Shadow GPT: definición, riesgos, ejemplos, estadísticas
El término «Shadow GPT» se refiere al uso de ChatGPT u otras IA generativas en contextos profesionales sin la aprobación previa de la jerarquía. Los trabajadores transmiten sin ser conscientes datos potencialmente delicados a otras empresas al utilizar estas herramientas. La investigación muestra que el 30% de los trabajadores se encuentran en esta situación con problemas de seguridad. Contacta con la agencia de encuestas IntoTheMinds Shadow GPT: 7 estadísticas a recordar El 71% de los franceses conocen IA generativas como ChatGPT de OpenAI y Bing de Microsoft. El 44% de los participantes utilizan IA en entornos personales y profesionales. El 68% de los usuarios de IA generativas dentro de empresas todavía requieren aprobación de sus supervisores. El 50% de las empresas estadounidenses dicen que están actualizando sus políticas internas para controlar el uso de ChatGPT y poner fin al Shadow GPT. El 70% de los participantes en otra investigación de Microsoft dicen que se alegraría de delegar tareas repetitivas a las IA. El 45% de las personas entre 18 y 24 años dicen que utilizan IA, en comparación con el 18% por encima del os 35 años. El 72% de los franceses creen que necesitan más conocimientos para utilizar IA generativas. Introducción El término Shadow GPT se genera a partir del de «Shadow IT», que se refiere a softwares no aprobados previamente por el departamento de IT de una empresa. Los trabajadores Shadow GPT utilizan herramientas IA generativas como ChatGPT con objetivos empresariales sin haber obtenido previamente la aprobación de su empresa. Un estudio reciente muestra que esta práctica en realidad está mucho más extendida de lo que uno podría esperar, pero pone en peligro los datos privados de las empresas. Shadow GPT: casi un 1/3 de los trabajadores están afectados actualmente Una investigación de abril de 2023 revela que el 71% de los franceses están familiarizados con las IA generativas como ChatGPT de OpenAI y Bing de Microsoft (cuyo modo de «creación» se basa en GPT4). La investigación también mostró que el 44% de los participantes utilizan estas IA a nivel personal y profesional. De estos, el 68% lo hacen sin informar a sus superiores. En otras palabras, casi el 30% de los trabajadores franceses utilizan IA generativas sin autorización previa de sus gerentes. En otro estudio llevado a cabo por Microsoft, el 70% de las personas entrevistadas dijeron que están de acuerdo en delegar tareas repetitivas a las IA, lo cual podría ahorrarles hasta dos días de trabajo. Los peligros de Shadow GPT Ya hemos mencionado los peligros de ChatGPT. Por decirlo con sencillez, son peligros relacionados con filtraciones de datos confidenciales. Estos peligros son inherentes a...
![Creación de contenido: ¿qué futuro tiene con ChatGPT? [Podcast]](https://www.intotheminds.com/blog/app/uploads/prediction-future-banner-240x240.jpg)
Creación de contenido: ¿qué futuro tiene con ChatGPT? [Podcast]
¿Sigue habiendo futuro para la creación de contenido y el inbound marketing con ChatGPT y sus clones? ¿Cómo usar ChatGPT con sabiduría? Ese es el punto de inicio de este podcast, para el cual he invitado a 3 expertos con varios millones de visitas en sus respectivos blogs: Yann Gourvennec, Laurent Vermot-Gauchy, y Fred Canévet. ChatGPT y la creación de contenido: ideas principales a recordar ChatGPT compite con los redactores SEO en el nicho de los artículos de escaso valor añadido. Los expertos pueden beneficiarse del contenido extenso enriquecido con ilustraciones y vídeos, el cual actualmente está fuera del alcance de ChatGPT. ChatGPT puede ayudarte a esbozar un artículo extenso. Para triunfar en tu estrategia de inbound marketing, puedes utilizar ChatGPT para sugerirte ideas de artículos con los que llenar tu calendario editorial. ¿Ha acabado ChatGPT con la creación de contenido? No, ChatGPT no ha acabado con la creación de contenido; tan solo ha simplificado la creación de contenido con un valor bajo. Se tratan de los escritores en el extranjero, los «esclavos digitales», como Yann Gourvennes los llama, los que se ven amenazados. Fred Canévet también reconoce que los asistentes SEO deben preocuparse, ya que sus tareas puedes automatizarse gracias a ChatGPT. Si ChatGPT no ha terminado con la creación de contenidos es porque esta herramienta tiene sus límites. ¿Cuáles son los límites de ChatGPT? Las limitaciones de ChatGPT son múltiples: Contenido repetitivo Giros de frase parecidos Alucinaciones Datos anticuados o incluso falsos El principal problema, pero, es la originalidad del contenido. Puesto que ChatGPT es un modelo estadístico que «predice» la siguiente palabra de una frase, no puede crear contenido nuevo. Está atrapado de manera irrevocable en el pasado, en el momento en el que sus datos de entrenamiento fueron recabados de Internet. El contenido sin interés tiene por lo tanto muchas probabilidades de invadir el mundo web. Una oportunidad para diferenciarse Los expertos a los que he entrevistado concuerdan en que la diferenciación se convertirá en un factor clave para ganar en la carrera de creación de contenido. Puesto que el contenido irrelevante seguramente abrume Internet, aquellos que creen contenido de un valor alto seguirán pudiendo mantenerse. Pero aun así, todavía necesitarán que se les descubre en este océano de basura. Tal y como nos recuerda Yann Gourvennec, la mayoría del planeta se sentirá satisfecho con contenido débil e insípido. Después de todo, no puedes obligar a todo el planeta a ser inteligente.- El contenido con valor añadido solo interesará a una pequeña minoría de los usuarios de Internet, así que la pregunta es cómo establecer una relación con ellos. ¿Podemos confiar todavía en Google para que destaque...
