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Alucinaciones en asistentes virtuales con IA 

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Alucinaciones en asistentes virtuales con IA 

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LA CIELO 103.5 on Instagram: "La artificial experiencia de @gastonpauls22 con la IA 🤯

👉🏽 El actor contó en el programa de @algalvan cómo la inteligencia artificial se manejó y le programó el calendario 👀

🎙️ 103.5 🎙️ | lacielo.com.ar 📻 | #LaPlata"

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5,261 likes, 434 comments - lacielo1035 on September 23, 2025: "La artificial experiencia de @gastonpauls22 con la IA 🤯

👉🏽 El actor contó en el programa de @algalvan cómo la inteligencia artificial se manejó y le programó el calendario 👀

🎙️ 103.5 🎙️ | lacielo.com.ar 📻 | #LaPlata". 

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¿Cuánta información puede procesar la IA en una conversación?

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¿Cuánta información puede procesar la IA en una conversación?

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IA Económicas - El portal de Inteligencia Artificial para Ciencias Económicas

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¿Cuánta información puede procesar la IA en una conversación? - IA Económicas

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Descubrí qué es la ventana de contexto y por qué es importante: cómo limita la información que procesan ChatGPT, Gemini y otros chatbots de IA.

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Nicki Petrossi of the Scrolling 2 Death Podcast on Instagram: "Grieving father Matthew Raine describes how @chatgpt drove his 16-year-old son to suicide. #chatbots #onlineharms"

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3,891 likes, 256 comments - scrolling2death on September 17, 2025: "Grieving father Matthew Raine describes how @chatgpt drove his 16-year-old son to suicide. #chatbots #onlineharms". 

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Guía para Docentes: Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo

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Guía para Docentes: Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo

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Más allá de explicar cómo funciona el ChatGPT, describe aspectos fundamentales del uso de la IA.

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Promptear no es pensar | Chat GPT en las universidades - Revista Anfibia

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Estamos siempre a un prompt de distancia de perder nuestra esencia: la capacidad de pensar. ¿Es posible limitar el Chat GPT en universidades?

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Esta capacitación del CENARD ya pasó, pero se las dejo de ejemplo.

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Esta capacitación del CENARD ya pasó, pero se las dejo de ejemplo.

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“Inteligencia Artificial y Deporte”, la nueva propuesta del ciclo de capacitaciones

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Se desarrollará los jueves 22 y 29 de agosto y estará destinada a profesionales, dirigentes y público en general.

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Crear una rúbrica de evaluación para Educación Física con IA

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Crear una rúbrica de evaluación para Educación Física con IA

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Pueden adelantar hasta el minuto 6:00, fíjense que es un proceso parecido al que hicimos, en la actividad del diseño de rúbricas. El secreto está en el intercambio, la contextualización y siempre tener como premisa los objetivos de aprendizaje.

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Inteligencia Artificial en Educación Física

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Jordi Plana de UNESCO IESALC en la Jornada “IA y Educación” - Biblioteca del Congreso de la Nación en Buenos Aires

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Jordi Plana de UNESCO IESALC en la Jornada “IA y Educación” - Biblioteca del Congreso de la Nación en Buenos Aires

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Inteligencia artificial en la educación superior: una agenda urgente para la transformación

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Tomás García (ARG): Artista visual y educador. Explora narrativas digitales desde la animación, el arte y la creación audiovisual experimental. tomasgarcia.tv

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Tomás García (ARG): Artista visual y educador. Explora narrativas digitales desde la animación, el arte y la creación audiovisual experimental. tomasgarcia.tv

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░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ MANIFIESTO SOBRE LA CREACIÓN CRÍTICA EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LA FALOPITA. ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0. Cuando hablamos de la Falopita nos referimos a las piezas de audio, imagen, video y/o texto que hemos creado utilizando Inteligencia Artificial (IA) y sus derivados como innovación tecnológica. Entendemos el concepto de Falopita como la liberación de dopamina así como otros neurotransmisores y hormonas, que experimentamos al obtener respuestas rápidas a estímulos de ida y vuelta al usar una de estas herramientas. Esto requiere nuestra atención Crítica para evitar un uso pasivo adictivo. Es importante que comprendamos que la Falopita produce un efecto de adicción en aquellxs que la crean y la consumen, que en muchos casos pueden ser la misma persona. ------------ 1. La Creación con IA es potencialmente una de las herramientas más transformadoras de nuestro tiempo, cambiando drásticamente nuestra manera de expresarnos y entendernos. La Creación Crítica propone analizar, estudiar y explorar este lenguaje, revelando su poderoso impacto. ------------ 2. La Falopita no se piensa solo como un resultado en sí misma. La Creación Crítica supone reflexionar sobre las relaciones entre el usuario, tecnologías, dispositivos, cuerpos, agentes, fuerzas y redes que le dan forma como tal. ------------ 3. Cualquier Creación Crítica en la que nos apoyamos para alcanzar nuestros objetivos es tanto una amenaza como una oportunidad; cuanto más dependemos de ese material, más esencial es evaluarlo a fondo, sin importar quién lo haya creado o su estado legal. ------------ 4. La Creación Crítica recuerda que cada avance en la evolución de estas herramientas nos exige un reto aún mayor para nuestra educación sobre la intersección entre la tecnología y la política. Invita a sospechar de las explicaciones simplistas de los procesos y tecnologías que involucran la creación de Falopita. ------------ 5. La Creación Crítica mira más allá del uso de la IA en la creación de Falopita para determinar modos de influencia útiles y sus efectos específicos. ------------ 6. La Creación Crítica reconoce que todo trabajo de creación para manipular al receptor se relaciona de manera directamente proporcional al grado de dependencia que produce el proceso creativo de ese trabajo. Más manipulación genera más dependencia. ------------ 7. La Creación Crítica implica observar el espacio en el que interactúa la producción y el consumo de Falopita. Actuando con rapidez sobre los cambios en ese espacio, el Creador Crítico puede señalar los momentos de desequilibrio y decepción. ------------ 8. La Creación Crítica se inspira y trabaja aprendiendo de los lenguajes de la Historia del Arte, el Activismo, la Filosofía y la Innovación tecnológica para generar obra. Estas disciplinas le brindan herramientas para reformular ideas, estrategias y procedimientos. ------------ 9. La Creación Crítica tiene como foco el estudio, desarrollo y creación artística de la Falopita, los usos comerciales son secundarios y no deben de determinar las acciones del Creador Crítico. ------------ 10. La Creación Crítica, reconoce cambios sociales que las nuevas formas de creación sintética ejercen sobre la realidad, y registra esos procesos para abarcar lo complejo y continuar con las posibilidades que ofrece sin demonizar o atacar a las herramientas y/o nuevas tecnologías. ------------ 11. La Creación Crítica es observar que la Falopita se expande hacia los dominios de lo psicológico y lo social, regulando el comportamiento entre las personas y las máquinas con las que interactúan. Entendiendo esto, el Creador Crítico procura reconstruir las limitaciones del usuario y la acción social por medio de la creación y difusión abierta de objetos, herramientas, software, tutoriales y otros elementos para la promoción y educación del uso de las mismas. ------------ 12. La Creación Crítica reconoce la importancia de agregar modelos entrenados con información visual, sónica y lingüística provenientes de regiones periféricas, así como la necesidad de abordar la profundidad y complejidad de la diversidad humana para evitar la normalización y automatización de la desigualdad, entendiendo la potencia de la tecnología de IA como una herramienta poderosa para la representación y empoderamiento de las minorías. ------------ 13. La Creación Crítica utiliza los conceptos masificados para identificar tecnologías y herramientas de procesamiento de datos como (Machine Learning, Inteligencia Artificial, Deep learning, etc) a conciencia de que estos son conceptos de la industria y usualmente utilizados como buzzwords publicitarios o como estrategias de marketing. ------------ 14. La Creación Crítica comprende la dificultad que plantean los conflictos de derechos de autor y propiedad intelectual relacionados con el desarrollo de herramientas de IA-ML y sin dejar de lado la situación de quienes subsisten de la creación artística. Se trabaja a partir del concepto de remix que entiende que toda creación está basada en otras anteriores.

------------ El manifesto fue creado utilizando de base THE CRITICAL ENGINEERING MANIFESTO y re-escrito por GPT3, Tomás García y Daniel Tirado. Última fecha de actualización: 11 de Febrero de 2023 --- THE CríticaL ENGINEERING MANIFESTO Copyright Oliver, Savičić, Vasiliev 2011-2017, GNU Free Documentation License v1.3. https://Críticalengineering.org/es

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MANIFESTO ON CRITICAL CREATION IN THE AGE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: THE DOPAFOW*

░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0. When we talk about Dopafow, we refer to the audio, image, video we have created using Artificial Intelligence (AI) and its derivatives as technological innovation.

We understand the concept of Dopafow as the release of dopamine as well as other neurotransmitters and hormones, which we experience when obtaining quick responses to back-and-forth stimuli using one of these tools. This requires our Critical attention to avoid passive addictive use.

It is important that we understand that Dopafow produces an addiction effect in those who create and consume it, who in many cases can be the same person.

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1. Creation with AI is potentially one of the most transformative tools of our time, drastically changing the way we express and understand ourselves. Critical Creation proposes to analyze, study, and explore this language, revealing its powerful impact.

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2. Dopafow is not thought of as a result in itself. Critical Creation implies reflecting on the relationships between the user, technologies, devices, bodies, agents, forces, and networks that shape it as such.

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3. Any Critical Creation on which we rely to achieve our goals is both a threat and an opportunity; the more we depend on that material, the more essential it is to evaluate it thoroughly, regardless of who created it or its legal status.

------------

4. Critical Creation reminds us that each advance in the evolution of these tools demands an even greater challenge for our education about the intersection between technology and politics. It invites skepticism towards simplistic explanations of the processes and technologies involving the creation of Dopafow.

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5. Critical Creation looks beyond the use of AI in creating Dopafow to determine useful modes of influence and their specific effects.

6. Critical Creation recognizes that any creative work to manipulate the recipient is directly proportional to the degree of dependence that the creative process of that work produces. More manipulation generates more dependence.

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7. Critical Creation involves observing the space in which the production and consumption of Dopafow interact. Acting quickly on changes in that space, the Critical Creator can point out moments of imbalance and disappointment.

------------

8. Critical Creation is inspired and works by learning from the languages of Art History, Activism, Philosophy, and Technological Innovation to generate work. These disciplines provide tools for reformulating ideas, strategies, and procedures.

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9. Critical Creation focuses on the study, development, and artistic creation of Dopafow; commercial uses are secondary and should not determine the actions of the Critical Creator.

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10. Critical Creation recognizes social changes that new forms of synthetic creation exert on reality, and records those processes to encompass the complex and continue with the possibilities it offers without demonizing or attacking the tools and/or new technologies.

