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Juguito Hit

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Juliana Sanchez

Carmen Sofia Gonzalez

Andrés Cabrera

Samuel Gutierrez

Camila Villegas

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Grupazo

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Isabella Triviño
Maria Paula Echeverri
Gabriela Díaz
Isabella Zea
María Alejandra Padilla
Daniel Salazar

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La integración precipitada de la inteligencia artificial en el ámbito académico conlleva riesgos éticos significativos, por lo que es importante priorizar medidas que protejan las capacidades y el bienestar humano sobre su deterioro.

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1. Genera dependencia a la tecnología.

2. Se disminuye la confianza de las personas en sí mismos al temer cometer errores.

3. Facilita el plágio, pasando sobre prácticas éticas.

4. Si bien se ha demostrado que los humanos aprendemos de los errores, la IA en el ámbito académico el aprendizaje a largo plazo.

5. Genera aislamiento, disminuyendo la cooperación grupal y el feedback.

6. Imposibilita la práctica consciente de los temas, afectando la comprensión y la interiorización de los mismos.

7. Aumenta la ignorancia, pues al eliminar los errores en la práctica, se disminuye la cantidad de preguntas frente a un tema, y éstas son las que permiten profundizar en él y comprender las razones y cimientos de los conceptos.

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La IA es éticamente indeseable en el ámbito académico.

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Oruguitas

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Inteligencia artificial debe tener muchas regulaciones en el ámbito laboral

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Mar Sánchez
Juan Diego Barrero
Nicolás Villalobos
Ángel Londoño
Sofía Muñoz

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- Las regulaciones dependen del país en donde se esté
- En colombia las regulaciones dependen el ministerio de las tecnologías de la información y las comunicaciones ( MinTIC) siguiendo las legislaciones y la leyes determinadas
- Son importantes regulaciones en cuanto a la seguridad cibernética y la privacidad de la empresa como de los empleados
- Se deben proteger el trabajo y las garantías laborales de las personas frente a los riesgos que trae la IA para el mundo laboral, ya que se podría estar afectando el sustento de vida y la dignidad de las personas.

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Cabritas

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Isabela Diaz
Laura Gama
Ludwig Guzmán
Mattia Riccardi
Samuel Arnache
Juliana Figueroa

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La IA es éticamente deseable en el ámbito académico

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- Personaliza la educación.
- Aumenta la eficiencia del educado y del educador.
- Fomenta la investigación y el análisis exhaustivo.
- Aumenta la seguridad y previene el plagio.
- Le da fácil acceso a personas a la educación.
- Acceso fácil, rápido y seguro a recursos útiles para el aprendizaje.
- Aumento de conocimiento.

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La IA debe tener escasas regulaciones en el ámbito laboral

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Argumento Deductivo:

Premisa 1: Con el desarrollo continuo de la inteligencia artificial (IA), su aplicación en el ámbito laboral se vuelve cada vez más eficiente y efectiva.

Premisa 2: La regulación excesiva de la IA puede obstaculizar la innovación y el progreso tecnológico ya que la IA obtiene su conocimiento de diversos lugares para aprovechar las herramientas ya establecidas dentro del internet.

Premisa 3: La falta de regulaciones estrictas permite a las empresas y organizaciones adaptarse rápidamente a las cambiantes necesidades y desafíos del mercado laboral. La mayoría de leyes son obsoletas ya que no permiten la adaptación de la IA que se encuentra en constante cambio.

Premisa 4: La educación y la capacitación sobre el uso responsable de la IA son esenciales para garantizar su aplicación efectiva en el ámbito laboral.

Conclusión: Por lo tanto, dada la inevitabilidad de la IA en el trabajo, es fundamental mantener regulaciones mínimas para fomentar la innovación, evitar obstaculizar el progreso tecnológico, facilitar la adaptación y proporcionar oportunidades de aprendizaje.

Argumento Inductivo:

Observación 1: A lo largo de las últimas dos décadas, hemos sido testigos del crecimiento exponencial en la adopción de la inteligencia artificial en una variedad de industrias y sectores laborales.

Observación 2: Durante este período de crecimiento, se ha observado que las empresas que pudieron adaptarse rápidamente a la IA y sus aplicaciones sin restricciones excesivas han experimentado un aumento en la productividad y la eficiencia.

