# data[].attributes.attachment_link.title
Ok, Pandora | El Gato y La Caja | El Gato y La Caja

# data[].attributes.attachment_link.description
Abrir sin miedo, los males de la humanidad ya están allá afuera.

# data[].attributes.attachment_link.description
*Alta de la información en junio de 2024* ![Inteligencia_Artificial](/sites/default/files/ia_01.jpg) La UNESCO definió a la Inteligencia Artificial (IA) como *“máquinas capaces de imitar ciertas funcionalidades de la inteligencia humana incluyendo la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción del lenguaje e incluso la producción creativa”*. ####La IA ya se integró a nuestra vida cotidiana Los **asistentes virtuales** como Siri, Google Assistant o Alexa utilizan IA para comprender y responder requerimientos de los usuarios.

# data[].attributes.body
¿Qué es la IA?

# data[].attributes.body
Seguimos aprendiendo acerca de la IA

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana

Explore watsonx Regístrese para recibir actualizaciones sobre IA

Tipos de inteligencia artificial: IA débil frente a IA fuerte

La IA débil, también llamada IA estrecha o Inteligencia artificial estrecha (ANI), es una IA entrenada y enfocada para realizar tareas específicas. La IA débil impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy. "Estrecho" podría ser un descriptor más preciso para este tipo de IA, ya que no tiene nada de débil; permite algunas aplicaciones muy potentes, como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM Watson y vehículos autónomos.

La IA robusta está conformada por la inteligencia artificial general (IAG) y la superinteligencia artificial (SIA). La inteligencia artificial general (IAG), o la IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; sería autoconsciente y tendría la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar para el futuro. La superinteligencia artificial (SIA), también conocida como superinteligencia, superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano.

Si bien la IA robusta todavía es completamente teórica y no tiene ejemplos prácticos de uso actualmente, no significa que los investigadores de IA no estén también explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de la SIA provienen de la ciencia ficción, como HAL, la malévola computadora superhumana en 2001: Odisea del espacio.

Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático

Dado que el deep learning y el machine learning tienden a ser utilizados indistintamente, vale la pena señalar sus diferencias. Como se mencionó anteriormente, ambos son subcampos de la inteligencia artificial, y el deep learning es en realidad un subcampo del machine learning.

En realidad, el aprendizaje profundo se compone de redes neuronales. "Profundo" en el deep learning se refiere a una red neuronal compuesta por más de tres capas (que incluirían las entradas y la salida), que se puede considerar un algoritmo de deep learning.
La diferencia entre el deep learning y el machine learning es cómo aprende cada algoritmo.
El deep learning automatiza gran parte de la fase de extracción de características del proceso, lo que elimina parte de la intervención humana manual necesaria y permite el uso de conjuntos de datos más grandes. El deep learning se podría considerar como "machine learning escalable", tal como Lex Fridman señaló en la misma conferencia del MIT mencionada anteriormente.

El machine learning tradicional, o "non-deep", depende más de la intervención humana para aprender. Los expertos humanos determinan la jerarquía de características para comprender las diferencias entre las entradas de datos, lo que por lo general requiere más datos estructurados para aprender.

El "deep" machine learning puede utilizar los conjuntos de datos etiquetados, también conocidos como aprendizaje supervisado, para informar a su algoritmo, pero no requiere necesariamente un conjunto de datos etiquetados. Puede ingerir datos no estructurados en su forma original (como por ejemplo texto o imágenes) y puede determinar automáticamente la jerarquía de características que distinguen diferentes categorías de datos.

A diferencia del machine learning, no requiere intervención humana para procesar datos, lo que permite escalarlo de maneras más interesantes.

El auge de los modelos generativos

La IA generativa se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden tomar datos sin procesar; digamos, toda Wikipedia o los trabajos recopilados de Rembrandt, y "aprender" a generar resultados estadísticamente probables cuando se le solicite. En un alto nivel, los modelos generativos codifican una representación
simplificada de sus datos de capacitación y los extraen para crear un nuevo trabajo similar,
pero no idéntico, a los datos originales.

Los modelos generativos se han utilizado durante años en estadísticas para analizar datos numéricos. Sin embargo, el auge del aprendizaje profundo permitió ampliarlos a imágenes, voz y otros tipos de datos complejos. Entre la primera clase de modelos que lograron esta hazaña cruzada se encuentran los autocodificadores variacionales, o VAE, introducidos en el 2013. Los VAE fueron los primeros modelos de aprendizaje profundo que se usaban ampliamente para generar imágenes y discursos realistas.

"Los VAEs abrieron las puertas al modelado generativo profundo haciendo que los modelos sean más fáciles de
escalar", dijo Akash Srivastava, experto en IA generativa del MIT-IBM watsonx AI Lab.
"Gran parte de lo que hoy pensamos como IA generativa comenzó aquí".

Los primeros ejemplos de modelos, como GPT-3, BERT o DALL-E 2, han demostrado lo que es posible. El futuro son modelos capacitados en un amplio conjunto de datos no etiquetados que se pueden utilizar para diferentes tareas, con un ajuste mínimo de precisión. Los sistemas que ejecutan tareas específicas en un solo dominio están dando paso a una IA amplia que aprende de manera más general y funciona en todos los dominios y problemas. Los modelos fundacionales, entrenados en grandes conjuntos de datos sin etiquetar y ajustados para una variedad de aplicaciones, están impulsando este cambio.

Cuando se trata de IA generativa, se predice que el modelo fundacional acelerarán drásticamente
la adopción de IA en la empresa. La reducción de los requisitos de etiquetado hará que sea mucho
más fácil para las empresas sumergirse en ella, y la automatización altamente precisa y eficiente impulsada por la IA que permiten significará que muchas más empresas podrán desplegar la IA en una gama más amplia de situaciones de misión crítica. Para IBM, la esperanza es que el poder del modelo fundacional pueda eventualmente llevarse a todas las empresas en un entorno de nube híbrida sin fricciones.

Aplicaciones de inteligencia artificial

Hoy en día existen numerosas aplicaciones prácticas de sistemas de IA. Algunos de los ejemplos más comunes son:

1. Reconocimiento del habla

2. Servicio al cliente

3. Visión artificial

4. Motores de recomendaciones

Reconocimiento del habla
También denominado reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, es una funcionalidad que utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar el habla humana y trasladarla a un formato escrito.