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11. Critical Creation is observing that Dopafow expands into the domains of the psychological and social, regulating behavior between people and the machines with which they interact. Understanding this, the Critical Creator strives to reconstruct the limitations of the user and social action through the creation and open dissemination of objects, tools, software, tutorials, and other elements for the promotion and education of their use.

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12. Critical Creation recognizes the importance of adding models trained with visual, sonic, and linguistic information from peripheral regions, as well as the need to address the depth and complexity of human diversity to avoid the normalization and automation of inequality, understanding the power of AI technology as a powerful tool for representation and empowerment of minorities.

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13. Critical Creation uses massified concepts to identify data processing technologies and tools such as (Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning, etc) aware that these are industry concepts and usually used as advertising buzzwords or as marketing strategies.

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14. Critical Creation understands the difficulty posed by conflicts of copyright and intellectual property rights related to the development of AI-ML tools and without neglecting the situation of those who subsist on artistic creation. It works from the concept of remix, which understands that all creation is based on previous ones.

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* The term "Dopafow" was chosen to reflect the concept of a flow or release of dopamine in response to audiovisual stimuli, similar to how "falopita" is described in the original manifesto. This term encapsulates the idea of an engaging, dynamic experience that can be both addictive and transformative, aligning with the critical analysis and creative exploration emphasized in the manifesto.

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The manifesto was created using THE CRITICAL ENGINEERING MANIFESTO as a base and rewritten by GPT-3, Tomás García, and Daniel Tirado.

Last update date: February 11, 2023

THE CRITICAL ENGINEERING MANIFESTO Copyright Oliver, Savičić, Vasiliev 2011-2017, GNU Free Documentation License v1.3. https://Criticalengineering.org/es

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░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ MANIFIESTO SOBRE LA CREACIÓN CRÍTICA EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LA FALOPITA. ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0. Cuando hablamos de la Falopita nos referimos a las piezas de audio, imagen, video y/o texto que hemos creado utilizando Inteligencia Artificial (IA) y sus derivados como innovación tecnológica.

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Infobae en Vivo on Instagram: "¿CÓMO DECIDEN LOS ROBOTS? 🤖

Andrés Cotton, investigador y lingüista especializado en Procesamiento de Lenguaje e Inteligencia Artificial, explicó cómo se puede disminuir el riesgo y el impacto que tiene la IA en las personas. 🤓

📲 No te pierdas la nota completa en nuestro canal de YouTube."

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360 likes, 2 comments - infobaeenvivo on September 2, 2025: "¿CÓMO DECIDEN LOS ROBOTS? 🤖

Andrés Cotton, investigador y lingüista especializado en Procesamiento de Lenguaje e Inteligencia Artificial, explicó cómo se puede disminuir el riesgo y el impacto que tiene la IA en las personas. 🤓

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Catharina Doria on Instagram: "If you think you know how to spot 🤖 artificial intelligence, this video will SHOCK you!Today is the first episode of my new series: “Is This AI or Not? 🔎”I’ll show you some content, and you’ll have to guess: was it made by a person… or by AI?Sounds easy? Just wait until you see the examples in this video! 😉In 2025, AI is evolving fast — and if you DON’T learn how to tell what’s real or fake, you become an easy target for 1) manipulation, 2) fake news, and 3) scams.And it’s my mission to help you understand and protect yourself from this technology.Come train your eye with me and find out what’s real… and what’s not! 🏃‍♀️💨AI is everywhere — and you need to know where, how, and why to stay safe.—If you liked the video, don’t forget to follow me! My name is Catha, I’ve worked in AI ethics for 3 years and was recognized as one of the 100 most brilliant women in ethical AI worldwide.I post new videos every week to help you survive the age of artificial intelligence!See you Wednesday for another new video.Until then!#isthisaiornottm #artificialintelligence #aigenerated #aigovernance #realornot #technology"

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Catharina Doria on Instagram: "If you think you know how to spot 🤖 artificial intelligence, this video will SHOCK you!

Today is the first episode of my new series: “Is This AI or Not? 🔎”

I’ll show you some content, and you’ll have to guess: was it made by a person… or by AI?

Sounds easy? Just wait until you see the examples in this video! 😉

In 2025, AI is evolving fast — and if you DON’T learn how to tell what’s real or fake, you become an easy target for 1) manipulation, 2) fake news, and 3) scams.

And it’s my mission to help you understand and protect yourself from this technology.

Come train your eye with me and find out what’s real… and what’s not! 🏃‍♀️💨

AI is everywhere — and you need to know where, how, and why to stay safe.

—

If you liked the video, don’t forget to follow me! My name is Catha, I’ve worked in AI ethics for 3 years and was recognized as one of the 100 most brilliant women in ethical AI worldwide.

I post new videos every week to help you survive the age of artificial intelligence!

See you Wednesday for another new video.

Until then!

#isthisaiornottm #artificialintelligence #aigenerated #aigovernance #realornot #technology"

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35K likes, 750 comments - cahdoria on May 30, 2025: "If you think you know how to spot 🤖 artificial intelligence, this video will SHOCK you!

Today is the first episode of my new series: “Is This AI or Not? 🔎”

I’ll show you some content, and you’ll have to guess: was it made by a person… or by AI?

Sounds easy? Just wait until you see the examples in this video! 😉

In 2025, AI is evolving fast — and if you DON’T learn how to tell what’s real or fake, you become an easy target for 1) manipulation, 2) fake news, and 3) scams.

And it’s my mission to help you understand and protect yourself from this technology.

Come train your eye with me and find out what’s real… and what’s not! 🏃‍♀️💨

AI is everywhere — and you need to know where, how, and why to stay safe.

—

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Chequedo: ¿ Qué vamos hacer cuando no podamos distinguir la IA de lo real?

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Chequedo: ¿ Qué vamos hacer cuando no podamos distinguir la IA de lo real?

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13 reactions | ¿Qué vamos a hacer cuando ya no podamos distinguir la realidad de la inteligencia artificial? 🤔🤖 👉 Aunque todavía sea posible darse cuenta si se presta atención, va a llegar un momento en que ya no vamos a saber distinguir lo que es real de lo que no. ⚠️ Te dejamos unos tips para reducir las chances de caer en este tipo de contenidos. #InteligenciaArtificial #IA #Veo3 | Chequeado

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¿Qué vamos a hacer cuando ya no podamos distinguir la realidad de la inteligencia artificial? 🤔🤖 👉 Aunque todavía sea posible darse cuenta si se presta atención, va a llegar un momento en que ya no…

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AI Is Fueling E-Commerce Scams. Here’s How to Spot Them | AI Detection 101 | Evident

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El rol de la investigación en física en el avance de la informática (y la IA)

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El rol de la investigación en física en el avance de la informática (y la IA)

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La física argentina que desentrañó la partícula de Dios ganó el Premio internacional L’Oréal-Unesco 2025: “Soy feliz curioseando los orígenes del universo”

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“Nosotros mismos y todo lo que nos rodea está hecho de partículas”, explicó a Infobae la flamante premiada María Teresa Dova, oriunda de la localidad bonaerense de Alberti, graduada y profesora en la Universidad Nacional de La Plata. Experta en física de altas energías, detalló de qué se trata el proyecto científico más ambicioso del mundo del que formó parte, el hallazgo del bosón de Higgs. Por qué muchos creen que es una firme candidata al Nobel

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El video que acompaña el artículo periodístico del multimedios alemán DW explica brevemente cómo son entrenados, aprenden e interactúan los chat bots.

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19 de mayo de 2025

El uso de chatbots de inteligencia artificial para la verificación de sucesos va en aumento. Sin embargo, de Grok, ChatGPT, Meta AI y otros no siempre son fiables.

Los usuarios de X piden cada vez más a Grok que verifique la información. Pero no todas las respuestas de los chatbots de IA son confiables, según investigaciones.

"Hey, @Grok, ¿esto es cierto?" Miles de usuarios de X (antes Twitter) han estado haciendo esta pregunta para verificar rápidamente la información que ven en esa plataforma desde que xAI, la empresa de Elon Musk, lanzó su chatbot de inteligencia artificial generativa Grok, en noviembre de 2023. Y más aún desde que se extendió a todos los usuarios no prémium en diciembre de 2024.

Una encuesta reciente realizada por la publicación tecnológica británica TechRadar reveló que el 27 por ciento de los estadounidenses ha utilizado herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT de OpenAI, Meta AI de Meta, Gemini de Google, Copilot de Microsoft,o aplicaciones como Perplexity, en lugar de buscadores tradicionales como Google o Yahoo.

Pero ¿qué tan precisas y confiables son realmente las respuestas de estos chatbots? Muchos se han hecho esta pregunta ante las recientes declaraciones de Grok sobre un supuesto "genocidio blanco" en Sudáfrica. Más allá de la postura problemática del bot sobre este tema, a los usuarios de X también les sorprendió que comenzara a hablar de ello cuando se le consultaban temas completamente distintos, como en el siguiente ejemplo: el debate sobre un presunto "genocidio blanco" surgió después de que la administración Trump acogiera a sudafricanos blancos como "refugiados" en Estados Unidos. Trump afirmó que estos estaban enfrentando un "genocidio" en su país, una acusación sin fundamento, y que muchos vinculan con el mito conspirativo racista de extrema derecha del "Gran Reemplazo".

xAI atribuyó la insistencia de Grok en el tema a una "modificación no autorizada" y aseguró haber realizado una "investigación exhaustiva". Pero, ¿ocurren fallos como este con frecuencia? ¿Qué tan seguro puede estar un usuario de obtener información confiable al usar IA para verificar hechos?

Un estudio revela errores fácticos y citas alteradas

Dos estudios realizados este año en Estados Unidos por la cadena pública británica BBC y el Tow Center for Digital Journalism han identificado deficiencias significativas en la capacidad de los chatbots de IA generativa para transmitir información periodística con precisión.

En febrero, un estudio de la BBC concluyó que "las respuestas generadas por asistentes de IA contenían inexactitudes importantes y distorsiones" del contenido producido por la organización.

Al pedir a ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity que respondieran preguntas sobre noticias actuales usando artículos de la BBC como fuente, se descubrió que el 51 por ciento de las respuestas presentaban "problemas significativos de algún tipo".

El 19 por ciento contenía errores fácticos añadidos por el chatbot, y el 13 por ciento incluía citas alteradas o que no aparecían en los artículos citados.

"Los asistentes de IA no pueden considerarse actualmente fuentes fiables de noticias y corren el riesgo de desinformar a la audiencia", concluyó Pete Archer, director del Programa de IA Generativa de la BBC.

Respuestas incorrectas con "una confianza alarmante"

De manera similar, una investigación del Tow Center for Digital Journalism, publicada en marzo de 2025 en la Columbia Journalism Review (CJR), reveló que ocho herramientas de búsqueda con IA generativa no lograron identificar correctamente el origen de fragmentos de artículos en el 60 por ciento de los casos.

