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Preparando los ecosistemas nacionales de investigación para la inteligencia artificial: estrategias y progreso en 2024

International Science Council. «Preparing National Research Ecosystems for AI: Strategies and Progress in 2024». Accedido 30 de marzo de 2024. https://council.science/publications/ai-science-systems/.

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El informe ofrece un análisis completo de la integración de la inteligencia artificial en la ciencia y la investigación en varios países. Aborda tanto los avances realizados como los desafíos enfrentados en este campo, lo que lo convierte en una lectura valiosa para líderes científicos, formuladores de políticas, profesionales de la IA y académicos.

Este documento de trabajo proporciona información fundamental y acceso a recursos de países de todo el mundo, en diversas etapas de integración de la IA en sus ecosistemas de investigación:

  • Australia: Preparándose para el uso centrado en el humano de la inteligencia artificial.
  • Benin: Anticipando los impactos de la inteligencia artificial en el aspirante a centro de servicios digitales de África Occidental.
  • Brasil: Aprovechando los beneficios de la inteligencia artificial con algunas notas de precaución.
  • Camboya: Buscando enfoques de inteligencia artificial para misiones nacionales de investigación.
  • Chile: Encontrando posibilidades para aplicar inteligencia artificial en un ecosistema de financiamiento de investigación existente.
  • China: Promoviendo el enfoque de Inteligencia Artificial para la Ciencia.
  • India: Obteniendo información sobre tecnologías transformadoras y su integración social.
  • Malasia: Facilitando la Cuarta Revolución Industrial.
  • México: Creando una agencia nacional líder en inteligencia artificial.
  • Omán: Fomentando la innovación a través de un Programa Ejecutivo.
  • Uruguay: Siguiendo una hoja de ruta para preparar los sistemas nacionales de ciencia para la inteligencia artificial.
  • Uzbekistán: Creando las condiciones y habilidades adecuadas para la inteligencia artificial.

Llamamos Inteligencia Artificial por lo que es y hace: un «software de plagio»

«Llamamos Inteligencia Artificial por lo que es y hace: un «software de plagio», porque no crea nada, sino copia obras existentes, de artistas existentes, alterándolos lo suficiente como para escapar de las leyes de derechos de autor.

Es el robo de propiedad intelectual más grande jamás registrado desde que los colonos europeos llegaron a tierras nativas americanas. «

NOAM CHOMSKI
New York Times, 8 de marzo de 2023

Derecho de las tecnologías y las tecnologías para el derecho

Flórez Rojas, María Lorena. Derecho de las tecnologías y las tecnologías para el derecho. Ediciones Uniandes, 2022. https://muse.jhu.edu/pub/510/edited_volume/book/116622.

Derecho de las tecnologías y las tecnologías para el derecho conmemora el vigésimo aniversario de nuestro Grupo de Estudios en Internet, Comercio Electrónico, Telecomunicaciones e Informática (GECTI), de la Facultad de Derecho de la Universidad de los Andes. Sin embargo, no es un producto aislado de una iniciativa tendiente solo a conmemorar este aniversario, sino que es fruto del esfuerzo continuado de nuestro grupo de miembros por compartir y discutir temas trascendentales en este mundo tan dinámico del derecho a partir del desarrollo de tecnologías disruptivas que hoy nos generan grandes retos.

El libro se destaca por contar con temas innovadores en materia de dichas tecnologías y su aplicación y visión en Colombia. Por un lado, se abordan las nuevas cibercompetencias con las que deben contar no solo los profesionales del derecho, sino también nuestros jueces y legisladores. Por otro, también se tratan temas imprescindibles como la inteligencia artificial, esta vez enfocada en los mercados y el régimen de competencia. La incursión de la inteligencia artificial en todos los ámbitos de la vida es innegable y, por ello, es crucial con-templar sus implicaciones en las normas existentes en materia de competencia, protección de datos y derecho del consumo. Finalmente, se discute sobre la tecnología aplicada a servicios financieros y modelos de negocios, que, si bien buscan la innovación y la competitividad, deben adelantarse bajo parámetros que logren no solo la estabilidad financiera sino también la protección a los consumidores.

¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?

¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?. CIESA, 2024

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Las tecnologías generativas basadas en Inteligencia Artificial, como ChatGPT, están transformando nuestra manera de vivir, trabajar y consumir contenido, y la educación no escapa a esta revolución. Aunque algunas instituciones educativas han prohibido su uso debido a su capacidad para generar textos coherentes en segundos, en otros ámbitos se fomenta su integración como una herramienta que amplía las posibilidades creativas tanto para docentes como para estudiantes (Atlas, 2023; Sabzalieva y Valentini, 2023).

Sin embargo, surge la interrogante sobre cómo determinar si un estudiante realmente ha aprendido a partir de una pieza escrita cuando es difícil discernir si la ha creado de manera autónoma o con el apoyo de estas herramientas de IA. Además, se plantea la importancia de comprender estas tecnologías de generación textual más allá de su uso en el aula y en la vida cotidiana, así como abordar su uso de manera responsable y crítica.

En las siguientes páginas, exploraremos posibles enfoques para incorporar estas tecnologías en las propuestas de enseñanza en el nivel secundario y superior, reflexionando sobre cómo pueden potenciar el aprendizaje y la creatividad de los estudiantes, al tiempo que se promueve una utilización ética y reflexiva de estas herramientas.

Amazon presenta el modelo de inteligencia artificial de texto a voz más grande jamás creado

Łajszczak, Mateusz, Guillermo Cámbara, Yang Li, Fatih Beyhan, Arent van Korlaar, Fan Yang, Arnaud Joly, et al. «BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model on 100K hours of data». arXiv, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.08093.

Un equipo de investigadores de inteligencia artificial en Amazon AGI anunció el desarrollo de lo que describen como el modelo de texto a voz más grande jamás creado. Por «más grande», se refieren a tener la mayor cantidad de parámetros y utilizar el conjunto de datos de entrenamiento más grande. Han publicado un artículo en el servidor de preimpresión arXiv describiendo cómo se desarrolló y entrenó el modelo.

Los LLMs (modelos de lenguaje de largo alcance) como ChatGPT han llamado la atención por su capacidad parecida a la humana para responder preguntas inteligentemente y crear documentos de alto nivel. Pero la IA todavía está abriéndose paso en otras aplicaciones convencionales también. En este nuevo esfuerzo, los investigadores intentaron mejorar la capacidad de una aplicación de texto a voz aumentando su número de parámetros y agregando a su base de entrenamiento.

El nuevo modelo, llamado Big Adaptive Streamable TTS with Emergent abilities (BASE TTS para abreviar), tiene 980 millones de parámetros y fue entrenado utilizando 100.000 horas de voz grabada (encontrada en sitios públicos), la mayoría de las cuales estaba en inglés. El equipo también le dio ejemplos de palabras y frases habladas en otros idiomas para permitir que el modelo pronunciara correctamente frases conocidas cuando las encuentre, como «au contraire», por ejemplo, o «adiós, amigo».

El equipo en Amazon también probó el modelo en conjuntos de datos más pequeños, con la esperanza de aprender dónde desarrolla lo que se ha conocido en el campo de la IA como una calidad emergente, en la que una aplicación de IA, ya sea un LLM o una aplicación de texto a voz, parece repentinamente alcanzar un nivel más alto de inteligencia. Descubrieron que para su aplicación, un conjunto de datos de tamaño mediano fue donde ocurrió el salto a un nivel más alto, a 150 millones de parámetros.

También señalaron que el salto involucraba una serie de atributos lingüísticos, como la capacidad de usar sustantivos compuestos, expresar emociones, usar palabras extranjeras, aplicar paralingüística y puntuación, y hacer preguntas con énfasis en la palabra correcta en una oración.

El equipo dice que BASE TTS no será lanzado al público, temen que pueda ser utilizado de manera poco ética, en cambio, planean usarlo como una aplicación de aprendizaje. Esperan aplicar lo que han aprendido hasta ahora para mejorar la calidad de sonido humano de las aplicaciones de texto a voz en general.

Legislación sobre IA en el mundo

Amara. «AI Regulations». Substack newsletter. Genuine Impact – Charting Finance, Investing & Tech (blog), 14 de agosto de 2023. https://genuineimpact.substack.com/p/ai-regulations.