![ChatGPT: sus respuestas son muy parecidas [investigación exclusiva]](https://www.intotheminds.com/blog/app/uploads/chatGPT-brain-cerveau-240x240.jpg)
ChatGPT: sus respuestas son muy parecidas [investigación exclusiva]
ChatGPT tiene una habilidad sorprende: si haces clic en el botón de «regenerar respuesta», ChatGPT propondrá una respuesta completamente nueva. Al menos a nivel superficial porque, en realidad, los resultados publicados en este artículo muestran que ChatGPT se repite mucho. ¡Tanto, que incluso las respuestas a preguntas distintas tienen el mismo aspecto! Esto confirma la primera investigación que publicamos sobre este tema. Hoy mostraremos todavía más que cuanto menos precisa sea tu pregunta a ChatGPT, más parecidas serán las respuestas. La tasa de parecido alcance de media el 77,91%. Los datos para este proyecto han sido preparados y enriquecidos con la solución ETL de Timi: Anatella. La visualización de los datos se ha realizado con Tableau. Qué puede aprender de esta investigación sobre el funcionamiento de ChatGPT 505,1 palabras: la longitud media de los 1.000 textos producidos por ChatGPT basados en una longitud solicitada de 500 palabras. 1%: el respeto de ChatGPT hacia los datos ofrecidos en términos de longitud del texto. Los textos producidos por ChatGPT con instrucciones mínimas son significativamente más parecidos (77,91%) que cuando se dan instrucciones detalladas (73,17%). Cuando las instrucciones dadas a ChatGPT son menos detalladas, las respuestas a distintas preguntas son mucho más parecidas (65,44%) que cuando se dan instrucciones detalladas (60,93%) Sin importar la pregunta, ChatGPT muestra una capacidad asombrosa de producir respuestas parecidas cuando le pides que reformule su respuesta (un parecido con una media de entre 76,02 y 80,04%, según la pregunta). Así que espera recibir respuestas solo parcialmente diferentes de una reformulación a la siguiente. Metodología Le hice a ChatGPT 20 preguntas. Para cada pregunta, le pedí que la reformulase 50 veces, correspondiéndose con 50 iteraciones. Así que analicé 1.000 respuestas. Aquí tienes un ejemplo. Para regenerar una respuesta, se le da clic al botón que hay a continuación: Las preguntas eran todas idénticas en la forma: Escribe un artículo optimizado para SEO de 500 palabras sobre «PALABRA CLAVE» Solo la «palabra clave» difería entre una serie y otra. La lista de palabras clave está disponible al final de este artículo. Al final, 20 preguntas x 50 iteraciones = se analizaron 1.000 textos Una vez extraídos los datos de ChatGPT, estos se prepararon con el software ETL. Para la preparación de los datos, utilicé exclusivamente Anatella, lo mejor en su categoría (aquí puedes ver mi consejo a la hora de elegir un ETL). La visualización de los datos se realizó con Tableau. ChatGPT respecta las instrucciones sobre la longitud del texto La primera lección de esta investigación es que ChatGPT respecta las instrucciones en cuanto a conteo de palabras relativamente bien. De los 1.000 textos producidos, el número medio...
¿Y si Bard (Google) estuviera entrenado con datos de Gmail?