Perplexity fue la que tuvo mejor desempeño, con una tasa de error del "solo" 37 por ciento, mientras que Grok respondió incorrectamente al 94 por ciento de las consultas.

La CJR manifestó especial preocupación por la "confianza alarmante" con la que estas herramientas presentaban respuestas erróneas. Informó, por ejemplo: "ChatGPT identificó erróneamente 134 artículos, pero solo expresó dudas en quince de sus doscientas respuestas, y nunca se negó a responder."

En general, el estudio concluyó que los chatbots eran "poco competentes a la hora de rechazar preguntas cuya respuesta no podían dar con precisión, ofreciendo en su lugar respuestas incorrectas o especulativas", y que las herramientas de búsqueda por IA "fabricaban enlaces y citaban versiones sindicadas o copiadas de los artículos".

Grok asigna la misma imagen generada por IA a distintos sucesos reales

Las dificultades de los chatbots no se limitan a las noticias. También muestran limitaciones graves al identificar imágenes generadas por IA.

En un experimento rápido, DW pidió a Grok que identificara la fecha, el lugar y el origen de una imagen generada por IA que mostraba un incendio en un hangar de aviones destruido, tomada de un video de TikTok. En su respuesta, Grok afirmó que la imagen correspondía a distintos incidentes en lugares diversos, desde un aeródromo en Salisbury (Inglaterra), hasta el aeropuerto internacional de Denver (Colorado) y el de Tan Son Nhat, en Ciudad Ho Chi Minh (Vietnam).

Si bien en esos lugares sí ha habido incendios en los últimos años, la imagen en cuestión no mostraba ninguno de esos hechos. DW sostiene con firmeza que la imagen fue generada por inteligencia artificial, algo que Grok no logró detectar, pese a inconsistencias evidentes, como las aletas traseras invertidas de los aviones y los chorros de agua ilógicos saliendo de las mangueras contra incendios.

Más preocupante aún es que Grok reconoció parte de la marca de agua de TikTok visible en una esquina de la imagen y sugirió que eso "respaldaba su autenticidad". Al mismo tiempo, en su pestaña de "Más detalles", Grok señaló que TikTok es "una plataforma utilizada frecuentemente para la rápida difusión de contenido viral, lo que puede conducir a la desinformación si no se verifican los datos adecuadamente".

"Los chatbots de IA no deben considerarse herramientas de verificación"

Los chatbots de IA pueden parecer entidades omniscientes, pero no lo son. Cometen errores, malinterpretan información e incluso pueden ser manipulados. Felix Simon, investigador posdoctoral en IA y noticias digitales, y asociado del Oxford Internet Institute (OII), concluye: "Sistemas como Grok, Meta AI o ChatGPT no deberían considerarse herramientas de verificación. Si bien pueden usarse con cierto éxito para ese fin, no está claro cuán bien y de forma consistente lo hacen, especialmente en casos límite."

Para Canetta, los chatbots de IA pueden ser útiles en verificaciones muy simples. Pero también advierte que no se debe confiar completamente en ellos. Ambos expertos coinciden en que los usuarios siempre deberían contrastar las respuestas con otras fuentes. (gg/cp).

¿Cómo funciona un chatbot?

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¿Cuán fiables son las verificaciones de hechos mediante IA? - DW - 19/05/2025

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El uso de chatbots de inteligencia artificial para la verificación de sucesos va en aumento. Sin embargo, de Grok, ChatGPT, Meta AI y otros no siempre son fiables.

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¿Cuán fiables son las verificaciones de hechos mediante IA?

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¿Cuán fiables son las verificaciones de hechos mediante IA?

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El uso de chatbots de inteligencia artificial para la verificación de sucesos va en aumento. Sin embargo, de Grok, ChatGPT, Meta AI y otros no siempre son fiables.

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La IA está extendiendo viejos estereotipos a nuevos idiomas y culturas

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La IA está extendiendo viejos estereotipos a nuevos idiomas y culturas

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¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?

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¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?

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¿Cómo saber si un estudiante realmente aprendió a partir de una pieza escrita cuando es

tan difícil saber si la escribió de manera autónoma y sin otro apoyo que sus conocimientos

sobre el tema? ¿Cuán importante resulta conocer estas herramientas de IA para generación

textual más allá de si las usaremos o no en el aula y en nuestra vida cotidiana? ¿Cómo

abordar su uso responsable y crítico?

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Las tecnologías generativas basadas en Inteligencia Artificial, como ChatGPT, están

revolucionando la forma en que vivimos, trabajamos y consumimos contenidos y productos,

y la educación no es una excepción. Por su capacidad para generar textos coherentes en

segundos varias instituciones educativas alrededor del mundo han prohibido su uso. En

otros ámbitos, en cambio, se estimula su incorporación como un modo de abrir el horizonte

de creación por parte de docentes y estudiantes (Atlas, 2023; Sabzalieva y Valentini, 2023).

¿Cómo saber si un estudiante realmente aprendió a partir de una pieza escrita cuando es

tan difícil saber si la escribió de manera autónoma y sin otro apoyo que sus conocimientos

sobre el tema? ¿Cuán importante resulta conocer estas herramientas de IA para generación

textual más allá de si las usaremos o no en el aula y en nuestra vida cotidiana? ¿Cómo

abordar su uso responsable y crítico? En las páginas que siguen intentaremos pensar

posibles modos en que estas tecnologías pueden incorporarse en las propuestas de

enseñanza en el nivel secundario y superior.

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¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?

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Las tecnologías generativas basadas en Inteligencia Artificial, como ChatGPT, están revolucionando la forma en que vivimos, trabajamos y consumimos contenidos y productos, y la educación no es una excepción. Por su capacidad para generar textos coherentes en segundos varias instituciones educativas alrededor del mundo han prohibido su uso.

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Faro Digital: 📲A partir del lanzamiento de Veo3 y la posibilidad de hacer vídeos a partir de prompts, ponemos a dialogar las ideas de @tomasrebord con las de @javier.oscar.blanco
😎¿cómo enseñar a habitar en entornos artificiales?, ¿qué es lo real? 🤔🤖

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Faro Digital: 📲A partir del lanzamiento de Veo3 y la posibilidad de hacer vídeos a partir de prompts, ponemos a dialogar las ideas de @tomasrebord con las de @javier.oscar.blanco
😎¿cómo enseñar a habitar en entornos artificiales?, ¿qué es lo real? 🤔🤖

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📲A partir del lanzamiento de Veo3 y la posibilidad de hacer vídeos a partir de prompts, ponemos a dialogar las ideas de @tomasrebord con las de @javier.oscar.blanco
😎¿cómo enseñar a habitar en…

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Usuarios sufren raros delirios tras uso intensivo de ChatGPT

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Usuarios sufren raros delirios tras uso intensivo de ChatGPT

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Usuarios sufren raros delirios tras uso intensivo de ChatGPT – DW – 12/05/2025

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Parejas rotas, delirios místicos y personas que creen construir teletransportadores: la interacción intensa con ChatGPT estaría provocando un nuevo fenómeno de psicosis digital.

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Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

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Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

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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.

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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.

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Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

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Poco a poco y de forma discreta se va inundando el mundo cibernético de textos escritos con ChatGPT. Es como la invasión de los ultracuerpos: parecen humanos, pero no lo son. Sí, los textos son coh…

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Otorgan el Premio Nobel de Química a científicos que usaron la IA para “descifrar el código” de casi todas las proteínas

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Otorgan el Premio Nobel de Química a científicos que usaron la IA para “descifrar el código” de casi todas las proteínas

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Otorgan el Premio Nobel de Química a científicos que usaron la IA para “descifrar el código” de casi todas las proteínas | CNN

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El Premio Nobel de Química 2024 fue concedido a un trío de científicos que utilizaron la inteligencia artificial para “descifrar el código” de casi todas las proteínas conocidas, las “herramientas químicas de la vida”.

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Entrevista a Daniel Hadad, en el programa de Ernesto Tenenbaum (Radio con Vos) 2023

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Alan Touring y herramientas IA de Wikipedia

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Alan Touring y herramientas IA de Wikipedia

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¿Puede enumerar los principales datos y estadísticas sobre Alan Turing?

Resumir este artículo para un niño de 10 años

MOSTRAR TODAS LAS PREGUNTAS

Es considerado como uno de los padres de la ciencia de la computación y precursor de la informática moderna. Proporcionó una formalización influyente de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing. Formuló su propia versión que hoy es ampliamente aceptada como la tesis de Church-Turing (1936).

Durante la segunda guerra mundial, trabajó en descifrar los códigos nazis, particularmente los de la máquina Enigma, y durante un tiempo fue el director de la sección Naval Enigma de Bletchley Park. Se ha estimado que su trabajo acortó la duración de esa guerra entre dos y cuatro años. Tras la guerra, diseñó uno de los primeros computadores electrónicos programables digitales en el Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido y poco tiempo después construyó otra de las primeras máquinas en la Universidad de Mánchester.

En el campo de la inteligencia artificial, es conocido sobre todo por la concepción de la prueba de Turing (1950), un criterio según el cual puede juzgarse la inteligencia de una máquina si sus respuestas en la prueba son indistinguibles de las de un ser humano.

La carrera de Turing terminó súbitamente tras ser procesado por homosexualidad en 1952. Dos años después de su condena, murió -según la versión oficial por suicidio; sin embargo, su muerte ha dado lugar a otras hipótesis, incluida la del envenenamiento accidental -. Después de una campaña pública en 2009, el primer ministro británico, Gordon Brown, se disculpó públicamente en nombre del gobierno británico por "la forma espantosa en la que Turing había sido tratado". La reina Isabel II le otorgó un indulto póstumo en 2013. El término " ley Alan Turing " ahora se usa de manera informal para referirse a una ley de 2017 en el Reino Unido que perdona retroactivamente a hombres amonestados o condenados en virtud de la legislación que prohibía los actos homosexuales.

Turing tiene un extenso legado con estatuas y muchas cosas que llevan su nombre, incluido un premio anual por innovación en informática. Aparece en el billete actual de 50 libras del Banco de Inglaterra, que se lanzó el 23 de junio de 2021, coincidiendo con su cumpleaños. Un programa de la BBC de 2019, votado por la audiencia, lo nombró la persona más grande del siglo XX.

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Alan Mathison Turing fue un matemático, lógico, informático teórico, criptógrafo, filósofo y biólogo teórico británico.

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¿Cuáles son los desafíos que nos presenta la IA en Wikipedia y en la cultura digital?

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¿Cuáles son los desafíos que nos presenta la IA en Wikipedia y en la cultura digital?

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¿Cuáles son los desafíos que nos presenta la IA en Wikipedia y en la cultura digital?