Observación 3: La IA ha demostrado ser valiosa en la resolución de problemas complejos y en la automatización de tareas repetitivas, lo que ha llevado a la creación de nuevos puestos de trabajo y oportunidades laborales.

Observación 4: La falta de regulaciones excesivas ha permitido una rápida adopción y adaptación de la IA en diversas industrias.

Conclusión inductiva: A partir de estas observaciones, podemos inferir que el desarrollo de la inteligencia artificial en el ámbito laboral es inevitable y que la implementación de regulaciones mínimas es una estrategia efectiva para fomentar la innovación, evitar obstaculizar el progreso tecnológico, promover la adaptación a diferentes retos y enseñar sobre el uso responsable de la IA.

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Entre más regulaciones, el avance de esta puede empezar a frenarse y no será tan eficaz ni útil en los ámbitos laborales más necesitados.

Puede perjudicar el progreso tecnológico y las economías de las empresas que la elaboran.

Al no tener tantas regulaciones diferentes organizaciones que proporcionan trabajo podrán tener una adaptación más fácil a diferentes retos y demandas del mercado.

Al momento de verse afectada por diferentes problemas, sin tantas regulaciones, esta podrá ajustarse para cumplir con el trabajo deseado buscado por las empresas o personas.

Reducción de empleos (menos profesores por independecia de los estudiantes).

Poca personalización en la educación (reduce el aprendizaje).

Dependencia de tecnológia (los estudiantes podrían crear dependecia y no realizar trabajos por si mismos).

Inigualdad de aprendizaje (la IA no esta al alcance de todos los estudiantes).

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En vista de que la inteligencia artificial (IA) no diferencia datos posiblemente sensibles a estos generales la protección a la privacidad puede ser altamente vulnerada, además la IA ha evolucionado hasta el punto de interferir en nuestro desarrollo intelectual, por lo que la gobernanza sobre las IA debe ser altamente regulada, hablando específicamente de acceso, restricciones y limitaciones a nivel social.

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1. El uso de IA en el ámbito académico facilita el plágio, pasando sobre prácticas éticas. El plágio va en contra de la ética académica. Por lo tanto, el uso precipitado de IA en la academia conlleva riesgos éticos.

2. La IA en la educación genera dependencia tecnológica. La dependencia tecnológica puede llevar al deterioro de las capacidades humanas. Por ende, la integración apresurada de IA en la academia pone en riesgo las capacidades humanas.

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La resistencia a adoptar la inteligencia artificial en la educación académica representa una barrera que podría limitar el progreso de los estudios y trabajos en el futuro.

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1. Se ha observado que el uso de IA en la educación disminuye la confianza de los estudiantes en sí mismos por temor a cometer errores. En varios casos también genera aislamiento y menos cooperación grupal. Por lo tanto, es probable que la IA afecte negativamente el bienestar de los estudiantes y su desempeño

2. La IA en la academia elimina los errores en la práctica de los temas y esto se ha relacionado con una disminución de las preguntas y profundización de los conceptos. Podemos inferir entonces que el uso precipitado de IA en la educación perjudica la comprensión y el aprendizaje significativo.

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Con el desarrollo de la inteligencia artificial, será inevitable el uso de esta en el ámbito laboral. Es por esto que la inteligencia artificial debe tener pocas regulaciones para fomentar la innovación, no perjudicar el progreso tecnológico, promover la adaptación a diferentes retos y enseñar sobre el uso de esta.

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Las regulaciones relacionadas con el uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral han experimentado cambios significativos al reconocimiento de riesgos y desafíos potenciales. Numerosos gobiernos y organismos reguladores han comenzado a abordar la necesidad de establecer instituciones que defiendan los derechos de los trabajadores y garanticen la equidad en el empleo. Estas regulaciones tienen como objetivo proteger la privacidad de los datos personales, disminuir la discriminación y fomentar la transparencia en las prácticas de contratación. A medida que la inteligencia artificial (IA) cambia el panorama del trabajo, se vuelve esencial un marco regulatorio que logre un equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los derechos laborales.

