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¿Cómo trabajan los periodistas la filtración de los 'papeles de la Sedena'? 

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¿Cómo trabajan los periodistas la filtración de los 'papeles de la Sedena'? 

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Este podcast me ha atrapado, es decir soy el "target" pues desde que lo empecé a escuchar, me gusta el tono y manera de la conducción y del abordaje de los temas, este en especial me pareció un trabajo periodístico increíble pues entrevistan a los periodistas que encontraron y revelaron los "papeles de la Sedena" y cómo casi por casualidad, los temas salen a flote entre millones de documentos.
En virtud de una construcción de ciudadanía y el respeto a los valores, los periodistas son ejemplo de esto, la enorme responsabilidad que llevan en hombros al decidir publicar o sacar a la luz una noticia o no hacerlo, es como dice Nicol, el hombre expresa y se nota y cuando no expresa, también se nota.
Gran podcast, escúchalo no es largo.

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¿Cómo trabajan los periodistas la filtración de los 'papeles de la Sedena'? Podcast 'Al habla... con Warkentin' | Ep. 59

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Listen to this episode from Al habla... con Warkentin on Spotify. ¿Hasta dónde está metido el Ejército en este país? ¿Cómo ve la Sedena el mundo? Esas son algunas de las preguntas que las periodistas Elena Reina y Verónica Ayala se hacen al analizar la filtración de más de cuatro millones de emails de Sedena que dio a conocer el grupo de hackers Guacamaya.

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Ciertamente el artículo de la clasificación de los valores virtuales me causó gran curiosidad y abre el debate del uso de la inteligencia artificial en el aula, es decir, el profesor qué debe enseñar para que aun con el uso de esta herramienta, los estudiantes sean capaces de aprender, de usar la lógica y su razonamiento se forme en una estructura coherente, inteligente. Todo esto en el marco del respeto, la responsabilidad y sobretodo la prudencia. Por eso comparto este artículo que me dejó maravillada con el uso y no prohibición de esta herramienta Chat GPT
Una postura interesante que permite el uso de la Libertad en varias de sus acepciones, tal como lo menciona Cortina, A. (2001) en el texto Ciudadanos del mundo.

Cortina, A. (2001). Ciudadanos del mundo. Hacia una teoría de la ciudadanía. Alianza editorial. (p.p. 217- 250).

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La inteligencia artificial solo tiene sentido si ayuda a construir un mundo mejor. Partiendo de este convencimiento, en este trabajo se presenta una propuesta para un posible uso de ChatGPT en las aulas, en lugar de intentar prohibir su uso, lo cual se parecería mucho a querer "ponerle puertas al campo".

La propuesta que sigue ha superado un primer test en forma de su aplicación como prueba piloto a un grupo de 20 estudiantes de universidad que tuvo lugar en el mes de febrero de este año. Se trata de un test ligero. Pocos participantes, por un lado, y la tarea tenía grados de holgura por otro, lo que ha generado que los resultados fueron variados. Pero la tarea fue más o menos entendida y ejecutada con bastante normalidad, dando entre otros el resultado buscado: que los estudiantes usaran ChatGPT citándolo como fuente y verificando sus aportaciones. Por tanto, con todas sus limitaciones, considero que al menos ha pasado una primera prueba.

Es por tanto, una primera proposición para aportar algo al intenso debate sobre que adopta una postura diferente. Al menos, diferente de todo lo que yo he visto hasta ahora. Pero sin duda puede beneficiarse de refinamientos posteriores conforme vaya siendo aplicada de forma más extensiva.

Se trata de una propuesta para aplicar ChatGPT en las aulas en la que la ética y el pensamiento crítico tienen un rol fundamental, a la vez que ponemos a nuestro favor las mejores posibilidades de la IA.

Los puntos de partida

La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse. No sabemos si en el futuro seguiremos teniendo algo como ChatGPT, pero sí que seguiremos teniendo IA en muchos formatos y escenarios.

La IA tiene aspectos amenazadores pero también muy esperanzadores. Como toda tecnología tiene aspectos tanto negativos como positivos.