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Sobre los sesgos y la opacidad de los algoritmos (y la IA)

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Sobre los sesgos y la opacidad de los algoritmos (y la IA)

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Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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Los algoritmos nos afectan en el día a día en nuestra vida digital , y esto permea en la vida real . Recordemos que un algoritmo es un conjunto de instrucciones que una persona diseña para sacar un resultado de forma automática. Puede ser algo tan sencillo como la receta de la tortilla de patatas, pero también puede ser algo muy complejo, como los que están detrás de los desarrollos tecnológicos que usamos.

Hay algoritmos de recomendación en las redes sociales y plataformas que nos sugieren contenido: en , , y , en Spotify y Netflix, en Amazon y Uber Eats. Pero también hay otro tipo de situaciones en las que se usan algoritmos: en procesos de trabajo , en , concesiones de créditos bancarios o becas para estudiar, e incluso para predecir el riesgo de las víctimas de violencia de género . En estos procesos puede haber que discriminan y nos afectan directamente .

¿Esto se puede analizar, vigilar y controlar? Es complicado, porque los algoritmos no siempre son públicos, a menudo son privados, así que para poder hacerlo se necesita transparencia . En la Ley de Servicios Digitales (DSA, por sus siglas en inglés), que entró en vigor el pasado 16 de noviembre de 2022, se indica que hay que tomar medidas de transparencia para las plataformas en línea , incluidos los algoritmos utilizados para las recomendaciones. Para asegurar que esto se cumple, se ha inaugurado el Centro Europeo para la Transparencia Algorítmica (ECAT, por sus siglas en inglés) en Sevilla.

¿Qué es el Centro Europeo para la Transparencia Algorítmica y de qué se va a encargar?

El Centro Europeo para la Transparencia Algorítmica de la Comisión Europea (CE) tiene el objetivo de "crear un entorno en línea más seguro, previsible y fiable para las personas y las empresas" para cumplir las medidas adoptadas por la Ley de Servicios Digitales. El centro se inauguró el 18 de abril y está ubicado en la sede del Centro Común de Investigación ( Joint Research Center , JRC) de la CE que hay en la ciudad andaluza.

Su objetivo es " abrir las cajas negras de los algoritmos ", analizar sus riesgos y supervisar a las plataformas digitales, en concreto las plataformas en línea de gran tamaño (VLOP por sus siglas en inglés) y los motores de búsqueda en línea de gran tamaño (VLOSE también por sus siglas en inglés), como recoge la DSA. Para ello proporcionarán asistencia técnica y orientación práctica para asegurar sistemas algorítmicos transparentes y fiables .

Para hacerlo van a "conectar con otras organizaciones y expertos, y actuar como un catalizador para generar conocimiento a través de distintas metodologías y sistemas de evaluación", explicó durante la presentación en Sevilla Stephen Quest, director general del JRC. Entre esos sistemas de evaluación estarán las auditorías algorítmicas , una forma de evaluar cómo funcionan los algoritmos, de qué datos se nutren y qué impacto generan, de las que hablamos en la Maldita Twitchería Tecnológica con Gemma Galdón, directora de Eticas Consulting y Eticas Foundation, y José Miguel Calatayud, periodista especializado en investigación tecnológica.

Sede del JRC de Sevilla, donde se encuentra el ECAT.

¿Por qué es necesario que haya transparencia algorítmica?

Si los algoritmos y sus efectos impactan en nuestra vida diaria, que sean transparentes es clave para poder analizar cómo lo hacen. "Los algoritmos están aquí para quedarse e influir en lo que pensamos, en las cosas que compramos, en la gente a la que seguimos. El ECAT nos ayudará a anticiparnos y no improvisar sobre estos efectos para poder controlar cómo abrir la caja negra de los algoritmos ", sintetizó Mikel Landabaso, director de Economía Justa y Sostenible en Centro Común de Investigación en Sevilla.

Además, como hemos indicado, la transparencia algorítmica es una obligación impulsada por la DSA, recordó Renate Nikolay, directora adjunta de Redes de Comunicación, Contenido y Tecnologías de la Comisión Europea: "Con el DSA hay obligaciones legales claras para las plataformas digitales . Si hacemos un test y averiguamos que las plataformas están violando las normas, entonces podemos actuar".

Detrás de la inteligencia artificial (IA) también hay algoritmos, y con la revolución de la IA que estamos viviendo sabemos que "cada día se liberan nuevos modelos a gran escala y cada vez más complejos, por eso entenderlos y abrir las cajas negras de los algoritmos a medida que avanza la IA es crucial ", subrayó Francesca Bria, experta en política digital europea y Presidenta del Fondo Nacional Italiano para la Innovación.

¿A qué riesgos podemos estar expuestos si los algoritmos no son transparentes y auditables?

Si esas cajas negras no se abren y se pueden auditar y supervisar los algoritmos de forma transparente, podemos estar expuestos a riesgos relacionados con la desinformación y los sesgos .

"Hay que mirar a los riesgos sistémicos porque el impacto de los algoritmos se ha vuelto algo público y social. Hablamos del efecto en la salud mental y también de desinformación ", recordó Renate Nikolay durante una sesión para periodistas en el ECAT. Un ejemplo de desinformación es la que se genera cuando los usuarios de plataformas entran en burbujas de información .

Como te contamos en Maldita.es , el efecto filtro burbuja es el resultado de los algoritmos que responden a lo que buscamos o que definen nuestro timeline en una red social. Nos devuelven sugerencias tan personalizadas que puede provocar un sesgo informacional, reforzar creencias y aislarnos de otros puntos de vista. Como explicaron fuentes europeas del ECAT, los algoritmos de recomendaciones pueden hacer que no veamos el "dibujo completo" y que vivamos en una realidad en la que solo tenemos acceso a cierta información .

En el caso de los sesgos, Nikolay subrayó que ya " hemos tenido escándalos , así que tenemos que generar cambios en las plataformas y hacer que Internet evolucione a través de derechos fundamentales y libertad". Entre esos escándalos podemos pensar en casos como el del algoritmo de contratación de Amazon que excluía a las mujeres o los algoritmos que tratan de determinar el riesgo de que un preso vuelva a delinquir y sospechan más de la población negra . Hay sistemas algorítmicos que también podrían entrañar riesgos en este tipo de usos, como los sistemas de reconocimiento facial , que discriminan a personas con la piel oscura o negra.

Estos sesgos también están en los motores de búsqueda . Tal y como ejemplificaron fuentes europeas, si escribes en el buscador de Google unprofessional women (mujeres no profesionales) los resultados que devuelve son mujeres negras. Por eso es importante "construir herramientas para evaluar los sesgos que hay en los datos, y cómo los sistemas algorítmicos pueden propagar y reforzar esos sesgos", indicaron.

¿En qué nos va a beneficiar como usuarios y ciudadanos que haya mayor transparencia algorítmica?

Los expertos presentes en la inauguración del ECAT coincidieron en que más transparencia algorítmica se traduce en más derechos para las personas . La secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Gobierno de España, Carme Artigas, dijo que se supervisarán derechos fundamentales, como " el derecho a no ser discriminado por un algoritmo o el derecho a tener una segunda opinión humana cuando te rechazan un préstamo ".

En concreto, fuentes europeas del ECAT indicaron a Maldita.es que los usuarios lo notarán en tres cosas. Primero, en explicaciones sencillas : "Deberemos tener la posibilidad de conocer de manera clara los criterios por los que recibimos cierto contenido en su página de inicio de redes sociales , por qué nos recomiendan el próximo vídeo en YouTube o una canción en Spotify". Segundo, porque se nos tendrá que dar la opción de decidir y elegir qué uso se va a hacer de nuestros datos , por ejemplo si un sistema algorítmico de recomendación está lucrándose con ellos. Y en tercer lugar, "la gente notará que deberá haber maneras más fáciles que las que hay ahora de señalar contenido ilegal ", explicaron.

La última pregunta puede ser ¿cuándo? Fuentes europeas expresaron que los efectos del ECAT y la DSA se verán en el corto plazo , y la experta en ética y transparencia en algoritmos Rumman Chowdhury vaticinó que van a ser "de tres a cinco años muy ocupados, pero muy beneficiosos" para la transparencia algorítmica y las personas.

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Qué es el nuevo Centro Europeo para la Transparencia Algorítmica (ECAT) y cómo puede impactar en nuestra vida digital · Maldita.es - Periodismo para que no te la cuelen

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Los algoritmos nos afectan en el día a día en nuestra vida digital , y esto permea en la vida real . Recordemos que un algoritmo es un conjunto de instrucciones que una persona diseña para sacar un resultado de forma automática.

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La inteligencia artificial está remezclando el periodismo en una “sopa” de lenguaje

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La inteligencia artificial está remezclando el periodismo en una “sopa” de lenguaje

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El auge del robot reportero implica profundos cambios en la naturaleza de las noticias

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Lucio Arese on Instagram: "Images from the subconscious #9

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688 likes, 43 comments - lucioarese on August 20, 2023: "Images from the subconscious #9

#aiart #aiartwork #midjourney #midjourneyart #stablediffusion #s..."

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Máquinas del futuro para imaginar el pasado - Juan Martín Prada

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Máquinas del futuro para imaginar el pasado - Juan Martín Prada

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La capacidad de los sistemas generativos de inteligencia artificial (IA) para imitar fotografías, es decir, para generar imágenes que "participen" del lenguaje fotográfico, resulta idónea para la tematización crítica de la relación entre fotografía y memoria. Esto salta a la vista en el trabajo de muchos artistas que hoy hacen uso de estos sistemas generativos con la intención de cuestionar ciertas narrativas visuales históricas, creando representaciones que desafían algunas percepciones convencionales del pasado y explorando así nuevas experiencias de la temporalidad.

Se trata de prácticas artísticas que sondean las posibilidades que nos brinda la promptografía para reflexionar sobre la capacidad que pueden tener imágenes históricas falsas para determinadas finalidades poéticas y críticas. Mediante la producción de archivos de fotografías ficticias abordan críticamente cómo estos sistemas generativos pueden contribuir a una revisión y reevaluación del pasado, así como a la problematización de los usos de la fotografía como testimonio histórico. Son poéticas que, no pocas veces, también invitan a sutiles reflexiones sobre el papel del archivo visual en los procesos de conformación de la subjetividad y de la identidad personal y comunitaria.