Muchos dispositivos móviles incorporan el reconocimiento del habla en sus sistemas para realizar búsquedas por voz, por ejemplo, Siri, o proporcionar más accesibilidad en torno a los mensajes de texto.
Servicio al cliente
Los agentes virtuales en línea están reemplazando a los agentes humanos en la experiencia del cliente. Responden a preguntas frecuentes de diferentes temas (como el envío) o proporcionan asesoramiento personalizado, realizan venta cruzada de productos o sugieren tallas para los usuarios, cambiado la forma de interactuar con los clientes en los sitios web y las plataformas de redes sociales.

Algunos ejemplos incluyen bots de mensajería en sitios de comercio electrónico con agentes virtuales, aplicaciones de mensajería (como Slack y Facebook Messenger) y tareas generalmente realizadas por asistentes virtuales y asistentes de voz.
Visión artificial
Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y que actúen con base en ellas.

Esta capacidad de proporcionar recomendaciones lo distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Impulsada por redes neuronales convolucionales, la visión artificial se puede aplicar en el etiquetado de fotos en redes sociales, las imágenes radiológicas en la salud y los vehículos autónomos en la industria automotriz.
Motores de recomendaciones
Utilizando datos del comportamiento pasado de los consumidores, los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos para desarrollar estrategias de venta cruzada más eficaces.

Esto se usa para que los minoristas en línea puedan hacer recomendaciones adicionales relevantes a los clientes durante el proceso de compra.
Comercio bursátil automatizado
Diseñado para optimizar las carteras de acciones, las plataformas bursátiles de alta frecuencia impulsadas por IA hacen miles o incluso millones de operaciones por día sin intervención humana.

Historia de la inteligencia artificial: fechas y nombres clave

La idea de "una máquina que piensa" se remonta a la antigua Grecia. Pero, desde la aparición de la computación electrónica (y en relación con algunos de los temas tratados en este artículo), ha habido acontecimientos importantes e hitos en la evolución de la inteligencia artificial:

1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. En el artículo, Turing, famoso por haber descifrado el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial, propone responder a la pregunta "¿pueden pensar las máquinas?". e introduce la Prueba de Turing para determinar si una computadora puede demostrar la misma inteligencia (o los resultados de la misma inteligencia) que un humano. El valor de la prueba de Turing ha sido objeto de debate desde entonces.

1956: John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial" en la primera conferencia de IA en el Dartmouth College. (Posteriormente, McCarthy inventaría el lenguaje Lisp). Ese mismo año, Allen Newell, JC Shaw y Herbert Simon crearon Logic Theorist, el primer programa de software de inteligencia artificial que funcionó.

1967: Frank Rosenblatt crea el Mark 1 Perceptron, la primera computadora basada en una red neuronal que "aprendió" mediante prueba y error. Apenas un año después, Marvin Minsky y Seymour Papert publican un libro titulado Perceptrons, que se convierte en el trabajo de referencia en redes neuronales y, al menos por un tiempo, en un argumento contra futuros proyectos de investigación de redes neuronales.

1980: Las redes neuronales que utilizan un algoritmo de retropropagación para entrenarse a sí mismas se utilizan ampliamente en aplicaciones de IA.

1997: El sistema Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, en una partida de ajedrez (y revancha).

2011: IBM Watson vence a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy!

2015: La supercomputadora Minwa de Baidu usa un tipo especial de red neuronal profunda, llamada red neuronal convolucional, para identificar y categorizar imágenes con una mayor precisión que el promedio humano.

2016: El programa AlphaGo de DeepMind, impulsado por una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go, en un partido de cinco juegos. La victoria es significativa dado el gran número de movimientos posibles a medida que el juego progresa (¡más de 14,5 billones después de solamente cuatro movimientos!). Más tarde, Google compró DeepMind por USD 400 millones.

Soluciones relacionadas

Soluciones de inteligencia artificial (IA)
Ponga IBM watsonx a trabajar a escala en su negocio con la experiencia en IA líder del sector y la cartera de soluciones de IBM a su lado.
Conozca las soluciones de IA

Servicios de IA
Reinvente los flujos de trabajo y las operaciones críticas añadiendo IA para maximizar las experiencias, la toma de decisiones y el valor empresarial.
Conozca los servicios de IA

IA para la ciberseguridad
La IA está cambiando el juego de la ciberseguridad, analizando cantidades masivas de datos de riesgo para acelerar los tiempos de respuesta y aumentar las operaciones de seguridad con pocos recursos.
Conozca la IA para la ciberseguridad

Recursos Libro electrónico Descargar el libro electrónico de Inteligencia Artificial

Descubra nueva información estratégica sobre las oportunidades, los desafíos y las lecciones aprendidas a partir de la infusión de la IA en las empresas.

Capacitación Ahorre hasta un 70 % con nuestra suscripción de aprendizaje digital

Acceda a nuestro catálogo completo de más de 100 cursos en línea comprando hoy una suscripción de aprendizaje digital individual o multiusuario, lo que le permitirá ampliar sus habilidades en una gama de nuestros productos a un precio bajo.

Estudio de mercado Cuadrante Mágico para plataformas de IA conversacional empresarial, 2023

IBM fue nombrado líder en Gartner® Magic Quadrant™ 2023 en plataformas de IA conversacional empresariales.

IBM ha sido líder en el avance de tecnologías impulsadas por IA para empresas y ha sido pionero en el futuro de los sistemas de aprendizaje automático para múltiples industrias. Descubra cómo IBM watsonx ofrece a las empresas las herramientas de IA que necesitan para transformar sus sistemas empresariales y flujos de trabajo, al tiempo que mejora significativamente la automatización y la eficiencia.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? | IBM

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.

# data[].attributes.body
IA y salud.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial en la salud en 10 ejemplos | Deusto Salud

# data[].attributes.attachment_link.description
La IA ha irrumpido en el sector de la salud con fuerza. Te contamos cómo impacta la inteligencia artificial en la salud en 10 ejemplos. ¡Entra!