No se trata de equidistancias. Se trata de que el balance sea netamente positivo para la humanidad. Ninguna tecnología tiene otra justificación que no sea esta: hacer del mundo un lugar mejor.

Por lo tanto, se trata de considerar las formas en las que poner a nuestro favor los aspectos positivos de la IA en sus diferentes manifestaciones y de neutralizar o evitar los negativos. Para el caso de ChatGPT hay una amplia variedad de cosas que podemos hacer. Una de ellas, tal vez, sea la obtener ideas de base desde las que iniciar una indagación posterior de mayor creatividad.

Por último, pero no menos importante: la ética y el pensamiento crítico deben estar siempre presentes en todos los usos de la IA.

Armado con los anteriores puntos, y a la vista de la calidad nada desdeñable de algunas redacciones que es capaz de producir esta IA, mi modesta propuesta sobre una posible forma de introducir ChatGPT en las aulas.

Modelo de tarea de redacción para estudiantes a partir de la IA

Punto de partida. Sabemos que ChatGPT puede producir redacciones notablemente acertadas. Pueden substituir así trabajos de síntesis que son elementales, sin embargo, realizados por humanos, consumen mucho tiempo. Sabemos que una fracción de los estudiantes las van a utilizar a partir de ahora, justo como utilizan otras fuentes con potencial académico (como Wikipedia).

Por tanto, en lugar de pedir a los estudiantes la entrega de una redacción más o menos plana sobre un tema (como hasta ahora), tal vez el profesor puede pedir que, a partir de la redacción producida por ChatGPT, el estudiante demuestre su capacidad para ir más lejos de esa redacción producida por una IA y de producir un nuevo conocimiento más fiable, rico, incisivo y útil.

Para poner un ejemplo. Si tuviera que encargar una tarea relacionada con la unidad donde explico la curación de contenidos a estudiantes de periodismo, propondría, p.e., el siguiente enunciado para obtener el texto de partida de la IA: "curación de contenidos y periodismo". La captura siguiente muestra una de las respuestas:

Siguiente paso. A partir de la redacción sobre el tema generada por ChatGPT, la tarea del estudiante puede consistir en aplicar todos o parte de varios procesos, lo que va a requerir poner en juego diversas habilidades cognitivas y los conocimientos adquiridos en clase. Los procesos pueden ser:

En cualquier contexto de uso de una IA es muy importante prever y explicar a los estudiantes que, presidiéndolo todo debe haber dos aspectos fundamentales: la ética y el pensamiento crítico.

Las posibles tareas en detalle

Los posibles procesos, puestos en forma de tareas y subtareas presentadas con un poco más de detalle son las que se indican a continuación. El trabajo del estudiante puede incluirlas todas o solo una parte, en función del tiempo y los objetivos. Se trata de las siguientes:

Verificar 1. Identificar, aislar y enumerar las principales propuestas fácticas y conceptuales que incluye el texto generado por ChatGPT. Se puede hacer mediante un tabla o matriz de análisis. Una propuesta fáctica es un dato verificable. Por ejemplo, una fecha o unos resultados electorales. Cada propuesta fáctica o conceptual debe ser una de las filas de la tabla.

Verificar 2. Analizar cada propuesta fáctica y decidir si corresponde a uno de estos casos: (1) es verdadera y por qué (2) es falsa y por qué o (3) es imposible de contrastar y se descarta del informe. La matriz de análisis anterior debe asignar una de las tres decisiones fundamentada a cada propuesta o fila de la tabla.

Verificar 3. Analizar cada propuesta conceptual y determinar su plausibilidad a la vista de la ética en primer lugar, y de conocimientos previos trabajos en clase o mediante procedimientos de estudio adicionales. Una propuesta conceptual es una definición, una un tipo de relación, una composición, etc. En este caso, la matriz de análisis indicará de forma razonada si cada propuesta conceptual corresponde a uno de estos casos: (1) es compatible con la ética y con los conceptos trabajados en clase y por qué; (2) no se puede comparar con conceptos previos pero es compatible (o no) con la ética y es razonable (o no) y por qué; (3) no ha sido posible determinar alguna base razonable y se descarta del informe.