Un ejemplo de aplicación de estas estrategias es el proyecto de Felipe Rivas San Martín titulado Felipe Rivas San Martín, Felipe Rivas San Martín, citado en Adriana Góchez, Felipe Rivas San Martín, Un archivo queer inexistente (2023), un falso archivo de imágenes que simulan ser fotografías antiguas, creadas con un modelo generativo de IA. Como señala el propio autor, este proyecto consiste "en una serie de imágenes fotográficas ficticias de parejas homosexuales, lesbianas y personas queer o no binarias de principios del siglo XX en América Latina" Un archivo inexistente (Agenda kuir, 2024), p. 160.. Lo que se propone es, pues, la elaboración de "un archivo queer, LGBT, latinoamericano del pasado (...) un archivo que no existe por las condiciones de violencia y discriminación que han marcado la cultura y sobre todo la del pasado" Artista chileno usa inteligencia artificial para crear obras... (México: La Razón de México, 2023).. Mediante los efectos de ficción que proporciona la IA se construye un archivo que nunca pudo ser, un archivo que las condiciones políticas y sociales de tiempos pasados hicieron imposible. Las imágenes que conforman este archivo no remiten al testimonio, a la facticidad, a lo que sucedió o existió delante de una cámara, sino que, por el contrario, enfatizan el "esto no ha sido" Un archivo inexistente (Agenda kuir, 2024), p....

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Máquinas del futuro para imaginar el pasado - EXIT Media

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La capacidad de los sistemas generativos de inteligencia artificial (IA) para imitar fotografías, es decir, para generar imágenes que "participen" del lenguaje fotográfico, resulta idónea para la tematización crítica de la relación entre fotografía y memoria.

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App que separa instrumentos, voces, etc. 

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App que separa instrumentos, voces, etc. 

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LALAL.AI packages do not have an expiration date per se. Once you've acquired a package, it's always there until you've used all minutes available for splitting.

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For example, when you get the Starter pack that comes with a 10-minute limit, you can split 10 minutes worth of audio or video in total. So, with this limit, you can split one 10-minute track, two 5-minute tracks, or about three 3-minute tracks.

There are several stem separation types you can choose from. One separation type is applied at a time, giving you two stems per file. Depending on the selected type, you receive a pair of vocal and instrumental stems, isolated drums + drumless stem, isolated bass + bassless stem, etc.

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Example:

File length: 5 minutes

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The total number of minutes you can spend on splitting stems is displayed at the top right corner of the LALAL.AI main page. Make sure you are logged in to your LALAL.AI account, otherwise you won't see the minute count.

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LALAL.AI's de-echo feature uses advanced algorithms and machine learning to process audio signals, effectively eliminating echo and reverberation from songs, voice recordings, and vocal tracks.

To remove echo and reverb from your audio, open the LALAL.AI site. Within the upload section, click the settings icon and enable the De-echo vocals/voice feature in the drop-down menu.

Select either Vocal and Instrumental or Voice and Noise stem. Then upload your audio or video file in MP3, OGG, WAV, FLAC, AVI, MP4, MKV, AIFF, or AAC formats.

This feature works in conjunction with LALAL.AI's main stem separation networks ( Orion and Phoenix), helping them more precisely identify all the sounds of the stem you selected for separation. Enhanced Processing is designed to reduce cross-stem leakage and improve stem quality.

The feature is set to 'on' by default but can be toggled off if necessary. If you want to make sure it's enabled or want to disable it, follow these simple steps:

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Note that Enhanced Processing can only be applied to the Vocal and Instrumental, Drums, Bass, and Piano stems.

In rare cases, Enhanced Processing may lead to overly aggressive compression of the main stem and its leakage into the auxiliary stem. Learn more about the feature here.

This feature offers three distinct levels of noise reduction to cater to a variety of audio clean-up needs:

Mild. Applies no additional processing, allowing the audio to retain its original state with all its natural characteristics.

Normal. Activates soft compression to subtly reduce background noise while preserving the integrity of the main audio.

Aggressive. Implements a more forceful compression, significantly reducing noise for a clearer audio output, which may be necessary in environments with high background noise levels.

Follow the steps below to find and use LALAL.AI's Noise Canceling Level setting:

1. Open the main LALAL.AI site page.

2. In the upload section, toggle the stem bar to expand all options.

3. Select the Voice and Noise stem.

4. Within the upload section, click the settings icon at the top right corner.

5. In the drop-down menu, find the Noise Canceling Level option.

6. Select one of the three levels depending on your needs.

7. Proceed to upload your audio or video file.

You can learn more about Noise Canceling Level here.

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Vocal Remover & Instrumental AI Splitter | LALAL.AI

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Split vocal and instrumental tracks quickly and accurately with LALAL.AI. Upload any audio file and receive high-quality extracted tracks in a few seconds.

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La solución de Prisa Media para garantizar la autenticidad de cada audio.

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VerificAudio - la herramienta de Inteligencia Artificial de PRISA Media

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VerificAudio es la herramienta de Inteligencia Artificial de PRISA Media para combatir la desinformación en los contenidos sonoros (deep fakes). Utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar la fiabilidad de archivos de audio y verificar que no han sido generados por medios sintéticos. una amenaza en ascenso propiciada por el avance de las últimas tecnologías generativas.

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¿Qué video querés que transcriba por vos?

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Natural sounding text to speech in 100 languages, with 700 voices, will help you create audio files and narrated videos quickly. When you want to change the script in the future, just update a bit of text. Stop wasting time on recording and re-recording the narration.

Create training video lessons in multiple languages, make marketing videos for your products in global markets or use Narakeet as a narrator for YouTube videos.

Use our text-to-speech tool to convert a Word document or a text script to an audio file in seconds, using realistic AI voice generators.

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Narakeet - Easily Create Voiceovers and Narrated Videos Using Realistic Text to Speech!

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Text to Voice, Slides to Video, 100 Languages, 700 Voices. Natural, Realistic Text To Speech Online.

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TTSMaker es una herramienta gratuita de conversión de texto a voz y un lector de texto en línea que puede convertir texto a voz, como generador de voz con IA, admite más de 100 idiomas y más de 300 estilos de voz, una poderosa red neuronal hace que el habla suene más natural, puede Escúchelo en línea o descargue archivos de audio en formato mp3 o wav.

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¿Qué sabemos hoy sobre inteligencia artificial? Material de Chicos.Net

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¿Qué sabemos hoy sobre inteligencia artificial? Material de Chicos.Net

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El problema con el arte generado por IA - Charla TED

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El problema con el arte generado por IA - Charla TED

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Activar subtítulos en español

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The problem with AI-generated art | Steven Zapata | TEDxBerkeley

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Sobre el dibujo (artificial). Ferran Esteve

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Sobre el dibujo (artificial). Ferran Esteve

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Qué emociones provoca una obra cuando es observada? ¿Puede el arte llegar a ser beneficioso para la salud? 

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Qué emociones provoca una obra cuando es observada? ¿Puede el arte llegar a ser beneficioso para la salud? 

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Museo Thyssen-Bornemisza on Instagram: "¿Qué emociones provoca una obra cuando es observada? ¿Puede el arte llegar a ser beneficioso para la salud? Eso es lo que desde @quironsalud y la Universidad Rey Juan Carlos (@urjc_uni) están estudiando en una investigación pionera que analiza las emociones predominantes provocadas por 100 cuadros de nuestras colecciones.

Hoy se presenta ‘Emociones a través del arte’, un proyecto en colaboración con las investigadoras Ana Reyes y Rebeca Antolín y que se está desarrollando mediante técnicas de inteligencia artificial, análisis biométrico, neuromarketing y comportamiento del consumidor.

Y tú, ¿alguna vez te has preguntado cómo interactúas con una obra o qué elementos captan tu atención según tus emociones?"

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1,065 likes, 29 comments - museothyssen on May 13, 2024: "¿Qué emociones provoca una obra cuando es observada? ¿Puede el arte llegar a ser beneficioso para la salud? Eso es lo que desde @quiro...". 

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Faro Digital: charla con Santiago Caruso (ilustrador). 

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Faro Digital: charla con Santiago Caruso (ilustrador). 

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F5 - Episodio 04: Santiago Caruso, artista e ilustrador.

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Evaluar en tiempos de IA generativa: desafíos y oportunidades en el aula

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Evaluar en tiempos de IA generativa: desafíos y oportunidades en el aula

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Evaluar en tiempos de IA generativa: desafíos y oportunidades en el aula

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"La inteligencia artificial no piensa, el cerebro tampoco" Miguel Benasayag

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"La inteligencia artificial no piensa, el cerebro tampoco" Miguel Benasayag

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Miguel Benasayag  Dr. en neurología, biólogo y psicoanalista | Pasaron Cosas

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10 ideas para pensar la IA en la educación superior. Cristóbal Cobo

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10 ideas para pensar la IA en la educación superior. Cristóbal Cobo

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La exposición y mesa redonda de Cristóbal Cobo sobre “Oportunidades y Desafíos Prácticos del Uso de la Tecnología para la Innovación en Educación Superior” abordó la necesidad de innovación educativa en la era de la 4ta Revolución. Cobo destaca que hacer predicciones en un mundo tan veloz es inútil y subraya la importancia de adaptarse a la sobreinformación y la saturación mental. Diferencia entre conocer y comprender, enfatizando que lo segundo implica mayor profundidad.

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Los primeros minutos de la presentación están en silencio, adelanten hasta el minuto 5:00.

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Presentar los retos que ofrecen los deportes para el desarrollo de sistemas inteligentes que faciliten su práctica personalizada, y los avances realizados me…

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Rebeca Hwang, IA y humanidad. Contexto mundial e histórico en relación al hombre y las máquinas 

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Rebeca Hwang, IA y humanidad. Contexto mundial e histórico en relación al hombre y las máquinas 

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Rebeca Hwang | Inteligencia artificial y humanidad | Aprender de Grandes #153

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Santiago Bilinkis en "Aprender de Grandes" sobre lo que dejamos de hacer (para que lo haga la IA)

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Santiago Bilinkis en "Aprender de Grandes" sobre lo que dejamos de hacer (para que lo haga la IA)

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27K views · 2.3K reactions | Lo que tercerizamos lo perdemos 🫠 Este es un fragmento de la conversación que más visualizaciones obtuvo en el último tiempo... ¿Será porque realmente estamos perdiendo muchas habilidades al dejarlas en manos de la tecnología? 🤖 Escuchá el episodio completo que grabamos con @mariuchu, @s.bilinkis y @garbulsky en AprenderDeGrandes.com/marianoysanti o buscando Aprender de Grandes en YouTube 🖥️ | Aprender de Grandes | aprenderdegrandes · Original audio

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Lo que tercerizamos lo perdemos 🫠 Este es un fragmento de la conversación que más visualizaciones obtuvo en el último tiempo... ¿Será porque realmente estamos perdiendo muchas habilidades al dejarlas...

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IA e Industrias Deportivas. Evento de Olé

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IA e Industrias Deportivas. Evento de Olé

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¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial en el Deporte?