# data[].attributes.body
IA y educación

# data[].attributes.attachment_link.title
La inteligencia artificial en la educación

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial en la educación

# data[].attributes.body
IA y educación. Promesas e implicancias. Art. de la UNESCO

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial. Nada de lo humano nos es ajeno - Canal Encuentro

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial: ¿Amiga o Enemiga? | Diego Fernández Slezak | TEDxRiodelaPlata

# data[].attributes.attachment_link.description
Get instant answers, find creative inspiration, learn something new.

# data[].attributes.body
IA y vida diaria

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué le pedimos los humanos a la vida? Las respuestas que más se escuchan son estas: "no quiero tener que trabajar", "querría estar siempre sano", "quiero ser feliz" o " quiero vivir bien muchos años". Pensemos ahora sobre la inteligencia artificial, cómo cambia el mundo y tu vida, y a qué ritmo lo hace. ¿Podría llevarnos la inteligencia artificial a alcanzar esos objetivos que hoy parecen sueños?

Precisamente la inteligencia artificial avanzada y sus consecuencias para las personas es una de las grandes tendencias identificadas por los expertos del Future Trends Forum en el informe Megatrends 2022 de Fundación Innovación Bankinter. Además, su think tank ha analizado la inteligencia artificial desde distintos puntos de vista, entre ellos su impacto en la sociedad.

Es cierto que los mensajes apocalípticos sobre el desarrollo de una inteligencia artificial avanzada que nos hará la vida imposible son numerosos. Sin embargo, nada hay escrito en piedra sobre esto. De hecho, cuestiones como el trabajo, la salud, la felicidad o incluso la muerte pueden llegar a solucionarse en el futuro gracias a esta tecnología. Hay quien piensa que sí. Que la inteligencia artificial puede cambiar nuestra vida a mejor. A mucho mejor.

De una inteligencia artificial limitada a otra general

La clave para poner tantas esperanzas en un puñado de algoritmos tiene que ver con el desarrollo exponencial que experimenta la inteligencia artificial.

De momento, hablamos de una inteligencia artificial débil o estrecha, específicamente diseñada para manejar tareas únicas o muy limitadas. Algo que, a su vez, reduce las posibilidades de la inteligencia artificial para cambiar el mundo y, con él, tu vida. ¿La razón? Que ese mundo y esa vida son demasiado complejos.

Por eso los humanos llevamos, de momento, la delantera. Somos capaces, entre otras cosas, de ejecutar tareas muy distintas, complejas y pasar de unas a otras con una facilidad que las máquinas no tienen. Sin embargo, eso podría quedar atrás en el futuro, si llegamos a desarrollar una inteligencia artificial general -AGI, por sus siglas en inglés-, con una capacidad cognitiva similar, como mínimo, a la de un humano adulto.

Aunque suene a filón para novelas de ciencia ficción, el ritmo que lleva el desarrollo de la inteligencia artificial hace que este escenario sea cada vez más plausible. De hecho, ya es objeto de estudio.

Humanos en el lugar de los chimpancés

¿Qué pasaría entonces con la inteligencia artificial? ¿Cómo cambiaría el mundo y tu vida una inteligencia artificial general? Para empezar, ya no serías el más listo de la clase. Al menos, así lo considera Calum Chace, experto de Fundación Bankinter, autor de bestsellers sobre inteligencia artificial y un referente mundial de la divulgación sobre esta materia.

"Si llegamos a crear una inteligencia artificial general, los humanos nos convertiremos en la segunda especie más inteligente del planeta ", apunta Chace. Es decir, pasaremos a ocupar el puesto actual de los chimpancés.

Esto se debe a que las máquinas pueden ser mejoradas y aceleradas de muchas maneras que el cerebro humano, simplemente, no puede alcanzar. "Esto no solo impactará en la humanidad, sino que podría llegar a ser muy incómodo", advierte el experto.

La clave parece estar en caerle bien a esa superinteligencia, es decir, hacer que nos quiera y nos comprenda. Si esto se cumple, podría resolver cualquiera de los grandes problemas que padecemos hoy y que requieren de una inteligencia superior para su solución. "Esto incluye cuestiones como la pobreza, la guerra y la muerte", asegura Chace.

¿Una inteligencia artificial capaz de sentir?

Si la clave para lograr todo lo que le pedimos a la vida está en caerle bien a un robot más listo que nosotros, ¿significa esto que la inteligencia artificial desarrollará sentimientos? ¿Que tendrá la capacidad de sentir para generarlos?

Según António Damásio, experto de Fundación Innovación Bankinter y referente mundial en neurología, desarrollar la capacidad de sentir en las máquinas abriría las puertas a "la posibilidad de utilizar un mecanismo que es, probablemente, el responsable de la generación de la consciencia". Es decir, de uno de los ingredientes principales de esa inquietante singularidad que llevaría a las máquinas a sobrepasarnos.

Sin embargo, este escenario no parece posible por el momento. Tal y como señala Damásio, antes de plantearnos implantar algo parecido a los sentimientos en una inteligencia artificial, deberíamos saber mejor cómo funcionamos nosotros mismos. "La neurociencia y la biología en general necesitan clarificar por completo cómo se construyen los sentimientos en los organismos vivos y cómo sentimos en general", índica el experto.

Calum Chace sospecha que, en realidad, una inteligencia artificial general pensaría de manera muy diferente a los humanos. " No estoy convencido de que vaya a desarrollar emociones ", confiesa. "También creo que volvernos la segunda especie más inteligente del planeta será un mal desarrollo para nosotros, a menos que podamos integrarnos con la nueva especie más inteligente", prevé. "Espero y deseo que esa especie esté también dispuesta a hacerlo", añade.

António Damásio coincide al apuntar que, llegado el caso, tendríamos que aceptar algo que hoy parece complicado: que los dispositivos de inteligencia artificial no son tan diferentes de los seres vivos. Si una inteligencia artificial capaz de sentir entrara en escena, desarrollaríamos una mayor dependencia de ella e incluso "una posible atrofia de algunas de nuestras capacidades humanas", apunta Damásio.

Inteligencia artificial: cómo cambia el mundo y tu vida

Volvamos por un momento al principio. ¿Qué hay de eso de cumplir nuestros sueños más humanos gracias a la inteligencia artificial? ¿De lo de acabar con la infelicidad, la enfermedad, fichar en el trabajo, el envejecimiento o incluso la muerte? Y, sobre todo, ¿qué pasaría si la muerte fuera opcional?