A medida que esta tecnología se ha integrado cada vez más en nuestra vida cotidiana, ¿cómo han respondido los gobiernos? Observamos el panorama regulatorio de la IA desde 2016 hasta ahora, demostrando cómo un número creciente de proyectos de ley están siendo aprobados o al menos considerados.

Proyectos de ley relacionados con la IA por país El mapa a continuación muestra cómo diferentes países están respondiendo a los avances en IA. Los datos se han recopilado sobre cuántos proyectos de ley han sido aprobados por los cuerpos legislativos con las palabras «Inteligencia Artificial» en el título o en el cuerpo del proyecto de ley. Los Estados Unidos han aprobado la mayor cantidad de proyectos de ley relacionados con la IA desde 2016, con 22, lo que está bastante por delante de Portugal en segundo lugar. La mayoría de los otros países principales se encuentran en Europa.

¿Cuántos proyectos de ley relacionados con la IA se han aprobado? Es evidente ver a continuación cómo, a medida que la IA se ha vuelto más prevalente, los gobiernos han respondido aprobando más proyectos de ley para regular la tecnología y proteger al público. En 2022, se aprobaron 37 leyes a nivel mundial, y se espera que este número siga aumentando.

Ejemplos de proyectos de ley relacionados con la IA La UE, el Reino Unido y EE. UU. han aprobado o propuesto recientemente proyectos de ley relacionados con la IA. Por ejemplo, la UE ha propuesto ‘La Ley de IA’, que categoriza las aplicaciones de IA según su nivel individual de riesgo. Aquellas con riesgo inaceptable (como el Sistema de Crédito Social de China) serían prohibidas. A diferencia del proyecto de ley de la UE, la ‘Declaración de Derechos de la IA’ de EE. UU. no es vinculante y en su lugar guía la implementación de la IA. El ejemplo del Reino Unido es más específico y se centra en proteger a los trabajadores de ser gestionados y supervisados por IA.

EUROPA La Ley Al es una propuesta de ley sobre Al. Asigna las aplicaciones de Al en 3 categorías de riesgo diferentes: riesgo inaceptable, alto riesgo y bajo riesgo. Aquellos en la categoría de riesgo inaceptable serían prohibidos, los de alto riesgo estarían sujetos a requisitos legales y los de bajo riesgo quedarían en gran medida sin regulación.

ESTADOS UNIDOS La Declaración de Derechos de Al no es vinculante, a diferencia de la «Ley Al» de la UE. En lugar de ello, enumera y proporciona orientación sobre la implementación de cinco principios destinados a reducir el daño causado por Al. Estos 5 principios son: Sistemas seguros y eficaces, Protección contra la discriminación algorítmica, Privacidad y Avisos y explicaciones.

REINO UNIDO. El proyecto de ley Al (Regulación y Derechos de los Trabajadores) se está presentando debido a la creciente preocupación de que los empleados sean cada vez más administrados y monitoreados por Al. El diputado laborista Mick Whitley dijo: «El proyecto de ley fortalecería la ley de igualdad existente para evitar la discriminación por algoritmo».

Panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

EDUCAUSE. «2024 EDUCAUSE AI Landscape Study – Introduction and Key Findings.» Accessed February 14, 2024. https://www.educause.edu/ecar/research-publications/2024/2024-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings.

El panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está marcado por un movimiento de la reacción a la acción. Los actores clave de la educación superior están explorando las oportunidades que ofrece la IA para la enseñanza, el aprendizaje y el trabajo, al mismo tiempo que mantienen una cautela frente a la amplia gama de riesgos que plantean las tecnologías impulsadas por la IA. Con el fin de contribuir a estos esfuerzos, presentamos este primer Estudio del Panorama de la IA en EDUCAUSE, en el cual resumimos los sentimientos y experiencias actuales de la comunidad de educación superior en relación con la planificación estratégica y la preparación, las políticas y procedimientos, la fuerza laboral y el futuro de la IA en la educación superior. Esta encuesta se distribuyó del 27 de noviembre al 8 de diciembre de 2023, y se centra en los impactos que la IA ha tenido en la educación superior desde la popularización de las herramientas de IA generativa.

