizaciones, como la falta de claridad sobre el retorno de la inversión, las limitaciones de infraestructura y la desconexión de los empleados.
Ravšelj, Dejan, et al. “Higher Education Students’ Perceptions of ChatGPT: A Global Study of Early Reactions.” PLOS One 20, no. 2 (February 5, 2025). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0315011
Se analiza cómo los estudiantes universitarios de todo el mundo perciben y utilizan ChatGPT en sus actividades académicas. La investigación se basa en una muestra de 23.218 estudiantes provenientes de 109 países y territorios, convirtiéndose en el estudio más amplio realizado hasta la fecha sobre este tema.
Uno de los principales hallazgos del estudio es que los estudiantes utilizan ChatGPT principalmente para la generación de ideas (brainstorming), la síntesis de textos y la búsqueda de artículos académicos. También se observa que algunos lo emplean para la escritura profesional y creativa, aunque en menor medida. En general, los estudiantes encuentran útil la herramienta para simplificar información compleja y resumir contenido, lo que les ayuda a comprender mejor ciertos temas.
Sin embargo, a pesar de sus ventajas, los estudiantes expresan reservas sobre la fiabilidad de la información proporcionada por ChatGPT, especialmente en contextos que requieren precisión y rigor académico. Algunos incluso consideran que las respuestas de la herramienta son más claras que las explicaciones de sus compañeros o profesores, lo que indica que valoran la capacidad de síntesis y estructuración del contenido que ofrece la IA.
A lo largo del estudio, los participantes manifestaron una preocupación generalizada por el impacto de ChatGPT en la educación, lo que ha llevado a un consenso sobre la necesidad de establecer regulaciones claras para su uso. Entre las principales inquietudes destacan el riesgo de plagio y fraude académico, así como la posibilidad de que fomente el aislamiento social al reducir la interacción entre estudiantes y profesores.
En cuanto al aprendizaje y el desarrollo de habilidades, los estudiantes reconocen que ChatGPT puede mejorar el acceso al conocimiento, aumentar la eficiencia en el estudio y contribuir a la obtención de mejores calificaciones. No obstante, también señalan que su uso excesivo podría afectar el desarrollo de habilidades clave como la comunicación interpersonal, la toma de decisiones, el pensamiento crítico y la competencia en el idioma nativo.
El estudio también explora la percepción de los estudiantes sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. En general, creen que la integración de la inteligencia artificial en diversos sectores incrementará la demanda de habilidades digitales y facilitará el trabajo remoto, aunque no prevén un impacto significativo en las tasas de desempleo.
Desde un punto de vista emocional, la mayoría de los estudiantes reportan sentir curiosidad y calma al interactuar con ChatGPT. Esto sugiere que, si bien existen preocupaciones sobre su uso, en términos generales los estudiantes se sienten cómodos utilizando la herramienta y explorando sus posibilidades.
El estudio también identifica diferencias en las percepciones y usos de ChatGPT según factores socioeconómicos y geográficos, lo que indica que el acceso a la tecnología y el contexto cultural influyen en la forma en que los estudiantes adoptan y valoran esta herramienta.
Los hallazgos de esta investigación ofrecen información valiosa para docentes, administradores y legisladores. Los responsables de la educación pueden utilizar estos datos para diseñar planes de estudio que integren la inteligencia artificial de manera efectiva, desarrollar metodologías de enseñanza que fomenten el pensamiento crítico y la autonomía de los estudiantes, y establecer sistemas de evaluación que mitiguen el riesgo de plagio.
Por otro lado, los legisladores y formuladores de políticas educativas deben considerar el desarrollo de estrategias de capacitación digital para preparar a los estudiantes para un mercado laboral en evolución, así como la implementación de regulaciones que aborden las preocupaciones éticas y prácticas relacionadas con el uso de la IA en la educación.
En conclusión, el estudio subraya la importancia de encontrar un equilibrio en la integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT en la educación superior. Es fundamental maximizar los beneficios que estas tecnologías pueden ofrecer en términos de acceso al conocimiento y eficiencia en el estudio, sin descuidar la necesidad de desarrollar habilidades esenciales para el aprendizaje y el trabajo futuro.