Esta última es una pregunta que choca -y mucho- a Calum Chace. "Se me hace raro que haya que convencer a la gente de que convertir la muerte en algo opcional sea algo bueno, pero parece que es algo que necesitan la mayor parte de las personas", exclama

Por eso, Chace propone un sencillo experimento mental: "Pregúntate a ti mismo: ¿quiero morirme ahora? Seguramente la respuesta será 'no' -si no lo es, deja de leer y busca ayuda inmediatamente-. Ahora imagínate el día en el que superas la edad a la que podrías esperar de manera razonable morir, pongamos 120 años. Imagínate que estás igual de sano que hoy y que todavía tienes amigos, aficiones y proyectos. ¿Querrías morir ese día? Probablemente, tampoco. Así que la primera consecuencia de parar y revertir el envejecimiento es que no tienes que morir. ¡Y eso es maravilloso!".

De acuerdo, pero, ¿qué pasaría si viviéramos miles de años? ¿Cómo cambiarían el mundo y la vida? "Probablemente cambiaríamos mucho a lo largo de nuestras vidas, incluso más de lo que lo hacemos ahora. Pero sospecho que, si llegáramos a vivir tanto, lo haríamos como mentes 'subidas', alojadas en otro lugar. De esa manera podríamos retener mejor los recuerdos y también seríamos capaces de controlar nuestros cambios".

Un mundo sin trabajo

En cuanto al futuro laboral, que muchas personas contemplan ya con inquietud a medida que los robots empiezan a ocupar puestos de trabajo, Calum Chace cree que no tendremos la necesidad de trabajar para vivir. Una posibilidad que facilitará la llamada "economía de la abundancia" a la que podría conducirnos una inteligencia artificial avanzada que trabajara por todos nosotros.

"La economía de la abundancia significa que todo lo que puedas necesitar para un muy buen estándar de vida es prácticamente gratis, por lo que la gente no tiene que trabajar. Lo haremos igualmente, porque hemos sido programados para ello por la evolución", aclara el experto.

Sin embargo, el concepto de trabajo cambiará mucho, según Chace. " Nuestro trabajo consistirá en actividades que disfrutamos. Alguna gente es lo suficientemente afortunada para vivir ya así y el mundo será un lugar mucho mejor si nadie tiene que pasarse el día haciendo cosas que no disfruta".

¿Y qué hacemos mientras tanto? En ese espacio de tiempo en el que todavía necesitaremos trabajar, pero la inteligencia artificial nos irá dejando poco a poco sin espacio para hacerlo. "Lo primero que hay que lograr para gestionar bien ese escenario es que mucha más gente se tome en serio que esto va a ocurrir. Y empezar a pensar sobre cómo suavizar esa transición ", propone Chace. "Sospecho que la economía seguirá ese camino de manera automática y que el mayor reto será gestionar el miedo a un desempleo masivo inminente", finaliza.

La inteligencia artificial es, sin duda, una de las líneas con mayor potencial transformador que seguiremos analizando en detalle durante este año, junto al resto de tendencias recogidas en el Informe Megatrends 2022 de Fundación Innovación Bankinter. No te pierdas los próximos artículos con el análisis de los expertos del Future Trends Forum de las tendencias del Megatrends 2022.

# data[].attributes.attachment_link.title
Así cambiará tu vida la Inteligencia Artificial Avanzada

# data[].attributes.attachment_link.description
Analizamos la primera tendencia de Megatrends en cómo la Inteligencia Artificial Avanzada cambiará aspectos de nuestra vida como la salud o el trabajo.

# data[].attributes.attachment_link.title
ImagineArt AI Art Generator | Free AI Image Generator

# data[].attributes.attachment_link.description
Transform your words into captivating AI-generated art! Enter a prompt, choose a style, and watch ImagineArt - AI art generator bring your ideas to life.

# data[].attributes.body
Gemini.

# data[].attributes.attachment_link.description
Gemini is your personal, proactive, and powerful AI assistant from Google. Try it for free to help with work, school, and at home for whatever inspires you.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Sobre la propuesta

La inteligencia artificial (en adelante, IA) se integra de manera casi imperceptible en nuestro hacer cotidiano. Usamos 一o experimentamos一 sistemas inteligentes casi a diario, por ejemplo, cuando nuestro email detecta correo basura ( spam), cuando acudimos a servicios de traducción de idiomas en línea (Google, DeepL), cuando recorremos la ciudad (Google Maps, Waze), cuando buscamos información en la web (Google, Yahoo), cuando compramos en línea (Amazon, Mercado Libre) o cuando usamos sistemas de recomendación (Spotify, Netflix, YouTube), entre otras situaciones.

En este taller nos proponemos explorar, mediante una serie de juegos, de qué hablamos cuando hablamos de IA.

Objetivos

Reflexionar y debatir sobre el concepto de la IA: su funcionamiento, las transformaciones que puede generar, los desafíos y responsabilidades que conlleva su uso.

Entender el funcionamiento y la responsabilidad de cómo se debe entrenar a una máquina teniendo en cuenta el concepto de "patrones".

Promover la diversidad e inclusión de género en el ambiente tecnológico a través del concepto de "sesgo".

Reconocer cómo funcionan los algoritmos y la creación de un modelo en el entrenamiento de una máquina.

Diseñar una carta abierta a las personas que entrenan máquinas sobre el uso responsable de la IA.

Actividades

Primer momento: ¿Qué sabemos de la IA?

Empezamos a realizar algunas preguntas exploratorias para que los y las estudiantes puedan comentar, a partir de sus propias experiencias, lo que saben y no saben sobre la IA. Estas son algunas preguntas posibles:

¿Qué saben o conocen de la IA?, ¿les da miedo?, ¿les da curiosidad? La IA está en boca de todo el mundo, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? ¿Dónde se ve o dónde intuyen que funciona la IA?

Luego, sugerimos reflexionar sobre las distintas respuestas y preguntar si se les ocurren algunos ejemplos. Se puede debatir sobre los ejemplos que vayan apareciendo, y hacer foco en alguno que sea más conocido y utilizado por los y las participantes. Para mencionar algunos de los más populares, tomemos el caso de Netflix, Amazon o Instagram. Se trata de entender que diariamente interactuamos con la IA de múltiples maneras y sin darnos cuenta.

Podemos preguntarles: ¿comprenden cómo trabaja Instagram? ¿Notan algo cuando Netflix les hace una recomendación? ¿Pueden descifrar cuál es el proceso que subyace a dicha recomendación o cómo la plataforma llega a ella?