Fundamentar 1. Identificar y aislar la principales facetas del tema. El número de facetas dependerá de la longitud del texto de partida o el número de textos de partida. Pero es posible especular con que se trabajará habitualmente con entre tres y cinco facetas.

Fundamentar 2. Poner en marcha procesos de búsqueda y análisis de la información para localizar fuentes de autoridad para cada una de las facetas identificadas.

Ampliar o reducir. Expandir la propuesta conceptual añadiendo nuevas facetas no consideradas por ChatGPT, en concreto, al menos añadir una faceta nueva como ejercicio de conocimiento. Pero más facetas nuevas no debería ser problema. Reducir facetas también puede tener sentido, retirando facetas que se consideren poco relevantes o escasamente relacionadas.

Profundizar. Desarrollar cada faceta del grupo final añadiendo alguna precisión de algún tipo a cada una de ellas, gracias a la relación dialéctica con conocimientos previos del estudiante, o con los nuevos conocimientos adquiridos por el estudiante gracias a los procesos anteriores.

Generar nuevo conocimiento 1. Generar una nueva redacción verificada, fundamentada, profundizada y enriquecida donde será muy importante que el análisis y la síntesis de los puntos anteriores genera algo más que la suma de las parte..

Generar nuevo conocimiento 2. Complementar lo anterior con las tablas o matrices anteriores si conviene de forma modificada y algún diagrama o mapa conceptual. Añadir un anexo con la documentación de todos los pasos.

Una parte de este proceso, si se siguen todos los pasos seguramente será circular, pues algunos de los pasos van a requerir tal vez revisar los precedentes. Dependiendo de cada caso y de los objetivos de la tarea, se podrá requerir al estudiante todos o solo alguno de los pasos anteriores. Pero también se pueden añadir otros pasos, modificar cualquiera de los anteriores, o retirar otros.

En el resultado final el estudiante debería haber puesto a prueba y mejorado toda una gama de habilidades, y al verse involucrado en procesos dialécticos, el nuevo conocimiento generado así debería ser persistente en su cognición. También habrá perfeccionado habilidades y habrá adquirido conocimientos de modo mucho más profundo que en procesos de lectura o de escuchar las lecciones de su profesor.

La ética

La ética debe estar presente siempre en cualquier proceso de enseñanza/aprendizaje, en esto no hay novedad. Para el modelo de trabajo con ChatGPT se trata de que la ética forme parte de todos los procesos previstos, pero se menciona de forma expresa en las tareas de verificación.

En qué modo exacto se aplique la ética será algo estrechamente vinculado con cada caso en concreto. Habrá casos con implicaciones ética en primer plano, y otros donde estarán en segundo plano o incluso puede haber casos neutros. Pero siempre debe ser objeto de especial monitorización por el profesor.

Previamente puede haberse trabajado elementos éticos para preparar la actividad, cuando los aspectos éticos sean fácilmente previsibles, pero hay que contar con que los textos generados por una IA pueden presentar implicaciones éticas imprevistas.

Un punto adicional consiste en que en las referencias deberá hacerse constar a ChatGPT como una de las fuentes consultadas y el punto de partida del trabajo final, y en el anexo deberá aparecer el texto original creado por ChatGPT.

¿ChatGPT como coautora?

En algunos casos, habrá que considerar la alternativa de si el trabajo lo debe firmar el estudiante únicamente (o los estudiantes si se hace en grupo) o también debería figurar ChatGPT en la byline, o sea en la línea que indica la autoría como uno más de los autores.

En este caso, debo señalar que esta sugerente posibilidad la he tomado del muy interesante trabajo que firman como coautores Urbano García Alonso (director de Innovación de RTVE), Juan Carlos Casco (CEO de Emprendedorex.com) y ¡ ChatGPT! en el artículo que pueden encontrar en el siguiente enlace y cuya lectura recomiendo vivamente:

Cabría decir, en este último punto, que cuando decimos que ChatGPT es la autora de un texto, en realidad, los autores son quienes publicaron en su momento los documentos de los que esta IA ha extraído la información, aunque no podemos saber quienes fueron, y posiblemente los propios autores tampoco pueden reconocerse en el nuevo texto generado.