El escándalo es potencialmente enorme. Kate Crawford publicó en Twitter (ver la siguiente captura de pantalla) una respuesta de Bard, el agente conversacional de Google que utiliza una IA generativa, a una pregunta aparentemente inocua: «¿De dónde provienen los datos de Bard?». Aunque la respuesta de Bard puede ser una alucinación, es importante recordar que Google ha demostrado su habilidad para ignorar las normas más básicas de privacidad y protección de datos personales en el pasado. No me sorprendería que hubiese algo de verdad en esta historia, incluso si Google la negó relativamente rápido (ver tweet a continuación). Recuerda que, hasta 2017, Google escaneó los correos electrónicos de sus usuarios para proponer anuncios contextuales. Google dejó de llevar a cabo esta práctica altamente intrusiva con tal de no ahuyentar a sus clientes de pago con las acciones legales, incluyendo el caso Matera V Google. Aun así, Google no ha dejado de analizar tus correos. Hoy en día todavía se desarrollan características en Gmail que utilizan datos estructurados contenidos en correos electrónicos recibidos a través de Gmail, como por ejemplo: Añadir eventos a tu calendario Escritura predictiva Proponer recordatorios Lo que queda claro es que esta alucinación de Bard debería alertarnos de los posibles peligros de tales avances tecnológicos. Lo que me asusta no es el progreso en sí mismo, sino los seres humanos que hay detrás de ese progreso y sus decisiones. En el caso de las IA generativas y de las LLM que constituyen sus bases, lo que más me preocupa son los datos de entrenamiento, especialmente cuando la explicación ofrecida por OpenAI en la presentación de GPT-4 fueron de todos menos trasparentes en cuanto a los datos utilizados para entrenar este nuevo modelo. Los peligros de utilizar agentes conversacionales Los peligros se relacionan principalmente con violaciones de las leyes vigentes en cuanto a la privacidad de la correspondencia, lo que ya fue en su momento el centro del caso Matera vs. Google. Sorprendentemente, el acuerdo amistoso entre las partes fue rechazado por los jueces ya que las medidas propuestas por Google eran insuficientes para garantizar que las causas del problema se corrigiesen. Esta intrusión en la privacidad de la correspondencia supone un riesgo todavía mayor para las empresas por el respeto a la privacidad profesional. ¿Te imaginas por un segundo que tus conversaciones confidenciales (potencialmente protegidas por un NDA) se utilizasen como base de entrenamiento para una inteligencia artificial? Algo más adelante en este artículo, hablo de un ejemplo ampliamente conocido. Imagina por un momento este escenario. Un banco de inversiones está trabajando en un proyecto para comprar la empresa A de la empresa B. Estos intercambios sirven como base...
Plugins de ChatGPT: disruptivos para el futuro tecnológico
Expedia acaba de anunciar en Twitter el lanzamiento de un plugin movido por la IA generativa de ChatGPT. Al mismo tiempo, un «hacker» reveló la lista «secreta» de plugins disponibles en ChatGPT y, contrariamente a la opinión popular, este no supondrá un reto para Google tal y como lo conocemos. Pero sí que podría cambiar todo el ecosistema tecnológico. El ecosistema de los plugins de ChatGPT bien podría dibujar el mapa del futuro en el uso de los LLM (Large Language Models). El peligro para Google no proviene de ChatGPT mismo, sino de los fabricantes de terminales y sistemas operativos que podrían «cortocircuitar» las peticiones de los usuarios de Internet. Expedia y el plugin de ChatGPT: ¿para qué? El plugin Expedia de ChatGPT permitirá a los viajeros obtener itinerarios hechos a medida, por ejemplo. Expedia ofrece 70 petabytes de datos (70.000 TB) a ChatGPT como entrenamiento para dar respuestas a preguntas complejas con un lenguaje natural. Imagina que quieres visitar Toscana. Harías pregunta como: Prepárame un itinerario de 3 días en Toscana que se centre en ver las obras maestras del renacimiento italiano. Viajaré en coche desde una ubicación central. No quiero conducir más de 100 km cada día. ¿Puedes proponer un programa turístico y recomendar un hotel para toda la estancia que no supere los 150€ por noche y que tenga un puesto de carga para mi coche eléctrico? También me gustaría que propusieras un restaurante vegano para que pueda comer a mediodía durante las excursiones. La respuesta de ChatGPT ya es sorprende (ver a continuación), y el plugin a Expedia ofrecerá una capa extra de usabilidad para su compra. El plugin debería ser un asistente capaz de manejar peticiones complejas y procesar de una sola vez solicitudes que anteriormente habría requerido varias búsquedas sucesivas e iterativas. La integración del plugin permitirá mostrar CTA (llamadas a la acción) que simplificará la transición hacia la compra. En la siguiente captura de pantalla son visibles. Todavía está por ver si dicha integración se llevará a cabo. Creo que muchos observadores se están entusiasmando demasiado rápido por la técnica y se olvidan de: Cómo funciona el cerebro humano El valor añadido de las búsquedas simples Ya expliqué aquí que no creía que ChatGPT fuera a reemplazar a Google, principalmente debido al contexto de la búsqueda. Utilizar ChatGPT para ir directamente a la compra presenta otro problema que ralentiza la adopción masiva: la pérdida del libre albedrio. ¿Qué proporción de usuarios comprarás tras una recomendación de ChatGPT? Tengo la debilidad de creer que para las decisiones de compra complejas (en las que la contribución de ChatGPT es innegable), el ser humano siempre querrá tener el...
