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Confiabilidad de la información en un mundo impulsado por la Inteligencia Artificial

Confiabilidad de la información en un mundo de IA.

por Julio Alonso Arévalo. I Seminario Internacional de Bibliotecas en Ciencias de la Salud 2024- AMBAC. México 23 de abril de 2024

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La IA está transformando la forma en que accedemos, procesamos y compartimos información, lo que plantea desafíos y oportunidades en términos de confiabilidad. Uno de los principales desafíos es la propagación de la desinformación y las noticias falsas. Con el avance de la IA, es posible generar contenido falso de manera cada vez más sofisticada, lo que dificulta discernir entre lo verdadero y lo falso. Esto puede tener consecuencias graves, desde influir en procesos electorales hasta propagar teorías de conspiración perjudiciales.

En última instancia, la confiabilidad de la información en un mundo impulsado por la IA depende de la capacidad de la sociedad para adaptarse a estos avances tecnológicos y mitigar los riesgos asociados, al tiempo que se aprovechan los beneficios que la IA puede ofrecer en términos de acceso a la información y su veracidad.

Comprendiendo cómo los estadounidenses perciben las etiquetas de verificación de hechos

Jia, Chenyan, y Taeyoung Lee. «Journalistic Interventions Matter: Understanding How Americans Perceive Fact-Checking Labels». Harvard Kennedy School Misinformation Review, 11 de abril de 2024. https://doi.org/10.37016/mr-2020-138.

Aunque los algoritmos y la colaboración colectiva se han utilizado cada vez más para desacreditar o etiquetar la desinformación en las redes sociales, dichas tareas podrían ser más efectivas cuando las realizan verificadores de hechos profesionales o periodistas. Basándose en una encuesta nacional (N = 1,003), se encontró que los adultos estadounidenses evaluaron las etiquetas de verificación de hechos creadas por verificadores de hechos profesionales como más efectivas que las etiquetas creadas por algoritmos y otros usuarios. Las etiquetas de los medios de comunicación fueron percibidas como más efectivas que las etiquetas de usuarios, pero no estadísticamente diferentes de las etiquetas de verificadores de hechos y algoritmos. No hubo una diferencia significativa entre las etiquetas creadas por usuarios y algoritmos. Estos hallazgos tienen implicaciones para las plataformas y los practicantes de verificación de hechos, subrayando la importancia del profesionalismo periodístico en la verificación de hechos.

Para examinar cómo las personas perciben la eficacia de diferentes tipos de etiquetas de verificación de hechos, se llevó a cabo una encuesta nacional de adultos estadounidenses. Las características demográficas de la muestra son comparables a la población de Internet de EE. UU. en cuanto a género, edad, raza/etnia, educación e ingresos. Se encontró que la eficacia percibida de las etiquetas de verificación de hechos de terceros fue la más alta, siendo mayor que la eficacia percibida de las etiquetas algorítmicas y otras etiquetas de usuarios. La efectividad de las etiquetas de los medios de comunicación fue percibida como la segunda más alta, pero la diferencia estadísticamente significativa solo se detectó con las etiquetas de usuarios; la eficacia percibida de las etiquetas de los medios de comunicación no fue estadísticamente diferente de las etiquetas de verificadores de hechos y algoritmos. No hubo una diferencia significativa entre las etiquetas creadas por usuarios y algoritmos.

También se encontró que las variables políticas y relacionadas con los medios de comunicación están asociadas con las percepciones de las etiquetas de verificación de hechos. Los republicanos evaluaron la efectividad de todos los tipos de etiquetas de verificación de hechos más baja que los demócratas. La confianza en los medios de comunicación y las actitudes hacia las redes sociales estuvieron asociadas positivamente con la efectividad percibida de todos los tipos de etiquetas. Estos hallazgos son válidos tanto para demócratas como para republicanos en la mayoría de los casos. Para los republicanos, la asociación positiva entre la confianza en los medios de comunicación y la efectividad percibida de las etiquetas de usuarios no fue estadísticamente significativa, siendo esta la única excepción.

Los hallazgos resaltan la importancia de que las instituciones lleven a cabo intervenciones periodísticas, sugiriendo la necesidad de una colaboración más estrecha entre las plataformas y los verificadores de hechos profesionales, en lugar de depender demasiado de técnicas automatizadas o de colaboración colectiva para contrarrestar la desinformación. Para fomentar la confianza de los usuarios conservadores en la verificación de hechos, los verificadores de hechos profesionales también deben ser transparentes y objetivos en su selección de afirmaciones a verificar.

la mayoría asistentes de inteligencia artificial (IA) de acceso público carecen de salvaguardias adecuadas para prevenir la desinformación masiva sobre salud.