El concepto de WEIRD bias (sesgo WEIRD) pone de manifiesto un problema en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, especialmente en sistemas como GPT. Este sesgo se refiere a la tendencia de los modelos de IA a reflejar los valores, perspectivas y supuestos culturales de las sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas, los cuales, a menudo, son los entornos predominantes en los que se desarrolla la tecnología y se generan los datos que alimentan estos sistemas.
El término fue acuñado por el investigador Joe Henrich para señalar que las investigaciones psicológicas y cognitivas, que suelen ser las bases de la programación y el entrenamiento de la IA, tienden a basarse en muestras de personas de estas sociedades WEIRD. De este modo, la IA resulta sesgada hacia las normas y formas de pensar de estas culturas, lo que limita su capacidad para comprender o integrar perspectivas diversas de otras partes del mundo, donde los valores y experiencias pueden ser muy diferentes.
El problema radica en que, aunque en las sociedades modernas se valore la idea de la inteligencia individual, los humanos, de manera colectiva, somos mucho más inteligentes. La inteligencia grupal, que se forma a partir de la combinación de distintos puntos de vista y enfoques, permite tomar decisiones más precisas y creativas. Sin embargo, esta inteligencia colectiva depende de la diversidad cognitiva, es decir, de la interacción de diferentes perspectivas que se complementan entre sí. Si esta diversidad se ve reducida, por ejemplo, al entrenar una IA únicamente con datos provenientes de sociedades WEIRD, la capacidad para tomar decisiones informadas y adaptadas a la realidad de diferentes culturas y contextos podría verse gravemente afectada.
El paralelismo con la biología se hace evidente cuando se recurre a la hipótesis Gaia, que sugiere que la Tierra y sus sistemas biológicos funcionan como un único ente autorregulado. Esta hipótesis destaca que los ecosistemas más diversos son los más resilientes ante cambios inesperados. Del mismo modo, una sociedad diversa desde el punto de vista cultural y cognitivo puede ser más adaptable e innovadora. En contraste, las sociedades homogéneas, como las que Michelle Gelfand describe como “sociedades cerradas” o tight societies, que tienden a imponer normas estrictas y homogéneas, corren el riesgo de perder su capacidad para innovar y adaptarse, lo que afecta su progreso.
Este sesgo WEIRD no solo influye en la IA, sino también en las decisiones políticas, económicas y sociales, ya que puede limitar la capacidad de comprender y abordar de manera efectiva los problemas de sociedades con diferentes valores, creencias y estructuras. Las decisiones tomadas desde un marco cultural limitado pueden no ser las más adecuadas o eficientes para abordar los desafíos globales.
Por lo tanto, el desafío radica en desarrollar tecnologías de IA más inclusivas, que incorporen una mayor diversidad cultural y cognitiva. Esto no solo permitirá que la IA sea más justa y precisa, sino que también podría contribuir a un mundo más innovador y adaptado a la pluralidad de perspectivas existentes.
Los bibliotecarios están enfrentando un problema creciente en las bibliotecas públicas de EE. UU. con respecto a los libros de baja calidad generados por inteligencia artificial (IA). Estos libros están siendo incluidos en los catálogos digitales de bibliotecas públicas, lo que obliga a los bibliotecarios a revisar una gran cantidad de material para identificar qué libros son generados por IA y cuáles son escritos por humanos.
Las plataformas Hoopla y OverDrive, que gestionan los libros electrónicos en muchas bibliotecas, están facilitando la inclusión de estos títulos, sin que los bibliotecarios tengan un control efectivo sobre la selección. Aunque Hoopla ofrece un catálogo muy amplio, esto también significa que los bibliotecarios deben lidiar con contenido de baja calidad, incluyendo libros escritos o generados por IA con poca o ninguna supervisión. Este tipo de contenido es conocido como «slop» o «basura de IA», y se ha convertido en un problema debido a la falta de curaduría en las plataformas. Algunos de estos libros, aunque no presentan información peligrosa, están mal escritos y tienen una presentación pobre.