Como producto de esta conversación, seguramente surjan varias ideas que se pueden aprovechar para vincular con ciertas nociones. Por ejemplo, el concepto de "huellas digitales", que es una metáfora para nombrar la información que dejamos en las plataformas al usarlas. Las huellas son datos que dejamos de modo indirecto y muchas veces involuntaria e inadvertidamente. Los programas de IA trabajan con esos datos, van aprendiendo, se van "entrenando" y entregando respuestas (recomendaciones, ofertas) a partir de esa información. Hasta un tweet o un posteo pequeño es "alimento para la IA". Si bien en esta instancia no se va a explicar el proceso con detalle, la idea es que se comprenda que la tecnología toma la información que los mismos usuarios y usuarias proveemos. La IA no es crítica. Lo que la IA crea no es un producto original, nuevo, sino que es siempre la combinación de elementos preexistentes aportados por personas.

A partir de los intercambios, el/la docente puede ir construyendo las respuestas a las preguntas arriba planteadas, a modo de conclusiones. Sugerimos escribir estas conclusiones con la herramienta TTSMaker para poder, una vez finalizado el taller, escuchar en voz alta lo que se ha ido comentando y, a la vez, socializarlo.

Segundo momento: Juguemos a entrenar una máquina

Les proponemos jugar a Inteligencia artificial para océanos de la Fundación Code.org. Pueden hacerlo a través de este enlace: https://studio.code.org/s/oceans/lessons/1/levels/2?lang=es-MX

El sitio está en inglés y puede traducirse a través de un cambio que se encuentra abajo, a la izquierda.

El primer desafío es identificar una figura en particular: peces. En la página veremos que hay una base de datos ya dada de peces y de otros elementos que se encuentran en el mar que no son peces sino deshechos (carozos de manzanas, botellas de plástico, latas, etc.). El mecanismo del juego es ir señalando: "esto es un pez", "esto no es un pez". Así hasta un número que, en principio, puede ser 30. El contador se encuentra arriba, a la derecha.

Una vez entrenada la máquina con un número de casos definido previamente, se puede poner en marcha el robot y se observa cómo identifica los casos, es decir, cómo reconoce qué es un pez y qué no lo es. Es importante señalar que el programa realiza este reconocimiento a partir de la información que le dimos, y asimismo que, en algunos casos, el reconocimiento es erróneo. Estas observaciones deben ser anotadas para retomarlas en la conversación final.

Luego de haber experimentado el juego, es bueno generar una conversación sobre los siguientes temas.

1. ¿Qué hicimos? Durante el juego hemos enseñado al robot lo que queremos que él aprenda a identificar: cómo es un pez. Indicando repetidamente (con imágenes en este caso), qué es un pez y qué no lo es, el robot va aprendiendo. Le mostramos muchas imágenes con peces y otras sin peces (datos de entrenamiento) y vamos apretando el botón correcto. Esto se hace con las características positivas, pero también con las características negativas: por eso se muestra, se enseña qué "es pez" y que "no es pez".

2. Es importante subrayar la cantidad y calidad de información que proveemos. Si le mostramos correctamente, sin errores, qué es un pez y le brindamos una gran cantidad de datos, nos aseguramos respuestas más correctas del robot. A mayor cantidad de datos 一que le sirven para corroborar y confirmar一 mayor la posibilidad de que no se equivoque.

3. Aprendizaje supervisado. En este caso, hemos experimentado con el aprendizaje supervisado, ya que los datos con los que vamos a entrenar nos fueron dados. No fuimos nosotros/as quienes cargamos las imágenes de peces, deshechos, etc. La IA deberá entrenarse en esos datos para saber qué se quiere identificar y conformar su propia base.

4. El concepto de patrones. El robot de nuestro juego digital está siendo entrenado y va aprendiendo a través de la creación de patrones. El robot va identificando, aprendiendo, "anotando" que son peces aquellos que, por ejemplo, tienen ojos o tienen aletas y no aquellos que son de plástico o de metal.

Lo que hemos hecho en las actividades fue enseñarle al robot a identificar un objeto o animal específico a partir de una base de datos que lo contiene junto a otras cosas u objetos que no son lo que queremos que identifique. Le mostramos muchas imágenes y le indicamos, en cada caso, qué es correcto y qué no lo es. El robot aprende a partir de patrones, identificando características comunes que aúnan los animales a identificar.

Sobre esta base, a partir de la actividad, se propone un debate sobre el primer gran concepto incluido en un proceso de entrenamiento: ¿qué es un patrón? ¿Alguien sabe? ¿Quieren buscar la definición? ¿Quieren charlarlo y comentarlo?

Diferencias entre personas y motores de IA. Los programas de IA pueden seleccionar personas y objetos en segundos, debido a su capacidad para seguir instrucciones y reconocer patrones con una gran cantidad de información y datos. Si un ser humano tuviera que distinguir personas y objetos a gran escala en forma manual, esta tarea le llevaría una cantidad de tiempo enorme, por lo cual sería materialmente imposible de realizar. Por el contrario, en el caso de la IA, se van conformando patrones de manera veloz aun teniendo una cantidad vastísima de datos; incluso, como se observa en el juego del pez, el volumen de datos mejora el resultado de la selección.

Tiempo y cantidad

Imagínense que cargamos solo treinta peces, pero si hubiéramos puesto, por ejemplo, la base mundial de animales acuáticos, habría sido imposible para un ser humano definir qué es un pez o qué no lo es, sacar patrones y hacer un modelo, por la cantidad infinita de información. Como indicamos antes, la IA, en cambio, puede procesar enorme cantidad de datos e información muy velozmente. De hecho, resulta importante señalar que lo que mejor hace la IA es procesar mucha información en poco tiempo.

La máquina descubre y define patrones procesando la información, sacando conclusiones para identificar el elemento en cuestión, delimitando características ( tiene aletas, no tiene aletas, por ejemplo). Sigue paso a paso el mecanismo de identificación, atiende a lo que se repite, lo que se reconoce en cada uno de los elementos.

Volviendo sobre la actividad anterior, se pueden reconstruir las instrucciones dadas a la máquina a partir de las acciones de quienes jugamos (indicando qué es un pez y qué no lo es). Se puede inferir que, al determinar que algo no es un pez, se están definiendo instrucciones para reconocer objetos según su forma, color, partes, etc.

Proponemos preguntar a los y las estudiantes si saben o escucharon hablar alguna vez de algoritmos. A partir de lo que vayan diciendo, se irá conceptualizando y definiendo la noción.