5 modos de proteger a los creadores de contenido de las IA generativas
Las IA generativas amenazan toda una gama de páginas web y sus estrategias de marketing de entrada, pero es importante recordar que los LLM (Large Language Models) que hay tras herramientas como ChatGPT se alimentan de datos públicos. Para evitar que se les arrebaten a sus usuarios, en el futuro veremos una serie de contrataques por parte de las páginas más amenazadas. Preveo 5 posibles consecuencias a medio plazo, y a continuación comparto mis predicciones. Contacta con la empresa de estudio de mercado IntoTheMinds Si solo tienes 30 segundos Las IA generativas tendrán un profundo impacto en los creadores de contenido. Los agentes conversacionales como ChatGPT representan una amenaza en términos de tráfico natural. Anticipamos la implementación de 5 estrategias de contrataque a medio plazo Aumento del contenido bloqueado tras un login (tras un muro) Emergencia de etiquetas que garantizan la calidad del contenido El mejor contenido será de pago Los boletines se volverán más importantes El poder de los influencers aumentará Dirección de correo electrónico * Suscríbase By signing up, you agree to our Terms of use and privacy policy. "I thought the blog was good. But the newsletter is even better!" Esteban Hendrickx, art director Aumento en el contenido bloqueado El contenido nuevo se gana el interés de las IA generativas (ya empieza a repetirse, tal y como mostré en esta investigación). Lo hemos visto con ChatGPT, cuyos datos de prueba terminaron en diciembre de 2021. ¿Por qué deberían los creadores de contenido cualitativo dejarlo a merced de ChatGPT y parecidos? Para el rango entre 2022-2023, ChatGPT necesita encontrar una respuesta o inventárselas, y a eso se le llama alucinación. Así que creo que el mejor contenido y las mejores ideas pasarán a estar «protegidas» del scrapping y de las IA generativas que podrían entrenarse con ellas. Las páginas web deben equiparse con un SSO (Single-Sign-On). El contenido gratuito disminuirá, creando frustración en los usuarios que quieren acceder al contenido lo más rápido posible. La emergencia de etiquetas garantizando la calidad del contenido Las IA generativas, sorprendentemente, pueden resultar asertivas e incluso creíbles incluso cuando lo que dicen no tiene sentido. Perdidas entre la información real, las «fake news» se vuelven indetectables, e incluso si Bing muestra las fuentes, ¿quién va a comprobarlas? En ocasiones el error es tan evidente que hasta resulta gracioso (ver capturas de pantalla a continuación). Algunos de estos errores seguramente serán objetivo de un frenesí en los medios en los próximos meses, algo que informará a los usuarios de que la calidad del contenido es importante y que las máquinas solo pueden reemplazar a los humanos de manera parcial. Las etiquetas de...