Los bibliotecarios expresan su preocupación por la cantidad creciente de contenido de IA en sus catálogos, ya que los usuarios pueden no ser conscientes de que están leyendo material generado por IA. Además, esto genera un gasto innecesario para las bibliotecas, que deben pagar por libros de baja calidad. Los bibliotecarios piden mayor transparencia y control en el proceso de selección de los libros, y sugieren que los libros generados por IA deben estar claramente identificados en los catálogos para que los usuarios sepan que no fueron escritos por autores humanos.
Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha sido utilizado por investigadores para mejorar la redacción académica, revisar literatura científica y escribir código para analizar datos. Aunque algunos creen que el chatbot aumenta la productividad, otros temen que esté facilitando el plagio, introduciendo imprecisiones en los artículos y consumiendo grandes cantidades de energía.
Un estudio de la editorial Wiley, realizado entre marzo y abril de 2024, reveló que el 81% de los investigadores han usado ChatGPT, lo que lo convierte en la herramienta de IA más popular entre los académicos. La mayoría de los encuestados considera que, en los próximos cinco años, será crucial que los investigadores desarrollen habilidades en IA.
Se estima que al menos 60.000 artículos académicos publicados en 2023 fueron escritos con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM).
El 10% de los artículos en biomedicina y el 17,5% en informática en 2024 tuvieron sus resúmenes redactados con asistencia de IA.
Se estima que entre el 6,5% y el 16,9% de las revisiones por pares en conferencias de IA en 2023 y 2024 fueron generadas sustancialmente por LLM.
ChatGPT ha demostrado ser útil para superar barreras lingüísticas, ayudando especialmente a investigadores que no tienen el inglés como lengua materna. Sin embargo, se reconoce que tiene limitaciones, especialmente en tareas complejas como revisiones bibliográficas, ya que puede generar información errónea o inventada. Además, la privacidad es una preocupación, ya que los datos introducidos en la IA podrían ser utilizados para entrenar nuevos modelos.
A pesar de estos desafíos, algunos investigadores están explorando la posibilidad de que ChatGPT y otros modelos de IA puedan ir más allá de ser simples asistentes virtuales, convirtiéndose en «científicos» capaces de diseñar proyectos de investigación. Algunos estudios preliminares, como un proyecto reciente en el que los modelos de IA colaboraron para diseñar nanocuerpos contra el coronavirus, han mostrado resultados prometedores.
Una encuesta de la editorial Wiley realizada a casi 5.000 investigadores en más de 70 países sugiere que el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) para redactar manuscritos, solicitudes de subvenciones y realizar revisiones por pares será ampliamente aceptado en los próximos dos años.
La mayoría de los encuestados considera que la IA será clave en la investigación y publicación científica, con más de la mitad opinando que ya supera a los humanos en tareas como revisar grandes volúmenes de literatura, resumir hallazgos, detectar errores en la escritura, verificar plagios y organizar citas. Se espera que en los próximos dos años la IA se vuelva común en 34 de 43 casos de uso analizados.
Sin embargo, el uso real de la IA aún es limitado. Solo el 45% de los primeros 1.043 encuestados ha empleado IA en su trabajo, principalmente para traducción, corrección y edición de textos. Aunque el 81% ha usado ChatGPT de OpenAI, solo un tercio conoce otras herramientas como Gemini de Google o Copilot de Microsoft. El uso varía según el país y la disciplina, siendo más frecuente en China y Alemania, así como en investigadores de informática y medicina.
El estudio destaca barreras globales para la adopción de la IA, como la falta de directrices claras y formación, citadas por más del 60% de los investigadores. Además, un 70% considera que las editoriales deben establecer normas sobre el uso aceptable de la IA en la investigación académica.
Un estudio sobre 43 posibles casos de uso de la IA en la investigación científica revela tendencias clave:
Alto interés en la IA: La mayoría de los investigadores desean usar IA en 39 de los 43 casos analizados, lo que indica que su adopción limitada hasta ahora no se debe a falta de interés.