El pensamiento crítico

El pensamiento crítico debe formar parte de cualquier proceso de enseñanza/aprendizaje, pero en el caso del uso de la IA en el aula es aún más fundamental. Ahora bien, para el pensamiento crítico hace falta al menos dos cosas: primero alguna formación sobre el tema, aunque sea básica, y segundo una actitud incisiva que consiste en no aceptar nada sin examen ni contraste.

La formación básica se supone que la adquiere el estudiante como parte de su trabajo en el aula, y la responsabilidad de esto recae en el profesor. La actitud incisiva solo la puede poner el estudiante, pero el profesor la puede fomentar, y de hecho, los pasos propuestos por el modelo obligan a que el estudiante la ponga en juego.

En el caso de este modelo de tareas con ChatGPT, la capacidad de pensar de modo crítico será útil en todas las fases, pero es imprescindible para resolver los diversos modos de la verificación, los principales aspectos de la profundización y también la ampliación o reducción.

Pero, si lo miramos bien, en realidad, sin el pensamiento crítico tampoco podrán evaluarse la dimensión ética. O sea, que la separación entre ética y pensamiento crítico que hacemos aquí es artificial y exclusivamente a efectos expositivos.

Conclusiones

La primera conclusión, y me van a disculpar, gira en torno a este mismo sitio: acabo de crear la categoría IA en el menú principal, porque espero seguir creando entradas para este tema. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Ya lo he dicho. No se trata de seguir lamentándose. Se trata de ponerla a nuestro favor.

La segunda, la IA es demasiado importante para dejarla en manos de los ingenieros. Además, seguro que ellos esperan que las demás ramas de las ciencias no les dejen solos, porque están muy ocupados optimizando sistemas. Lo menos que podemos hacer desde las demás ciencias, en especial desde las ciencias sociales es poner en marcha la clase de reflexiones sobre implicaciones sociales de estas tecnologías.

Algunos lo llamarán tecno optimismo. Pero poner nombre a las cosas no soluciona nada. Debemos tomar en serio el impacto que la IA va a tener en nuestras vidas con al menos las dos herramientas que todo tenemos: la ética y el pensamiento crítico. Si somos docentes, hemos de ver cómo incorporar la IA a las aulas y lo mismos desde cualquier otra disciplina. El punto fundamental debe ser este: la IA solo tiene sentido si es para hacer del mundo un lugar mejo r.

Si se preguntan (ya que en esta ocasión no he puesto referencias) de dónde salen los componentes del modelo propuesto, les puedo decir que se inspira en estas tres cosas: la verificación periodística, la curación de contenidos y la síntesis del conocimiento ( aka, revisiones sistemáticas).

Puede que dentro de poco esta propuesta me parezca naif a mi mismo. Pero la idea final es tan simple como la de encontrar la forma de poner la IA a favor de la docencia en lugar de lamentar la pérdida de un mundo que ya no volverá.

Referencia

A continuación, el enlace a un interesante documento elaborado por un docente, Andrew Herft, para ayudar a docentes a introducir ChatGPT en el aula:

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Cómo utilizar ChatGPT en el aula con perspectiva ética y pensamiento crítico: una proposición para docentes y educadores

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La inteligencia artificial solo tiene sentido si ayuda a construir un mundo mejor. Partiendo de este convencimiento, en este trabajo se presenta una propuesta para un posible uso de ChatGPT en las aulas, en lugar de intentar prohibir su uso, lo cual se parecería mucho a querer "ponerle puertas al campo".

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Microsoft te regresará las consultas que hagas a Bing IA en forma de publicidad

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Microsoft te regresará las consultas que hagas a Bing IA en forma de publicidad

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Hablando de la clasificación de valores que hace Orosco, J. (2015), en cuanto a los valores virtuales, este artículo nos deja ver esta parte de poca confiabilidad que tienen la Internet y cómo junto con la inteligencia artificial, puede manipular nuestro consumo de contenidos y además el consumo de artículos, servicios, etc. la pregunta que me hago es ¿por qué le confiamos tantos datos personales a nuestro teléfono? si supiéramos toda la información que damos y luego cómo se regresa en nuestra contra...