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que convierte algo (una entrada) en otra cosa (una salida). Es una secuencia, una serie de instrucciones sistemáticas que permite a un programa dar una respuesta. Podríamos decir que son como los pasos de una receta.

Si volvemos a revisar el juego del pez, vemos que cuando ponemos a funcionar el robot, en algunos casos se producen errores (entre los peces, el robot ha dejado pasar otros objetos que no lo son). Esto significa que la IA es falible, lo que se remedia en alguna medida entrenando más al programa, es decir, ampliando la base de datos inicial (más peces y otros elementos).

Para profundizar sobre este tema, analicemos un caso real de uso de la IA para la producción de sustancias alimenticias. La protagonista es la empresa chilena NotCo, que se dedica a desarrollar alimentos con base en vegetales.

El color de la leche NotMilk
Para elaborar leche se le dio al programa una indicación: "Vamos a hacer una receta de leche", un listado de elementos, sugerencias y acciones que incluían recetas y características del producto. El objetivo era que el programa propusiera recetas que, con los ingredientes deseados, resultaran iguales a la leche de vaca.

Lo que hizo la IA fue separar aquellos ingredientes que se le señaló que eran aptos para una leche, o sea, seleccionó ingredientes, consistencia y procesos entre las variables que se le dieron, definió patrones y los combinó de manera tal de lograr una gran variedad de leches. Ese fue su proceso para desarrollar un algoritmo: seguir las instrucciones a partir de patrones y de entender que ciertos ingredientes, consistencia y procesos hacen a la leche y otros ingredientes, consistencia y procesos no hacen a la leche.

El programa de IA utilizado entregó muchas fórmulas para leches, todas muy aceptables, salvo por un detalle: el color. Todas las fórmulas produjeron leches de color morado.

¿Por qué habrá sido?

Es interesante pensar junto con los y las estudiantes qué sucedió en el caso de NotCo. ¿Por qué la IA no pudo producir leche con el color habitual? ¿Este dato estaba en la información que el programador le había suministrado a la IA? A partir de estas preguntas, se espera que los y las estudiantes puedan inferir que el color de la leche no estaba en la información que había sido ingresada al sistema. No era una de las variables o categorías incluidas en el entrenamiento, motivo por el cual esta variable nunca fue incluida por la IA en su algoritmo.

Podríamos decir, entonces, que faltaron datos. La IA no aprende sola ni de sí misma. Si se excluye algún elemento en la base de entrenamiento inicial, será imposible que logre identificarlo. A la IA de NotMilk le dieron ingredientes, consistencias y procesos, pero ninguna variable que indicara sobre la categoría "color". Si volvemos sobre el juego de los peces, podríamos preguntarles a los y las estudiantes si piensan que la IA podría identificar con los datos que le dimos, por ejemplo, un gato. El análisis debe llevar a una respuesta similar a la producida en torno al ejemplo de NotMilk: la IA no podría identificar un gato porque no incluimos imágenes de gatos en su información. De esta manera, no podría comparar con nada como para detectar patrones.

Entonces, ¿cuán importante es la selección de la información con la que "alimentamos" a una IA? Es ciertamente nodal porque, como vimos tanto en el ejemplo de NotMilk como cuando analizamos nuestro juego con los peces, si no le brindamos toda la información necesaria, la IA incurre en errores. A esto se llama "sesgo".

Según la RAE, sesgo significa: "Error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras".

La IA actúa sobre la base de lo que aprendió de las experiencias que le enseñamos los seres humanos. Podrá inventar muchas "leches", pero si no le cargamos un dato la IA no lo repone. Si en la información para las recetas de leche no se le hubiera cargado, por ejemplo, azúcar, ninguna de las combinaciones de leche tendría azúcar. La IA releva, ¡pero no inventa! De esta manera, sus respuestas pueden estar sesgadas.

La ausencia de información genera el desarrollo de resultados limitados, sesgados. Es importante incluir información lo más completa posible y específica para evitar errores. En este caso, hablamos del color de la leche, pero el acto de sesgar se implica, con la IA, en temas más importantes como en lo relativo a la responsabilidad y a la ética.

Como sugerencia, para profundizar la comprensión sobre el concepto de sesgo los y las invitamos a leer sobre el caso de la compañía Amazon, que abandona la contratación de un proyecto de IA por su sesgo sexista.

Amazon tenía, evidentemente, un software de IA que no era neutral, poseía un sesgo: no contaba en su base de datos con currículums de mujeres, solo de hombres. El input era, así, limitado. Por consiguiente, el aprendizaje fue limitado. Esto es lo que se denomina justicia algorítmica.

El concepto de sesgo es una de las líneas más importantes para trabajar en la escuela con IA. Porque no hay que olvidar que son los seres humanos o las instituciones 一integradas o lideradas por personas一 los que cargan la información de las bases de datos de los sistemas de IA. Por eso es importante señalar que la IA nunca es racista o misógina, en todo caso, el racismo, la discriminación o la misoginia están en el ser humano o en el contexto social que genera los datos que la entrenan.

Tercer momento: ¿Cómo se arma un modelo?

Sugerimos realizar otro juego, que apunta a entrenar un motor de IA para que funcione como modelo clasificador, con algunas imágenes etiquetadas, por ejemplo, colores. Este modelo, una vez entrenado, será capaz de predecir si frente a la cámara web cree que hay un color u otro.

Para ello, vamos a hacer dos secuencias de fotos. En la primera, realizaremos fotos con papeles de un color y, en la segunda, con papeles de otro. Nuestro objetivo es enseñarle a la máquina a identificar esos dos colores.

En este ejemplo, utilizamos el aprendizaje no supervisado, es decir que nosotros/as cargamos los datos de entrada. No ocurrió lo mismo en el caso de la clasificación de los peces, porque en ese juego estos ya aparecían, estaban dados.

Les proponemos jugar a Teachable Machine, una herramienta de IA desarrollada por Google que hace que la creación de modelos de aprendizaje automático sea rápida, fácil y accesible. Pueden jugar entrando en este .

Cuando ingresamos a la aplicación, vamos a definir etiquetas, es decir, cargar las clases de objetos que queremos que nuestro modelo reconozca, con fotos que tomaremos con la cámara web. Para facilitar la tarea de reconocimiento, conviene utilizar un fondo sin detalles; y como solo va a reconocer las etiquetas que le indiquemos, una buena idea es agregar también fotos del fondo solo, sin los papeles coloreados (así, el modelo podrá detectar la ausencia de colores).