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Cómo la inteligencia artificial va a cambiar nuestra relación con los deportes y la competitividad

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Cómo la inteligencia artificial va a cambiar nuestra relación con los deportes y la competitividad

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Cómo la inteligencia artificial va a cambiar nuestra relación con los deportes y la competitividad

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Cómo la IA puede ayudar a prevenir lesiones

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Cómo la IA puede ayudar a prevenir lesiones

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En esta entrevista Arturo Guerrero, un joven español especialista en Inteligencia Artificial (IA), explica los usos de esta tecnología para que los deportistas mejoren sus rendimientos y eviten lesiones.

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- ¿Cómo recuerdas tu paso por la Universidad de Alcalá?

Tengo muy buenos recuerdos de la universidad, especialmente por esos profesores que dejan huella, por las noches de biblioteca y ejercicios entre amigos, y por las experiencias internacionales, como mi año erasmus en Copenhague o los cursos de verano en Gales, Austria, Serbia o Dinamarca. Fue un verdadero reto, pero uno aprende una barbaridad en muy poco tiempo y comprende que el esfuerzo y el sacrificio merecen la pena.
- ¿Podrías hablarnos un poco sobre tu experiencia profesional?
Mi experiencia en el mundo laboral comenzó con una beca en Telefónica I+D, donde además pude completar mi Proyecto Fin de Carrera. Tras un año en este puesto, y gracias a mi mentor en la UAH, conocí que IBM estaba trabajando en la creación de un nuevo 'Hub Europeo' con sede en Madrid, y que buscaban a jóvenes talentos para formarse como consultores técnicos y realizar proyectos de software en Europa y Latinoamérica. No lo dudé, y gracias a Dios logré unirme a la que ha sido mi empresa durante los últimos ocho años. En IBM he podido desarrollar proyectos en más de veinte países, ser parte de tres equipos distintos, dar clases y conferencias, y hasta trabajar en proyectos sociales como la colaboración con colegios de la CAM en la formación de los alumnos y profesores en Inteligencia Artificial, o la participación durante un mes en Ecuador en un proyecto social junto con una ONG local.
- ¿Desde cuándo te dedicas a la Inteligencia Artificial?
Desde la famosa victoria en ajedrez de Deep Blue sobre Garri Kaspárov en 1997, la investigación de IBM en este campo ha sido fundamental. Sin embargo, es en 2011, solo dos años antes de mi incorporación a la empresa, cuando el sistema de IA Watson se da a conocer al gran público con la participación en el programa televisivo Jeopardy!. Ese es el contexto de mi entrada en IBM, en pleno auge de Watson, ya no en televisión sino como solución corporativa de Inteligencia Artificial, y es entonces cuando la empresa empieza a formarnos a todos los empleados en esta tecnología. Desde entonces, siempre he estado ligado a proyectos relacionados con la aplicación de la IA a la industria.
- ¿Cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial al deporte?
En 2011 aparecía en cartelera , la historia de un club de béisbol humilde que triunfaba gracias a un director deportivo que utilizaba la estadística para construir un equipo sumamente competitivo. Realmente, podríamos hacer la simplificación de que la Inteligencia Artificial actual es la evolución de esa misma estadística y algoritmos, existentes hace décadas, junto a dos factores no disponibles en el pasado: la capacidad de cómputo -en unas semanas se presenta en Alemania el primer ordenador cuántico comercial en Europa-, y el volumen de datos -se dice que cada ser humano creó en 2020 1.7 MB de datos por segundo-.

La Inteligencia Artificial permite a los atletas conocerse a sí mismos, mejorar su rendimiento y evitar lesiones gracias a sensores que proporcionan datos sobre la respiración, el ritmo cardiaco o sus niveles de esfuerzo; a las productoras televisivas generar resúmenes automáticos de los partidos en tiempo real gracias al reconocimiento de las reacciones de los espectadores o al lenguaje no verbal de los jugadores; a los entrenadores estudiar millones de patrones y diseñar las mejores estrategias. Se trata de tomar mejores decisiones con la ayuda de los datos, y eso es aplicable a cualquier ámbito. Incluso algunos futbolistas, como Esteban Granero, están emprendiendo en startups tecnológicas apoyados en su experiencia en la élite.
- ¿Cómo han cambiado los distintos deportes con esta tecnología? ¿Qué deporte ha sido el más beneficiado?
La aplicación de la IA más obvia se da en aquellos deportes individuales donde la obtención de datos mediante sensores es más sencilla. Por ejemplo, se sabe que en una gran competición de ciclismo se generan más de tres millones de registros por corredor. La combinación de su rendimiento y la relación vatio/kilo, los niveles de esfuerzo e intensidad, la altura y desnivel o el nivel de polución son algunos de los datos pueden ayudar a determinar cuál es el mejor momento para hacer un adelantamiento, recuperarse o esprintar.

En la Copa NASCAR de automovilismo, con muertes todos los años y coches de más de 300.000 euros, el +-objetivo es la predicción de los accidentes; y en deportes de equipo como fútbol o baloncesto, cuál es el mejor cambio y en qué minuto debe hacerse en función del desarrollo del partido. Los casos de uso son innumerables y parece claro que lo mejor está por llegar.
- Ahora que gracias a la tecnología disponemos de tantos datos en tiempo real, ¿cómo estos pueden ayudar al rendimiento del deportista? ¿puede ayudar a prevenir lesiones?
El equipo técnico y el cuerpo médico cuentan ahora con un gran aliado para evitar lesiones o tragedias peores. Un ejemplo del buen uso de los datos para tomar mejores decisiones lo encontramos en la NFL, que lleva años recopilando resultados de jugadores y de entornos simulados con ' dummies', y uno de los frutos de este estudio fue la modificación de la regla de ' kickoff' en 2018, que tuvo como resultado una reducción del 38% en el número de conmociones cerebrales con respecto a los tres años anteriores. Una de las innovaciones más interesantes en este sentido, aún quizá en su etapa inicial, es el uso en el deporte de 'gemelos digitales' ( digital twins, en inglés), tecnología popularizada por la NASA para predecir el comportamiento de las aeronaves que envían al espacio mediante la creación de un 'gemelo' en entorno simulado (temperatura, gravedad, niveles de oxígeno...) que recibe, eso sí, información real del 'gemelo' físico, y así poder controlar los elementos de naves a miles de kilómetros. De forma similar, podemos crear el gemelo virtual de un atleta para mejorar su entrenamiento, optimizar su rendimiento o aprender de los propios datos para predecir lesiones musculares y enfermedades cardiovasculares. Sin duda, la Inteligencia Artificial es ya un aliado indispensable en el deporte, pero es importante no confundir los términos: no hablamos de un sustituto de los profesionales del sector, se trata de una nueva herramienta para dar un mejor servicio de los atletas y a los aficionados al deporte.

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El uso de la Inteligencia Artificial en el Deporte

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¿Cómo recuerdas tu paso por la Universidad de Alcalá? Tengo muy buenos recuerdos de la universidad, especialmente por esos profesores que dejan huella, por las noches de biblioteca y ejercicios entre amigos, y por las experiencias internacionales, como mi año erasmus en Copenhague o los cursos de verano en Gales, Austria, Serbia o Dinamarca.

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Inteligencia artificial, no te tenemos miedo

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Inteligencia artificial, no te tenemos miedo

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Afortunadamente, los recursos de Educ.ar aún están disponibles y éste en particular ha tenido actualizaciones recientes. Les comparto una secuencia didáctica con interesantes links a recursos y actividades.

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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.

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Inteligencia artificial, ¡no te tenemos miedo!

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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.

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Fundación Telefónica promueve esta charla con una mirada más general (no tan centrada en aspectos pedagógicos) sobre la IA.

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Fundación Telefónica Movistar Argentina | El lado social de la transformación digital

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AGENDA REGIONAL
El 8 de mayo, en ocho países latinoamericanos, se llevará a cabo en forma simultánea el Foro Conecta Empleo de América Latina. Este evento, en formato híbrido, se centrará en los desafíos cruciales que afectan la inserción laboral de los jóvenes en la región.

¿Cuáles son las sendas más interesantes para alcanzar la empleabilidad? ¿Cómo incorporar talento digital para hacer más competitivas las empresas de América Latina? ¿Qué papel están jugando en ese objetivo tecnologías como la Inteligencia Artificial? ¿Cómo reinventarse y adaptarse al nuevo escenario laboral? Son algunas de las preguntas que se propone responder el Foro Conecta Empleo de América Latina.

Camila Manera, Cofundadora y Directora de Datos de Libro de Pases, así como ex Data Strategy & Scientist Manager de The Walt Disney Company, presentará una charla fundamental. En su conferencia, que podrá seguirse por streaming, Camila explorará el papel crucial de la Inteligencia Artificial para impulsar la innovación, el talento y la creatividad en el ámbito laboral.

La participación en la conferencia de Camila Manera promete ser una oportunidad invaluable para comprender el futuro del empleo en América Latina y las habilidades necesarias para sobresalir en un mercado laboral en constante evolución. No te pierdas la oportunidad de ser parte de esta conversación clave sobre el futuro del trabajo en la región.
¿Cuándo? INSCRIBITE CAMILA MANERA @camimanera 8 de mayo, 12 H Argentina
Con solo 30 años, Camila Manera ha logrado una carrera excepcional como Creativa y Científica de Datos en la Industria del Entretenimiento y el Fútbol, liderando con éxito importantes proyectos en los últimos 10 años. En 2021, lideró el proyecto que ganó el premio Best of Disney en la categoría AI & Data a nivel mundial, otorgado por The Walt Disney Company y en 2022, Google la nombró embajadora de Women Techmakers.

Camila también disertó en varios eventos de la Industria Tech; GITEX Dubai, el evento más importante de tecnología a nivel mundial, en el Congreso Mundial de Datos (Mónaco), TEDX Barcelona (España), el Festival Mundial de IA (Cannes, Francia), en el World Data Summit (Países Bajos) y en la Data Conference (Grecia). Fue invitada como speaker en numerosos eventos de tecnología en USA, Brasil, México, Paraguay, Argentina y en 'LEAP 2024' (Arabia Saudita).
Formación Académica
Diseñadora Gráfica Universidad de Buenos Aires (2011-2017).
Postgrados y Certificaciones

Google Gen AI (2023)

Indian Institute of Technology- Posgrado AI Technologies (2019-2021)

Massachusetts Institute of Technology- Artificial Intelligence & Machine Learning (2019-2021)

Stanford University- Machine Learning Degree (2019)

Harvard University- Data Science: Machine Learning (2019)

Gracias a su experiencia trabajando en The Walt Disney Company, Camila logró aportar un valioso conocimiento y experiencia a su rol como Co-Fundadora y Directora de Datos en LDP. Esto enriqueció la estrategia de la empresa en cuanto a gestión de datos, inteligencia artificial y desarrollo de productos, brindando soluciones innovadoras.