Orosco, J. (2015). Valores virtuales. Revista Científica Horizonte de la Ciencia. Núm. (59). (p.p. 86-94).

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Después de unas semanas de prueba, los entusiastas de la Inteligencia Artificial por fin han hablado con el chatbot de Bing y su experiencia está siendo analizada por Microsoft. En sus primeras semanas de publicación, el chat sostiene una limitada conversación orgánica con los usuarios, compone poesía y reflexiona sobre sí mismo. Las expectativas se mantienen arriba con el chat, pero el siguiente paso en su evolución podría no ser del agrado de todos: la AI del buscador en algún momento mostrará publicidad cada que realices una petición.

De acuerdo con Reuters, Microsoft ha sostenido reuniones privadas con agencias de publicidad para presentarles la nueva forma en la que Bing mostrará publicidad usando ChatGPT. Los anuncios aparecerían de forma natural dentro de la conversación luego de que el usuario use determinadas palabras clave en su consulta.

Microsoft usará el desmedido interés por las inteligencias artificiales para vender espacios de publicidad al mejor postor. Considerando el espacio 'intimo' que se formará entre el chatbot y los usuarios, la nueva publicidad mostrada por la AI impactará de manera más eficaz en comparación con los anuncios tradicionales en los buscadores (un link pagado por arriba de todos de los otros links orgánicos).

La revelación de la venta de espacios de publicidad no sorprende, sobre todo si consideramos que la compañía fundada por Bill Gates está invirtiendo cerca de 10,000 millones de dólares en OpenAI, desarrolladora de ChatGPT.

Las implicaciones de la nueva publicidad en el chatbot de Bing

Por mucho que se hable de los beneficios de las Inteligencias Artificiales, el chatbot de Bing sigue siendo un buscador de información con la capacidad de brindar al usuario respuestas coherentes, confiables y breves usando un mínimo de 3 fuentes distintas. Sin embargo, en el periodo de prueba los desarrolladores se percataron de una anomalía: los usuarios trataron al chatbot como un asistente personal con el que podían pasar el tiempo.

Quienes probaron el chat de Bing realizaron peticiones que iban más allá de las capacidades de la Inteligencia Artificial. Microsoft resalta que existió una alta cantidad de solicitudes para comprar boletos de avión. Por ahora, el chatbot no puede realizar la compra y automatizar esta parte de la vida, pero gracias al sistema de publicidad de Bing, podría 'decirte' literalmente en donde deberías realizar la compra.

Esta nueva forma de publicidad también podría resultar agresiva con los portales de internet tradicionales que basan su monetización en visitas a su sitio. Después de todo, la IA evita que el usuario 'navegue' por internet, lo contiene en una caja de chat y las ganancias por visualización de los anuncios se quedan con Microsoft. El impacto que generen los buscadores y las IA en la actual creación de contenidos en internet todavía debe analizarse a fondo.

De momento, Bing es el único buscador de internet que integra un chat con IA. Google sigue trabajando en el suyo, pero en vista de sus recientes tropiezo con Bard, parece que le ha cedido a Microsoft el privilegio de ser el pionero en la rama.

El chatbot de Bing está lejos de ser perfecto. Microsoft descubrió que su Inteligencia Artificial tiene un límite de 15 preguntas antes de que comience a comportarse de forma errática y todavía es susceptible a ser engañada por los propios usuarios usando sentencias confusas.

La inteligencia Artificial de Microsoft, al igual que sus otros productos como Windows, Cortana o Edge, podría mostrarnos comerciales muy pronto y no parece que haya nada que podamos hacer al respecto.

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Microsoft te regresará las consultas que hagas a Bing IA en forma de publicidad

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Después de unas semanas de prueba, los entusiastas de la Inteligencia Artificial por fin han hablado con el chatbot de Bing y su experiencia está siendo analizada por Microsoft. En sus primeras semanas de publicación, el chat sostiene una limitada conversación orgánica con los usuarios, compone poesía y reflexiona sobre sí mismo.