Google vs. ChatGPT: 3-2 a favor de Google
Todo el mundo está preocupado por el alza de ChatGPT y la revolución que anuncia. Google incluso ha llamado a sus 2 fundadores para que ayuden a contrarrestar la amenaza de los robots conversacionales, ya que todos los usos que giran alrededor de las búsquedas de información (y por lo tanto el modelo de negocio de Google) seguramente terminen patas arriba. Aun así, las búsquedas clásicas no deberían quedar enterradas. Al contrario, en algunos contextos los motores de búsqueda clásicos tienen ventajas que una IA generativa nunca tendrá. He investigado 5 contextos y he comparado el rendimiento de ChatGPT y Google, y Google gana en 3 casos de cada 5. El mayor peligro de ChatGPT y las IA generativas es que se les transfiera tu poder de decisión. Ideas principales a recorda Las IA generativas ofrecen una experiencia de usuario superior a un motor de búsqueda tradicional en los siguientes casos: Dar respuesta a una pregunta cerrada Llevas a cabo comparaciones entre hechos Ayudar con una decisión sencilla (elegir entre A y B) Los motores de búsqueda tradicionales ofrecen más valor en los casos complejos como: Interpretación de datos Tomas de decisiones complejas Búsquedas vagas (buscar una solución que no se conoce de antemano) Un motor de búsqueda clásico ofrece una experiencia que enriquece al usuario. Serendipia: el usuario puede descubrir información que amplía su potencial y comprensión. La mezcla de información textual y visual permite que el cerebro integre señales de distintas naturalezas para ayudar en la construcción del pensamiento. El mayor peligro de las IA generativas es delegar el poder de decisión en ellas. En situaciones complejas, ChatGPT y sus competidores te dirigirán a una solución que no es necesariamente la mejor para ti. El peligro de las IA generativas es que solo propone una respuesta. Al hacerlo, erradican cualquier posibilidad de «serendipia», es decir, la opción de descubrir información adicional, por lo que el pensamiento y la toma de decisiones se ven empobrecidos. Resumen La naturaleza de las búsquedas determina el interés en una IA generativa Contexto 1: Encontrar una respuesta precisa a una pregunta cerrada Contexto 2: Responder a una pregunta comparativa Contexto 3: Interpretar hechos Contexto 4 y 5: Búsquedas al azas y decisiones de compra complejas Conclusión: El peligro de ChatGPT es delegar en él el poder de decisión Dirección de correo electrónico * Suscríbase By signing up, you agree to our Terms of use and privacy policy. "I thought the blog was good. But the newsletter is even better!" Esteban Hendrickx, art director La naturaleza de las búsquedas determinar el interés en una IA generativa Para analizar adecuadamente la amenaza que represente...
ChatGPT: 1000 textos analizados con hasta un 75,3% de parecido
¿Son únicas todas las respuestas generadas por ChatGPT? ¿O estamos sobrestimando su capacidad de producir textos distintos? Esa es la pregunta que me hice tras analizar 1000 textos generados por ChatGPT. Comparé el parecido entre 1.000.000 pares de textos generados por esta inteligencia artificial en respuesta a esta pregunta, y los resultados son sorprendentes y suponen un reto a la promesa del OpenAI. Descubre en este artículo los resultados de nuestro análisis en profundidad y lo que significa para el futuro de la generación de textos. Para mantenerte al día de mis análisis, te invito a considerar suscribirte a nuestras novedades semanales y a seguirme en LinkedIn. Dirección de correo electrónico * Suscríbase By signing up, you agree to our Terms of use and privacy policy. "I thought the blog was good. But the newsletter is even better!" Esteban Hendrickx, art director ChatGPT: todos los resultados en 30 segundos ChatGPT produce respuestas bastante parecidas cuando le haces varias veces la misma pregunta. De media, el parecido varía entre el 70 y el 75%. Sea cual sea la pregunta, se producen «accidentes», generando respuestas bastante distintas de las otras. El parecido mínimo medido es del 40%. ChatGPT tiene una capacidad fascinante de producir respuestas parecidas a preguntas distintas. El parecido medio entre respuestas de ChatGPT a preguntas diferentes es del 60,93%. La longitud de las respuestas propuestas por ChatGPT para la misma pregunta varía ampliamente. Los 1000 textos producidos muestran variaciones máximas de +176% y -70%. Resumen Metodología Descubre el nivel de consistencia de ChatGPT: el parecido de sus respuestas ante la misma pregunta La fascinante habilidad de ChatGPT de producir respuestas parecidas a preguntas diferentes Extra: ¿tienen siempre la misma longitud los textos producidos por ChatGPT? Apéndices Preparación de los datos en Anatella Lista de los 20 temas presentados a ChatGPT Metodología: leer primer para comprender los resultados consiguientes El objetivo de esta investigación es estudiar lo distintas que son las respuestas ofrecidas por ChatGPT entre ellas. Se trata de un proyecto de investigación complejo que tuve que dividir en varios experimentos. Hoy te presento los resultados del primero; suscríbete a para seguir las novedades y no perderte el resto. Generación del cuerpo de investigación En este primer experimento, le pedí a ChatGPT que escribiese un artículo sobre un tema concreto (ver ejemplo a continuación). Se propuso un guion para estructurar las respuestas. Se definían veinte temáticas (ver Listado al final del artículo), y la solicitud que se le hacía a ChatGPT fue siempre la misma. Lo único que cambió fue la palabra clave entre comillas. Quería imponer un plan concreto para cubrir las necesidades de los creadores...
Escribir un artículo usando inteligencia artificial: ¿la mejor o la peor opción?
Este artículo presenta un punto de referencia para las inteligencias artificiales dedicadas a la redacción de contenido web. Hemos probado 3 herramientas de redacción: AI-Writer, Pro-Edit, y Simplified. ¿Cuál es la calidad en los productos de estas aplicaciones? ¿Es posible prescindir de editores humanos y confiar tu contenido web a una inteligencia artificial? A continuación incluimos las respuestas a todas esas preguntas. Hemos preparado una tabla comparativa para poder verlo todo con solo un vistazo. Como verás, la capacidad creativa de los humanos todavía está muy lejos de poder ser sustituido. Si solo tienes 30 segundos Las suscripciones mensuales de AI-Writer y Simplified proponen una media de 2.181,20 palabras/$ $0,49: es el precio medio de un artículo en las ofertas premium de AI-Writer Pro-Editor Pro-Redaction y Simplified cuentan con los párrafos más originales: 0% y 1,3% de plagio en comparación con el 18% de AI-Writer Simplified en realidad es un asistente de escritura, y no está pensado para reemplazar al 100% a los redactores web AI-Writer explica bien todos los conceptos básicos aportados por el título, pero tiene tendencia a irse por las ramas Pro-Editor es interesante para segmentos cortos, pero desde luego no para escribir un artículo completo Ninguna de estas 3 herramientas ofrece una opción freemium, sino periodos de prueba antes de cambiar a un pago mensual o anual En resumen, no es posible apoyarse exclusivamente en herramientas de IA para la redacción de contenido Resumen Introducción Metodología Repaso de las características de las tres herramientas de creación de contenido Sintaxis, legibilidad y originalidad: ¿cómo puntúan los escritores automáticos? Conclusión Introducción Hará unos dos años, un blogger llamado Liam Porr escribió un artículo sobre el pensamiento creativo. En él, les ofrecía a sus lectores algunos consejos para mejorar su productividad y dejar de pensar en exceso. Este artículo sobre procesos cognitivos fue escrito en su totalidad con la ayuda de una inteligencia artificial. ¿Pero cómo funciona la redacción automática de contenido? Pues es muy sencillo; en la mayoría de las herramientas disponibles en Internet el usuario simplemente ofrece un título de 100 o 200 caracteres para iniciar el proceso de redacción. Se espera unos minutos, ¡y listo! Desde el punto de vista de la redacción pasa a verse un artículo original de diversos párrafos en ocasiones incluso con fuentes añadidas. Metodología Para llevar a cabo nuestro benchmark, nos basamos en artículos de referencia dedicados a 3 temas distintos: ¿Qué es el marketing de contenidos? Netflix pierde 200.000 suscriptores en 3 meses: ¿qué modelo futuro tiene el gigante americano? Noticias de criptomonedas: semana del 18-24 de abril, 2022 Cada uno de estos temas se sometió a un algoritmo editorial...
Hablar con los muertos, ¿el futuro de la inteligencia artificial?
Los deadbots son una nueva aplicación de la inteligencia artificial. A mí, personalmente, me asustan. Los deadbots son chatbots que te permiten conversar con tus seres queridos fallecidos imitando sus respuestas. Su desarrollo es parte de un contexto más global de virtualización de las relaciones y difuminación de las fronteras entre el mundo físico y el digital. Joshua Barbeau habló con su novia muerta desde hacía 8 años En agosto de 2021, el San Francisco Chronicles publicó la historia de Joshua Barbeau, un canadiense de 33 años. Ocho años antes, la joven con la que mantenía una relación, Jessica Pereira, murió de una rara enfermedad. Navegando por Internet, Joshua se encontró el «Project December», un chatbot diseñado por un programador independiente llamado Jason Rohrer. Y entonces pasó lo inesperado. Tras abrir una cuenta, Joshua Barbeau «alimentó» el chatbot con mensajes que había guardado de su novia fallecida. Basándose en la biblioteca GPT-3 de Google, el chatbot imitó el estilo de Jessica a la perfección y produjo unas respuestas sorprendentemente… humanas. Vida tras la muerte: ya es posible… gracias a la inteligencia artificial El ejemplo de Joshua Barbeau nos muestra que los avances de la inteligencia artificial contienen algunas sorpresas en cuanto a aplicaciones futuras. La dificultad del duelo y la variedad de cultos alrededor de la muerte suponen muchas oportunidades para satisfacer una petición que, hasta ahora, no era más que ciencia ficción. Y lo que es más, las empresas no han esperado a ver una ganancia económica. La reciente patente solicitada por Microsoft para desarrollar un chatbot que iría hasta el extremo de imitar la voz de la persona fallecida es un ejemplo de ello. Otro experimento perturbador se llevó a cabo en Corea del Sur en 2020 usando la combinación de la realidad virtual y la inteligencia artificial (ver vídeo más arriba). Jang Ji-Sung se reunió durante un breve instante con su hija, que había muerto 3 años antes por una enfermedad sanguínea. El vídeo que hay a continuación y que muestra qué ocurre cuando lo virtual se encuentra con lo real es tan perturbador como profundamente emotivo, y deja ver claramente todas las preguntas que pueden surgir si la inteligencia artificial supera los límites de la muerte. La inteligencia artificial también se usa para devolver a la vida las fotografías familiares. Deep Nostalgia es un servicio propuesto por MyHeritage que permite reanimar las fotografías de gente ya fallecida. El resultado es impresionante, pero puede producir resultados controvertidos, como se ve en el siguiente vídeo. Los retos éticos de los deadbots Tal y como ves, traer a los muertos de nuevo a la vida supone varios problemas éticos. Francia...
Perdonamos con más facilidad los errores de los algoritmos que los de los humanos
Los algoritmos han tomado el control. Cada vez están a cargo de más y más decisiones, decisiones cada vez más complejas que afectan todos los aspectos de nuestras vidas. Pero los algoritmos no son perfectos; también cometen errores. Así que se presenta una pregunta: ¿perdonamos a los algoritmos con más facilidad de lo que perdonamos a los humanos por el mismo error? Un estudio de 2021 arroja una luz nueva sobre dicha pregunta y ofrece una reflexión esencial respecto a las características ideales de los algoritmos y chatbots. Si solo tienes 30 segundos Un estudio publicado en 2021 muestra que perdonamos más los errores cometidos por los algoritmos que aquellos cometidos por los humanos. Al aplicar la «teoría de la percepción de mente», los autores del estudio también muestran que el carácter «humano» del algoritmo también afecta el modo en que lo juzgamos; cuanto más «humano» percibe el usuario al algoritmo, menos perdona sus errores. Desde una perspectiva de marca, los errores de los algoritmos suelen causan menos daño a la marca que los errores humanos. Estos resultados animan a las empresas a no «humanizar» sus algoritmos, y se trata de una recomendación que también se formuló en una opinión presentada hace poco en Francia de la mano del comité ético en relación con los retos que presentan los chatbots. 2 ejemplos de errores de algoritmos La naturaleza de los algoritmos es cometer muchos errores. Puesto que se apoyan en datos históricos para predecir el futuro, cualquier evento histórico que falte causará de manera inevitable un error en la predicción. La amplia mayoría de los errores algorítmicos pasan desapercibidos, pero algunos se convierten en titulares por los problemas éticos o financieros que presentan. Los resultados de búsqueda de Google El algoritmo de Google ya ha aparecido en las noticias en muchas ocasiones por resultados que son, como poco, curiosos. En concreto se le ha acusado de racismo después de que Kabir Ali descubriese que las imágenes asociadas con la búsqueda «tres adolescentes negros» diferían marcadamente de las que se mostraban con «tres adolescentes blancos». La tarjeta de crédito de Apple Se acusó al criterio para la tarjeta de crédito lanzada por Apple en asociación Goldman Sachs de seguir normas que discriminaban a las mujeres. Aunque más tarde una investigación llevada a cabo por las autoridades anuló las acusaciones, el daño ya estaba hecho; se había acusado al algoritmo de ser sexista. Por qué perdonamos a los algoritmos con más facilidad que a los humanos A través de más experimentos basados en distintos escenarios, el estudio muestra de manera general que se juzga con más seriedad un error humano que el error...