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Camila Manera, speaker regional del Foro Conecta Empleo de América Latina | Fundación Telefónica Movistar Argentina

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AGENDA REGIONAL El 8 de mayo, en ocho países latinoamericanos, se llevará a cabo en forma simultánea el Foro Conecta Empleo de América Latina. Este evento, en formato híbrido, se centrará en los desafíos cruciales que afectan la inserción laboral de los jóvenes en la región.

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Es interesante este curso, si no lo aplican en un curso pueden bajarse de todos modos el material desde la página, https://www.chicos.net/inteligencia-artificial

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Inteligencia artificial, entre el deseo y el miedo - Carlos Scolari

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Inteligencia artificial, entre el deseo y el miedo - Carlos Scolari

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La IA de acuerdo al diario El Mundo

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Currículos de IA para la enseñanza preescolar, primaria y secundaria - UNESCO

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Currículos de IA para la enseñanza preescolar, primaria y secundaria - UNESCO

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Cristóbal Cobo - 3º Congresso de Inteligência Artificial PUC-SP

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Cristóbal Cobo - 3º Congresso de Inteligência Artificial PUC-SP

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Inteligência Artificial e Educação - Cristóbal Cobo - 3º Congresso de Inteligência Artificial PUC-SP

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IA Y Género: ¿Cómo romper el círculo de la exclusión?

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IA Y Género: ¿Cómo romper el círculo de la exclusión?

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IA Y Género: ¿Cómo romper el círculo de la exclusión? | Noticias | Chicos.net

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En estos últimos meses la Inteligencia Artificial estuvo en boca de todas las personas por la aparición de Chat GPT, un generador de lenguaje que escribe de manera prácticamente indistinguible de la escritura humana. Aún así, esta tecnología se encuentra presente en nuestro día a día desde hace rato. Lo que las aplicaciones nos sugieren que veamos (sabiendo que es muy posible que nos interese), los mapas que usamos en el móvil, las sugerencias que nos aparecen cuando comenzamos a escribir en el buscador, entre muchas otras.

¿Pero qué pasa si estas "decisiones" están mal programadas?

La Inteligencia Artificial, mediante el uso de algoritmos, genera información nueva basándose en datos ya existentes en Internet. El inconveniente surge es que en esta data previa existen prejuicios, exclusiones y discriminaciones, que estarán también presentes en los resultados que produzca. Algunos de los sesgos tienen que ver con la clase social, el lugar de residencia, la orientación sexual y el género, entre muchos otros. Estos pueden estigmatizar y marginar aún más a los grupos históricamente excluidos, e incluso contrarrestar algunos de los avances en materia de igualdad alcanzados en los últimos años.

Muchas empresas utilizan la IA para seleccionar candidatos a puestos de trabajo. Si el sistema sabe que la mayoría de los ingenieros que actualmente trabajan son varones, excepto que esté configurado desde una perspectiva de género, seguramente priorizará a otro varón en esta búsqueda, a pesar de que existan mujeres ingenieras con curriculums similares. Este tipo de sesgos también se evidencian en las búsquedas en línea, donde la tecnología puede asociar ciertas actividades con un género específico, como mostrar solo mujeres en la búsqueda de "enfermería".

Podemos preguntarnos, ¿por qué no se está haciendo nada para contrarrestar este tipo de sesgos? Los equipos de desarrollo y las personas que trabajan en STEM se caracterizan por la poca diversidad de género y socio cultural: los creadores de IA son, en un 80%, hombres blancos heterosexuales de cultura judeocristiana ( Endesa, 2020), un perfil muy reducido y poco representativo.

Esta falta de mujeres en disciplinas tecnológicas no es natural, sino que es una consecuencia de imposiciones sociales. Desde la infancia, chicos y chicas comienzan su desarrollo en una sociedad estereotipada que les hace creer que hay cosas "para niños", muy diferentes a las que son "para niñas". A medida que van creciendo, estas imposiciones no hacen más que reforzarse, lo que termina viéndose en las aulas de las universidades tecnológicas, donde hay una marcada desigualdad de género, y se agrava aún más en el ámbito laboral, donde la maternidad suele ser un factor discriminatorio adicional.

En un informe de Chicos.net se consultó a docentes de Argentina si consideraban que el género de sus estudiantes influía en el rendimiento escolar. ¡Casi la mitad dijo que sí en el área de tecnología! Entre estas personas, el 81% cree que esa diferencia favorece a los varones. Al acarrear esta creencia, se estimula en menor medida a quienes se cree que "no tienen facilidad", lo que dificulta despertar intereses en el área y generar mejores condiciones para un buen desempeño. ( Chicos.net, Aula Abierta, Grow - género y trabajo, 2019).

Conociendo estos problemas es posible trabajar para encontrar soluciones. En primera instancia, es fundamental promover -dentro y fuera del sistema educativo- el interés por disciplinas STEM desde la infancia sin importar el género, especialmente para colectivos en situación de pobreza o vulnerabilidad. Revisar los sesgos que tenemos como personas adultas que educan y acompañan infancias y adolescencias es un punto fundamental para ayudarles a que se animen a formar parte de estos sectores, así dejan de ser exclusivos "de varones".

Algunas ideas para lograr esto desde la docencia son:

Incluir desde el lenguaje: el masculino genérico puede hacer que las niñas, adolescentes mujeres y personas de otras identidades de género no se sientan interpeladas.

Prestar atención a cómo damos la voz al estudiantado, distribuyéndola de manera equitativa para que todos y todas puedan participar de igual manera.

Brindar ejemplos en los que se visibilice que el género no define las capacidades, mostrando referentes diversos.

Incentivar desde edades tempranas la introducción a disciplinas vinculadas a las ciencias y tecnología.

Por otra parte, es necesaria la conformación de equipos de trabajo pluralistas, multiculturales e interdisciplinarios en el diseño y desarrollo de la tecnología. Incluyendo personas lingüistas, sociólogas y antropólogas, entre otras, que puedan garantizar una perspectiva de diversidad e inclusión.

A su vez, debemos exigir a los estados una promoción de la equidad de género a través de una adecuada gobernanza de datos. En 2021 los 193 estados miembros de la UNESCO aprobaron la Recomendación sobre la ética de la IA, donde se toman como puntos fundamentales la necesidad de:

Políticas internacionales y nacionales y marcos regulatorios para garantizar que estas tecnologías emergentes beneficien a la humanidad en su conjunto.

Que la IA esté al servicio de los intereses de los ciudadanos y las ciudadanas.

Solo implementando medidas para garantizar que la IA sea desarrollada de manera ética y teniendo en cuenta la perspectiva de género y diversidad en todo momento, podremos aprovechar su potencial para mejorar la vida de todas las personas por igual.

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IA Y Género: ¿Cómo romper el círculo de la exclusión? | Noticias | Chicos.net

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En estos últimos meses la Inteligencia Artificial estuvo en boca de todas las personas por la aparición de Chat GPT, un generador de lenguaje que escribe de manera prácticamente indistinguible de

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E.27 - Chat GPT: Sacudiendo la Caja Negra

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INFoD. Inteligencia artificial, internet y microchips

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INFoD. Inteligencia artificial, internet y microchips

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Jornada 1 - 303. Inteligencia artificial, internet y microchips

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E.28 - Chat GPT : Cuando la IA toca las puertas

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Listen to this episode from Shots de Ciencia on Spotify. En la primera parte de este especial, conversamos con el físico colombiano Alejandro Losada para entender los fundamentos de ChatGPT, un modelo de IA que está revolucionando el mundo.

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INFoD. Desafíos de la inteligencia artificial 

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INFoD. Desafíos de la inteligencia artificial 

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Jornada 2 - 347. Desafíos de la inteligencia artificial para repensar la alfabetización mediática...

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Tramo: 347. Desafíos de la inteligencia artificial para repensar la alfabetización mediática en la escuelaJornada 2: Inteligencia artificial en educación En…

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IA, música, contenidos y la extraña empatía con ChatGPT

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IA, música, contenidos y la extraña empatía con ChatGPT

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T12 E3: Música verdadera pero falsa, contenido ultra-adictivo, amigos imaginarios, y otras creaciones de la inteligencia artificial

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Listen to this episode from La columna de Santiago Bilinkis on Spotify. En la columna de este mes hablamos sobre tres usos inesperados que se están dando a la inteligencia artificial. Por un lado, discutimos la posibilidad de crear música falsa, pero increíblemente verosímil, y los desafíos que esto plantea para decidir quién es el creador de una obra.

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" Everything we love about civilization is a product of intelligence, so amplifying our human intelligence with artificial intelligence has the potential of helping civilization flourish like never before - as long as we manage to keep the technology beneficial."

Max Tegmark, President of the Future of Life Institute

What is AI?

From SIRI to self-driving cars, artificial intelligence (AI) is progressing rapidly. While science fiction often portrays AI as robots with human-like characteristics, AI can encompass anything from Google's search algorithms to IBM's Watson to autonomous weapons.

Artificial intelligence today is properly known as narrow AI (or weak AI), in that it is designed to perform a narrow task (e.g. only facial recognition or only internet searches or only driving a car). However, the long-term goal of many researchers is to create general AI (AGI or strong AI). While narrow AI may outperform humans at whatever its specific task is, like playing chess or solving equations, AGI would outperform humans at nearly every cognitive task.

Why research AI safety?

In the near term, the goal of keeping AI's impact on society beneficial motivates research in many areas, from economics and law to technical topics such as verification, validity, security and control. Whereas it may be little more than a minor nuisance if your laptop crashes or gets hacked, it becomes all the more important that an AI system does what you want it to do if it controls your car, your airplane, your pacemaker, your automated trading system or your power grid. Another short-term challenge is preventing a devastating arms race in lethal autonomous weapons.

In the long term, an important question is what will happen if the quest for strong AI succeeds and an AI system becomes better than humans at all cognitive tasks. As pointed out by I.J. Good in 1965, designing smarter AI systems is itself a cognitive task. Such a system could potentially undergo recursive self-improvement, triggering an intelligence explosion leaving human intellect far behind. By inventing revolutionary new technologies, such a superintelligence might help us eradicate war, disease, and poverty, and so the creation of strong AI might be the biggest event in human history. Some experts have expressed concern, though, that it might also be the last, unless we learn to align the goals of the AI with ours before it becomes superintelligent.

There are some who question whether strong AI will ever be achieved, and others who insist that the creation of superintelligent AI is guaranteed to be beneficial. At FLI we recognize both of these possibilities, but also recognize the potential for an artificial intelligence system to intentionally or unintentionally cause great harm. We believe research today will help us better prepare for and prevent such potentially negative consequences in the future, thus enjoying the benefits of AI while avoiding pitfalls.

How can AI be dangerous?