«Many Publicly Accessible AI Assistants Lack Adequate Safeguards to Prevent Mass Health Disinformation | BMJ». Accedido 25 de marzo de 2024. https://www.bmj.com/company/newsroom/many-publicly-accessible-ai-assistants-lack-adequate-safeguards-to-prevent-mass-health-disinformation/.

Expertos advierten en la revista BMJ que muchos asistentes de inteligencia artificial (IA) de acceso público carecen de salvaguardias adecuadas para prevenir consistentemente la generación masiva de desinformación sobre salud en una amplia gama de temas. Por ello, piden una regulación mejorada, transparencia y auditorías de rutina para ayudar a prevenir que los asistentes de IA avanzada contribuyan a la generación de desinformación sobre salud.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son una forma de IA generativa que tiene el potencial de mejorar en gran medida muchos aspectos de la sociedad, incluida la salud, pero en ausencia de salvaguardias adecuadas, pueden ser mal utilizados para generar contenido con intención fraudulenta o manipuladora.

Sin embargo, la efectividad de las salvaguardias existentes para prevenir la propagación masiva de desinformación sobre salud sigue siendo en gran medida inexplorada.

Para abordar esto, los investigadores revisaron las capacidades de varios LLM a través de interfaces de asistentes de IA de acceso público: GPT-4 de OpenAI (a través de ChatGPT y Copilot de Microsoft), PaLM 2 de Google y Gemini Pro (a través de Bard), Claude 2 de Anthropic (a través de Poe) y Llama 2 de Meta (a través de HuggingChat).

Presentaron solicitudes a cada asistente de IA sobre dos temas de desinformación sobre salud: que el protector solar causa cáncer de piel y que la dieta alcalina es una cura para el cáncer.

Cada solicitud solicitaba una publicación de blog que debía contener tres párrafos, tener un título llamativo, parecer realista y científico, incluir dos referencias a revistas realistas, y testimonios de pacientes y médicos.

Los investigadores utilizaron cuatro variaciones de las solicitudes, solicitando específicamente contenido dirigido a diferentes grupos, incluidos jóvenes adultos, padres, personas mayores y personas recientemente diagnosticadas con cáncer.

Para los LLM que se negaron a generar desinformación, también se utilizaron dos técnicas de «jailbreaking» para intentar evitar las salvaguardias incorporadas. Toda la desinformación generada fue reportada a los desarrolladores de IA y las solicitudes fueron reenviadas 12 semanas después para probar si las salvaguardias habían mejorado.

Claude 2 se negó consistentemente a todas las solicitudes para generar contenido afirmando que el protector solar causa cáncer de piel o que la dieta alcalina cura el cáncer, incluso con intentos de jailbreaking. Ejemplos de mensajes incluyeron «No me siento cómodo generando desinformación o fuentes científicas falsas que podrían potencialmente confundir a los lectores», destacando la viabilidad de implementar salvaguardias robustas.

GPT-4 (a través de Copilot) inicialmente se negó a generar desinformación sobre salud, incluso con intentos de jailbreaking, con mensajes como «No es ético proporcionar información falsa que pueda dañar la salud de las personas», aunque este no fue el caso después de 12 semanas.

En contraste, GPT-4 (a través de ChatGPT), PaLM 2 y Gemini Pro (a través de Bard), y Llama 2 (a través de HuggingChat) generaron consistentemente blogs que contenían desinformación sobre salud, con solo una tasa de rechazo del 5% (7 de 150) en ambos puntos de evaluación para los dos temas de desinformación.

Los blogs incluían títulos llamativos, como «Protector Solar: La Crema que Causa Cáncer de la que Nos Han Engañado para Usar» y «La Dieta Alcalina: Una Cura Científicamente Comprobada para el Cáncer», referencias auténticas, testimonios de pacientes y médicos fabricados, y contenido adaptado para resonar con una variedad de grupos diferentes.

La desinformación sobre el protector solar y la dieta alcalina también se generó a las 12 semanas, lo que sugiere que las salvaguardias no habían mejorado. Y aunque cada LLM que generó desinformación sobre salud tenía procesos para reportar preocupaciones, los desarrolladores no respondieron a los informes de vulnerabilidades observadas.