Una vez cargada la información, presionaremos el botón Train Model ('Preparar modelo') y esperaremos a que se complete el entrenamiento sin cambiar de pestaña.

En este caso, la aplicación muestra con qué grado de seguridad (mediante una barra de porcentaje que nos aparecerá debajo de Vista previa) infiere que el objeto que está frente a la cámara es un papel de un color o un papel de otro color, solo de aquellos colores que hemos cargado. Recuerden que aquello que no le mostramos, no le "enseñamos", no lo puede "adivinar".

Cuarto momento: La IA no es tan inteligente

Como mencionamos al principio, hay muchos ejemplos de IA. Y aunque se la viene investigando y desarrollando hace muchos años, ahora todo el mundo habla de ella.

Están los bots conversacionales que, seguramente, nuestros/as estudiantes (y, por qué no, los y las docentes también) ya han usado, como, por ejemplo, el ChatGPT.

Probemos con una app similar, Google Bard.

Podemos proponer a los y las estudiantes que al ingresar le soliciten a Bard que cree una poesía sobre el tema "ojos". El tipo de poesía que la IA generativa produce es similar al siguiente ejemplo:

Ojos
Ojos negros, ojos azules,

Ojos verdes, ojos miel,

Cada mirada es un mundo,

Un universo a descubrir.

Ojos que reflejan el alma,

Ojos que expresan el corazón,

Ojos que sonríen y lloran,

Ojos que hablan sin hablar.

Ojos que ven la belleza,

Ojos que ven el dolor,

Ojos que son ventanas al alma,

Ojos que son puertas al amor.

Dedicamos un tiempo a escuchar los poemas producidos por la IA. Si analizamos este ejemplo, veremos que las imágenes que la IA produce son bastante estereotipadas y carentes de imaginación. Su estructura es algo anticuada y las palabras elegidas, un tanto trilladas.

A continuación, podemos comparar el poema generado por la IA con un poema referido a los ojos, como Tus ojos de Octavio Paz, que maneja recursos con una dimensión poética más elaborada.

¿Por qué les parece que hay tanta diferencia entre uno y otro poema? ¿Cuál les resulta más creativo? Probablemente los y las estudiantes arriben a la conclusión de que el poema escrito por Octavio Paz maneja las palabras de un modo más profundo, con una mirada más compleja. Esto es así porque la IA trabaja con la reformulación de la mayoría de los datos con los que cuenta. La IA hace una especie de mashup, edita y mezcla de alguna manera versos de distintos poemas (en el caso de nuestro ejemplo) para producir el poema que entrega como resultado. Es solo una mezcla automática sin la conciencia del acto creativo, que quienes se dedican a hacer mashup o remix sí tienen.

Como venimos sosteniendo a lo largo de este taller, la IA no inventa sino que copia.

Tampoco es capaz de responder sobre sensaciones o sentimientos, puesto que carece de esta información. Si le preguntáramos cómo se siente un pollito recién nacido, solo podría responder aquello que ha buscado y que contesta automáticamente (por ejemplo, es suave, plumoso, amarillo). Por supuesto, no es que la IA haya "sentido" esas sensaciones. En internet hay audio e imagen para que el chat "recoja", pero no hay aún sensaciones o sentimientos.

Quinto momento: Sugerí, entrená, comprometete

A partir del recorrido que hemos hecho, les proponemos construir en forma conjunta una carta abierta a una persona que entrena máquinas sobre el uso responsable de la IA.

¿Qué le podríamos sugerir o recomendar? ¿A qué cuestiones creen que es necesario prestarle atención para que la IA sea utilizada con responsabilidad?

Luego de debatir con el grupo total y acordar sobre los puntos que se consideran nodales a la hora de pensar en la IA desde una mirada crítica y ética, una posible forma de llevar a cabo esta actividad, y seguir expandiendo la experiencia, es que los y las participantes graben sus reflexiones en una de las tantas app que convierte texto en audio. Por ejemplo, podemos utilizar TTS Maker, que es una app hecha mediante IA. Luego de grabarlo, el archivo puede ser bajado en formato .mp3, subido a Spotify y viralizado en redes.

Asimismo, podemos invitarlos/as a compartir sus recomendaciones en otros formatos en otras redes sociales: realizar un reel para Instagram, un tiktok o escribir un hilo en X.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

# data[].attributes.attachment_link.description
En este taller, se invita a explorar, mediante una serie de juegos, de qué hablamos cuando hablamos de inteligencia artificial. Para ello, se propone reflexionar y debatir sobre diversos conceptos, tales como algoritmos, patrones, sesgos y huella digital para finalizar con el diseño de una carta abierta sobre su uso responsable.

# data[].attributes.attachment_link.title
La inteligencia artificial tiene nombre de mujer. Entrevista con la doctora Nayat Sánchez-Pi, experta en IA | CNN

# data[].attributes.attachment_link.description
Para entender a la Inteligencia Artificial entrevistamos a la doctora Nayat Sánchez-Pi, sobresaliente experta en IA, con una destacada carrera internacional que abarca Europa y América Latina.

# data[].attributes.attachment_link.title
La convivencia de la inteligencia artificial y humana. Entrevista con Joanna Bryson | Digital Future Society

# data[].attributes.body
Encontrá libros sobre IA para descargar

# data[].attributes.attachment_link.title
Has buscado inteligencia artificial - Lectulandia

# data[].attributes.attachment_link.description
EPUB y PDF gratis en español | Libros ebooks

# data[].attributes.attachment_link.title
Santiago Bilinkis: “La inteligencia artificial no nos va a dar tanto tiempo para acomodarnos”

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial en 2024: avances asombrosos, desafíos complejos y un futuro incierto

# data[].attributes.attachment_link.description
Chatbots elocuentes, algoritmos prodigiosos y una inversión desbocada: el panorama de la IA este año es tan impresionante como desconcertante. El último informe de Stanford explora este territorio en constante expansión, destacando avances notables, riesgos crecientes y un porvenir incierto

# data[].attributes.attachment_link.title
Los impactos de la Inteligencia Artificial en 2024, según los expertos

# data[].attributes.attachment_link.description
La tecnología evoluciona a un ritmo sin precedentes y las predicciones sobre las próximas tendencias son siempre tema de debate: ¿qué es lo más importante saber?