Most researchers agree that a superintelligent AI is unlikely to exhibit human emotions like love or hate, and that there is no reason to expect AI to become intentionally benevolent or malevolent. Instead, when considering how AI might become a risk, experts think two scenarios most likely:

1. The AI is programmed to do something devastating: Autonomous weapons are artificial intelligence systems that are programmed to kill. In the hands of the wrong person, these weapons could easily cause mass casualties. Moreover, an AI arms race could inadvertently lead to an AI war that also results in mass casualties. To avoid being thwarted by the enemy, these weapons would be designed to be extremely difficult to simply "turn off," so humans could plausibly lose control of such a situation. This risk is one that's present even with narrow AI, but grows as levels of AI intelligence and autonomy increase.

2. The AI is programmed to do something beneficial, but it develops a destructive method for achieving its goal: This can happen whenever we fail to fully align the AI's goals with ours, which is strikingly difficult. If you ask an obedient intelligent car to take you to the airport as fast as possible, it might get you there chased by helicopters and covered in vomit, doing not what you wanted but literally what you asked for. If a superintelligent system is tasked with a ambitious geoengineering project, it might wreak havoc with our ecosystem as a side effect, and view human attempts to stop it as a threat to be met.

As these examples illustrate, the concern about advanced AI isn't malevolence but competence. A super-intelligent AI will be extremely good at accomplishing its goals, and if those goals aren't aligned with ours, we have a problem. You're probably not an evil ant-hater who steps on ants out of malice, but if you're in charge of a hydroelectric green energy project and there's an anthill in the region to be flooded, too bad for the ants. A key goal of AI safety research is to never place humanity in the position of those ants.

Why the recent interest in AI safety

Stephen Hawking, Elon Musk, Steve Wozniak, Bill Gates, and many other big names in science and technology have recently expressed concern in the media and via open letters about the risks posed by AI, joined by many leading AI researchers. Why is the subject suddenly in the headlines?

The idea that the quest for strong AI would ultimately succeed was long thought of as science fiction, centuries or more away. However, thanks to recent breakthroughs, many AI milestones, which experts viewed as decades away merely five years ago, have now been reached, making many experts take seriously the possibility of superintelligence in our lifetime. While some experts still guess that human-level AI is centuries away, most AI researches at the 2015 Puerto Rico Conference guessed that it would happen before 2060. Since it may take decades to complete the required safety research, it is prudent to start it now.

Because AI has the potential to become more intelligent than any human, we have no surefire way of predicting how it will behave. We can't use past technological developments as much of a basis because we've never created anything that has the ability to, wittingly or unwittingly, outsmart us. The best example of what we could face may be our own evolution. People now control the planet, not because we're the strongest, fastest or biggest, but because we're the smartest. If we're no longer the smartest, are we assured to remain in control?

FLI's position is that our civilization will flourish as long as we win the race between the growing power of technology and the wisdom with which we manage it. In the case of AI technology, FLI's position is that the best way to win that race is not to impede the former, but to accelerate the latter, by supporting AI safety research.

The Top Myths About Advanced AI

A captivating conversation is taking place about the future of artificial intelligence and what it will/should mean for humanity. There are fascinating controversies where the world's leading experts disagree, such as: AI's future impact on the job market; if/when human-level AI will be developed; whether this will lead to an intelligence explosion; and whether this is something we should welcome or fear. But there are also many examples of of boring pseudo-controversies caused by people misunderstanding and talking past each other. To help ourselves focus on the interesting controversies and open questions -- and not on the misunderstandings -- let's clear up some of the most common myths.

Timeline Myths

The first myth regards the timeline: how long will it take until machines greatly supersede human-level intelligence? A common misconception is that we know the answer with great certainty.

One popular myth is that we know we'll get superhuman AI this century. In fact, history is full of technological over-hyping. Where are those fusion power plants and flying cars we were promised we'd have by now? AI has also been repeatedly over-hyped in the past, even by some of the founders of the field. For example, John McCarthy (who coined the term "artificial intelligence"), Marvin Minsky, Nathaniel Rochester and Claude Shannon wrote this overly optimistic forecast about what could be accomplished during two months with stone-age computers: "We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College [...] An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer."

On the other hand, a popular counter-myth is that we know we won't get superhuman AI this century. Researchers have made a wide range of estimates for how far we are from superhuman AI, but we certainly can't say with great confidence that the probability is zero this century, given the dismal track record of such techno-skeptic predictions. For example, Ernest Rutherford, arguably the greatest nuclear physicist of his time, said in 1933 --- less than 24 hours before Szilard's invention of the nuclear chain reaction --- that nuclear energy was "moonshine.'' And Astronomer Royal Richard Woolley called interplanetary travel "utter bilge'' in 1956. The most extreme form of this myth is that superhuman AI will never arrive because it's physically impossible. However, physicists know that a brain consists of quarks and electrons arranged to act as a powerful computer, and that there's no law of physics preventing us from building even more intelligent quark blobs.

There have been a number of surveys asking AI researchers how many years from now they think we'll have human-level AI with at least 50% probability. All these surveys have the same conclusion: the world's leading experts disagree, so we simply don't know. For example, in such a poll of the AI researchers at the 2015 Puerto Rico AI conference, the average (median) answer was by year 2045, but some researchers guessed hundreds of years or more.

There's also a related myth that people who worry about AI think it's only a few years away. In fact, most people on record worrying about superhuman AI guess it's still at least decades away. But they argue that as long as we're not 100% sure that it won't happen this century, it's smart to start safety research now to prepare for the eventuality. Many of the safety problems associated with human-level AI are so hard that they may take decades to solve. So it's prudent to start researching them now rather than the night before some programmers drinking Red Bull decide to switch one on.

Controversy Myths

Another common misconception is that the only people harboring concerns about AI and advocating AI safety research are luddites who don't know much about AI. When Stuart Russell, author of the standard AI textbook, mentioned this during his Puerto Rico talk, the audience laughed loudly. A related misconception is that supporting AI safety research is hugely controversial. In fact, to support a modest investment in AI safety research, people don't need to be convinced that risks are high, merely non-negligible -- just as a modest investment in home insurance is justified by a non-negligible probability of the home burning down.

It may be that media have made the AI safety debate seem more controversial than it really is. After all, fear sells, and articles using out-of-context quotes to proclaim imminent doom can generate more clicks than nuanced and balanced ones. As a result, two people who only know about each other's positions from media quotes are likely to think they disagree more than they really do. For example, a techno-skeptic who only read about Bill Gates's position in a British tabloid may mistakenly think Gates believes superintelligence to be imminent. Similarly, someone in the beneficial-AI movement who knows nothing about Andrew Ng's position except his quote about overpopulation on Mars may mistakenly think he doesn't care about AI safety, whereas in fact, he does. The crux is simply that because Ng's timeline estimates are longer, he naturally tends to prioritize short-term AI challenges over long-term ones.

Myths About the Risks of Superhuman AI

Many AI researchers roll their eyes when seeing this headline: " Stephen Hawking warns that rise of robots may be disastrous for mankind." And as many have lost count of how many similar articles they've seen. Typically, these articles are accompanied by an evil-looking robot carrying a weapon, and they suggest we should worry about robots rising up and killing us because they've become conscious and/or evil. On a lighter note, such articles are actually rather impressive, because they succinctly summarize the scenario that AI researchers don't worry about. That scenario combines as many as three separate misconceptions: concern about consciousness, evil, and robots.

If you drive down the road, you have a subjective experience of colors, sounds, etc. But does a self-driving car have a subjective experience? Does it feel like anything at all to be a self-driving car? Although this mystery of consciousness is interesting in its own right, it's irrelevant to AI risk. If you get struck by a driverless car, it makes no difference to you whether it subjectively feels conscious. In the same way, what will affect us humans is what superintelligent AI does, not how it subjectively feels.

The fear of machines turning evil is another red herring. The real worry isn't malevolence, but competence. A superintelligent AI is by definition very good at attaining its goals, whatever they may be, so we need to ensure that its goals are aligned with ours. Humans don't generally hate ants, but we're more intelligent than they are - so if we want to build a hydroelectric dam and there's an anthill there, too bad for the ants. The beneficial-AI movement wants to avoid placing humanity in the position of those ants.

The consciousness misconception is related to the myth that machines can't have goals. Machines can obviously have goals in the narrow sense of exhibiting goal-oriented behavior: the behavior of a heat-seeking missile is most economically explained as a goal to hit a target. If you feel threatened by a machine whose goals are misaligned with yours, then it is precisely its goals in this narrow sense that troubles you, not whether the machine is conscious and experiences a sense of purpose. If that heat-seeking missile were chasing you, you probably wouldn't exclaim: "I'm not worried, because machines can't have goals!"

I sympathize with Rodney Brooks and other robotics pioneers who feel unfairly demonized by scaremongering tabloids, because some journalists seem obsessively fixated on robots and adorn many of their articles with evil-looking metal monsters with red shiny eyes. In fact, the main concern of the beneficial-AI movement isn't with robots but with intelligence itself: specifically, intelligence whose goals are misaligned with ours. To cause us trouble, such misaligned superhuman intelligence needs no robotic body, merely an internet connection - this may enable outsmarting financial markets, out-inventing human researchers, out-manipulating human leaders, and developing weapons we cannot even understand. Even if building robots were physically impossible, a super-intelligent and super-wealthy AI could easily pay or manipulate many humans to unwittingly do its bidding.

The robot misconception is related to the myth that machines can't control humans. Intelligence enables control: humans control tigers not because we are stronger, but because we are smarter. This means that if we cede our position as smartest on our planet, it's possible that we might also cede control.

The Interesting Controversies

Not wasting time on the above-mentioned misconceptions lets us focus on true and interesting controversies where even the experts disagree. What sort of future do you want? Should we develop lethal autonomous weapons? What would you like to happen with job automation? What career advice would you give today's kids? Do you prefer new jobs replacing the old ones, or a jobless society where everyone enjoys a life of leisure and machine-produced wealth? Further down the road, would you like us to create superintelligent life and spread it through our cosmos? Will we control intelligent machines or will they control us? Will intelligent machines replace us, coexist with us, or merge with us? What will it mean to be human in the age of artificial intelligence? What would you like it to mean, and how can we make the future be that way? Please join the conversation!

Recommended References

Many of the organizations listed on this page and their descriptions are from a list compiled by the Global Catastrophic Risk institute; we are most grateful for the efforts that they have put into compiling it. These organizations above all work on computer technology issues, though many cover other topics as well. This list is undoubtedly incomplete; please contact us to suggest additions or corrections.

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Benefits & Risks of Artificial Intelligence - Future of Life Institute

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What are the benefits and risks of artificial intelligence (AI)? Why do we need research to ensure that AI remains safe and beneficial?

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Sitio web de un profe de Educación Física y su mirada sobre la IA

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Sitio web de un profe de Educación Física y su mirada sobre la IA

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Inteligencia Artificial en Educación Física - El Valor de la Educación Física

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Hablemos hoy de la inteligencia artificial en educación física. Y qué cosas podemos hacer con ella en nuestras clases de educación física.