Reconocimiento de la capacidad de la IA: En 23 casos, los investigadores ya creen que la IA supera a los humanos, mostrando confianza en la tecnología y su potencial actual.
Rápida aceptación esperada: Se prevé que en dos años, 34 de los 43 casos de uso sean ampliamente aceptados, lo que sugiere una aceleración en la adopción de la IA en la investigación.
Incluso los adoptantes tardíos se preparan: Aunque algunos investigadores son más cautelosos, la mayoría espera que en poco tiempo la IA se convierta en una herramienta esencial en su trabajo.
En cuanto a en el interés de los investigadores respecto a los uso y en la comparación entre el rendimiento de la IA y el humano. Los hallazgos clave incluyen:
Promoción y difusión del artículo: Aunque la IA supera a los humanos en varias tareas de post-publicación, los investigadores muestran menor interés en estas aplicaciones, salvo en aquellas que mejoran la accesibilidad de sus trabajos.
Determinación del tema de investigación: Los investigadores están dispuestos a usar IA para revisar grandes volúmenes de información, pero no confían en su capacidad para anticipar nuevas tendencias en sus campos.
Realización de la investigación: Aunque esta fase genera menos interés, la IA es vista como útil para gestionar grandes cantidades de datos.
Preparación para la publicación: Es una de las áreas donde la IA tiene mayor aceptación, especialmente en la autoevaluación y asistencia en la redacción de manuscritos.
Revisión por pares: La mayoría de los investigadores prefieren que los humanos sigan desempeñando el papel principal en este proceso, destacando la importancia del juicio humano.
Casos actuales de uso de la IA en investigación
Redacción y preparación de manuscritos: 72% de los investigadores están interesados, y 62% consideran que la IA supera a los humanos en tareas como detección de errores, asistencia en escritura, verificación de plagio y generación automática de citas.
Manejo de grandes volúmenes de información: 67% de interés y 60% ven a la IA como superior en revisión de estudios, monitoreo de publicaciones y procesamiento de datos.
Accesibilidad y difusión de la investigación: 65% de interés y 58% consideran que la IA es útil en resúmenes en lenguaje sencillo y gestión del conocimiento.
Oportunidades en desarrollo
Generación de predicciones y recomendaciones: 64% de interés, pero 56% creen que los humanos aún lideran. Aplica a identificación de tendencias y selección de referencias.
Automatización de tareas administrativas: 58% de interés y 57% consideran que los humanos siguen siendo clave en gestiones como búsqueda de financiación.
Futuras aplicaciones de la IA en investigación
Mejora de métodos de investigación y colaboración: 54% de interés en identificación de colaboradores y optimización de experimentos.
Generación automatizada de contenido: 53% de interés en crear contenido multimedia y educativo basado en investigaciones.
Revisión por pares asistida por IA: 56% de interés en herramientas para estandarizar comentarios y agilizar el proceso.
El papel de las editoriales científicas en el uso de la IA
70% de los investigadores quieren que los editores establezcan guías claras sobre el uso de IA en publicaciones.
69% desean que ayuden a evitar errores y sesgos.
Más de la mitad buscan mejores prácticas para un uso seguro y responsable de la IA.
La principal diferencia entre esta versión y el chatbot comercial es que ChatGPT Gov permite a las agencias públicas alimentar «información no pública y sensible» en modelos de OpenAI alojados en la nube comercial de Microsoft Azure o en su nube comunitaria de Azure Government, gestionando así sus propios requisitos de seguridad y cumplimiento.
Aunque aún no está aprobada para el uso gubernamental de datos no públicos, OpenAI espera que esta iniciativa se acelere con la influencia del expresidente Donald Trump, quien podría facilitar la adopción del software. En una demostración, ChatGPT Gov mostró cómo podría asistir a empleados del gobierno en la creación de planes de trabajo y la redacción de memorandos, además de traducirlos a diferentes idiomas.