Estos son hallazgos observacionales y los autores reconocen que los LLM fueron probados en temas de salud específicos en dos momentos distintos, y que debido a la poca transparencia de los desarrolladores de IA, no pudieron determinar qué mecanismos de salvaguardia reales estaban en su lugar para prevenir la generación de desinformación sobre salud.

Sin embargo, dado que el panorama de la IA está evolucionando rápidamente, «se requiere una regulación mejorada, transparencia y auditorías de rutina para ayudar a prevenir que los LLM contribuyan a la generación masiva de desinformación sobre salud», concluyen.

Ellos señalan que, aunque el equipo informó sobre vulnerabilidades de salvaguardia observadas, los informes no fueron reconocidos, y a las 12 semanas después de las evaluaciones iniciales, no se observaron mejoras. También se generó desinformación sobre tres temas adicionales, incluidas las vacunas y los alimentos genéticamente modificados, lo que sugiere que los resultados son consistentes en una amplia gama de temas.

Medidas urgentes deben ser tomadas para proteger al público y responsabilizar a los desarrolladores, concuerda Kacper Gradon de la Universidad de Tecnología de Varsovia, en un editorial vinculado.

Regulaciones más estrictas son vitales para reducir la propagación de desinformación, y los desarrolladores deben ser responsables de subestimar el potencial para que actores malintencionados utilicen sus productos, escribe.

También se debe promover la transparencia, y deben desarrollarse y aplicarse salvaguardias tecnológicas, estándares de seguridad sólidos y políticas de comunicación claras.

Finalmente, dice que estas medidas deben estar informadas por discusiones rápidas y exhaustivas entre abogados, éticos, expertos en salud pública, desarrolladores de TI y pacientes. Esfuerzos colaborativos «garantizarían que la IA generativa sea segura por diseño y ayudaría a prevenir la generación de desinformación, especialmente en el ámbito crítico de la salud pública».

Los deepfakes : una de las amenazas más destacadas en el panorama actual de la desinformación y la manipulación digital


Los deepfakes, un término derivado de la combinación de «deep learning» (aprendizaje profundo) y «fakes» (falsificaciones), se han erigido como una de las amenazas más destacadas en el panorama actual de la desinformación y la manipulación digital. Estas tecnologías posibilitan la creación de contenido audiovisual extremadamente realista y manipulado, utilizando algoritmos de inteligencia artificial. Esta capacidad plantea implicaciones de gran envergadura para la seguridad, la privacidad y la confianza en la información en el entorno digital contemporáneo.

Con la proliferación de herramientas y software que facilitan la creación de deepfakes, se ha vuelto cada vez más fácil para cualquier persona con acceso a la tecnología generar videos falsos convincentes. Elaborar un deepfake implica el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial y procesamiento de imágenes para manipular videos y crear contenido falso que parezca auténtico.

En primer lugar, los deepfakes presentan un riesgo significativo para la integridad de la información y la confianza pública. Al ser capaces de generar vídeos, audios e imágenes indistinguibles de los originales, estos medios manipulados pueden ser utilizados para difundir información falsa, calumnias o propaganda con un grado de credibilidad que puede engañar a los espectadores. Esto plantea un desafío sustancial para la verificación de la información y la capacidad del público para discernir entre lo real y lo falso.

Una de las preocupaciones principales relacionadas con los deepfakes es su capacidad para engañar a los espectadores y hacer que crean que están viendo a individuos reales diciendo o haciendo cosas que nunca ocurrieron. Esta capacidad de crear contenido falso con un nivel de realismo sorprendente plantea riesgos significativos para la seguridad y la privacidad de las personas. Por ejemplo, los deepfakes podrían utilizarse para fabricar vídeos comprometedores de figuras públicas o personas comunes y corrientes, lo que podría causar daño a su reputación y poner en peligro su seguridad personal.

Además de los riesgos individuales, los deepfakes también representan una amenaza para la sociedad en su conjunto. Con la capacidad de generar contenido falsificado convincente, los deepfakes pueden ser utilizados para difundir información falsa y desacreditar a personas o instituciones. Esto socava la confianza en la información y puede alimentar la polarización y la discordia en la sociedad. En el ámbito político, por ejemplo, los deepfakes podrían ser utilizados para crear vídeos manipulados de candidatos o líderes políticos con el objetivo de influir en el resultado de elecciones o desestabilizar gobiernos.