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Mark Zuckerberg copia a Elon Musk y lanza una suscripción de pago a Instagram y Facebook

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Mark Zuckerberg copia a Elon Musk y lanza una suscripción de pago a Instagram y Facebook

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Dentro de los valores virtuales, en esta clasificación que nos propone Orosco, J. (2015); en su artículo, están los valores de "gratuidad" y "accesibilidad" con este anuncio que hace Mark Zukerberg copiando al multimillonario Elon Musk; amenaza a este valor, ciertamente será muy difícil aceptar el pago de lo que una vez tuvimos gratuito, la interacción social a través de las redes sociales de "amistad" como es Facebook e Instagram. Atenta contra este valor y se convertirá en un antivalor.

Orosco, J. (2015). Valores virtuales. Revista Científica Horizonte de la Ciencia. Núm. (59). (p.p. 86-94).

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El nuevo servicio de Meta certificará la identidad, costará desde 12 dólares mensuales y se lanzará primero en Australia y Nueva Zelanda

Mark Zuckerberg, fundador y jefe de Meta, en una imagen de 2019, durante una comparecencia en el Congreso de Estados Unidos. Erin Scott (REUTERS)

Mark Zuckerberg sigue los pasos de Elon Musk. El excéntrico magnate lanzó un servicio de suscripción en Twitter para lograr la marca de verificación azul, que certifica la identidad de los usuarios. Tras una puesta en marcha caótica, llena de errores y rectificaciones, el sistema no solo está funcionando, sino que ahora es Meta, la dueña de Facebook e Instagram, la compañía más poderosa del mundo de las redes sociales, la que ha decidido copiarlo.

Este domingo, Zuckerberg ha anunciado las novedades a través de una cuenta de Instagram: "Buenos días. Anuncio de un nuevo producto: esta semana empezamos a desplegar Meta Verificado, un servicio de suscripción que te permite verificar tu cuenta con un documento de identidad oficial, obtener un distintivo azul, protección adicional contra la suplantación de identidad y acceso directo al servicio de atención al cliente. Con esta nueva función queremos aumentar la autenticidad y la seguridad en todos nuestros servicios. Meta Verified cuesta a partir de 11,99 dólares [11,2 euros] al mes en web o 14,99 dólares al mes en iOS. Estaremos lanzándolo en Australia y Nueva Zelanda esta semana y en más países pronto", ha dicho.

Hasta el movimiento de Elon Musk, la verificación de una cuenta, a la que se concede normalmente una marca azul, era un servicio que facilitaba de forma gratuita la red social a sus usuarios más destacados, para impedir suplantaciones de personalidad. Musk decidió que cualquiera podía tener su cuenta verificada a cambio de un servicio de suscripción mensual. Al principio hubo un auge de impostores por la desastrosa puesta en marcha de la medida, pero luego se ha mantenido el servicio.

Twitter ha combinado la marca de verificación azul de pago con una gris para cargos públicos y otra dorada para empresas. Todavía está terminando de desarrollar el modelo. El servicio de suscripción cuesta ocho dólares mensuales (11 si se contrata a través de la tienda de aplicaciones de Apple, que se queda una comisión).

Elon Musk puso en marcha el servicio de suscripción con la marca azul el 5 de noviembre. Luego, lo suspendió para impedir que falsos verificados interfiriesen en las elecciones legislativas de Estados Unidos del día 8 de ese mes. Lo volvió a lanzar el día 9 y lo volvió a suspender el 11 por el caos de los impostores, que incluso provocaron el desplome en Bolsa de algunas empresas. Fijó como nueva fecha el 29 de noviembre para el tercer intento, lo pospuso al 2 de diciembre y finalmente empezó a funcionar a mediados de diciembre.

Twitter Blue ofrece algunas otras funcionalidades, aunque no todas están aún activas. Se permite escribir mensajes más largos, editar de forma limitada los tuits publicados, agrupar elementos guardados, usar iconos de la aplicación alternativos y personalizar la experiencia de usuario con otros servicios.

Las cuentas verificadas no solo certifican la identidad de sus titulares, sino que por lo general el algoritmo de las redes sociales les otorga mayor visibilidad. Según Twitter, su suscripción concede una posición prioritaria en las conversaciones, de forma que da preferencia a las respuestas de los abonados en los tuits con los que interactúan. Eso sí, no tanta prioridad como al propio Elon Musk. El dueño de la red social se ha vuelto omnipresente en las cuentas de los usuarios de Twitter tras pedir a sus ingenieros que ajustasen el algoritmo para darle más protagonismo a sus tuits.