Principales Hallazgos

Planificación Estratégica y Preparación

  • La mayoría de las instituciones están trabajando en estrategias relacionadas con la IA. Solo el 11% de los encuestados dijo que nadie en su institución está trabajando en una estrategia relacionada con la IA.
  • Las instituciones están preocupadas por quedarse rezagadas. La mayoría de los encuestados indicaron que el aumento del uso de la IA por parte de los estudiantes en sus cursos y los riesgos del uso inapropiado de la IA (73% y 68%, respectivamente) fueron los principales motivadores para la planificación estratégica relacionada con la IA.
  • Los objetivos de la planificación estratégica relacionada con la IA están principalmente relacionados con el apoyo a los estudiantes. Los tres objetivos más importantes de la planificación estratégica relacionada con la IA son preparar a los estudiantes para la futura fuerza laboral, explorar nuevos métodos de enseñanza y aprendizaje, y mejorar la educación superior para el bien común (seleccionado por el 64%, 63% y 41% de los encuestados, respectivamente). Además, la mayoría de los encuestados indicaron que su estrategia relacionada con la IA se enfoca hasta cierto punto o en gran medida en mejorar las experiencias educativas y los servicios estudiantiles (76%).
  • Las instituciones están operacionalizando estos objetivos principalmente proporcionando capacitación para profesores, personal y estudiantes (56%, 49% y 39%, respectivamente).

Líderes y Socios Estratégicos

  • Los líderes están cautelosamente optimistas sobre la IA. La mayoría de los encuestados ejecutivos informaron que los líderes de su institución están abordando la IA con una combinación de precaución y entusiasmo o se sienten optimistas sobre la IA (52% y 29%, respectivamente).
  • Los interesados carecen de conciencia sobre los sentimientos, estrategias y políticas relacionadas con la IA en sus instituciones, probablemente como resultado de los silos institucionales.
  • Más de la mitad de los encuestados (56%) indicaron que personalmente se les han asignado responsabilidades relacionadas con la estrategia de IA.
  • La mayoría de los encuestados indicaron que todas las áreas funcionales son al menos en cierta medida responsables de la estrategia relacionada con la IA.
  • Más de la mitad de los encuestados (57%) indicaron que su institución no está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA o que no saben si su institución está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA.

Políticas y Procedimientos

  • La IA está teniendo el mayor impacto en las políticas para la enseñanza y el aprendizaje, la tecnología y la ciberseguridad y privacidad de datos (reportado por el 95%, 79% y 72% de los encuestados, respectivamente, como «ya impactado» o «pronto impactado»).
  • La integridad académica sigue siendo una preocupación importante. La mayoría de los encuestados (78%) indicaron que la IA ha afectado la integridad académica.
  • Las prácticas de gobernanza de datos están cambiando en respuesta a la IA. Casi la mitad de los líderes ejecutivos (47%) dijeron que su institución está preparando datos para estar listos para la IA.
  • La privacidad y seguridad de datos son preocupaciones centrales. Los profesionales de privacidad y seguridad están más preocupados por la seguridad de datos (82%), el cumplimiento de regulaciones federales (74%), la gobernanza ética de datos (56%), el cumplimiento de regulaciones locales (56%) y los impactos de sesgos en los datos (52%).
  • Solo el 18% de los encuestados dijeron que sus políticas relacionadas con la IA son algo o extremadamente restrictivas, por ejemplo, prohibiendo el uso de estudiantes o profesores.

Fuerza Laboral y el Futuro de la IA en la Educación Superior

  • Aunque a muchos profesores y personal se les están asignando tareas laborales relacionadas con la IA, pocos roles laborales se han creado o reestructurado formalmente para adaptarse a dichas tareas. Más de la mitad de los encuestados (56%) informaron que se les han asignado personalmente responsabilidades relacionadas con la IA, pero pocos encuestados estaban al tanto de la creación de nuevos puestos de trabajo o la modificación formal de puestos de trabajo existentes (11% y 14%, respectivamente).
  • Los interesados sienten que hay algunos usos apropiados para las tecnologías impulsadas por IA en la educación superior: apoyo personalizado al estudiante; actuación como asistente de ense