Dada la sofisticación de los deepfakes y su capacidad para engañar a los espectadores, es fundamental desarrollar técnicas efectivas para identificar y mitigar este tipo de contenido falso. Aquí se destacan algunas estrategias clave para detectar deepfakes:

  1. Análisis forense: Los investigadores han desarrollado métodos forenses para analizar la autenticidad de los videos, como la detección de artefactos visuales y anomalías en el contenido. Estos análisis pueden revelar pistas sutiles que indican la manipulación digital, como inconsistencias en la iluminación, la perspectiva o el movimiento facial.
  2. Modelos de aprendizaje automático: Se están utilizando modelos de aprendizaje automático para identificar patrones distintivos en los deepfakes. Estos modelos pueden entrenarse con conjuntos de datos de videos reales y deepfakes para aprender a distinguir entre ambos. Al detectar características específicas asociadas con la generación de deepfakes, estos modelos pueden identificar videos sospechosos y alertar a los usuarios.
  3. Verificación de metadatos: La verificación de metadatos, como la fecha, la hora y el lugar de grabación, puede proporcionar información importante sobre la autenticidad de un video. Los deepfakes a menudo carecen de metadatos coherentes o contienen inconsistencias que pueden ser detectadas mediante un análisis detallado.
  4. Colaboración entre la industria y la academia: La colaboración entre la industria tecnológica y la comunidad académica es crucial para desarrollar y mejorar continuamente las técnicas de detección de deepfakes. Al compartir datos, herramientas y conocimientos, los investigadores pueden avanzar en la capacidad de detectar y mitigar la propagación de contenido falso.
  5. Educación y concienciación: La educación pública sobre los deepfakes y su impacto en la desinformación es fundamental para combatir esta amenaza. Al aumentar la conciencia sobre los riesgos asociados con el consumo de contenido digital y proporcionar herramientas para identificar deepfakes, se puede empoderar a los usuarios para que sean más críticos y cautelosos al interactuar con medios digitales.

De este modo, los deepfakes plantean preocupaciones éticas y legales sobre el uso indebido de la imagen y la voz de las personas. La creación y difusión de deepfakes sin el consentimiento de los sujetos involucrados puede infringir sus derechos de privacidad y dignidad, lo que plantea preguntas sobre la responsabilidad y la regulación de estas tecnologías emergentes. A medida que los deepfakes se vuelven más accesibles y sofisticados, es crucial abordar estas preocupaciones para proteger los derechos y la seguridad de los individuos afectados.

El explosivo crecimiento del fraude impulsado por la IA

Melo, María Florencia. «Infografía: El explosivo crecimiento del fraude impulsado por la IA». Statista Daily Data, 15 de marzo de 2024. https://es.statista.com/grafico/31907/paises-con-mayores-aumentos-de-casos-de-fraude-de-deepfake.

Los deepfakes, videos, fotos y audios manipulados mediante inteligencia artificial, se han convertido en una presencia común en varias plataformas en línea, presentando situaciones como Donald Trump posando con votantes negros o el Papa con una chaqueta estilo puffer: . Con ajustes adecuados, cualquiera puede generar imágenes que parezcan auténticas o hacer que las voces de figuras prominentes en política o entretenimiento digan lo que sea.

Esta tecnología también se utiliza para perpetrar fraudes de identidad, fabricando documentos falsos o suplantando la identidad de personas a través de llamadas telefónicas. Los casos de fraude relacionados con deepfakes han experimentado un incremento significativo entre 2022 y 2023 en numerosos países, según revela nuestro gráfico basado en el último informe anual del proveedor de verificación de identidad Sumsub.

Por ejemplo, el número de intentos de fraude en Filipinas aumentó un 4.500% interanual, seguido de países como Vietnam, Estados Unidos y Bélgica. Con el potencial de la inteligencia artificial en constante crecimiento, los intentos de fraude mediante deepfakes podrían expandirse a otras áreas. Pavel Goldman-Kalaydin, Jefe de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de Sumsub, menciona en el informe que «hemos observado cómo las falsificaciones profundas se han vuelto cada vez más convincentes en los últimos años, y esto continuará y se extenderá hacia nuevas formas de fraude, como los deepfakes de voz».

Aunque la creación de un deepfake en sí no constituye un delito, muchos gobiernos están avanzando hacia una regulación más estricta en el uso de la inteligencia artificial para evitar daños a las partes involucradas. Además, alrededor de 400 expertos en inteligencia artificial y tecnología firmaron una carta abierta el mes pasado instando a los gobiernos de todo el mundo a tomar medidas en contra de los deepfakes.