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La IA ha demostrado un potencial significativo para tomar decisiones autónomas y actuar en una variedad de contextos, lo que plantea preocupaciones sobre su capacidad para influir en la toma de decisiones humanas y en el desarrollo de nuestra autonomía intelectual. La autonomía intelectual son derechos fundamentales que deben ser protegidos en una sociedad democrática y justa. Por lo tanto, es imperativo que se implementen regulaciones sólidas y efectivas para gobernar la IA, estableciendo restricciones y limitaciones claras en cuanto a su acceso y uso en la sociedad con el fin de preservar su autonomía intelectual.

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1. Se han observado diversas situaciones donde la introducción de nuevas tecnologías en el ámbito académico ha enfrentado resistencia inicial, como sucedió con la introducción de las computadoras y el internet en las aulas. Ahora, estamos presenciando una resistencia similar con la adopción de la inteligencia artificial en la educación. Esto puede deberse a factores como la falta de comprensión sobre IA, el temor a perder el control de la enseñanza o la preocupación sobre la privacidad y seguridad de los datos. Esta resistencia puede dificultar el progreso en los estudios y trabajos futuros. La IA tiene el potencial de personalizar la educación, hacer que el aprendizaje sea más interactivo, mejorar la eficiencia administrativa, y muchas otras posibilidades que podrían ser beneficiosas tanto para estudiantes como para profesores. Por lo tanto, si esta resistencia a adoptar la IA en la educación persiste, podría limitar la capacidad de la academia para realizar contribuciones significativas al progreso de la enseñanza, la investigación y la preparación de los estudiantes para trabajos futuros en un mundo cada vez más digitalizado.

2. Definitivamente, el debate sobre la adopción de la inteligencia artificial (IA) en la educación académica es multifacético y con muchas partes a considerar. Aquí te presento un argumento más estructurado, en el formato de un argumento deductivo:

En todos los campos, la adopción de innovaciones tecnológicas ha llevado a avances significativos, desde la investigación médica hasta la planificación urbana, pasando por la educación. La IA, como innovación tecnológica, tiene un enorme potencial para transformar la educación, permitiendo una personalización del aprendizaje, facilitando la identificación y soporte de estudiantes en riesgo, incrementando la eficiencia administrativa, y proporcionando nuevas herramientas y metodologías para la enseñanza e investigación.

La adopción de IA en la educación no es simplemente la incorporación de una nueva herramienta, sino requiere una revisión y adaptación sustancial de las estrategias de enseñanza, de los sistemas y estructuras académicas, y incluso de la relación entre estudiantes, profesores y el proceso de aprendizaje en sí.

Sin embargo, a pesar del reconocimiento del potencial de la IA, existe una resistencia significativa a su adopción en la educación académica. Esta resistencia puede deberse a diversas razones, como podrían ser la falta de conocimiento o comprensión de la IA, el temor al cambio y a lo desconocido, las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos, también la idea que la IA podría deshumanizar la educación.

Entonces, si prevalece esta resistencia a la IA en la educación académica, podría representar una barrera considerable a la evolución, la adaptación y el progreso en la educación, limitando así las oportunidades para preparar a los estudiantes para los retos y demandas del futuro cada vez más dominado por la tecnología y la digitalización.

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No es muy clara cuál es la razón de que la IA sea perjudicial para el área laboral, porque no hay una justificación de peso en el argumento inductivo que permita afirmar eso anterior. No hay una razón legítima de por qué afecta la autonomía decisional y por qué afecta tan negativamente en el desarrollo de las decisiones. Al caerse esa premisa entonces no es posible afirmar la conclusión del argumento, la cual es: "Por lo tanto, la implementación de regulaciones sólidas y efectivas es esencial para gobernar la IA. Para proteger la autonomía intelectual de las personas, estas regulaciones deben establecer restricciones y limitaciones claras a su uso y acceso en la sociedad.".