Alternativas a la caída de la publicidad

Meta no ha especificado si el nuevo servicio incluirá algo más que la mera certificación de la identidad. Las redes sociales están buscando fuentes alternativas de ingresos ante la caída de la publicidad. En el caso de Meta, la dueña de Facebook, Instagram y WhatsApp, la compañía ha sufrido el deterioro del mercado de la publicidad digital, pero también el impacto cambiario (por la fortaleza del dólar) y las reglas más estrictas de privacidad impuestas por Apple, que bloquean el rastreo publicitario y dificultan su negocio. A eso se suma la competencia de TikTok, la red social que ha triunfado entre los jóvenes a pesar de sus aspectos polémicos. Mientras, la apuesta por el metaverso aún no da frutos y supone por ahora un pozo de pérdidas.

Meta anunció en noviembre pasado el despido de 11.000 trabajadores, el mayor ajuste de plantilla de su historia, por el que se ha apuntado un cargo extraordinario de 4.610 millones de dólares. De momento, en 2022, la plantilla creció un 20%, hasta 86.482 empleados. Es decir, Meta contrató el año pasado unas 14.000 personas para luego anunciar el despido de 11.000. Ahora, sin embargo, según diversos medios financieros, la empresa ha otorgado una evaluación baja a miles de empleados, en lo que se interpreta como un primer paso para otra oleada de despidos.

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El nuevo servicio de Meta certificará la identidad, costará desde 12 dólares mensuales y se lanzará primero en Australia y Nueva Zelanda Mark Zuckerberg sigue los pasos de Elon Musk. El excéntrico magnate lanzó un servicio de suscripción en Twitter para lograr la marca de verificación azul, que certifica la identidad de los usuarios.

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Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

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Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

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Muy interesantes los conceptos y la diferencia entre ellos, por ejemplo el Machine leraning es la capacidad de las máquinas de aprender por sí mismas basándose en datos e identificación de conductas, entonces la fenomenología, aplicaría para la inteligencia artificial también, una vez que esta haya aprendido conductas humanas?

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En los últimos años se ha hablado mucho de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), siendo conceptos que se han ido popularizando de manera exponencial y que a su vez han generado mucha confusión entre sí. El objeto de este post es comprender a qué nos referimos con cada uno de ellos y qué usos tienen en la vida real.

Como punto de partida tenemos que hablar de la Inteligencia Artificial (IA), entendido como el conjunto de tecnologías que combinan algoritmos con el objetivo de crear software que presente las mismas capacidades que el pensamiento humano.

Desde que surgió el concepto de la inteligencia artificial en la década de los 50, poco después de acabar la segunda guerra mundial, ha vivido momentos de mayor auge y crecimiento donde las inversiones dirigidas a impulsar esta tecnología han sido abundantes, conocidos como veranos de la IA, y otros periodos en los que se ha producido una reducción de interés y consecuentemente de la inversión en fondos, conocidos como los inviernos.

Estos parones eran en buena parte debidos a que la generación de expectativas no se convertía en una realidad tangible, en muchos casos debido a aspectos técnicos tan relevantes como la falta de computación necesaria para que pudiera desarrollar todas las capacidades que se esperaban. La realidad actual es que se han conseguido solucionar estos inconvenientes con nuevas innovaciones como el Cloud Computing, que nos dan el nivel almacenamiento y computación adecuados para desarrollar su potencial permitiendo salvar estos escollos.

Como resultado, desde hace unos años la IA está cada vez más presente en nuestro día a día en nuestros hogares, como es el caso de Alexa, altavoz inteligente de Amazon que ejecuta tareas que le indicamos como poner música, encender las luces o incluso contar un chiste.

El nacimiento del Machine Learning

En la década de los años 80 apareció Machine Learning (ML), que es un apartado de la Inteligencia Artificial, que consiste en la capacidad de las máquinas de aprender por sí mismas basándose en datos e identificación de conductas, lo que les permite reentrenarse y cualificar las decisiones de forma autónoma, es decir, sin la necesidad de la supervisión humana.