![[Podcast] promesas y desafíos de la inteligencia artificial con Ségolène Martin](https://www.intotheminds.com/blog/app/uploads/Segolene-martin-kantify-podcast-240x240.jpg)
[Podcast] promesas y desafíos de la inteligencia artificial con Ségolène Martin
En el podcast de esta semana damos la bienvenida a Ségolène Martin, directora general de Kantify, empresa especializada en inteligencia artificial con sede en Bruselas. La inteligencia artificial ha sido sin duda uno de los temas más populares en los últimos meses, pero en este Podcast intentaremos ir más allá de los clichés: nos centraremos en el valor añadido real de la inteligencia artificial en las empresas, aunque también en las dificultades que representa el lanzamiento de un proyecto de este tipo. En particular, discutiremos la utilidad de este tipo de proyectos en las PYMES (Pequeñas y Medianas Empresas) y las dificultades específicas que representan. Una parte del programa también estará dedicada al proyecto desarrollado por Kantify con la Universidad libre de Bruselas sobre la fibrilación auricular, la segunda enfermedad cardíaca más importante del mundo. Junto a Ségolène Martin, repasaremos la génesis de este proyecto pionero y descubriremos que, como suele ocurrir, de un encuentro nació todo. Una historia hermosa y compasiva que nos recordará que la innovación es a menudo el resultado de individuos perseverantes y eventos fortuitos. Le deseamos que lo disfruten. No olviden suscribirse para no perderse ninguno de nuestros episodios semanales. Uso de la inteligencia artificial en las empresas: algunos ejemplos concretos Por supuesto, están los robots Boston Dynamics, que asombraron a todos los que los vieron, ya sea en persona (¡afortunados!) o en video (ver más abajo). Pero la inteligencia artificial no se trata solo de robots, sino de los algoritmos que han invadido nuestra vida diaria. Existen algoritmos de reconocimiento facial para desbloquear su último teléfono inteligente, algoritmos de recomendación para sugerir la próxima película que ver, algoritmos que transforman la voz en texto para crear subtítulos para sus videos, etc. Y luego también hay aplicaciones menos conocidas, como los algoritmos que crean obras de arte (música, pintura, poesía…). En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial nos apoya y nos permite aprovechar todas las nuevas oportunidades que se nos...
Qué es la inteligencia artificial y cómo puede salvar a la humanidad
A menudo me hacen la siguiente pregunta: «¿qué es la inteligencia artificial?». Cuando me enfrento a una pregunta como esa, siempre siento la tentación de dar directamente una explicación técnica que confundirá todavía más a mi interlocutor. En el artículo de hoy he elegido responder a esa pregunta tan difícil de una manera sencilla. Para lograr ese objetivo, he decidido definir la inteligencia humana antes de plasmar la inteligencia artificial. Incluso con esta perspectiva tan sencilla, me ha resultado difícil poder concretarlo. Al final del artículo (asegúrate de llegar hasta el final) explicaré por qué creo que los algoritmos resultan útiles para «usar nuestra humanidad» y presentaré el concepto de «serendipia informática». Índice ¿Qué es la inteligencia? ¿Qué es la inteligencia artificial? Todavía no existe la inteligencia artificial ¿Cuál es el objetivo de la inteligencia artificial? ¿Qué es la inteligencia? Para dar respuesta a esta pregunta, propongo que primero definamos qué es la inteligencia (humana). La inteligencia es: «la capacidad de pensar, razonar y comprender en lugar de hacer cosas de manera automática o por instinto» (fuente: diccionario Collins) Esta otra definición de inteligencia de Jeff Schweitzer me gusta especialmente: «Se puede considerar la inteligencia como la habilidad de aprender de la experiencia (adquirir y retener nuevos conocimientos), y aplicar posteriormente ese nuevo conocimiento con flexibilidad para manipularlo o adaptarlo a un mundo que no deja de cambiar. O la inteligencia puede verse como la habilidad de crear pensamientos abstractos, yendo más allá del instinto o de las respuestas a los estímulos físicos». Neel Burton propone definir la inteligencia por su aspecto contrario, la demencia, y escribe: «En la enfermedad de Alzheimer, la forma más común de demencia, se produce una alteración de múltiples funciones corticales superiores, incluidos la memoria, el pensamiento, la orientación, la comprensión, el cálculo, la capacidad de aprendizaje, el habla, y el juicio». Por lo tanto, la inteligencia sería lo opuesto a todo eso. Resumiendo estas definiciones, la inteligencia podría ser definida de manea breve (y muy incompleta) como: La capacidad de memorizar y aprender partir de la experiencia La capacidad de pensar y ser creativo La capacidad de hablar La capacidad de juzgar y tomar decisiones La inteligencia también podría ser algo más aparte de esas habilidades factuales, la ausencia de las cuales define la demencia. Está claro que sentir emociones también forma parte de lo que nos hace seres inteligentes (¿acaso no hablamos de «inteligencia emocional» y CI emocional?). Pero creo que por ahora dejaremos eso de lado y simplemente nos centraremos en los aspectos más evidentes. ¿Qué es la inteligencia artificial? El diccionario Oxford define el adjetivo «artificial» del siguiente modo: «Hecho...
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