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Es claro como a falta de restricciones, el avance tecnológico se puede ver comprometido ya que la IA puede cometer errores y tomar decisiones incorrectas, lo que puede tener consecuencias negativas para los individuos y en términos aún mayores, empresas. Sin embargo, se sabe que después del error se empiezan a desarrollar tecnologías aún más modernas y sofisticadas. Al implementar esa cantidad de restricciones innecesarias, no podría haber un avance de dicha tecnología y como lo menciona Metz en un artículo del New York Times, “no es de cohibirlos pero encontrar las herramientas para que estos funcionen de la mejor manera” y justamente esto se puede observar con la técnica implementada por diversos especialistas en el campo llamada aprendizaje por refuerzo en donde “las máquinas aprenden a realizar tareas específicas mediante ensayo y error” en donde si se podria ver este avance evitando molestias a las demás personas y/o entidades.

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Tecnología

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Geoffrey Irving, a la izquierda, y Dario Amodei demuestran cómo videojuegos sencillos son usados para entrenar a los bots de inteligencia artificial. Credit... Christie Hemm Klok para The New York Times

SAN FRANCISCO, California - En OpenAI, el laboratorio de inteligencia artificial que fundó el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, las máquinas están aprendiendo solas a comportarse como seres humanos. Pero en ocasiones, les sale mal.

Hace unos días, el investigador Dario Amodei se encontraba sentado en las oficinas de OpenAI en San Francisco, mientras presumía un sistema autónomo que había aprendido por sí mismo a jugar el antiguo videojuego de carreras de lanchas Coast Runners. Gana el jugador que acumule más puntos y que cruce la línea de meta en primer lugar.

El resultado fue sorprendente: la lancha mostraba demasiado interés en las cositas verdes que saltaban en la pantalla. Al atraparlas, acumulaba puntos. En lugar de tratar de completar la carrera, la lancha acumulaba puntos a lo loco. Navegaba en círculos interminables, chocaba con otras embarcaciones, se estrellaba contra muros de piedra y a menudo se incendiaba.

El bote en llamas de Amodei comprobó los riesgos de las técnicas de inteligencia artificial (IA) que están reformulando con rapidez el mundo de la tecnología. Los investigadores están construyendo máquinas que pueden aprender tareas en gran parte por su cuenta.

Es así como el laboratorio DeepMind de Google creó un sistema que podía vencer al mejor jugador del antiguo juego de Go. Sin embargo, conforme estas máquinas aprenden, luego de horas de análisis de datos, también podrían desarrollar conductas inesperadas, indeseables y quizá hasta peligrosas.

Esa es una preocupación que ha surgido a medida que estas técnicas se abren paso hacia los servicios en línea, los dispositivos de seguridad y la robótica. Hoy en día, una pequeña comunidad de investigadores en inteligencia artificial, entre los que se encuentra Amodei, comienza a explorar las técnicas matemáticas que ayuden a evitar que suceda lo peor.

En OpenAI, Amodei y su colega Paul Christiano desarrollan algoritmos que no solo pueden aprender a realizar tareas a partir de horas de ensayo y error, sino que también reciben asesorías periódicas de profesores humanos durante el proceso.

Con unos clics por aquí y otros por allá, los desarrolladores ahora cuentan con una manera de mostrarle a un sistema autónomo que necesita ganar puntos en Coast Runners, pero también avanzar hacia la línea de meta. Creen que esta clase de algoritmos (una mezcla entre instrucciones humanas y mecánicas) puede ayudar a que los sistemas automatizados sean seguros.

Dario Amodei, de OpenAI, y sus colegas desarrollan algoritmos que aprenden a realizar tareas a través del método de ensayo y error y también reciben instrucciones de parte de maestros humanos. Credit... Christie Hemm Klok para The New York Times

Durante años, Musk, junto con otros eruditos, filósofos y especialistas en tecnología, advirtieron que las máquinas podrían salir de nuestro control y aprender, de alguna manera, conductas dañinas que sus diseñadores no contemplaran. En ocasiones, estas advertencias parecieron fuera de proporción, dado que los sistemas de vehículos autónomos de la actualidad pueden confundirse con las tareas más básicas como reconocer una ciclovía o un semáforo en rojo.

No obstante, investigadores como Amodei buscan adelantarse a los riesgos. De alguna manera, lo que hacen estos científicos es similar a lo que enseñan los padres a sus hijos cuando quieren que distingan entre lo bueno y lo malo.