Intentando simplificar mucho su funcionamiento, básicamente un algoritmo analiza un gran volumen de datos, detecta patrones de comportamiento y saca conclusiones permitiendo eficientar el proceso de manera automática.

Un ejemplo de Machine Learning (ML) en el mundo del marketing, es la personalización de sugerencias en base a tu histórico, como hace Netflix, que te recomienda series o películas basándose en tus gustos o Amazon que te posiciona productos en su web o app en base a tu historial de compras y navegación.

Usos del Deep Learning

Por último, vamos a hablar de Deep Learning (DL), subconjunto a su vez de Machine Learning (ML), que surgió en el siglo XXI, y se trata de algoritmos basados en redes neuronales artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano, siendo la técnica que más se asemeja al aprendizaje de las personas.

El Deep Learning (DL) permite solucionar problemas complejos, aunque el conjunto de datos sea no estructurado y no exista una relación clara entre ellos, cuanto más se ejecuten y aprendan los algoritmos de Deep Learning, mejor es el resultado obtenido. Este aspecto es un valor diferencial respecto del Machine Learning, que requiere que los datos hayan sido previamente estructurados para ofrecer su máximo rendimiento.

Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas de Deep Learning son las traducciones automáticas donde los algoritmos usan grandes volúmenes de datos para entrenar el modelo permitiendo la interpretación de idiomas o por ejemplo, el reconocimiento de imágenes utilizado en el etiquetado de fotos en redes sociales, de hecho, hilando con este punto, uno de los grandes acontecimientos en la historia del Deep Learning fue cuando Andrew Y. NG en su época en Google consiguió reconocer gatos entre millones de imágenes con un nivel de exactitud altísimo.

Lo que queda claro es que todavía queda mucho por recorrer en este ámbito, de hecho, los grandes tecnológicos del mercado siguen blandiendo una batalla por posicionarse como la punta de lanza de la Inteligencia Artificial (IA).

Recientemente, se ha publicado que Microsoft ha incorporado IA a su buscador con el objetivo de arrebatar el liderazgo a su principal competidor Google. En palabras del CEO de Microsoft, Satya Nadella, aseguró que "la inteligencia artificial cambiará de raíz todas las categorías de software, empezando con la más grande de todas: la búsqueda".

El principal cambio que han realizado en su buscador Bing es la incorporación de ChatGPT a su motor de búsqueda, aspecto que permite la posibilidad de realizar preguntas con un nivel de complejidad alto y obtener una respuesta concreta.

Esta innovación puede hacer cambiar el concepto de buscador tal como lo entendíamos hasta ahora cuando las soluciones de IA estén totalmente integradas, y la repercusión más importante, puede llegar a hacer tambalear el modelo de publicidad de Google tal como lo entendemos hasta ahora.

Artículo de Israel Gonzalez Enriquez, profesor del Máster en Big Data y Business Analytics (MBDA) en ESIC Business School.

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Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

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En los últimos años se ha hablado mucho de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), siendo conceptos que se han ido popularizando de manera exponencial y que a su vez han generado mucha confusión entre sí.

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El CEO de OpenAI no descarta que acabemos viendo una inteligencia artificial que "dé miedo". Y da la clave para evitarlo

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El CEO de OpenAI no descarta que acabemos viendo una inteligencia artificial que "dé miedo". Y da la clave para evitarlo

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Sobre el ser del hombre, Heidegger no imaginó que el ser del hombre se enfrentaría al ser de la Inteligencia artificial donde también la AI tiene cierta presencia y expresión semejante a la del mismo hombre. Un tema que despierta reflexión para re pensar esta definición de la idea del "hombre"

Horneffer, R. (2007). La idea del hombre. Relaciones. Vol. XXVIII. Núm. (112), (p.p. 25-42).

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El CEO de OpenAI no descarta que acabemos viendo una inteligencia artificial que “dé miedo”. Y da la clave para evitarlo

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Ante la avalancha de avances, hasta hace nada impensables, que hemos experimentado en los últimos meses en el campo de la inteligencia artificial, es más que…