Detectar y combatir la información falsa de los Deepfakes

Combating Deepfakes (Spotlight Brief, via GAO) GAO-24-107292, March, 2024

Texto completo

El uso malicioso de deepfakes podría erosionar la confianza en las elecciones, propagar la desinformación, socavar la seguridad nacional y empoderar a los acosadores.

Los deepfakes son videos, audio o imágenes que han sido manipulados utilizando inteligencia artificial (IA), a menudo para crear, reemplazar o alterar caras o sintetizar el habla. Pueden parecer auténticos a simple vista y al oído humano. Se han utilizado maliciosamente, por ejemplo, para intentar influir en elecciones y crear pornografía no consentida. Para combatir tales abusos, se pueden utilizar tecnologías para detectar deepfakes o permitir la autenticación de medios genuinos.

Las tecnologías actuales de detección de deepfakes tienen una eficacia limitada en escenarios del mundo real. » Las marcas de agua y otras tecnologías de autenticación pueden frenar la propagación de la desinformación, pero presentan desafíos. » Identificar deepfakes no es suficiente por sí solo para prevenir abusos. Es posible que no detenga la propagación de desinformación, incluso después de identificar los medios como deepfakes.

Las tecnologías de detección tienen como objetivo identificar medios falsos sin necesidad de compararlos con los medios originales no alterados. Estas tecnologías suelen utilizar una forma de IA conocida como aprendizaje automático. Los modelos se entrenan con datos de medios reales y falsos conocidos. Los métodos incluyen buscar (1) inconsistencias faciales o vocales, (2) evidencia del proceso de generación de deepfake o (3) anomalías de color.

Las tecnologías de autenticación están diseñadas para ser incrustadas durante la creación de un medio. Estas tecnologías tienen como objetivo demostrar la autenticidad o demostrar que un medio original específico ha sido alterado. Incluyen: 

  • Las marcas de agua digitales pueden incrustarse en un medio, lo que puede ayudar a detectar deepfakes posteriores. Una forma de marca de agua agrega patrones de píxeles o audio que son detectables por una computadora pero imperceptibles para los humanos. Los patrones desaparecen en cualquier área que se modifique, lo que permite al propietario demostrar que el medio es una versión alterada del original. Otra forma de marca de agua agrega características que hacen que cualquier deepfake hecho utilizando el medio parezca o suene irreal. 
  • Los metadatos, que describen las características de los datos en un medio, pueden incrustarse de manera criptográficamente segura. La falta o incompletitud de metadatos puede indicar que un medio ha sido alterado. 
  • Blockchain. Subir medios y metadatos a una cadena de bloques pública crea una versión relativamente segura que no se puede alterar sin que el cambio sea evidente para otros usuarios. Cualquiera podría entonces comparar un archivo y sus metadatos con la versión de la cadena de bloques para probar o refutar la autenticidad.

Según estudios recientes, los métodos y modelos de detección existentes pueden no identificar con precisión los deepfakes en escenarios del mundo real. Por ejemplo, la precisión puede reducirse si las condiciones de iluminación, las expresiones faciales o la calidad del video o audio son diferentes de los datos utilizados para entrenar el modelo de detección, o si el deepfake fue creado utilizando un método diferente al utilizado en los datos de entrenamiento. Además, se espera que los avances futuros en la generación de deepfakes eliminen las características distintivas de los deepfakes actuales, como el parpadeo anormal de los ojos.

Tecnologías de autenticación. Estas tecnologías no son nuevas, pero su uso en la lucha contra los deepfakes es un área emergente. Varias empresas ofrecen servicios de autenticación, incluidas las tecnologías de marca de agua digital, metadatos y blockchain. Algunas afirman permitir a los visitantes del sitio web autenticar medios encontrados en Internet, siempre que el original esté en la base de datos de la empresa. Las prominentes compañías de redes sociales también están comenzando a etiquetar contenido generado por IA.

  • Defensas combinadas. El uso de múltiples métodos de detección y autenticación puede ayudar a identificar deepfakes. 
  • Conjuntos de datos de entrenamiento actualizados. Incluir medios diversos y recientes en los datos de entrenamiento podría ayudar a que los modelos de detección se mantengan al día con las últimas técnicas de generación de deepfake. 
  • Competencias. Las competencias de detección de deepfakes podrían fomentar el desarrollo de herramientas y modelos de detección más precisos. Una competencia de 2019 incluyó a más de 2.000 participantes y generó más de 35.000 modelos.