Sin embargo, el uso de inteligencia artificial en el gobierno plantea preocupaciones sobre la seguridad de los datos sensibles y el potencial de error y sesgo en los sistemas. AI ha sido criticada por vincular erróneamente a personas con crímenes o por generar decisiones sesgadas en procesos judiciales. A pesar de esto, OpenAI reconoce estas preocupaciones y asegura que los usuarios deberán cumplir con sus políticas de uso.
Sam Altman, CEO de OpenAI, está buscando ganar poder en Washington, mientras que Trump se muestra comprometido con superar a China en la carrera por la inteligencia artificial, lo que podría acelerar la integración de ChatGPT Gov en el gobierno de EE. UU.
El Authors Guild ha lanzado «Human Authored», una certificación oficial destinada a preservar la autenticidad en la literatura en un mundo saturado por la inteligencia artificial (IA). Con el creciente número de libros generados por IA que se parecen y a veces incluso leen como libros escritos por humanos, los lectores pueden no saber si lo que están leyendo fue creado por IA o por un autor humano. El Authors Guild sostiene que los lectores tienen derecho a saber si un texto fue escrito por IA o por un humano y que los autores deben poder distinguir su trabajo en mercados cada vez más llenos de contenido generado por IA.
La certificación «Human Authored» permitirá a los escritores y editores usar un sello para indicar que el texto de un libro fue escrito por un humano, incluso si se utilizó IA para herramientas menores como la corrección ortográfica o de gramática. Este sello será registrado en la Oficina de Patentes y Marcas de EE. UU. y estará respaldado por un sistema de registro que permitirá verificar el origen humano de un libro a través de una base de datos pública.
El proceso de certificación es sencillo pero riguroso: los autores deben registrarse en el portal, verificar la información de su libro, firmar un acuerdo de licencia y recibir un sello único que podrán utilizar en las portadas, lomos o materiales promocionales. La iniciativa no rechaza la tecnología, sino que busca crear transparencia y resaltar los elementos humanos en la narrativa, en un mercado cada vez más saturado de contenido generado por IA.
Actualmente, la certificación está disponible solo para miembros del Authors Guild y para libros de un solo autor, pero se expandirá en el futuro para incluir libros con varios autores y a escritores fuera de la organización.
El informe Teens, Trust, and Technology in the Age of AI, publicado por Common Sense Media, revela una brecha de confianza entre los adolescentes y las empresas tecnológicas. Basado en una encuesta representativa a nivel nacional de 1.045 adolescentes de entre 13 y 18 años, el estudio muestra que casi dos tercios de los encuestados (64%) no confían en que las compañías tecnológicas se preocupen por su bienestar, y un 62% duda de que prioricen la seguridad del usuario sobre las ganancias.
Este informe proporciona información crucial para padres, educadores y legisladores sobre el impacto de la tecnología en los jóvenes y cómo proteger su bienestar en un mundo cada vez más digitalizado.
Hallazgos clave:
Desconfianza generalizada: Más de la mitad de los adolescentes encuestados desconfía de que las grandes empresas tecnológicas tomen decisiones éticas y responsables en el diseño de sus productos (53%), protejan su información personal (52%) o sean inclusivas y justas con diferentes tipos de usuarios (51%).
Uso de IA y preocupaciones éticas: El 47% tiene poca o ninguna confianza en que las empresas tecnológicas tomen decisiones responsables sobre el uso de inteligencia artificial en sus productos.
Errores en la IA generativa: Un 39% de los adolescentes que han utilizado IA generativa para tareas escolares han detectado errores en sus resultados.
Regulación y transparencia: Aproximadamente el 70% de los encuestados apoya medidas de privacidad y transparencia en los sistemas de IA.
Etiquetado de contenido generado por IA: Un 73% considera importante que el contenido creado por inteligencia artificial esté claramente identificado o marcado con una marca de agua.
El estudio subraya la necesidad de regulaciones más estrictas y de una mayor responsabilidad por parte de las empresas tecnológicas para garantizar un entorno digital más seguro y confiable para los jóvenes.