WARC-GPT: Una herramienta de código abierto para explorar archivos web utilizando IA

WARC-GPT: An Open-Source Tool for Exploring Web Archives Using AI | Library Innovation Lab. (2024, febrero 12). https://lil.law.harvard.edu/blog/2024/02/12/warc-gpt-an-open-source-tool-for-exploring-web-archives-with-ai/

WARC-GPT: una herramienta de generación aumentada de recuperación [RAG] de código abierto y altamente personalizable que la comunidad de archivos web puede usar para explorar la intersección entre los archivos web y la inteligencia artificial. La herramienta permite crear chatbots personalizados que utilizan un conjunto de archivos de archivo web como base de conocimiento, lo que permite a los usuarios explorar colecciones a través de conversaciones.

Con WARC-GPT, se pueden hacer preguntas específicas en lenguaje natural sobre una colección de archivos WARC. En lugar de depender de búsquedas por palabras clave y filtros de metadatos para ordenar los resultados de búsqueda,

Este proyecto es parte de nuestra serie en curso que explora cómo la inteligencia artificial cambia nuestra relación con el conocimiento. El lanzamiento de este software experimental ayudará a comprender si y cómo la IA puede ayudar a acceder y descubrir el contenido de los archivos web.

WARC-GPT permite a los usuarios ingerir y traducir una colección de archivos WARC en una configuración de RAG que se puede utilizar con una variedad de LLMs, lo que permite a los archiveros e investigadores usar un chatbot que tiene conocimiento de sus colecciones. WARC-GPT es especialmente útil para explorar colecciones privadas de WARCs o aquellas que no formaron parte de los datos de entrenamiento para un LLM. Aunque los LLMs generalmente se entrenan con datos de fuentes como Common Crawl, un repositorio abierto de datos de rastreo web que consta de más de 250 mil millones de páginas, no es posible verificar qué datos se han incluido. Al fundamentar el conocimiento de un LLM con una colección de WARCs, se proporciona información contextual relevante que es especialmente útil para consultas específicas o especializadas dentro de un dominio particular.

ChatGPT y educación universitaria

ChatGPT y educación universitaria. (2024). Coordinación: Mireia Ribera, Oliver Díaz Montesdeoca Editorial Octaedro. Recuperado 13 de febrero de 2024

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La inteligencia artificial está aquí, y será una realidad en el futuro de nuestro alumnado. Aunque tardaremos unos años a aprovechar ChatGPT y herramientas afines con plena productividad, con este libro recorremos el camino con un poco más de calma y conocimiento para ayudar a los docentes hacia una implementación más satisfactoria en el aula y en nuestros quehaceres académicos.

Este es un libro interdisciplinario en el que varias miradas se coordinan para explicar el origen, el impacto, los sesgos y los posibles usos de ChatGPT en entornos académicos.

Índice

1. Introducción (Oliver Díaz, Mireia Ribera)
2. Indicaciones prácticas para usar ChatGPT (Eloi Puertas)
3. La tecnología tras ChatGPT (Daniel Ortiz, David Buchaca)
4. Inteligencia artificial, desinformación y aspectos éticos (Javier Guallar, Carlos Lopezosa)
5. Implementación de ChatGPT en el aula (Mariona Grané)
6. ChatGPT, implicaciones para la sociedad y la educación (Los autores)
Autoría

30 años de docencia e investigación en Tecnología Educativa: Balance y futuro 

XXX Jornadas Internacionales Universitarias de Tecnología Educativa. 30 años de docencia e investigación en Tecnología Educativa: Balance y futuro / coord. por Manuel Area Moreira Árbol académico, JUTE 2023

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Las Jornadas Internacionales Universitarias de Tecnología Educativa (JUTE) están organizadas por la Facultad de Educación de la Universidad de La Laguna con la intención de realizar un análisis y reflexión sobre la evolución de la Tecnología Educativa en estas últimas tres décadas, tanto en el ámbito de la investigación como en su presencia y práctica en los títulos de grado y posgrado universitarios. Esta mirada hacia el pasado también quiere ser una proyección hacia el futuro, debatiendo sobre cuáles son las tendencias emergentes en la agenda investigadora y de formación sobre la educación y las tecnologías digitales.