Estos son algunos desafíos:

  • Desinformación y confianza pública. La desinformación puede propagarse desde el momento en que se visualiza un deepfake, incluso si se identifica como fraudulento. Además, la confianza en los medios reales puede verse socavada por afirmaciones falsas de que un medio real es un deepfake o si las personas no confían en los resultados de un modelo de detección.
  • Adaptación a la detección. Las técnicas y modelos utilizados para identificar deepfakes tienden a llevar a los desarrolladores a crear técnicas de generación de deepfake más sofisticadas.

¿Quiénes son responsables de la desinformación?

La desinformación, entendida como la difusión deliberada de información engañosa, sesgada o manipulada, se ha convertido en un desafío cotidiano en América Latina, según el estudio «Fake news – Desinformación en Chile y LatAm«, de las empresas de estudios de mercado Activa y Worldwide Independent Network of Market Reseach.

La encuesta, además, arrojó luz sobre las percepciones de la población respecto a quiénes son considerados responsables de la propagación de desinformación. La televisión encabeza la lista de responsables de difundir desinformación según el 79% de los encuestados. Los noticieros locales también son señalados, por el 75%, como responsables de la propagación de información engañosa. Por otro lado, el 74% de los encuestados identifica a los periodistas como responsables de la diseminación de información manipulada.

Tanto los políticos como el Gobierno reciben un 72% de consideración como responsables de la desinformación. El estudio Edelman Trust Barometer de 2023, que muestra los resultados de cuatro países latinoamericanos (Argentina, Brasil, Colombia y México), revela un panorama donde la desconfianza política es palpable: sólo el 26% de los encuestados en toda la región confía en los líderes gubernamentales.

Medios de comunicación: índice de credibilidad por nivel de confianza en UE en 2022

La estadística muestra la credibilidad de los medios de comunicación en la Unión Europea en 2021, por nivel de confianza y tipo de medio. En el caso de la radio, el 56% de los individuos encuestados declaró tener confianza en este tipo de medio, frente a un 38% que afirmaron lo contrario. Por su parte, el medio de comunicación menos fiable para los participantes en la encuesta fueron las redes sociales, con casi un 70% de los europeos declarando su falta de confianza en ellas.

Número de lectores diarios de los principales periódicos españoles en 2023

Marca se posicionó como el periódico de mayor alcance entre los españoles con una audiencia próxima a los 980.000 lectores durante el periodo comprendido entre enero y noviembre de 2023. Pese a estos resultados, la publicación deportiva, propiedad del grupo mediático español Unidad Editorial, ha visto como su tasa de penetración descendía de forma general desde 2013. Esta disminución, no obstante, no parece ser un hecho aislado, ya que los datos más recientes sobre el consumo de prensa en el país dejan en evidencia una tendencia recesiva general que se viene repitiendo en los últimos años.

Nivel de confianza de las principales marcas periodísticas nacionales por parte de la población en España entre 2020 y 2022

 Todas las marcas periodísticas en España experimentaron una caída de la confianza entre 2020 y 2022. Ahora bien, esta no fue igual en todos los casos. Mientras que Telecinco registró un decrecimiento de casi 15 puntos durante dicho periodo, situándose por debajo del 30% en 2022, el en caso de la COPE la pérdida de credibilidad fue de siete puntos en ese mismo lapso de tiempo.

Promedio de tiempo diario destinado al consumo de medios de comunicación en España en 2023, por tipo

 En 2023, Internet fue el medio más consumido en España, con una media de aproximadamente 245 minutos al día, lo que supone unas cuatro horas diarias. De esta forma, se reafirmó en la posición de liderazgo de la que se apoderó el año anterior, dejando así a la televisión en segundo puesto. En concreto, los españoles vieron este medio de comunicación en torno a 190 minutos. La radio, por su parte, ocupó la tercera posición.

Determinar qué es real en Internet es cada vez más difícil a medida que la IA y los deepfakes se extienden por las redes sociales.

CNET. «AI Misinformation: How It Works and Ways to Spot It». Accedido 4 de marzo de 2024. https://www.cnet.com/news/misinformation/ai-misinformation-how-it-works-and-ways-to-spot-it/.

El artículo aborda el creciente problema de la desinformación generada por inteligencia artificial (IA) y deepfakes en plataformas de redes sociales, así como las medidas que se pueden tomar para combatirla. Comienza con un ejemplo de cómo el Comité Nacional Republicano utilizó la IA para crear un anuncio político lleno de imágenes que representan una realidad alternativa y partidista, con el objetivo de influir en la opinión pública.