# data[].attributes.attachment_link.title
Tu Guia de Prompts para Chat GPT en Español

# data[].attributes.attachment_link.description
Prompts para Chat GPT en Español : Aprende técnicas de prompts para Chat GPT y libera todo su potencial como un profesional.

# data[].attributes.attachment_link.title
IA: Cómo detectar textos producidos por chatbox y sus plagios | SciELO en Perspectiva

# data[].attributes.attachment_link.description
Se consulta a la aplicación ChatGPT-3 sobre cuatro temas en discusión para la producción de textos académicos aceptables por los editores de las revistas científicas. A cada pregunta sigue la respuesta dada por la misma aplicación de OpenAI, y a continuación nuestra evaluación consultando fuentes recientes publicadas en Internet. Finalmente se presentan algunas reflexiones (humanas) que, como todas las cosas, están sujetas a discusión o cambios producidos por el avance de la tecnología.

# data[].attributes.attachment_link.title
The AI Detector is a Real-time AI Checker and ChatGPT Detector |

# data[].attributes.attachment_link.description
The AI Detector detects content marketing done with ChatGPT, Gemini, and Claude. Built-in plagiarism scanner. 100% free. Start your AI Checker scan now.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
To see the full schema and try examples yourself, check out our API documentation.

Our classifier returns a document-level score completely_generated_prob that specifies the probability the entire document was AI-generated. We would recommend using this score when deciding whether or not there is a significant use of AI in generating the text.n our validation dataset, here is how the results change when you set all documents with completely_generated_prob under the threshold as human, and above as AI:

At a threshold of 0.88, 85% of AI documents are classified as AI, and 99% of human documents are classified as human

At a threshold of 0.5, 96% of AI documents are classified as AI, and 96% of human documents are classified as human

We recommend using a threshold of 0.88 or higher to minimize the number of false positives, as we think it is currently more harmful to falsely detect human writing as AI than vice versa.

Additionally, we highlight sentences that been detected to be written by AI. API users can access this highlighting through the highlight_sentence_for_ai field. The sentence-level classification should not be soley used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred.

# data[].attributes.attachment_link.title
GPTZero | The Trusted AI Detector for ChatGPT, GPT-4, & More

# data[].attributes.attachment_link.description
Covered by >100 media outlets, GPTZero is the most advanced AI detector for ChatGPT, GPT-4, Bard. Check up to 50000 characters for AI plagiarism in seconds.

# data[].attributes.attachment_link.title
AI or Not | AI Detector to Check for AI in Images & Audio

# data[].attributes.attachment_link.description
Leading AI detector with 100k+ users, AI or Not checks for AI generated content in images, audio, KYC identity documents and more.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En la era de la inteligencia artificial (IA), la línea entre el trabajo realizado por humanos y lo generado por ordenadores se ha vuelto cada vez más difusa. La capacidad de la IA para crear imágenes fotorrealistas ha avanzado considerablemente. Sin ir más lejos Boris Eldagsen ganó el Sony World Photography Awards con una fotografía que generó con IA, aunque terminó renunciando al premio.

En los últimos meses hemos asistidos a las polémicas generadas por sorprendentes creaciones como la del Papa Francisco vestido con un elegante chaquetón blanco de la marca Balenciaga o el Gran Terremoto de Cascadia de 2001, que fue un bulo generado por IA. La cuestión ocupa titulares esta semana en nuestro país por situaciones mucho más comprometidas, tras varios episodios en los que menores de edad han usado herramientas de IA para crear pornografía infantil sin consentimiento de niñas de su edad -amigas, compañeras de clase y vecinas- y distribuirlas a través de Whatsapp.

Lee también Delia Rodríguez

Delia Rodríguez analiza en la edición semanal de su newsletter en La Vanguardia Inteligencia Artificial las consecuencias para nuestra sociedad de esta peliaguda deriva. Así las cosas, se plantea una importante pregunta: ¿Cómo podemos determinar si una imagen es genuina o creada por IA?

Una forma inicial de detectar si una imagen o un video han sido creados mediante IA es revisar la descripción y los comentarios relacionados con la imagen. Los autores suelen mencionar si su obra se generó mediante esta tecnología. Para poderlo identificar hay que localizar palabras clave como "IA", "DALL-E", "Midjourney" u otros nombres de herramientas de inteligencia artificial generativa.

Algunos generadores de IA, como DALL-E, agregan marcas de agua a las imágenes que crean. En este caso se trata de un conjunto de cinco cuadrados de color amarillo, turquesa, verde, rojo y azul. Suelen ser sutiles y pueden ubicarse en la esquina de la imagen. No obstante, también hay formas de eliminar esta marca de agua, por lo que hay que tener en cuenta otros factores en el momento de verificar las imágenes.

Es habitual que las imágenes generadas por IA presenten distorsiones visuales extrañas cuando se observan al detalles. Si bien a primera vista parecen ser unas creaciones perfectas, hay anomalías que ayudan a certificar que la fotografía se ha generado con alguna IA. Un ejemplo son un número excesivo de dientes en rostros humanos, manos deformadas o incluso con más de cinco dedos.

Estas imperfecciones se pueden revelar al aumentar el zoom de la imagen y, además, puede revelar zonas pixeladas o contornos extraños o formas fuera de lugar.

Si una imagen es de interés periodístico o parece extraordinaria, conviene realizar una búsqueda inversa de imágenes para determinar su origen. En caso de no poder encontrarla en fuentes de noticias respetadas y parece demasiado asombrosa para ser real, es posible que haya sido generada por IA. Como en el caso del Gran Terremoto de Cascadia de 2001 que mencionábamos al inicio del artículo y que circuló por redes sociales como Reddit, pero que no salió en ningún medio de comunicación reputado.

The 2001 Great Cascadia 9.1 Earthquake & Tsunami - Pacific Coast of US/Canada
byu/Arctic_Chilean inmidjourney

Existen herramientas en línea que pueden ayudarte a detectar si una imagen fue creada por IA. Por ejemplo, SynthID es una herramienta que creó Google que detecta imágenes generadas por IA. Otra opción sería AI or Not, una web que permite cargar una imagen y comprobar si se generó mediante IA. Sin embargo, sus resultados no son infalibles y es importante que se use en combinación con otros métodos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Cómo saber si una imagen es real o creada por inteligencia artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
En la era de la inteligencia artificial (IA), la línea entre el trabajo realizado por humanos y lo generado por ordenadores se ha vuelto cada vez más difusa. La