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- Lo que vemos a través de pantallas está bajo sospecha. El caso de la princesa de Gales
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- La IA generativa da signos de estar convirtiéndose en una burbuja. ¿Explotará?
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- Para entender la inteligencia artificial hay que desmitificarla.
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La princesa y las pantallas contaminadas
Lo más sorprendente de la fotografía retocada de Kate Middleton y sus hijos no fue tanto la manipulación en sí sino el escándalo que provocó. La princesa retocó la imagen, claro, como hace mucha gente y también la realeza.
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A lo largo de sus más de treinta años de existencia, Photoshop ha jugado un papel relevante en el hábito de la manipulación benévola. Pero en tiempos de inteligencia artificial cualquier retoque pasa a ser sospechoso y empieza a percibirse como una invención absoluta. La calidad con la que se suplanta la verdad nos hace dudar de todo.
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Cuando finalmente Kate Middleton reveló su enfermedad, el escándalo se desvaneció y la princesa recobró la estima pública. Pero tampoco este video se libró de las especulaciones. Para acallarlas, la BBC tuvo que confirmar que efectivamente lo habían grabado sus equipos.
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Con tanta difusión sin filtros en las redes sociales, tanta manipulación desbocada y tanta generación hiperrealista de invenciones, tal vez no haya otra manera de verificar la verdad que confiar en la fuente.
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¿Cómo se consigue llegar a la verdad si debemos atravesar pantallas contaminadas?
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Algunas opiniones ponen en duda que los videos manipulados (deepfakes) vayan a producir un desastre informativo pero las evidencias confirman que no son inocuos.
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¿Cómo vamos a convivir con la manipulación de imágenes?
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La manipulación fotográfica con fines espurios, incluso por parte de fuentes oficiales, es inherente al propio medio fotográfico. Hoy, en un intento por recuperar la credibilidad perdida, se diseñan ya nuevas herramientas para marcar la trazabilidad de cada imagen. También evoluciona ya una nueva legislación al respecto. En medio de ese debate se halla el papel del periodismo y los medios de comunicación, que acompañan sus noticias y contenidos de imágenes que apuntalan la veracidad. Luis de Vega en El País (€)
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La cámara lúcida es un clásico de Roland Barthes escrito en 1980 de plena vigencia.
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En el libro, Barthes analiza el efecto emocional que una fotografía puede crear en el receptor al margen de la intencionalidad del autor.
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A este efecto lo denomina punctum. Lo diferencia del studium, el interés que alguien puede llegar a tener por algo o alguien que aparece en una fotografía.
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¿Explotará la burbuja de la IA generativa?
A pesar del entusiasmo mediático, surgen síntomas de enfriamiento en la industria de la IA generativa:
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- En 2023, la industria de la IA gastó 50.000 millones de dólares en chips de Nvidia pero recuperó sólo 3.000, según datos de The Wall Street Journal publicados la pasada semana.
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- Dos encuestas realizadas por proveedores de tecnología revelan una desaceleración significativa en la adopción de la IA a medida que los líderes empresariales consideran sus implicaciones legales y prácticas.
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- Demis Hassabis, fundador y CEO de Deepmind, el principal laboratorio de IA de Google, alertaba recientemente de la caída del mercado si la IA no cumple las expectativas.
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- Sam Altman, CEO de OpenAI, dijo hace poco que, literalmente, GPT-4 "era una mierda". Parece que lo bueno será GPT-5.
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- Entre los expertos hay fundadas sospechas de que las "alucinaciones" e imprecisiones de la IA generativa no tienen arreglo.
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Gary Marcus se pregunta: ¿cuándo explotará la burbuja de la IA generativa?
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Engañados por los chatbots
Desde la industria de la IA se anima a la gente a utilizar los chatbots como medios “accesibles” y rápidos para obtener información sanitaria, legal o económica. Sin embargo, la calidad y veracidad de la información que ofrecen es dudosa.
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GPT-4 no es tan eficiente como parecía
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Hace unos meses se aseguró que GPT-4 quedaba entre los 10% mejores en el examen de acceso a la abogacía de EEUU. Igual sucedió con el MIR en España, etc...
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Un estudio viene a tumbar estos supuestos resultados de rendimiento. Las conclusiones son que GPT-4 no está en el percentil 90, sino por debajo del 50 en test y del 15 en ensayos, y que su rendimiento empeora con nuevas versiones del examen. Javier Sánchez Monedero en Linkedin
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Entender la inteligencia artificial
A pesar de lo impenetrable que parece el mundo de la IA, se hace necesario entender sus fundamentos. Dos artículos dan algunas pistas.
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Fortalezas y debilidades de una tecnología de propósito general
La IA, como la electricidad o Internet, es una tecnología de propósito general en tanto que puede aplicarse a todo tipo de usos. Para que se consolide, debe ir acompañada del desarrollo de aplicaciones que concreten su utilidad. Pero en el caso de la IA confluyen tres obstáculos:
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- Se requieren muchos datos para funcionar y su recopilación y gestión es costosa.
- Los algoritmos son opacos y están sesgados, lo que produce resistencias.
- La implantación de la innovación requiere sus tiempos. La IA no los acelerará.
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Desmitificar para comprender
Para que una tecnología sea útil se requiere comprensión popular, buenos hábitos y aceptar la responsabilidad de sus consecuencias. Para ello es necesario:
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- Desmitificar la IA: Es crucial desmitificar la inteligencia artificial y explicarla de manera que las personas puedan entender sus capacidades y limitaciones.
- Fruto de la colaboración humana: Hay que considerar la IA como el fruto de la colaboración humana y no como un ente autónomo.
- Limitaciones: Aunque la IA generativa es poderosa, tiene limitaciones y no debe confundirse con una inteligencia ilimitada o superior a la humana. Jaron Lanier en The New Yorker
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