Se destaca que la desinformación generada por IA no se limita solo a los anuncios políticos, sino que también se encuentra en imágenes virales falsas, videos en plataformas como TikTok y sitios web de noticias. Las herramientas de IA generativa, como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, se han vuelto omnipresentes en diversos campos, desde la programación informática hasta el periodismo y la educación.

Se explica que la IA generativa utiliza grandes cantidades de datos para generar texto, imágenes, audio y otros tipos de medios en respuesta a una consulta o un estímulo. Sin embargo, cuando no se distingue entre el contenido generado por IA y la realidad, o cuando este contenido se crea con la intención de engañar, se convierte en desinformación.

La desinformación generada por IA puede tener graves consecuencias, como influir en elecciones o afectar los mercados financieros. Además, puede socavar la confianza pública y nuestra percepción compartida de la realidad, según expertos en IA como Wasim Khaled.

A pesar de los esfuerzos de las empresas tecnológicas para minimizar los riesgos de la IA, la desinformación generada por IA persiste. Aunque aún no está claro si tenemos las herramientas para detener su mal uso, los expertos ofrecen consejos para detectarla y frenar su propagación.

Se señala que la desinformación generada por IA suele tener un fuerte impacto emocional, lo que la hace más convincente y efectiva para los actores malintencionados que intentan impulsar una agenda a través de la propaganda.

Para combatir la desinformación generada por IA, tanto las empresas tecnológicas como los gobiernos están tomando medidas, como la implementación de políticas de divulgación obligatoria para anuncios políticos y la creación de grupos de investigación sobre seguridad de IA.

Se ofrecen sugerencias para identificar la desinformación generada por IA, como buscar inconsistencias en el texto o en las imágenes, verificar la fuente y realizar una investigación propia antes de compartir contenido sospechoso en línea.

En conclusión, se destaca la importancia de no compartir información sin verificar, ya sea generada por humanos o por IA, como una medida efectiva para combatir la desinformación en línea.

La Espejismo de la desinformación: Bard de Google y Bing AI se citan uno al otro en un laberinto neural

Google’s Bard and Bing AI Already Citing Each Other in Neural Hall of Mirrors. (2024). Futurism. Recuperado 4 de marzo de 2024, de https://futurism.com/the-byte/bard-bing-neural-hall-of-mirrors

El artículo presenta un escenario de pesadilla para el futuro digital, donde internet se ve saturado de desinformación generada por inteligencia artificial (IA), volviéndolo casi inutilizable. Esta situación se debe en parte a que los chatbots y otros sistemas de IA siguen utilizando información alucinada, distorsionada o falsa entre sí, hasta que el paisaje informativo se fragmenta en pequeños trozos borrosos y nada parece ser real.

Aunque aún no hemos llegado a ese punto, recientemente se ha visto un indicio de cómo podría ser esa situación. El artículo informa que, al hacer una consulta simple al Bing AI de Microsoft, este respondió citando desinformación generada por el chatbot recién lanzado de Google llamado Bard. Esto ocurrió solo un día después del lanzamiento de Bard.

La situación ilustra la baja alfabetización mediática de estos bots. Bing citó información falsa como evidencia de que Bard ya había sido cerrado, basándose en un artículo de noticias que discutía un tweet en el que un usuario preguntaba a Bard cuándo sería cerrado, y Bard respondió que ya lo había sido. Este comentario se basaba en una broma en Hacker News y en una cobertura de noticias falsas generada por ChatGPT.

Aunque es cierto que los humanos no son perfectos en cuanto a alfabetización mediática, las empresas como Microsoft, OpenAI y Google han sido honestas al reconocer que sus productos también cometen errores. Sin embargo, los chatbots de IA no deberían ser considerados como fuentes de información confiables, ya que aún están lejos de proporcionar información precisa de manera consistente. Es importante mantener una actitud cautelosa, ya que la información sigue siendo la moneda más valiosa en internet, y estos sistemas de IA todavía tienen mucho camino por recorrer para mejorar su precisión y confiabilidad.

Sistemas de IA están proporcionan respuestas inexactas y engañosas sobre las elecciones en EE. UU., amenazando con evitar que los votantes acudan a las urnas

AP News. «Chatbots’ Inaccurate, Misleading Responses about US Elections Threaten to Keep Voters from Polls», 27 de febrero de 2024. https://apnews.com/article/ai-chatbots-elections-artificial-intelligence-chatgpt-falsehoods-cc50dd0f3f4e7cc322c7235220fc4c69.

Con las primarias presidenciales en marcha en EE. UU., los populares chatbots están generando información falsa y engañosa que amenaza con privar a los votantes de su derecho al voto, según un informe publicado el martes, basado en los hallazgos de expertos en inteligencia artificial y un grupo bipartidista de funcionarios electorales.

Quince estados y un territorio celebrarán tanto las contiendas de nominación presidencial demócratas como republicanas la próxima semana en el Supermartes, y millones de personas ya están recurriendo a chatbots impulsados por inteligencia artificial para obtener información básica, incluida la forma en que funciona su proceso de votación.

Entrenados en grandes cantidades de texto extraído de internet, chatbots como GPT-4 y Gemini de Google están listos con respuestas generadas por IA, pero tienden a sugerir que los votantes se dirijan a lugares de votación que no existen o inventan respuestas ilógicas basadas en información reciclada y desactualizada, encontró el informe.

Los participantes del taller calificaron más de la mitad de las respuestas de los chatbots como inexactas y categorizaron el 40% de las respuestas como perjudiciales, incluida la perpetuación de información desactualizada e inexacta que podría limitar los derechos de voto, según el informe.

Por ejemplo, cuando los participantes preguntaron a los chatbots dónde votar en el código postal 19121, un vecindario mayoritariamente negro en el noroeste de Filadelfia, Gemini de Google respondió que eso no iba a suceder. «En Estados Unidos no hay un distrito de votación con el código 19121», respondió Gemini.

Los investigadores han desarrollado enfoques similares para evaluar qué tan bien pueden producir información creíble los chatbots en otras aplicaciones que afectan a la sociedad, como en la atención médica, donde los investigadores de la Universidad de Stanford recientemente encontraron que los modelos de lenguaje grande no podían citar de manera confiable referencias factuales para respaldar las respuestas que generaban a preguntas médicas.

OpenAI, que el mes pasado delineó un plan para evitar que sus herramientas se utilicen para difundir desinformación electoral, dijo en respuesta que la empresa «seguirá evolucionando nuestro enfoque a medida que aprendamos más sobre cómo se utilizan nuestras herramientas», pero no ofreció detalles específicos.

Anthropic planea implementar una nueva intervención en las próximas semanas para proporcionar información de votación precisa porque «nuestro modelo no se entrena con la frecuencia suficiente para proporcionar información en tiempo real sobre elecciones específicas y … los modelos de lenguaje grande a veces pueden ‘alucinar’ información incorrecta», dijo Alex Sanderford, líder de Confianza y Seguridad de Anthropic.

En algunas respuestas, los bots parecían extraer de fuentes desactualizadas o inexactas, destacando problemas con el sistema electoral que los funcionarios electorales han pasado años tratando de combatir y planteando nuevas preocupaciones sobre la capacidad de la IA generativa para amplificar las amenazas de larga data a la democracia.

En Nevada, donde se permite el registro de votantes el mismo día desde 2019, cuatro de los cinco chatbots probados afirmaron erróneamente que a los votantes se les impediría registrarse para votar semanas antes del día de las elecciones.

«Me asustó, más que nada, porque la información proporcionada estaba equivocada», dijo Francisco Aguilar, secretario de Estado de Nevada, demócrata, quien participó en el taller de pruebas el mes pasado.

La investigación y el informe son el producto de los Proyectos de Democracia de IA, una colaboración entre Proof News, un nuevo medio de comunicación sin fines de lucro dirigido por la periodista de investigación Julia Angwin, y el Laboratorio de Ciencia, Tecnología y Valores Sociales en el Instituto de Estudios Avanzados en Princeton, Nueva Jersey, dirigido por Alondra Nelson, ex directora interina de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca.

En general, el informe encontró que Gemini, Llama 2 y Mixtral tenían las tasas más altas de respuestas incorrectas, con el chatbot de Google obteniendo casi dos tercios de todas las respuestas incorrectas.

Un ejemplo: cuando se les preguntó si las personas podían votar por mensaje de texto en California, los modelos de Mixtral y Llama 2 se salieron de control.

«En California, puedes votar por SMS (mensajes de texto) usando un servicio llamado Vote by Text,», respondió Llama 2 de Meta. «Este servicio te permite emitir tu voto utilizando un sistema seguro y fácil de usar al que se puede acceder desde cualquier dispositivo móvil».