Muchos especialistas en el campo de la IA creen que una técnica llamada aprendizaje por refuerzo (una forma para que las máquinas aprendan a realizar tareas específicas mediante ensayo y error) podría ser un elemento básico en el avance hacia la inteligencia artificial. Los investigadores determinan una recompensa especial que la máquina debe esforzarse por obtener y, conforme evalúa una tarea al azar, la máquina recuerda cuáles son los pasos que la llevaron a obtener la recompensa y cuáles no. Cuando OpenAI entrenó a su robot para jugar Coast Runners, la recompensa consistía en obtener más puntos.

Este entrenamiento para videojuegos tiene implicaciones en el mundo real.

Los investigadores creen que si una máquina puede aprender a manejar en un juego como Grand Theft Auto, podría aprender a conducir un auto en la vida real. Si es capaz de utilizar un navegador de internet y otras aplicaciones de software comunes, puede aprender un idioma e incluso a sostener una conversación. En lugares como Google y la Universidad de California en Berkeley, los robots ya han utilizado esta técnica para aprender tareas sencillas como recoger cosas o abrir una puerta.

Por todo lo anterior, Amodei y Christiano trabajan en la creación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que acepten instrucciones humanas sobre la marcha, lo cual podría garantizar que los sistemas no se desvíen de la tarea principal.

Los investigadores de OpenAI, junto con otros del laboratorio DeepMind de Londres, que pertenece a Google, publicaron en fechas recientes parte de su investigación en este rubro. Los dos laboratorios de IA más importantes del mundo, y que en realidad no han trabajado juntos anteriormente, consideran estos algoritmos como un gran paso hacia la investigación relacionada con la seguridad en inteligencia artificial.

"Esto valida gran parte de las ideas previas", comentó Dylan Hadfield-Menell, investigador de la Universidad de California en Berkeley. "Esta clase de algoritmos promete mucho para los próximos cinco a diez años".

El campo es reducido, pero está en crecimiento. A medida que OpenAI y DeepMind forman equipos dedicados a la seguridad en IA, Google hace lo mismo con su laboratorio Google Brain en Estados Unidos. Entretanto, los investigadores de universidades como la Universidad de California, en Berkeley, y Stanford trabajan en la solución de problemas similares, y a menudo lo hacen en colaboración con laboratorios de las grandes empresas.

Dario Amodei, de pie; Paul Christiano, a la derecha, y Geoffrey Irving trabajan en un área común. Credit... Christie Hemm Klok para The New York Times

Gran parte de su trabajo es teórico, pero dada la rapidez con la que progresan las técnicas de IA y la relevancia que cobran para tantas industrias, los investigadores creen que la mejor estrategia es comenzar con anticipación.

"Hay mucha incertidumbre respecto a la rapidez con la que se avanzará en el desarrollo de la inteligencia artificial", afirmó Shane Legg, quien supervisa los trabajos de seguridad en IA en DeepMind. "Un enfoque responsable consiste en comprender las distintas maneras en las que se le puede dar mal uso a esta tecnología, las diversas maneras en las que puede fallar y los varios caminos para resolver estos problemas".

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Inteligencia artificial, aprendiendo de los errores (Published 2017)

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Tecnología SAN FRANCISCO, California - En OpenAI, el laboratorio de inteligencia artificial que fundó el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, las máquinas están aprendiendo solas a comportarse como seres humanos. Pero en ocasiones, les sale mal.

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Mientras que el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar el ámbito laboral, hay argumentos en contra de la idea de que debería haber pocas regulaciones. Algunas objeciones incluyen el impacto en el empleo, la ética y la privacidad, seguridad y riesgos, desigualdades sociales y responsabilidad legal Por lo tanto, quiero terminar con una pregunta para ustedes ¿no creen que la innovación y el progreso tecnológico son fundamentales, pero es importante equilibrarlos con la necesidad de proteger los derechos y la seguridad de las personas? y de esta forma evitar las posibles consecuencias negativas de la implementación no regulada de la inteligencia artificial.

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Assets Debate final Cabritas TEMA La utilización de la IA en el ámbito académico y sus beneficios. ¿Deberíamos descartar por completo la inteligencia artificial o buscar formas éticas de desarrollar y utilizar esta tecnología en beneficio de la sociedad? ´ PROPOSITO Objetivo: