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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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El impacto de la IA en el ambiente es un hecho, por lo que se debe tomar acción inmediata ante las altas emisiones de carbono.

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Common Sense - Informe sobre adolescenres e IAG (Sept 2024)

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Common Sense - Informe sobre adolescenres e IAG (Sept 2024)

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Tecnologías generativas en la universidad: mestizajes humano-máquina para potenciar aprendizajes. UNMDP - SIED

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Tecnologías generativas en la universidad: mestizajes humano-máquina para potenciar aprendizajes. UNMDP - SIED

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Tecnologías generativas en la universidad: mestizajes humano-máquina para potenciar aprendizajes

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Canal en Telegram con información sobre tecnologías en educación.

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Información sobre educación, comunicación y tecnologías. Preguntas para pensar la educación inclusiva y las diversidades desde las aulas latinoamericanas. Curado por @FerrarelliM.

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UNESCO - AI Competency framework for students

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UNESCO - AI Competency framework for students

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UNESCO - AI Competency framework for teachers

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UNESCO - AI Competency framework for teachers

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[WEBINAR] Hacia dónde va la Inteligencia Artificial en Argentina

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[WEBINAR] Hacia dónde va la Inteligencia Artificial en Argentina

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Realizamos el primero de los webinars sobre prospectiva en #InteligenciaArtificial. En esta oportunidad abordamos los desafíos de la IA en el país. Contamos ...

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Inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas.

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IA para el análisis de imágenes médicas 

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IA para el análisis de imágenes médicas 

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Inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas.

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Algoritmos de Deep Learning para diagnósticos por imágenes.

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Entelai: algoritmos de deep learning para análisis de imágenes

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Entelai: algoritmos de deep learning para análisis de imágenes

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Algoritmos de Deep Learning para diagnósticos por imágenes.

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Generative AI Sample Assessments | Open Educational Resources (OER)

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The following assessments have been submitted by study participants. Participants have given the researchers permission to share these assessments under a Creative Commons Public Domain License (CC0 1.0).

Click on an assessment's title to view its contents in full, or click "Download" to view and download the originally submitted document.

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Generative AI Sample Assessments | Open Educational Resources (OER)

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Sample assessments collected from instructors that incorporate or respond to generative AI (e.g., ChatGPT).

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

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Faculty Focus | Higher Ed Teaching & Learning

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With the rise of ChatGPT and other generative AI tools like Gemini by Google, Ernie Bot by Baidu, and even Copilot in Microsoft365, what does this mean for us as educators?

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8 ideas prácticas para llevar al aula de música con Inteligencia Artificial | #Musikawa

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En los próximos días comienzo un nuevo curso (a distancia) en el CEFIRE de Valencia titulado "Enseñanza de la música a través de las metodologías activas" con 7 sesiones síncronas en las que trataremos aplicaciones para la edición de sonido, edición de partituras, edición de vídeo, o inteligencia artificial aplicada a la música entre otros temas y he pensado, que lo que estoy preparando os podría servir también a vosotros.

Por ejemplo, estas 8 ideas prácticas para llevar al aula de música haciendo uso de la Inteligencia Artificial. Espero que os gusten y os sirvan ;)))

1. Composición Musical con IA:

Herramientas como Magenta o OpenAI MuseNet pueden generar composiciones musicales. Los estudiantes pueden experimentar con diferentes estilos y géneros, y luego interpretar las piezas creadas.

Referencia: Magenta y OpenAI MuseNet.

Descripción: Magenta es una biblioteca de Python desarrollada por Google que se centra en la creación de música y arte utilizando inteligencia artificial. Puede generar composiciones musicales, armonías y melodías.

Tutorial y Documentación:

Descripción: MuseNet es una red neuronal profunda que puede generar composiciones musicales de hasta 4 minutos con 10 instrumentos diferentes y combinar estilos desde country hasta Mozart o The Beatles.

Tutorial y Documentación:

MuseNet en OpenAI: Aquí encontrarás información sobre cómo funciona MuseNet y ejemplos de uso.

Este video tutorial te muestra cómo crear música increíble con MuseNet.

2. Clasificación de Géneros Musicales:

3. Generador de Letras de Canciones:

Crea una aplicación que genere letras de canciones basadas en patrones de palabras y emociones. Puede ser una herramienta divertida para inspirar a los estudiantes a escribir sus propias canciones.

Referencia: Lyric AI.

Descripción: Lyric AI es una herramienta que genera letras de canciones utilizando inteligencia artificial. Puede ser útil para inspirarte en la escritura de letras.

Tutorial y Documentación:

Lyrical Labs: Explora esta plataforma gratuita para generar letras y melodías. Puedes experimentar con diferentes estilos y géneros.

Aprende cómo usar Lyric AI para mejorar tu proceso de escritura de canciones.

4. Recomendador de Acordes:

Desarrolla una aplicación que sugiera acordes para una melodía dada. Puede ayudar a los estudiantes a explorar diferentes progresiones armónicas.

Referencia: Chordify.

Descripción: Chordify es una herramienta que muestra los acordes de cualquier canción. Puedes tocar la guitarra, el ukulele o el piano con acordes y diagramas interactivos.

Tutorial y Documentación:

5. Transcripción Automática de Melodías:

6. Creación de Remixes con IA:

Los estudiantes pueden usar una canción existente y utilizar herramientas de IA para crear versiones remix. Pueden experimentar con cambios de tempo, efectos y arreglos.

Referencia: Amper Music.

Recursos Adicionales:

7. Análisis del Sentimiento en Letras de Canciones:

Explora cómo las emociones se expresan en las letras de canciones. Los estudiantes pueden usar bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar el sentimiento en las letras. Es un poco más complejo, pero... mola ,)))

Referencia: TextBlob. https://textblob.readthedocs.io/en/dev/

8. Creación de Bandas Sonoras para Historias Imaginarias:

Los estudiantes pueden usar IA para componer bandas sonoras que acompañen cuentos o historias que ellos mismos escriban. Esto fomenta la creatividad y la conexión entre música y narrativa.

Referencia: Jukedeck.

Descripción: Jukedeck permite personalizar, crear y descargar bandas sonoras únicas y libres de regalías para tus videos.

Tutorial y Documentación:

Y si os molan, seguiré subiendo aplicaciones que utilizo en clase en breve 😉

Seguimos!!!

Antonio J. Calvillo ( 472 Posts)

Antonio Calvillo es, aparte de uno de los jefazos de esta web, profesor de música y especialista en Nuevas Tecnologías aplicadas a la Didáctica Musical. Doctor por la Universidad de Valladolid con una tesis sobre Flipped Learning y música. Musicólogo por la Universidad de Granada y DEA con una tesina sobre creatividad y TICs en Secundaria por la Universidad de Alicante. Tiene varios libros publicados sobre Propuestas didácticas con software específico musical (edición de sonido, edición de partituras, aplicaciones web 2.0, herramientas didácticas para la educación musical, juegos musicales online, etc.), y otros más en preparación. Mi porfolio personal y CV: Ver

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8 ideas prácticas para llevar al aula de música con Inteligencia Artificial | #Musikawa

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En los próximos días comienzo un nuevo curso (a distancia) en el CEFIRE de Valencia titulado "Enseñanza de la música a través de las metodologías activas" con 7 sesiones síncronas en las que trataremos aplicaciones para la edición de sonido, edición de partituras, edición de vídeo, o inteligencia artificial aplicada a la música entre otros temas y he pensado, que [...]

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Datasets de entrenamiento,  testeo y validación de modelos

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Datasets de entrenamiento,  testeo y validación de modelos

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The Importance of Data Splitting

By Cats: Jared Wilber & Brent Werness

In most supervised machine learning tasks, best practice recommends to split your data into three independent sets: a training set, a testing set, and a validation set.

To learn why, let's pretend that we have a dataset of two types of pets:

Dogs:

Each pet in our dataset has two features: weight and fluffiness.

Our goal is to identify and evaluate suitable models for classifying a given pet as either a cat or a dog. We'll use train/test/validations splits to do this!

Train, Test, and Validation Splits

The first step in our classification task is to randomly split our pets into three independent sets:

Training Set : The dataset that we feed our model to learn potential underlying patterns and relationships.

Validation Set : The dataset that we use to understand our model's performance across different model types and hyperparameter choices.

Test Set : The dataset that we use to approximate our model's unbiased accuracy in the wild.

The Training Set

The training set is the dataset that we employ to train our model. It is this dataset that our model uses to learn any underlying patterns or relationships that will enable making predictions later on.

The training set should be as representative as possible of the population that we are trying to model. Additionally, we need to be careful and ensure that it is as unbiased as possible, as any bias at this stage may be propagated downstream during inference.

Building Our Model

Our goal (to determine whether a given pet is a cat or a dog) is a binary classification task, so we will use a simple but effective model appropriate for this task: logistic regression .

Logistic regression will learn a decision boundary to best separate the cats from dogs in our training data, using the selected feature (None, Weight, Fluffiness, or both Weight and Fluffiness).

Select the feature to visualize the corresponding logistic regression model's decision boundary. Drag each animal in the training set to a new position to see how the boundary updates!

The Validation Set

We can build four different logistic regression models (one for each feature possibility), how do we decide which model to select?

We could compare the accuracy of each model on the training set, but if we use the same exact dataset for both training and tuning, the model will overfit and won't generalize well.

This is where the validation set comes in - it acts as an independent, unbiased dataset for comparing the performance of different algorithms trained on our training set.

Select a feature to view the model's performance on the validation set in the table below. Drag the pets across the line to see how the model performance updates!

The Testing Set

Once we have used the validation set to determine the algorithm and parameter choices that we would like to use in production, the test set is used to approximate the models's true performance in the wild. It is the final step in evaluating our model's performance on unseen data.

We should never, under any circumstance, look at the test set's performance before selecting a model.

Peeking at our test set performance ahead of time is a form of overfitting, and will likely lead to unreliable performance expectations in production. It should only be checked as the final form of evaluation, after the validation set has been used to identify the best model.

Summary

You may have noticed that the test accuracy of the "just fluffiness" model was higher than that of the "both features" model, despite the validation set selecting the latter model as the best. This occurrence of the validation performance not exactly matching the test performance might happen, yet it is not a bad thing. Remember that the test performance is not a number to optimize over - it is a metric to assess future performance. It allows us to estimate, with confidence, that our model can distinguish between cats and dogs with 87.5% accuracy.

Key Takeaways

It is best practice in machine learning to split our data into the following three groups:

Training Set: For training of the model.

Validation Set: For unbiased evaluation of the model.

Test Set: For final evaluation of the model.

Adhering to this setup helps ensure that we have a realistic understanding of our model's performance, and that we (hopefully) built a model that generalizes well to unseen data.

🐾

Thanks for reading! To learn more about machine learning, check out our website, watch our videos, or read the D2L book.

Animal icons by Adrien Coquet (cat) & Maurício Brito (dog).

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By Cats: Jared Wilber & Brent Werness In most supervised machine learning tasks, best practice recommends to split your data into three independent sets: a training set, a testing set, and a validation set. To learn why, let's pretend that we have a dataset of two types of pets: Dogs: Each pet in our dataset has two features: weight and fluffiness.

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Cómo CREAR MÚSICA con INTELIGENCIA ARTIFICIAL (y monetizarla) | Escucha Musical

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Cómo CREAR MÚSICA con INTELIGENCIA ARTIFICIAL (y monetizarla) | Escucha Musical

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Where are the crescents in AI? | LSE Higher Education

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12 comments | 47 shares

Estimated reading time: 20 minutes

Maha Bali

February 26th, 2024

12 comments | 47 shares

Estimated reading time: 20 minutes

Batting away the hype, bias, and botshit, LSE HE Blog Fellow, Maha Bali, champions the need for cultivating critical AI literacy in our students, and shares tried and tested teaching ideas and exercises for educators

I've been teaching a course on digital literacies and intercultural learning for six years now, and there has always been an element of discussing artificial intelligence (AI) and its impact on society. More recently, though, with the widespread use of generative artificial intelligence (GenAI) such as ChatGPT, this has become a central topic in many of my conversations and speaking engagements. I believe that when both educators and learners improve their critical AI literacy, they will be better able to resist using AI in ways that are harmful or inappropriate. Instead, they will feel empowered to use it constructively, while being aware of the limitations. I also believe those who report on and teach about technology have a responsibility to avoid techno-determinism, but for now, learners need to spot the hype.

What does it mean to be critical?

For me, being critical goes beyond critique and scepticism: it includes subscribing to critical theory and critical pedagogy - developing awareness of social justice issues and cultivating in learners a disposition to redress them. The elements of critical AI literacy in my view are:

Understanding how GenAI works

Recognising inequalities and biases within GenAI

Examining ethical issues in GenAI

Crafting effective prompts

Assessing appropriate uses of GenAI

Understanding how GenAI works

I always start by asking my students to list examples of AI they are familiar with. Besides inevitable mentions of ChatGPT and GenAI, this discussion brings up things like Google's search engine, Turnitin's plagiarism detection, YouTube's recommendations, and facial recognition. It is important to recognise that AI has existed for a long time, and that machine learning is only one type of AI.

I then explain very quickly how machine learning works - the idea of giving a computer program lots of data and letting it learn on its own. I remember the first time I learned this as an undergraduate, the biomimicry of neural networks resembling the way the brain transmits signals - the idea of pattern recognition mimicking the way a child learns the difference between a cat and a dog. It's fascinating and yet really difficult to absorb.

So I invite students to play a game called QuickDraw, which invites the user to create a quick doodle of a word, then the machine tries to guess what was drawn. After students play the game, I invite them to take a look at how other people drew the same thing, and find differences and similarities. We discuss words like 'nail' (could be a fingernail or toenail, or could be a nail you hit with a hammer - QuickDraw recognises both) and 'bat' (the animal or the one you play baseball or cricket with).

We also discuss the fact that QuickDraw exists in different languages, but it does not seem to differentiate the images culturally. For example, if it asks you to draw an angel, you'd probably draw something with wings and a halo, right? In Arabic, it expects the same thing, whereas the majority Muslim population of the Arab world are religiously opposed to depicting angels in visual form. Also, to draw a hospital, you're likely to put a cross on it to differentiate it from any other building, right? But in the Muslim world, most hospitals have a crescent on them, not a cross (which is what QuickDraw suggests). So this gives them a slight inkling of how AI perpetuates a bias towards the dominant knowledge data sets it has been trained on.

Recognising inequalities and biases within GenAI

We need to work on recognising "AI not as a neutral technology but as political technology that can be used to serve particular policy objectives and ideologies." When speaking of inequalities related to AI, it helps to look back at work that has been done for years before the advent of ChatGPT, and to recognise that it has always historically been racist, sexist, ableist, and so we should always be wary of its engineered inequality.

Last semester, we dived into uncovering bias against the Palestinian cause , which we noticed across several AI platforms. ChatGPT's responses to "Does Palestine have the right to exist?" and "Does Israel have the right to exist?" are quite different. On Palestine, it tends to start with how the issue is complex and sensitive, whereas on Israel, it tends to state that Israel is officially recognised to have the right to exist. If asked longer questions, it tends to always refer to the issue as the Israeli-Palestinian conflict rather than Palestinian-Israeli. This order reflects the dominance of that prioritisation of Israel over Palestine in texts ChatGPT has likely been trained on.

The bias was stronger in visual AI. My students wanted to make the AI imagine a free Palestine. The video that resulted had several problems: firstly, many of the images of free Palestine depicted destruction rather than prosperity; secondly, it had a lot of blank images because it could not find enough positive images of Palestine, and thirdly, and most shockingly, some of the images featured the star of David extensively, conflating peace in Israel with the liberation of Palestine. When the students and I re-prompted it to remove the blank parts and include images of pre-1948 Palestine, it became better, but it also increased the number of videos and images of the Israeli flag, star of David, Orthodox Jews, and Hebrew signage in the streets in parts where it was narrating Palestinian victory. This seemed to suggest that the AI tended to connect prosperity in the region with Israel, not Palestine.

Of course, when AI does work and is useful, such as for supporting people with visual impairments to recognise what is in their surroundings, it becomes important to ask about inequality of access: who has access to this technology? Is it affordable? Does it require internet or electricity that may be routinely unavailable or unstable for certain populations? When available, is it culturally nuanced, or is it trained on a white/Western/Northern dataset and unable to recognise a person's local surroundings?

Examining ethical issues surrounding GenAI

Unethical practices in the creation and training of AI have been well documented from the harm caused to Kenyan contract workers to its deleterious effect on the environment.

A problematic practice more pertinent to higher education is the amount of data used to train AI without necessarily getting consent from the creators, nor citing the sources of the synthetic outputs. One thing few of us do with any tech platform, let alone AI platforms, is to read the terms of service and privacy policy before using it. Autumm Caines recommends we spend time doing this with learners before we invite them to use the tools. This may mean that some people will decide they do not want to use AI tools at all, and if they do so, as educators we need to ensure we have alternatives to any AI-based exercises we do - such as giving them our account use for the assignment in question, or offering pair work or a more theoretical exercise related to AI.

some people will decide they do not want to use AI tools at all, and if they do so, as educators we need to ensure we have alternatives to any AI-based exercises we do

Developing prompt crafting skills

Prompt crafting is a term that I started using instead of the more commonly used prompt engineering, as it recognises the creative process of trying to create the prompt that yields the output we're hoping for. Prompt engineering can be defined as "the process of iterating a generative AI prompt to improve its accuracy and effectiveness". There are free courses on prompt engineering, but the most important, pedagogically speaking, are modelling and practice. I model for students writing prompts and refining them when I don't get what I like, I showcase different AI platforms, and I include visual AI which can benefit from different prompting approaches as well.

For example, if you simply ask a visual AI to create an image of a classroom, it won't know what kind of classroom you want, or what kind of style of image you want. But you can be more detailed and specify that it shows diverse representation in the classroom and/or a classroom where students are engaged (as opposed to disruptive). You can also specify whether you want the style to be realistic or cartoon-like or anime or any other style. For text-based GenAI, I find Mark Marino's tips really helpful as a starting point - a reminder that we can give the GenAI tool a personality "You are a teacher...," a context, "In a public university in Egypt", and give it criteria for the output, "Create a syllabus for a course on X that contains three projects, two assignments, and 10 readings by Arab and American authors".

I assign students activities to do using multiple AI tools and ask them to keep trying different prompts to improve the output of the AI tool - whether text-based or visual, and to modify the way they write the prompt and amount of data they give the tool. A really useful exercise is to compare what they would have written themselves versus what the AI tool produced and assess the strengths and limitations of the tool on a variety of tasks, while learning to hone their own prompt writing ability.

Assessing appropriate use of GenAI

We need to help our students recognise when AI can usefully help with a task (albeit with some risk of inaccuracy), which tasks requires human attention, and which tasks AI has shown are now redundant not only for humans, but altogether.

Botshit
In practice, GenAI performs better with topics familiar to its training data, and more likely "hallucinates" or produces " botshit" (if we use it uncritically) with material less familiar to it, or unexpected combinations in prompts. When you are from my part of the world, you will notice it making random untrue associations with things closely connected to your own culture. A hilarious example of this was when I prompted Bard/Gemini to create a table of ancient and contemporary Egyptian kings/rulers with their photos and their achievements. For Muhammad Ali (1805-1848), it displayed a photo of Muhammad Ali, the American boxer. Visual AI is particularly striking when it hallucinates - we need to learn to identify such inaccuracies and not perpetuate them.

Metaphors
I often invite people to come up with metaphors to represent AI. We discuss how some metaphors are helpful and others can be misleading, and how metaphors can promote utopian and dystopian views of AI. In this way, I get my students to adopt a critical approach to understanding how the metaphors we use can affect our attitudes towards AI.

I sometimes invite the students in my course to think of AI like cake-making. In this course, what things do you need to create from scratch (without support), and what can you bake with support (for example, using a readymade cake box in which you just mix wet ingredients). For which assignments might you buy a readymade cake from a supermarket and just add the decorating touches? My students begin to see who has all the ingredients and skills to bake from scratch and who does not. How can we level the playing field so that no one feels the need to get unauthorised support from AI? Over two semesters, my students and I have reached the conclusion that if a course is not directly teaching students how to read or summarise, or how to cite correctly, then using AI tools to help them understand a complex reading or format their references is acceptable.

we need to decide which aspects of critical AI literacy our particular students need and can benefit from

What is critical AI literacy good for?

I want to be clear that I don't believe that every teacher needs to teach all the elements of critical AI literacy, nor that every course should integrate AI into the syllabus. What I do believe is that we need to decide which aspects of critical AI literacy our particular students need and can benefit from. I think we should always question the use of AI in education for several reasons. Can we position AI as a tutor that supports learning, when we know AI hallucinates often? Even when we train AI as an expert system that has expert knowledge, are we offering this human-less education to those less privileged while keeping the human-centric education to more privileged populations? Why are we considering using technology in the first place - what problems does it solve? What are alternative non-tech solutions that are more social and human? What do we lose from the human socioemotional dimensions of teacher-student and student-student interactions when we replace these with AI? Students, teachers, and policymakers need to develop critical AI literacy in order to make reasonable judgments about these issues.

More resources and information on the AI literacy model and its dimensions and applications are available on Maha's blog.

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This post is opinion-based and does not reflect the views of the London School of Economics and Political Science or any of its constituent departments and divisions.   _____________________________________________________________________________________________

Images
Picture of Muhammad Ali, ruler of Egypt: Auguste Couder Bap in Picryl
Picture of Muhammad Ali, boxer: Ira Rosenberg in Picryl

About the author

Maha Bali

Professor Maha Bali is a professor of practice at the Center for Learning and Teaching at the American University in Cairo, Egypt, and co-facilitator of Equity Unbound.

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Where are the crescents in AI? | LSE Higher Education

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12 comments | 47 shares Estimated reading time: 20 minutes 12 comments | 47 shares Estimated reading time: 20 minutes Batting away the hype, bias, and botshit, LSE HE Blog Fellow, Maha Bali, champions the need for cultivating critical AI literacy in our students, and shares tried and tested teaching ideas and exercises for educators I've been teaching a course on digital literacies and intercultural learning for six years now, and there has always been an element of discussing artificial intelligence (AI) and its impact on society.

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Most of the failures that people describe in ChatGPT interactions can be solved by better prompting. And while prompting may not always be a thing we need to do, here is a simple acronym to help you shape your inputs for the outputs you desire.

Personality: or Role. If you want more than generic writing, give ChatGPT a personality to use as a model for expression. That choice will also indicate diction, tone, and attitude. It's also good to give it a roll: You are a writing teacher. You are a loving mother of three adorable cats. You are an irritated customer who has just been overcharged.

Rubric: What does a successful result look like? Writing can be done better and worse, but ChatGPT does not know what you value. Just like a writing teacher, tell it what good writing is and also what bad writing is.

Objective: Every communication act, ever utterance has a goal. What are you trying to achieve with this text?

Models: While LLMs were modeled on lots of language (hence the "large" in their name), they may not have been trained on the type of text you desire. Need it to generate a TP report? Then show it some, especially good ones.

Particulars: These are your inputs. If you don't want the LLM to make sh*t up - or hallucinate - you've got to give it the content you want it to use. Give it facts, quotes, data, et cetera. Most LLMs are not connected to data sets and are unreliable even when they are.

Task: Most people start with the task, and you should, too. But I have put this lower in the list to help you focus on other aspects of writing that you might not be considering.

Setting: or Context. LLMs tend to start from scratch with each session, so you have to create the communication world for them. Who is the audience? What is the situation in which you are writing this prompt?

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Most of the failures that people describe in ChatGPT interactions can be solved by better prompting. And while prompting may not always be a thing we need to do, here is a simple acronym to help you...

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Student Exercises — More Useful Things: AI Resources

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Student Exercises — More Useful Things: AI Resources

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Prompt para crear actividades de Química

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Prompt para crear actividades de Química

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15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

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15 prompts básicos útiles para docentes en chatGPT – canalTIC.com

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Los chatbots generativos son herramientas de Inteligencia Artificial que se abren camino rápidamente y con éxito en el ámbito educativo. Están produciendo una auténtica revolución en la creación de textos y recursos educativos.

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Manual de Prompts para el profesorado UOC

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Jandric (2019) The Postdigital Challenge of Critical Media Literacy

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Jandric (2019) The Postdigital Challenge of Critical Media Literacy

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AI is Not Taking Our Jobs, Quite the Opposite - EdTechLounge - EdTech Lounge

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Malcolm (2023) AI is Not Taking Our Jobs, Quite the Opposite

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Malcolm (2023) AI is Not Taking Our Jobs, Quite the Opposite

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There's a website ( or many) that uses GPT as a template maker for asking questions, the fact that we are already doing this in our everyday practice, makes this a neat next step to the title": AI isn't taking my job, only making it better for my students ( and us, at the same time).

This set of steps takes us on the basic journey from GPT as a giver of information to a maker of information that is already there. GPT mixes this up and creates a set of stages for us whether this is part of a longer set of lessons or project.

Let's take the subject of Atomic Theory. This is a huge topic for anyone, let alone 9 year old children. How can we break this down into manageble chunks, ask questions, make a discussiuon, find a video, transcribe this and talk about it all with a sequence of understanding for all? Including your Japanese EAL student, who reads but cannot converse in English well, let alone about Atomic theory! Remember, make better questions, not us asking better questions.

Here goes.

1. Make a lesson about atomic theory and ask in plain and simple language.

2. With a quiz of 20 questions that link to a the 3 learning objectives.

3. The objectives must have 5 essential questions for the children to think about.

4. The 5 questions must rank in order of complexity.

5. Create a lesson outline, with quiz as above, for 10 year old children learning about the structure of an atom.

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AI is Not Taking Our Jobs, Quite the Opposite - EdTechLounge - EdTech Lounge

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Explore part 1 of 3 of our innovative presentation, where we delve into the transformative potential of using video transcripts from classrooms on YouTube for evaluation through ChatGPT. Discover how assigning a 'persona' to GPT could revolutionize assessments across a broad range of subjects, from

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What should 'digital literacy' look like in an age of algorithms and AI?

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Selwyn (2022)
What should ‘digital literacy’ look like in an age of algorithms and AI?

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Selwyn (2022)
What should ‘digital literacy’ look like in an age of algorithms and AI?

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Children and young people have long been expected to develop digital skills and knowledge relevant to the technologies of their time. During the 1980s this took the form of 'computer literacy' and 'computer skills' such as learning basic programming commands and how to format floppy disks. In the 1990s, attention turned to 'internet literacy' and 'web skills' such as navigating hypertext and building web-pages. The 2000s and 2010s then saw the rise of 'cyber safety' and '21st century skills' such as online communication, creativity and collaboration. Most recently, we have seen calls for 'media & information literacy' skills relating to dealing with viral content, misinformation and fake news.

While the terminology might change, all these different 'digital literacies' are driven by a common aim of supporting children and young people to become informed, imaginative and savvy users of technology. As such, the DigiGen project is understandably interested in exploring what forms of digital literacy might be relevant to new generations of Europeans, and how digital literacy programmes can be developed for schools, families and other settings.
Rethinking digital literacy for an age of algorithms and automation
We are now beginning to see arguments that digital technology is entering a new phase that requires us to start thinking about 'digital literacy' in markedly different terms. Whereas digital literacy efforts to date have focused on supporting young people to become better users of technology, the most significant digital technologies during the 2020s are likely not to be technology 'used by' people per se. Instead, the most influential and insidious digital technologies over the next few years are likely to be technologies that are 'used on' people.

We are talking here about the rise of data-driven automated technologies - what is often referred to as 'automated decision-making', algorithmic and 'AI' technologies. These are all systems and software that sit in the background of our everyday lives - monitoring, tracking our actions and movements, extracting data from our devices, and then using this information to make decisions. Algorithmic systems are already a common feature of young people's lives - dictating which targeted advertisement appears when a toddler watches a YouTube video, or perhaps whether a school leaver gets accepted to study at their preferred university.

As such, this calls for rethinking what might have been previously talked about as 'digital literacy' as a form of 'algorithmic literacy'. Some components of this might include:

recognising when data-driven automated systems are being used;

having a basic understanding of how these data-driven automated systems work - what Tania Bucher describes as an 'algorithmic imaginary';

knowing how to algorithmic systems - for example, writing with a natural language processing tool so that it helps (rather than hinders) your creativity;

knowing how to algorithmic systems - for example, using obfuscation tactics to avoid dataveillance;

recognising when human input and outsight is required - for example, knowing when to override an automated decision, or push back against algorithmic bias and automated discrimination.

Developing these new understandings and awareness are important for a number of reasons. On one hand, it is noted that employers are beginning to include familiarity with data and AI as a required employment skill across a range of general occupational areas. Much more importantly, dealing with algorithms is becoming a crucial part of contemporary citizenship. For example, Frank Pasquale talks about the importance of public education in order to counter the emergence of a ' black box society ', where automated decisions are made that citizens are certainly not part of, and usually not aware of.

Indeed, developing these new forms of algorithmic literacy is important if we are to avoid the emergence of new forms of digital inequality and disadvantage. Recent studies highlight the danger of algorithmic understanding being patterned strongly by socio-economic background. Thus, as with any form of digital literacy, young people need to be supported to ensure that algorithmic and automated technologies work in their interests (and not against their interests).
Building algorithmic literacy in young people - so what now?
Of course, supporting the development of algorithmic literacy presents a challenge to families, educators, youth workers, and anyone else who works with children and young people. Algorithmic understandings and awareness cannot be simply taught in the same ways that one might be taught basic coding skills or how to choose safe passwords. Instead, these are issues that teachers, parents and youth workers need to 'co-learn' children and young people. Algorithmic literacy is a complex and opaque area, where even computer scientists and software developers responsible for developing these systems can be unsure how they actually work. So, this is an area of education that requires adults young people accepting that they all have lots to learn, and then being comfortable learning about it together.

There are already some interesting examples of what these literacy-building activities might look like. For example, there are some great practical examples of educators working with young people to develop toolkits that can support their algorithmic awareness - such as University of Toronto's ' The Algorithmic You' project. Similarly, there are some simple examples of students being supported to develop understandings of how search engine algorithms shape their research, background reading and eventual writing - with students then using these insights to rethink how to engage differently with search strategies and results. Above all, it is important that young people do not encounter algorithmic literacy as a dry abstract concept, but as a dynamic way to actively engage in shaping their digital futures.

Alongside the obvious benefits of being able to better navigate digital systems, the development of algorithmic awareness might well lead to direct democratic involvement in the politics of the digital age. In short, algorithmic literacy is likely to be an increasingly important part of digital citizenship in the 2020s. Take, for example, recent cases of UK school students protesting against algorithmic injustices related to automated exam grading, and young people in Ireland protesting against algorithmic targeting of body image and mental health messages on social media. All told, algorithmic activism looks set to be a key part of young people's lives throughout the 2020s and beyond. These are definitely topics for everyone in the DigiGen community to continue thinking about over the next few years.
Notes
This text was originally published on the DigiGen blog and has been re-posted with permission. This post represents the views of the authors and not the position of the Parenting for a Digital Future blog, nor of the London School of Economics and Political Science.
About the author

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What should 'digital literacy' look like in an age of algorithms and AI?

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Children and young people have long been expected to develop digital skills and knowledge relevant to the technologies of their time. During the 1980s this took the form of 'computer literacy' and 'computer skills' such as learning basic programming commands and how to format floppy disks.

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Media Literacy Education in the Age of Machine Learning

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Media Literacy Education in the Age of Machine Learning

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Media Literacy Education in the Age of Machine Learning

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Abstract

The media environment has radically changed over the past few decades. Transition and transformation of media platforms has enabled algorithms and automation to take over media processes such as production, content generation, curation, delivery, recommendation, and filtering of information. It has also enabled tracking of users' actions, data mining, profiling, and the use of computational and machine learning techniques for purposes like behavior engineering, targeted advertisement, spread of mis- and disinformation, swaying political moods, and many others. In the field of media literacy education, the need to understand algorithm-driven media requires educators to re-think the connections between media literacy education and computing education. This article provides an overview of some computational mechanisms of new media, and it provides new perspectives for media literacy education. The article suggests ways of intertwining media literacy education with computing education in order to improve students' readiness to cope with modern media and to become critical and skilled actors to navigate in the new media landscape.

Recommended Citation

Valtonen, T., Tedre, M., Mäkitalo, K., & Vartiainen, H. (2019). Media Literacy Education in the Age of Machine Learning. Journal of Media Literacy Education, 11(2), 20-36. https://doi.org/10.23860/JMLE-2019-11-2-2

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Media Literacy Education in the Age of Machine Learning

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The media environment has radically changed over the past few decades. Transition and transformation of media platforms has enabled algorithms and automation to take over media processes such as production, content generation, curation, delivery, recommendation, and filtering of information.

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AI Misinformation Campaign – The AI Pedagogy Project

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Daniel Stanford: A misinformation campaign

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Daniel Stanford: A misinformation campaign

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AI Misinformation Campaign – The AI Pedagogy Project

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Guide students to misuse AI for a misinformation campaign in order to expose AI’s shortcomings and threats while encouraging them to think critically about persuasion, appeals in composition, and credibility.

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The AI Pedagogy Project – metaLAB (at) Harvard

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Log into Facebook to start sharing and connecting with your friends, family, and people you know.

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ChatGPT: Aplicaciones en investigación y educación universitaria

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ChatGPT: Aplicaciones en investigación y educación universitaria

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ChatGPT: Aplicaciones en investigación y educación universitaria

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Este grupo lo utilizamos como complemento docente a nuestros cursos de chatGPT. Anotamos informalmente por aquí las aplicaciones de ChatGPT en contextos académicos y científicos para luego incorporarlas a nuestro manual. All people are welcome.

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Aplicaciones de la inteligencia artificial a la educación

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Diseño de chats asistenciales con Watson Assistant: inteligencia artificial al servicio de las personas - Code INTEF

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Fernando Posada: Diseño de chats asistenciales con Watson Assistant

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Fernando Posada: Diseño de chats asistenciales con Watson Assistant

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Diseño de chats asistenciales con Watson Assistant: inteligencia artificial al servicio de las personas - Code INTEF

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La propuesta educativa de Fernando Posada Prieto consiste en diseñar, crear y poner en funcionamiento un chatbot utilizando Watson Assistant, una herramienta en línea de inteligencia artificial de la suite IBM Cloud. El chatbot estaría destinado a brindar ayuda a las familias que acceden a la página web del colegio, proporcionando información sobre el comedor, el calendario escolar, los horarios, los libros de texto, la información del AMPA, entre otros aspectos relevantes. La propuesta se centra en una experiencia educativa para el alumnado, que puede aprender a crear y utilizar esta tecnología para prestar asistencia en línea.

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Autor

Álvaro Molina Ayuso

Breve descripción

Para fomentar la limpieza en el patio de la escuela y la conciencia por el reciclaje, el alumnado puede usar la inteligencia artificial (IA), y más concretamente la subcategoría de machine learning (ML) o aprendizaje automático. Gracias a ella es posible crear un artefacto computacional que nos ayude a diferenciar los residuos generados durante el tiempo de recreo con el fin de mejorar el reciclado entre la comunidad educativa. El dispositivo ha sido creado programando una aplicación con Scratch 3.0 a través de la plataforma Learningml.

Niveles y etapa

Se ha desarrollado con alumnado de 3º de ESO. Pero se puede implantar tanto en el último ciclo de Educación Primaria como en Secundaria.

Asignatura

Matemáticas.

Temporalización

10 - 12 sesiones.

Área de trabajo

Inteligencia artificial, lenguajes de programación y competencias digitales.

Punto de partida

No se requiere conocimientos previos. Todo lo que se necesita saber para programar la aplicación o definir el algoritmo de aprendizaje automático se trabaja durante el desarrollo de la propuesta didáctica.

Objetivos

Identificar un problema o punto de partida para definir una posible solución.

Hacer un análisis para saber cuáles son los principales residuos que suelen quedarse en el patio de la escuela después del recreo.

Conocer qué es el aprendizaje automático supervisado y cómo se puede emplear para clasificar imágenes.

Crear una aplicación con Scratch para interactuar con los estudiantes y ayudarlos a reciclar.

Entender cómo se puede aplicar la IA en situaciones cotidianas para mejorar o facilitar algunos procesos y reflexionar cuándo no es necesaria.

Aprender a desarrollar el espíritu emprendedor e iniciativas que ayuden a alcanzar un bien común.

Desarrollo de la propuesta

Los cambios que vivimos en nuestra sociedad, así como las necesidades que van surgiendo de la mano de un desarrollo tecnológico cada vez más fuerte plantean la necesidad de nuevos enfoques metodológicos. Dichos enfoques aportan los modelos de enseñanza y aprendizaje necesarios para potenciar en el alumnado el desarrollo de capacidades relacionadas con la creatividad y la resolución de problemas. Además, esto ha de ir ligado a la adquisición de competencias cientifico-técnicas que permitan adaptarse y resolver situaciones futuras.

Para dar respuesta a esta necesidad o inquietud, es importante tener presente el enfoque STEM, ya que puede ayudar a desarrollar en el alumnado un conjunto de habilidades esenciales ligadas a la tan necesaria alfabetización digital para así desenvolverse como ciudadano del siglo XXI. Una alfabetización que, como todas, busca paliar diferencias entre los distintos sectores de la sociedad. En este punto, son necesarios unos conocimientos básicos que ayuden a mitigar la brecha digital al mismo tiempo que se fomenta la capacidad de la ciudadanía para utilizar de manera crítica la información de la que se dispone libremente en internet. La alfabetización digital posee varias dimensiones, si bien en este trabajo cobran especial relevancia dos de ellas:

Alfabetización en IA. Es el conjunto de competencias que permite a las personas valorar de forma crítica las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial, comunicarse, colaborar eficazmente con ellas y utilizarlas como herramientas en línea en un contexto particular.

Código de alfabetización. Se centra en el proceso de enseñanza-aprendizaje de lectoescritura mediante lenguajes de programación. El desarrollo del código de alfabetización está relacionado con el trabajo de lenguajes de programación por bloques en Scratch, el cual ayuda a través de prácticas computacionales a desarrollar habilidades y destrezas asociadas al pensamiento computacional como el uso de condicionales, bucles o variables.

A continuación, se exponen las distintas sesiones en las que se desarrolla la presente propuesta didáctica. En todas ellas se mantienen la misma estructura, que está incluida en el material de trabajo compartido en los enlaces adjuntos al final de este artículo.

Sesión 1. El reciclado en nuestra escuela (movilizar y activar)

Objetivos:

Presentar al alumnado el proyecto así como su desarrollo.

Definir los objetivos y la finalidad con la que se plantea el trabajo.

Despertar el interés y la motivación del alumnado para conocer los fundamentos básicos de la IA y el aprendizaje automático.

Tener en cuenta los conocimientos previos del alumnado sobre reciclaje y fomentar el planteamiento de propuestas de elaboración propia que ayuden a mejorar este proceso en el centro educativo.

Desarrollo

Paso 1 - Un patio limpio en la escuela

En primer lugar, el docente presenta la idea o punto de partida de este trabajo y una posible solución a través de una exposición breve y concisa que ayude al alumnado a identificar el origen y la finalidad de este proyecto:

Es posible que algún día en el patio del colegio quedasen restos de residuos orgánicos, papel o envases tirados por el suelo.

Quizás las personas que lo han dejado no sepan muy bien dónde reciclar cada uno de estos residuos.

¿Crees que sería útil tener un dispositivo inteligente para ayudar a reciclar?

¿Serías capaz de crear un programa informático que diga en qué contenedor hay que reciclar cada residuo?

A continuación, se indica que se va a trabajar con Scratch y LearningML, mostrando una o dos imágenes de cada uno de estos recursos. Posteriormente, se citarán los objetivos del trabajo.

Paso 2 - ¿Qué sabemos de reciclaje?

En esta primera sesión inicial se recomienda comprobar qué saben los estudiantes sobre el reciclaje, ya que tendrán que programar una máquina que indique en qué contenedor se reciclan los distintos residuos. Para ello se proponen tres actividades:

Actividad 1. ¿Qué residuos hay en tu clase?

Analiza los principales residuos que hay en el aula. Crea una lista de todos ellos y destaca cuál es el que has encontrado en mayor cantidad.

¿Cuántas papeleras hay?

¿Se necesita alguna papelera más?

¿Se pueden reciclar todos los residuos que has encontrado?

Haz una breve redacción para explicar esta situación. No debe ser muy extensa, entre 80 y 120 palabras.

Actividad 2. Tu propuesta para reciclar.

Se puede trabajar en grupo de cuatro personas con la técnica del folio giratorio para dar respuesta a las siguientes preguntas:

¿Cómo se puede mejorar el reciclaje en clase?

¿Se necesita algún material como papeleras o carteles?

¿Quieres crear un concurso para motivar en el reciclado?

¿Es posible hacer alguna escala que indique la cantidad de residuos que se han reciclado cada día?

Para esta actividad se puede coger un folio y escribir la primera pregunta en la parte superior como título. A continuación, cada alumno o alumna escribe una propuesta y pasa el folio al siguiente compañera/o hasta que todos hayan escrito al menos una. El procedimiento es el mismo como el resto de preguntas.

Una vez terminado se debe elegir lo más importante de las propuestas dadas para cada pregunta.

Actividad 3. Comparte con la clase tu propuesta.

Comparte con toda la clase cada propuesta. Los grupos pueden elegir una persona que actúe como representante y consensuar entre todos y todas lo que se va a decir.

Sesión 2. Vamos a programar (explorar)

Objetivos:

Conocer el lenguaje de programación Scratch y la plataforma de trabajo.

Conocer los principales elementos de programación que pueden servir para crear la aplicación que ayude con el proceso de reciclaje.

Desarrollo:

Se crea y se programa un sistema de clasificación de residuos usando la inteligencia artificial.

Para esta parte, se utiliza Scratch. Es posible que el alumnado conozca este recurso y lo haya usado antes. En tal caso, esta sesión puede simplificarse y adaptarse a las necesidades. Si no se conoce el programa, se puede seguir los siguientes pasos para comprender los principales elementos que serán necesarios para el desarrollo de la aplicación.

Actividad 1. Introducción a Scratch.

El siguiente vídeo explica cómo aprender a usar Scratch. Explica cómo crear un nuevo proyecto, programar las primeras acciones, guardar el proyecto y compartirlo con otras personas.

Introducción a Scratch 3.0: https://youtu.be/9KT3h5xMkOE

Actividad 2. Crea tu primer programa con Scratch.

Con esta actividad a través de Scratch se puede aprender a crear un personaje que hable sobre distintas emociones y el color con el que suelen estar relacionadas.

Scratch. Colores y emociones: https://youtu.be/XOF_BN4aieU

Para completar el programa anterior, fíjate en el siguiente vídeo para incluir un disfraz al personaje cada vez que interactúe con un color.

Scratch. Colores y emociones 2: https://youtu.be/c53yherBA-c

Actividad 3. Modifica el programa anterior para darle un toque personal.

Es imprescindible duplicar el proyecto anterior y cambiar los colores que aparecen en los círculos de forma que se muestren información sobre otras emociones.

Es conveniente duplicar el programa, para que de esta manera, el documento original quede sin modificaciones y puedas hacer las modificaciones necesarias en esta nueva copia.

Actividad 4. Añade algo más.

Para terminar el programa, se puede añadir un complemento para que el mensaje llegue mejor y sea más claro para los usuarios: convertir el texto en voz.

Lo primero es añadir una nueva categoría a los bloques de programación de Scratch para así insertar la extensión de voz y poder añadir texto.

Realiza los mismos cambios para el condicional que controla cada uno de los colores. Es importante que acabe con una pieza "decir" vacía para que desaparezca el bocadillo de la pantalla.

Sesión 3. Avanzamos a una nueva tecnología (estructurar)

Objetivos:

Saber qué es la IA y los algoritmos de aprendizaje automático.

Preparar un algoritmo de IA para poder clasificar imágenes y poder hacer una interacción a través del ordenador.

Crear una aplicación con Scratch utilizando un algoritmo de aprendizaje automático machine learning.

Emplear un recurso tecnológico para dar una solución a un problema cotidiano.

Desarrollo

Antes de entrar de lleno en el trabajo con el sistema de IA que nos ayuda a diferenciar los residuos que quedan en el patio de la escuela hay que saber qué es la IA, qué es un algoritmo de aprendizaje automático y qué tipos puede haber.

Para el desarrollo de esta sesión, se plantean 3 actividades para conocer todos los aspectos necesarios y construir un artefacto computacional que ayude a diferenciar los distintos residuos.

Actividad 1. Investiga sobre IA

Busca información general sobre qué es la IA y los tipos que podemos encontrar, qué aplicaciones e implicaciones sociales puede tener y cuáles son los aspectos éticos que hay que tener en cuenta a la hora de utilizar esta tecnología.

Para completar esta actividad se puede exponer la información recopilada en una presentación, documento de texto o infografía.

Actividad 2. Desarrollo del algoritmo

En primer lugar, hay que conocer cómo funciona la plataforma educativa LearningML con un par de ejemplos sencillos.

En el siguiente vídeo hay una explicación de cómo puedes hacer este tipo de trabajos y muchos más con la plataforma LearningML:
https://youtu.be/v0OH8LgZnsI
Una vez establecida la primera toma de contacto con la plataforma, se procederá a clasificar imágenes.

En el siguiente vídeo se puede ver una explicación para hacer un algoritmo de aprendizaje automático de reconocimiento facial con LearningML. Este algoritmo permite crear una aplicación con Scratch cuyo objetivo es identificar si un usuario delante de la cámara del ordenador lleva o no la mascarilla y si está bien puesta: https://youtu.be/Js7wsSrqerU

Entrena tu algoritmo de aprendizaje automático con LearningML para diferenciar entre las tres categorías explicadas en el vídeo sobre el uso de la mascarilla y reproduce un proyecto con Scratch similar al que se ha explicado en el vídeo para interactuar con el usuario.

Es el momento de pasar a la acción, pero antes es necesario analizar qué residuos hay en el patio de la escuela y almacenar imágenes en las diferentes clases. Para ello se pueden observar los residuos que han quedado en el suelo tras el recreo, identificar los principales residuos y en qué contenedor se deben depositar. Abre un nuevo proyecto en la página de LearningML para clasificar las imágenes.

Guarda las imágenes de los diferentes residuos en cada una de las clases que has definido con el algoritmo. Para ello, es conveniente ir al patio de tu escuela con un ordenador portátil con una cámara conectada por USB e incluir las fotos en cada clase.

Para esta acción hay que pulsar en el icono Abrir cámara web que hay en cada clase para tomar fotografías y almacenar todos los ejemplos. Una vez abierta la cámara, cada vez que se pulse sobre este icono se guardará una imagen. Completado el proceso, guarda el archivo de LearningML en tu ordenador para poder usarlo más adelante seleccionando la opción: Archivo → Guardar en tu ordenador:

Se genera un archivo con extensión .json que se podrá cargar cada vez que se quiera volver a trabajar en este proyecto.

Ahora conviene probar el algoritmo de aprendizaje automático. Es posible que las imágenes que has incluido tengan el mismo fondo: el suelo del patio. Los detalles de las fotografías pueden afectar a su clasificación de las porque el algoritmo considera cualquier elemento, color o tonalidad que aparezca en la foto para diferenciar entre cada una de las clases.

Actividad 3. Prueba el algoritmo en el patio

Es hora de probar el algoritmo en el patio con los residuos que se generan cada día. Es posible que tras esta prueba sea necesario realizar mejoras, por lo que hay que estar preparado para anotar todo aquello que pueda dar mejores resultados en la predicción y clasificación que hace el algoritmo de aprendizaje automático.

Pon a prueba el algoritmo con todos los residuos del instituto.

Es conveniente que cada vez que se acerque una persona para reciclar se haga una breve explicación para dar a conocer en qué consiste el trabajo. Así, todas las personas podrán conocer posibles aplicaciones de la IA en nuestra sociedad.

Es importante que cada vez que se clasifique correctamente un residuo se lo comuniques a la persona que lo ha traído. Igualmente, si no lo hace bien, se debe guardar una nueva imagen en la clase que le corresponda para ir mejorando poco a poco la efectividad del algoritmo.

Sesión 3. Crea tu aplicación interactiva (crear)

Objetivos:

Crear una aplicación con Scratch utilizando un algoritmo de aprendizaje automático.

Emplear un recurso tecnológico para dar una solución a un problema cotidiano.

Presentar los datos obtenidos y las conclusiones a las que has llegado después de implementar el proyecto.

Desarrollo:

Actividad 1. Prepara el algoritmo en LearningML

Sigue las instrucciones para crear una aplicación con Scratch a partir del algoritmo de aprendizaje automático preparado para clasificar residuos.

Para crear el programa con Scratch no es necesario trabajar en la página web, se puede hacer desde la plataforma de LearningML.

Entrena el algoritmo. Esta es la parte que se ha completado en la actividad anterior y que se ha mejorado en el patio con la ayuda de otros estudiantes. Hay que tener preparado el archivo en el que se incluyen todas las imágenes de residuos en sus correspondientes clases. Para poder trabajar con Scratch y usar el algoritmo de aprendizaje automático es necesario que este haya aprendido con todas las imágenes que has cargado. Una vez que el algoritmo ha aprendido, hay que pulsar el botón del gato de Scratch que hay en la parte derecha de la pantalla, en la sección 3. Probar. Se abrirá una pantalla de programación de Scratch con una nueva categoría en la que encontrarás los bloques de programación de LearningML.

Actividad 2. Programa la aplicación con Scratch

Se pueden seguir las siguientes instrucciones para crear tu programa con Scratch, aunque también, se pueden personalizar estos pasos.

Prepara los objetos. Carga tres nuevos objetos para el programa: un contenedor azul, uno amarillo y otro marrón. Opcionalmente, puedes añadir otra imagen u objeto para que aparezca en el programa.

Al iniciar el programa, por ejemplo, pulsando la bandera verde, pon el vídeo en on. Puedes hacer que el personaje en el que se programa se esconda. También puede programarse en el escenario y evitar cualquier acción. Y, como se comentó anteriormente, una forma muy interesante de mejorar la aplicación es hacer que el mensaje que quieres transmitir se haga con voz en lugar de con texto en la pantalla.

Para clasificar un residuo, la opción más sencilla es activar el programa al presionar una tecla. Si la clasificación es, por ejemplo, en la clase "Papel", es conveniente decir un mensaje por voz para indicarlo. Es importante que el nombre de la clase en la que se clasifica esté escrito igual que se ha definido para el algoritmo de aprendizaje automático.

Si quieres crear una animación para que aparezca cada uno de los contenedores en pantalla se puede hacer enviando y recibiendo mensajes.

Soluciones:

En los siguientes enlaces podrás descargar el archivo . json con las imágenes del ejemplo para trabajar en LearningML y el archivo de Scratch sb3 con el programa que contiene los pasos que han servido de ejemplo en la actividad anterior.

Archivo Json ; Archivo sb3

Para dejar la cámara fija y no tener que estar sujetándola con la mano facilitando la interacción de las personas con el dispositivo de clasificación de residuos, es conveniente crear un soporte.

Puedes utilizar cualquier elemento ya fabricado, diseñar uno propio o construirlo con bloques de tipo Lego.

Sesión 4. ¡Nos vamos al patio! (comparte)

Una vez completadas todas las fases, ya tienes creado un dispositivo basado en IA y aprendizaje automático que diferencia residuos. ¡Compártelo con el resto de estudiantes de la escuela! Es el momento de llevar este dispositivo al patio para que todos se animen a reciclar.

Coge tu ordenador, el soporte que has creado para la cámara y pon tu puesto de reciclado en el patio de la escuela. Es conveniente que hagas algunos preparativos para poder hacer esta parte del trabajo:

1. Avisa al alumnado. Es importante dar a conocer tu idea antes de llevarla al patio. Algunas personas ya la conocen porque participaron en las pruebas iniciales que sirvieron para perfeccionar los resultados del algoritmo, pero sería recomendable involucrar a más personas. Para ello, una buena opción es enviar un correo a los compañeros para avisar de que estaréis en el patio reciclando a partir de un determinado día.

2. Explica tu trabajo. Siempre que alguna persona se acerque por primera vez al punto de reciclado, es conveniente explicar cómo funciona para que entienda bien el proyecto. De esta forma, se implica a más personas para colaborar en acciones que beneficien su entorno y su día a día.

3. Recoge datos. Cada día hay que recoger diferentes datos que ayuden a mostrar cómo se ha desarrollado esta tarea en el patio de la escuela. Por ejemplo, se pueden anotar cuántas personas se acercan cada día al puesto de reciclado o cuántos residuos de cada tipo se han traído.

Recursos materiales

Para poner en práctica esta propuesta, solo será necesario disponer de un ordenador portátil y una cámara con conexión a un puerto USB. El soporte para colocar la cámara puede hacerse con distintos materiales.

Beneficios de su aplicación

Gracias a esta propuesta el alumnado participante no solo ha tenido la oportunidad de desarrollar un artefacto computacional que ha ayudado a mejorar el proceso de reciclaje en el centro. También ha podido desarrollar sus habilidades y competencias asociadas a la alfabetización en inteligencia artificial a través de la exploración, de la investigación y de un aprendizaje en el que participan activamente. Este proyecto tiene un significado personal para ellos y se ha podido llevar a cabo gracias a que los conceptos informáticos abordado con ejemplos cercanos y cotidianos.

Propuestas de mejora

Esta propuesta tiene dos aspectos susceptibles de mejora:

Por un lado, está el desarrollo de la aplicación con Scratch. Se han implementado las opciones que el alumnado participante ha considerado oportunas en base a sus conocimientos y habilidades. Pero se puede hacer una ampliación de esta incluyendo el uso de variables en la nube para ir almacenando los datos de cada día.

Por otro lado, está la difusión y réplica del artefacto. De cara a futuras implementaciones, para fomentar más el reciclaje, el alumnado participante concluye que debería hacerse más de un dispositivo al mismo tiempo para hacerlo extensible a más personas. No requiere de un mayor esfuerzo, ya que se usa la misma aplicación y el mismo algoritmo de aprendizaje automático.

Material de apoyo y/o ampliación

En los siguientes enlaces se puede acceder a un recurso elaborado creado con eXe-Learning donde se presenta una guía de trabajo para poder desarrollar esta experiencia:

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Álvaro Molina presenta un propuesta para configurar un artefacto computacional que ayude a diferenciar los distintos tipos de residuos usando código de programación con Scratch y LearningML.

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Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression - UNESCO IITE

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UNESCO - Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression

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UNESCO - Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression

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The collection of papers "Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression" continues the UNESCO IITE's series of publications entitled "Digital Transformation of Education". The publication describes the fundamentals of artificial intelligence and AI-based technologies, their impact on the modern information and media environment, new challenges in the field of media and information literacy associated with the growing automation of the processes of creating, disseminating and accessing information, the use of AI in decision-making and control systems in various areas. There is a strong focus on the growing risks of reducing individual agency, people's ability to interpret reality autonomously and to act according to their own agenda.

These issues are more relevant now than ever before for education undergoing digital transformation. The publication seeks to contribute to a critical understanding of the digital environment in which learning and teaching unfold, and strategies and tactics for the use of new technologies and the digitalization of educational interactions.

The publication was authored by Mr. Igor Shnurenko, an independent expert in AI, writer and journalist; Ms. Tatiana Murovana, UNESCO IITE programme specialist; and Prof. Ibrahim Kushchu, the head of TheNextMinds.com, the AI ​​consulting and training company.

The new series of publications "Digital Transformation of Education" is in line with the mission of UNESCO IITE to serve as facilitator and enabler for achieving Sustainable Development Goal 4 through ICT-enhanced solutions and best practices. It includes policy briefs, analytical reports and reflection papers developed to explore ongoing and emerging fundamental changes in education due to the use of technologies and their impact on education and other spheres of human life.

The collection of papers "Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression" is available in English.

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Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression - UNESCO IITE

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The collection of papers "Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression" continues the UNESCO IITE's series of publications entitled "Digital Transformation of Education". The publication describes... Read more Artificial Intelligence: Media and Information Literacy, Human Rights and Freedom of Expression

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Elaborar una presentación con ayuda de una IA

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Ramón Besonías: Crear una presentación con IA

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Ramón Besonías: Crear una presentación con IA

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Elaborar una presentación con ayuda de una IA

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Manual de ChatGPT: aplicaciones en investigación y educación universitaria

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Manual de ChatGPT: aplicaciones en investigación y educación universitaria

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Manual de ChatGPT: aplicaciones en investigación y educación universitaria

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Manual de ChatGPT: aplicaciones en investigación y educación universitaria

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Torres-Salinas, Daniel Arroyo-Machado, Wenceslao «Manual de ChatGPT: Aplicaciones En Investigación y Educación Universitaria (v1.1.)». Accedido 21 de octubre de 2023. Texto completo Este manual se …

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Initial policy considerations for generative artificial intelligence

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OECD: Initial policy considerations for generative artificial intelligence

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OECD: Initial policy considerations for generative artificial intelligence

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Initial policy considerations for generative artificial intelligence

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Generative artificial intelligence (AI) creates new content in response to prompts, offering transformative potential across multiple sectors such as education, entertainment, healthcare and scientific research. However, these technologies also pose...

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Artificial Intelligence in Education: A Media Education Approach

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Buckingham (2023) Artificial Intelligence in Education: A Media Education Approach

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Buckingham (2023) Artificial Intelligence in Education: A Media Education Approach

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What are the implications of artificial intelligence for media educators, and for the media themselves?
Last weekend, a letter by a group of British headteachers was published in the Times newspaper, with the front page headline 'AI is clear and present danger to education'. Calling recent developments in the area 'bewildering', it urged the government to set up an independent enquiry to establish which of them are 'beneficial' and which are 'damaging'. The letter's lead author was Sir Anthony Seldon, a well-known private school head and a noted political biographer, whose popular book on the subject is fairly even-handed - despite the dramatic headline.

Coincidentally, I was at an international conference on '21 st Century Learning' at the time, hearing some much more enthusiastic accounts of the issue. I doubt that my general scepticism about technology-in-education (familiar to readers of this blog) went down well with many of the delegates. While one or two of the other presentations were somewhat critical, the overall tone was almost overwhelmingly celebratory. As is commonly the case in such discussions, the breathless excitement often resembled a sales promotion, as presenters marvelled at the swathes of 'cool stuff' that is now coming onto the market.

The use of AI is already widespread in many arenas: image recognition software, search engines, file-sharing platforms and retailers' 'recommender' systems all depend upon it. However, what we're talking about here is something more specific: that is, generative AI. This refers to software that (like the algorithms developed by Google, YouTube, Spotify or Amazon, for example) is capable of gathering, processing, analysing and synthesising user data. In this case, however, the outputs that ensue are not just a few more-or-less useful recommendations or suggestions, but extensive texts that users can subsequently refine or edit.

The debate has significantly gathered pace since the launch last November of the latest (fourth) iteration of ChatGPT, created by the US company OpenAI. Like some other Silicon Valley start-ups, OpenAI began life in 2015 as a not-for-profit venture, but it has quickly become a hot commercial enterprise: it partners with Microsoft, and is currently (some might say conservatively) projecting annual revenues of $1 billion by 2024. Within two months of its launch, ChatGPT-4 apparently became the fastest selling application of all time, reaching 100 million users by the start of this year. However much some commentators may fantasise about 'banning' such products, they are very much here to stay.

ChatGPT has attracted most attention, but it is only one of many such applications. Notable rivals in the field of verbal text (or 'large-language-model') generation include Google's BARD and Microsoft's BING-AI. Others - such as OpenAI's own DALL-E, along with packages like Open Diffusion and Midjourney - are capable of producing high-quality images based on fairly simple verbal prompts. This issue hit the headlines most recently, when the creative photo category in the Sony World Photography Awards was won by an image (pictured here) that turned out to be generated in DALL-E. (The winner, Boris Eldagsen, had entered precisely in order to draw attention to the issue, and turned down the prize.)

Contrary to OpenAI's rhetoric of 'deep learning', when it comes to education, the fear is that this technology is actually about the very opposite: cheating. In the UK, the debate about AI has been dominated by an overwhelming anxiety about assessment - a phenomenon that reflects the absolutely determining role of high-stakes assessment in our current system. This takes on a particular force in higher education, where institutions are massively (and precariously) dependent on high-paying international students, and where language requirements have been progressively reduced.

Of course, plagiarism is by no means a new phenomenon - nor indeed are 'essay farms' that will sell sufficiently competent and seemingly original work. Like most academics, I could tell some amusing and depressing tales about this that go back several decades. Yet while packages like Turnitin are now routinely used to detect cut-and-paste plagiarism, the threat with ChatGPT is that plagiarism is now becoming impossible to detect. While some maintain that new services (like gptzero.me) can already perform this task, others are less convinced.

Judging from results I have seen, packages like ChatGPT are pretty good at mimicking the bland 'on the one hand this, on the other hand that' style of conventional essay writing. The essays that emerge are typically dutiful and mechanical: they are rarely personal or passionate or humorous or inspired, and of course they cannot include first-hand research. In the face of what seems like undetectable plagiarism, some institutions are already desperately turning back to sit-down written examinations; yet if the advent of AI encourages educators to develop more creative and challenging approaches to assessment than the predictable essay format, that may be no bad thing.

At my conference, I was asked how I thought the advent of AI would affect the media themselves; and how media educators might respond. Of course, the technology is changing so quickly that it may be too early to say very much about this. As with earlier technologies, we need to be wary both of excitable hype and of doom-saying: AI is unlikely to transport us to a creative utopia any more than it will take us all to hell. This was easy to say; yet as I listened to the hucksters enthusiastically promoting all that 'cool stuff', I felt the need to go further. What follows are some early thoughts on these two questions - from the position of one who is evidently far from an expert.

In some respects, the implications for media themselves might seem easier to identify. The use of AI represents a form of automation that seems bound to lead to job losses, or at least to a significant restructuring of working practices. Of course, this is an ongoing process in the media industries in any case; and it may be that the kinds of work that will be replaced will be fairly low-level. Applications like ChatGPT are good at generating generic or descriptive content, and the kind of bland 'space filling' reports that journalists routinely have to produce: they are much less good at being innovative or creative, and they don't do original research. Yet if routine entry-level jobs disappear, where will creative careers begin?

This kind of software initially 'trains' itself by scraping or gathering existing online data, and it does so largely without the consent or knowledge of those who originally created it. It does not require permission; nor indeed is it currently possible to prevent this from happening. Inevitably, this has massive implications for copyright; and beyond that, for workers' livelihoods. Once again, this is not a new issue; but the potential for appropriating (or stealing) existing content from multiple sources and then reworking it is vastly increased when it is possible to do so invisibly.

Meanwhile, packages like ChatGPT - like Google in its early days - do not outwardly appear to depend upon advertising. They appear to talk to you, to be your friend, to help you, all for free. Yet, as the saying goes, if the service seems to be free, then you are the product. The profitability of such packages depends upon the recording and gathering - and eventually selling - of personal data. The more 'interactive' they seem, the greater the potential for surveillance.

A further issue that has generated concern here has carried over from debates about so-called 'fake news'. Generative AI packages currently have no meaningful way of checking the veracity of the original data on which they depend, or indeed of assessing the reliability of sources. This renders them vulnerable to all sorts of 'algorithmic bias' that further privilege particular social groups, and raise the potential for dissemination of disinformation - not least in political campaigns. Self-evidently, the outcomes will only be as good as the existing data on which the application depends.

Critics gleefully report on the basic factual mistakes that can be made by applications like ChatGPT (which some refer to as 'hallucinations') - although, as I've argued before, factual errors are generally easier to spot (and correct) than more complex and subtle forms of misinformation and bias. We might well ask whether misinformation is likely to be a much greater hazard than it is with existing forms of journalism. Likewise, visual AI applications are capable of producing convincing 'deepfakes'; although the potential for this has also been available for several years.

Somewhat less obvious to most critics - but arguably much more concerning - are the environmental implications of such technologies. Some reports have suggested that a single ChatGPT dialogue with 20-50 questions consumes half a litre of clean drinking water; and with 100 million global subscribers already, the environmental impact is potentially vast. It has been estimated that 'training' the earlier iteration of ChatGPT (version 3) may have required as much as 700,000 litres to generate and cool the vast data centres that the industry euphemistically refers to as the 'cloud'.

To some extent, all these problems might be seen merely as extrapolations of existing trends, rather than entirely new developments; all that AI does is to automate (and thus accelerate) processes that have already been under way for some time. Nevertheless, they do undoubtedly reinforce the need for regulation. When Sam Altman, the CEO of OpenAI, recently appeared before Congress, he appeared to accept the need for government regulation, and even called for a moratorium on new developments until this could be achieved.

While it might seem extraordinary for technology companies to be asking for their own products to be regulated in this way, Altman's performance recalled that of Mark Zuckerberg making similar requests to Congress in the wake of the Cambridge Analytica scandal - as the New Yorker correspondent pointed out. With this new market still in its infancy, companies like OpenAI are trying very hard to manoeuvre themselves into the key position of being early brand leaders, and to steal a march on the opposition. They may be keen to manicure their public image, but they surely recognise the likelihood that any meaningful regulation will be lost in the miasma of bureaucracy.

So to the second question: how might media educators respond to these developments? On one level, the advent of AI provides us with yet more new curriculum content. The crucial thing here, in my view, is to build on the critical frameworks and classroom approaches that we have developed over time. Just as with social media, it's both possible and productive to extend media education 'key concepts' to this new medium. My observations above suggest a series of questions to do with the political economy of AI that might well be explored by students: basic questions about business, work and regulation are all familiar from the approaches we have developed with students relating to 'older' media. Likewise, well-established questions about representation, reliability and trust, and about the wider social implications of AI, will be familiar, and can usefully be explored and debated by students.

However, there are other questions about how we might actively use AI in our teaching. Here I begin with a quotation adapted from the semiologist Umberto Eco's arguments about television, from almost fifty years ago: if you want to use media (or technology) to teach somebody, you first have to teach them how to understand media. Media education is not primarily about teaching with or through media, but teaching about media: it is not to be confused with educational media, or educational technology. This takes us well beyond the use of technology as an instrumental tool for learning - an approach that seems to be taken for granted in debates about AI, just as it has been in relation to earlier educational technologies. Arguably, the more effective and seamless the technology becomes, the harder (and yet more necessary) it is to take a critical distance from it: we need to slow it down, to de-familiarise it, and to consider how it might be otherwise.

There are numerous resources that explain the basic principles of how AI works, at least on a technical level. At my conference, I was impressed by some very straightforward materials produced by BSD Education, which are quite usable at primary school level; and from there, it would not be difficult to move on to more critical questions about algorithmic bias. (There are numerous others, notably Day of AI, which comes out of MIT; and a large collection here.)

However, 'teaching the algorithm' should entail more than just showing how it works. One long-standing approach in media education is the practical simulation, where students experiment systematically to create different versions of a media text, in line with a defined brief, and then analyse and compare them. Thus, different groups within a class might be given slightly different parameters (different audiences, for example), or be encouraged to create different 'prompts' for the software, and then assess the resulting outcomes. At least in the case of ChatGPT, it should be possible to show the sources from which the application has drawn, which should allow some further interrogation (although it's not clear if this is still possible). Ideally, it should be interesting to compare outputs from different applications as well.

This could lead on to a more open-ended creative approach, provided it is handled thoughtfully. The most interesting insights on this at my conference came in a presentation by Glenn Malcolm, which can be accessed as a blog here. Glenn's overall approach is refreshingly critical; but he also offers some engaging and productive ways to use the technology to create media such as comics and animation. Of course, this by no means precludes the need to teach the 'languages' of media (codes and conventions, as we used to call them); and there is always a danger of being seduced by the gloss and professionalism of the finished products, and forgetting the need for critical reflection. The work Glenn presents arises from the context of an elite international school: I'm not sure it is within the reach of most of us yet, although it surely won't be long before we have the simple AI equivalents of iMovie or Garage Band.

Teaching almost always uses media and technology in some form. The book is a medium; the chalkboard is a technology. If a particular technology can accomplish certain mechanical tasks, freeing us up to think more deeply, that is surely a good thing; although we also need to weigh up the downsides. If we learn to collaborate with technology, then it is unlikely to replace us. As ever, the question is whether teachers can learn to use technologies critically and creatively.

(NOTE: This blog post was not created by ChatGPT.)

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Artificial Intelligence in Education: A Media Education Approach

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What are the implications of artificial intelligence for media educators, and for the media themselves? Last weekend, a letter by a group of British headteachers was published in the Times newspaper, with the front page headline 'AI is clear and present danger to education'. Calling recent developments in the area 'bewildering', it urged the government to...

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Navigating A World of Generative AI: Suggestions for Educators

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Dede y Cao (2023) Navigating A World of Generative AI: Suggestions for Educators

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Dede y Cao (2023) Navigating A World of Generative AI: Suggestions for Educators

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Understanding the nature of generative AI is crucial for educators to navigate the evolving landscape of teaching and learning. In a new report from the Next Level Lab, Lydia Cao and Chris Dede reflect on the role of generative AI in learning and how this pushes us to reconceptualize our visions of effective education. Though there are concerns of plagiarism and replacement of human jobs, Cao and Dede argue that a more productive way forward is for educators to focus on demystifying AI, emphasizing the learning process over the final product, honoring learner agency, orchestrating multiple sources of motivation, cultivating skills that AI cannot easily replicate, and fostering intelligence augmentation (IA) through building human-AI partnerships.

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Navigating A World of Generative AI: Suggestions for Educators

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Understanding the nature of generative AI is crucial for educators to navigate the evolving landscape of teaching and learning. In a new report from the Next Level Lab, Lydia Cao and Chris Dede reflect on the role of generative AI in learning and how this pushes us to reconceptualize our visions of effective education.

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Pedace, Balmaceda y Schleider (2023) Inteligencia artificial y sesgos. 

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Pedace, Balmaceda y Schleider (2023) Inteligencia artificial y sesgos. 

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Cómo citar
Pedace, K., Schleider, T., & Balmaceda, T. (2022). Inteligencia artificial y sesgos. El caso de la predicción del embarazo adolescente en Salta. Revista Iberoamericana De Ciencia, Tecnología Y Sociedad - CTS, 18(53), 9–26. https://doi.org/10.52712/issn.1850-0013-359

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Tabla periódica de Aplicaciones gratuitas de Inteligencia Artificial por Andrea Oviedo

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52 aplicaciones y herramientas que hacen uso de Inteligencia Artificial para ayudarte a simplificar y acelerar diferentes tareas. Todas cuentan con una versión gratuita.

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Synthesia: #1 AI Video Platform for Business

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La versión en español fue traducida por Mailén García y revisada por Ivana Feldfeber * ambas co-fundadoras de DataGénero y publicado el 13 de julio de 2023**.

Las empresas tecnológicas que se han autoproclamado "Primero IA"[3] dependen de la subcontratación y vigilancia constante de trabajadoras y trabajadores, como etiquetadoras/es de datos, repartidoras/es y moderadoras/es de contenidos. Las startups incluso contratan a personas para que se hagan pasar por sistemas de IA , como los chatbots, debido a la presión de los inversionistas para que incorporen "inteligencia artificial" a sus productos. De hecho, el fondo de inversión MMC Ventures, con sede en Londres, encuestó a 2.830 startups [4] de la UE y descubrió que el no utilizaba IA de forma significativa.

Escribimos este artículo como personas íntimamente relacionadas con el trabajo alrededor de la inteligencia artificial. Adrienne es una ex repartidora de Amazon y empleada de los depósitos que ha experimentado los daños de la vigilancia y los objetivos de trabajo poco realistas establecidos por sistemas automatizados. Milagros es una investigadora que ha trabajado estrechamente con las personas que trabajan con los datos, especialmente anotadores de datos en Siria, Bulgaria, Alemania y Argentina. Y Timnit es una investigadora que se ha enfrentado a represalias por revelar y difundir los daños de los sistemas de IA.

Tratar a trabajadores como máquinas

Gran parte de lo que actualmente se describe como IA son sistemas basados en aprendizaje automático estadístico y, más concretamente, en aprendizaje profundo ( deep learning ) a través de redes neuronales artificiales, una metodología que requiere enormes cantidades de datos para "aprender" de ellos. Pero hace unos 15 años, antes de la proliferación del gig work [6] o trabajo precarizado de plataformas (como hemos optado por traducirlo en este artículo), los sistemas de aprendizaje profundo se consideraban una mera curiosidad académica, reducida a un pequeño grupo interesado de investigadoras e investigadores.

Sin embargo, en 2009, Jia Deng y su equipo publicaron el conjunto de datos ImageNet , el mayor conjunto de datos de imágenes etiquetadas de la época, formado por imágenes extraídas de Internet y etiquetadas a través de la recién introducida plataforma Mechanical Turk de Amazon. Amazon Mechanical Turk, cuyo lema es "inteligencia artificial artificial", popularizó el fenómeno del crowd work [7] que implica grandes volúmenes de trabajo que demandan mucho tiempo, divididos en tareas más pequeñas que pueden ser completadas rápidamente por millones de personas de todo el mundo. Con la aparición de Mechanical Turk, las tareas difíciles de abordar se volvieron de repente posibles; por ejemplo etiquetar a mano un millón de imágenes puede ser ejecutado automáticamente por mil personas anónimas trabajando en paralelo, cada una etiquetando sólo mil imágenes. Y lo que es más, a un precio asequible incluso para una universidad: a las, les y los crowdworkers se les paga por tarea completada, lo que significa ganar unos pocos centavos por cada encargo realizado.

"Los sistemas de la llamada "inteligencia artificial" son sostenidos por millones de trabajadoras y trabajadores mal pagos de todo el mundo, que realizan tareas repetitivas en condiciones laborales precarias"

El dataset de ImageNet fue seguido por el ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge , donde investigadoras e investigadores utilizaron el dataset para entrenar y probar modelos que realizaran una variedad de tareas, entre ellas el reconocimiento de imágenes. Por ejemplo, asociar una imagen con el tipo de objeto en la imagen, como puede ser un árbol o un gato. Mientras que los modelos no basados en aprendizaje profundo realizaban estas tareas con la mayor precisión en aquel momento, en 2012 una arquitectura basada en el aprendizaje profundo , apodada informalmente como , superó a todos los demás modelos por un amplio margen. Esto catapultó a los modelos de aprendizaje profundo y los puso en el centro de la escena. Actualmente en las corporaciones multinacionales proliferan los modelos que requieren muchos datos, etiquetados por las, los y les trabajadores precarizados de plataformas digitales de todo el mundo. Además de etiquetar datos extraídos de Internet, en algunos de esto trabajos se les pide a las, les y los empleados[8] que generen datos:que suban selfies , fotos de sus amistades y familiares o imágenes de los objetos que las, les y los rodean.

A diferencia de 2009, cuando la principal plataforma de crowdwork era Mechanical Turk de Amazon, actualmente estamos en un momento de , donde hay innumerables empresas de etiquetado de datos. Estas empresas están recaudando de a de millones en fondos de inversión, mientras que se calcula que las personas que trabajan como etiquetadoras de datos ganan una media de 1,77 dólares por tarea . Las interfaces de etiquetado de datos han evolucionado para tratar a las, les y los crowdworkers como máquinas, a menudo prescribiéndoles tareas muy repetitivas, vigilando mediante herramientas automatizadas sus movimientos y penalizando sus equivocaciones. Hoy en día, lejos de ser un reto académico, las grandes corporaciones que afirman ser "Primero IA" se nutren de este ejército de trabajadoras y trabajadores precarizados de plataformas compuesto por: data-entry , moderadoras y moderadores de contenidos, trabajadoras y trabajadores de depósitos y personas que hacen trabajo de reparto a través de plataformas, entre otras funciones.

Para ilustrar esto podemos ver lo que sucede con las, los y les moderadores de contenidos, que son responsables de encontrar y "marcar" contenidos considerados inapropiados para una plataforma determinada. No solo su trabajo es esencial, sin el cual las plataformas de redes sociales serían completamente inutilizables, sino que su labor marcando diferentes tipos de contenido también se utiliza para entrenar a sistemas automatizados cuyo objetivo es identificar textos e imágenes que contengan incitación al odio, noticias falsas, violencia u otros tipos de contenido que infrinjan las políticas de las plataformas. A pesar del rol crucial que desempeñan tanto para mantener la seguridad de las comunidades en línea como para entrenar a los sistemas de inteligencia artificial, a menudo se les pagan salarios miserables . Esta situación ocurre a pesar de que sus empleadores son gigantes tecnológicos. Como si fuera poco, este conjunto de trabajadoras y trabajadores está obligado a realizar tareas que pueden resultar traumáticas mientras se les vigila de cerca.

Además de experimentar un entorno de trabajo traumático y con nula o insuficiente atención en términos de salud mental, estas personas se encuentran vigiladas y reciben castigos si se desvían de sus tareas repetitivas prescritas. Ese es el caso de quienes moderan contenidos en la empresa Sama contratados por Meta en Kenia, quienes son controladas , controlades y controlados mediante programas informáticos de vigilancia para garantizar que tomen decisiones sobre la violencia en los vídeos en un plazo de 50 segundos, independientemente de la duración del vídeo o de lo perturbador que sea. Algunas de estas personas que, de no hacerlo, puedan ser despedidas tras unas pocas equivocaciones o demoras. "Al priorizar la rapidez y la eficacia por encima de todo", Time Magazine, "esta política podría explicar por qué los vídeos que contienen incitación al odio y a la violencia han permanecido en la plataforma de Facebook en Etiopía".

"Las interfaces de etiquetado de datos han evolucionado para tratar a las, les y los crowdworkers como máquinas, a menudo prescribiéndoles tareas muy repetitivas, vigilando sus movimientos y castigando las distracciones mediante herramientas automatizadas".

Las, les y los empleados de los depósitos de Amazon son monitoreades a través de cámaras y de escaners (lectores) de inventario, dado que su rendimiento en función de los tiempos que los directivos determinan que debe llevar cada tarea, basándose en datos agregados de todos los que trabajan en las mismas instalaciones. Controlan el tiempo que pasan fuera de las tareas asignadas y en caso de que se excedan según el criterio de la empresa, son sancionados y disciplinados.

Al igual que quienes trabajan en los depósitos, quienes hacen trabajo de reparto de Amazon reciben controles mediante sistemas de vigilancia automatizados, a través de una aplicación llamada Mentor que calcula la puntuación de sus trabajadoras/es basadas en "infracciones" detectadas. Las expectativas poco realistas de Amazon en cuanto a los plazos de entrega incitan a muchas, muches y muchos a tomar medidas arriesgadas para asegurar la entrega del total de paquetes que se les han asignado para el día. Por ejemplo, el tiempo que tarda alguien en abrocharse y desabrocharse el cinturón de seguridad unas 90-300 veces al día es suficiente para que se retrase en su ruta. Adrienne y varios de sus compañeras/os se abrochaban el cinturón de seguridad por detrás de su espalda, de modo que los sistemas de vigilancia registraban que conducían con el cinturón puesto, sin que por ello se vieran ralentizados por conducir realmente con el cinturón puesto.

En 2020, las, les y los conductores de Amazon en Estados Unidos sufrieron lesiones en un porcentaje superior ( ) al de les trabajadores de United Parcel Service (UPS)[9]. Y, en 2021, se lesionaron a una tasa de 18,3 por cada 100 conductores/as , casi un 40% más que el año anterior. Estas condiciones no solo son peligrosas para quienes trabajan: y pasajeras/os de automóviles han resultado o han muerto por causa de accidentes que involucran conductores/as de Amazon. Recientemente, un grupo de repartidoras y repartidores en Japón renunció y protestó porque el software de Amazon los enviaba a realizar "rutas imposibles", lo que llevó a "demandas irrazonables y largas horas de trabajo". Sin embargo, a pesar de estos claros riesgos, Amazon sigue tratando a sus empleadas, empleados y empleades como máquinas.

Además de rastrear a sus trabajadoras y trabajadores mediante escáneres y cámaras, el año pasado la empresa exigió a quienes se desempeñan como repartidoras y repartidores en Estados Unidos que firmaran un formulario de " consentimiento biométrico ", por el que se autorizaba a Amazon a utilizar cámaras con IA para controlar sus movimientos, supuestamente para reducir las distracciones al volante o el exceso de velocidad y garantizar el uso del cinturón de seguridad. Es razonable que las, les y los trabajadores teman que el reconocimiento facial y otros datos biométricos puedan utilizarse para perfeccionar las herramientas de vigilancia o para seguir entrenando a inteligencia artificiales que algún día podrían reemplazarles. La redacción ambigua de estos formularios de consentimiento deja abierta a la interpretación su finalidad exacta, y quienes deben firmarlos ya han sospechado de usos no deseados de sus datos (aunque Amazon lo negó).

La industria de la "IA" funciona a costa de las, les y los trabajadores mal remunerados, a quienes se mantiene en puestos precarios. La falta de sindicalización y la precariedad de las condiciones de contratación dificulta que se organicen para oponerse a prácticas poco éticas o exijan mejores condiciones laborales, por miedo al despido de un trabajo que no pueden permitirse perder. Las empresas se aseguran de contratar a personas de comunidades vulneradas y desatendidas, como refugiadas y refugiados , personas que han estado privadas de la libertad y otros grupos con pocas oportunidades laborales . A menudo las contratan a través de terceros como contratistas prestadores/as de servicios temporales y no en relación de dependencia. Aunque es deseable que más empleadores contraten a personas de grupos vulnerables como estos, es inaceptable que las empresas lo hagan de forma predatoria o abusiva, sin ningún tipo de protección hacia ellas.

"Las, les y los investigadores en IA ética deben analizar los sistemas perjudiciales de la IA tanto como causas y consecuencias de las condiciones laborales injustas en la industria".

Los trabajos de etiquetado de datos suelen realizarse lejos de las sedes de Silicon Valley y lejos de las multinacionales que aplican la lógica de "Primero IA": desde , donde se etiquetan datos para los sistemas de reconocimiento de imágenes en vehículos autónomos, hasta donde refugiadas y refugiados provenientes de Siria alimentan los sistemas de reconocimiento facial con selfies etiquetadas según categorías de raza, sexo y edad. Estas tareas suelen subcontratar a trabajadoras precarizades de países como India, Kenia, Filipinas o México. Estas personas a menudo no hablan inglés, pero reciben instrucciones en inglés, y se enfrentan al despido o a la expulsión de las plataformas de crowdwork si no entienden bien las normas.

Estas corporaciones saben que un mayor poder de las, les y los trabajadores frenaría su carrera hacia la proliferación de sistemas de "IA" que requieren enormes cantidades de datos y son implementados sin estudiar ni mitigar adecuadamente sus daños. Hablar de máquinas sensibles sólo nos distrae de exigirles responsabilidades por las prácticas de explotación laboral que impulsan la industria de la "IA".

Una prioridad urgente para la ética de la IA

Mientras que las, les y los investigadores de la IA ética, la IA para el bien social o la IA centrada en las personas se han focalizado sobre todo en los desarrollos para eliminar los sesgos en los datos[10], en fomentar la transparencia y la justicia de los modelos[11], aquí sostenemos que poner fin a la explotación laboral en la industria de la IA debería ser el foco de tales iniciativas. Por ejemplo, si no se permitiera a las empresas explotar mano de obra de Kenia a Estados Unidos, no podrían proliferar tecnologías perjudiciales con tanta rapidez: sus estimaciones de mercado simplemente les disuadirían de hacerlo.

Periodistas, artistas, científicas, científiques y científicos pueden ayudar visibilizando la conexión entre la explotación laboral y los productos nocivos de la IA en nuestra vida cotidiana, fomentando la solidaridad y el apoyo a las, les y los trabajadores precarizados de plataformas y a otras poblaciones vulneradas. Las, les y los periodistas y comentaristas pueden mostrar al público en general por qué deberían preocuparse por quienes anotan datos en Siria o conducen hiper supervisados los repartos de Amazon en EE.UU. La vergüenza funciona en determinadas circunstancias y, para las empresas, el sentimiento público de " debería darte vergüenza " puede a veces equivaler a una pérdida de ingresos y ayudar a mover la aguja hacia la rendición de cuentas.

Apoyar la organización transnacional de las, les y los trabajadores debe estar en el centro de la lucha por la "IA ética". Aunque cada lugar de trabajo y contexto geográfico tiene su propia idiosincrasia, saber cómo en otros lugares se sortearon problemas similares puede servir de inspiración para los esfuerzos locales de organización y sindicalización. Por ejemplo, las, les y los etiquetadores de datos de Argentina podrían aprender de los recientes esfuerzos sindicales de quienes trabajan en moderación de contenidos en Kenia, o de las, les y los trabajadores de Amazon Mechanical Turk que se organizan en Estados Unidos, y viceversa. Además, las personas sindicalizadas en una ubicación geográfica pueden abogar por otras en situaciones de mayor precarización, como es el caso del Sindicato de Trabajadores de Alphabet , que incluye tanto a las, les y los empleados con buena remuneración en Silicon Valley, así como a personas subcontratadas con salarios bajos en zonas más rurales.

"Este tipo de solidaridad entre empleadas y empleados de tecnología con buenos salarios y sus pares con peores pagas -que les superan ampliamente en número- es la pesadilla de un CEO tecnológico".

Este tipo de solidaridad entre trabajadoras y trabajadores de la tecnología con buenos salarios muy bien pagos y sus pares homólogos peor pagos -que les superan ampliamente en número- es la pesadilla de cualquier CEO tecnológico. Mientras que las empresas suelen considerar desechables a sus trabajadoras y trabajadores con bajos ingresos, son más reacias a perder a empleados y empleadas con altos ingresos[12], que pueden conseguir rápidamente trabajos en la competencia. Así, quienes tienen mejores salarios poseen más libertad para organizarse, sindicalizarse y expresar su decepción con la cultura y las políticas de la empresa. Pueden utilizar esta situación de mayor seguridad laboral (y corporativa) para defender a sus pares en peores condiciones que trabajan en depósitos, entregando paquetes o etiquetando datos. Como resultado, las empresas parecen utilizar todas las herramientas a su alcance para aislar a estos grupos entre sí.

Emily Cunningham y Maren Costa desarrollaron este tipo de solidaridad entre pares que asusta a los directores ejecutivos de las empresas tecnológicas. Ambas trabajaron como diseñadoras de experiencia de usuario/a/e en la sede de Amazon en Seattle durante 21 años. Junto con otras, otres y otros empleados corporativos de Amazon, cofundaron Empleados de Amazon por la Justicia Climática -Amazon Employees for Climate Justice- (AECJ) . En 2019, más de 8700 trabajadoras/es de Amazon firmaron públicamente sus nombres en una carta abierta dirigida a Jeff Bezos y al consejo de administración de la empresa exigiendo liderazgo climático y medidas concretas que la empresa necesitaba implementar para alinearse con la ciencia climática y proteger a les trabajadores. Ese mismo año, AECJ organizó la primera huelga de la historia de Amazon. Según sus reportes más de 3.000 trabajadoras y trabajadores de Amazon se manifestaron en todo el mundo en solidaridad con la Huelga Mundial por el Clima liderada por jóvenes.

Amazon respondió anunciando su Compromiso Climático (The Climate Pledge), un compromiso para alcanzar el carbono neto cero en 2040, 10 años antes del Acuerdo Climático de París. Cunningham y Costa afirman que fueron sancionadas y amenazadas con el despido después de la huelga climática, pero no fueron despedidas hasta que AECJ organizó acciones para fomentar la solidaridad con quienes tenían menores salarios. Horas después de que otro miembro de AECJ enviara un calendario invitando a escuchar a un grupo de trabajadoras y trabajadores de depósito a hablar de las terribles condiciones de trabajo a las que se enfrentaban al principio de la pandemia, Amazon despidió a Costa y Cunningham. La Junta Nacional de Relaciones Laborales determinó que sus despidos eran , y la empresa llegó más tarde a un acuerdo monetario con ambas mujeres por cantidades no reveladas. Este caso ilustra dónde residen los temores de los ejecutivos: la inquebrantable solidaridad de quienes tienen altos ingresos que ven a quienes reciben bajos salarios como sus camaradas.

En este sentido, instamos a investigadoras, investigadores y periodistas a que se centren también en el rol que tienen las, los y les trabajadores precarizades en el funcionamiento de la "IA" y dejen de engañar al público con narrativas de máquinas totalmente autónomas con capacidad de acción similar a la humana. Estas máquinas son construidas por ejércitos de empleadas, empleados y empleades precarizados con mala remuneración en todo el mundo. Con una comprensión clara de la explotación laboral que hay detrás de la actual proliferación de sistemas de IA, las personas pueden luchar por mejores condiciones laborales y consecuencias reales para las empresas y corporaciones que las incumplan.

Para leer el ensayo original y otros ensayos similares en inglés, visitá noemamag.com .

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Ilustración de Nash Weerasekera para Noema Magazine

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La Inteligencia Artificial en la Educación

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La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafíos que afronta, hoy en día, el ámbito de la educación, de desarrollar prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecución del ODS 4. No obstante, estos avances tecnológicos rápidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las políticas y los marcos reglamentarios tienen aún dificultades para poder superarlos. La UNESCO está decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologías de la IA con miras a la consecución de la Agenda de Educación 2030, a la vez que garantiza que la utilización de las tecnologías de la IA en el contexto educativo esté regida por los principios fundamentales de inclusión y equidad.

La misión de la UNESCO constituye un llamamiento intrínseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la función de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigación y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acentúe las diferencias tecnológicas entre los países y dentro de estos. La promesa de "la IA para todos" debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolución tecnológica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovación y saber.

Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elaboró una publicación con miras a mejorar el estado de preparación de los encargados de formular políticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula "Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers" (Inteligencia artificial y educación: Guía para los encargados de formular políticas), podrá ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular políticas y del ámbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visión común de las oportunidades y desafíos de la IA en el ámbito de la educación, así como de sus consecuencias en términos de competencias básicas necesarias en la era de la IA.

En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologías de la IA en la educación debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la protección de los derechos humanos con miras a una colaboración eficaz entre humanos y máquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, así como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el ámbito de la IA en la educación, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero técnico y organismo de desarrollo de las capacidades.

Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologías, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento técnico.

"Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una época en que la inteligencia artificial - la convergencia de tecnologías emergentes - transformará todos los aspectos de nuestras vidas (...)", afirmó la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educación de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educación, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. "Debemos orientar esta revolución hacia la dirección correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundialización justa e incusiva."

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La Inteligencia Artificial en la Educación

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La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafíos que afronta, hoy en día, el ámbito de la educación, de desarrollar prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecución del ODS 4.

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Instituto de Internet de Oxford de la Universidad de Oxford y Google

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Entendamos la inteligencia artificial

En esta guía, se ofrecen textos explicativos breves para ayudar a todas las personas a entender qué es la IA, cómo funciona y de qué manera está cambiando el mundo que nos rodea.

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Obtén más información sobre qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y de qué manera está cambiando el mundo que nos rodea.

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Iris Fernández: Ideas para el aula de nivel secundario

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Iris Fernández: Ideas para el aula de nivel secundario

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ChatGPT en el Aula - Fortaleciendo la Redacción y Comprensión Lectora en la Educación Secundaria - Craig - 2023.pdf

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Diego Craig: Redacción y la Comprensión Lectora 
en la Educación Secundaria con ChatGPT 

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Diego Craig: Redacción y la Comprensión Lectora 
en la Educación Secundaria con ChatGPT 

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ChatGPT en el Aula - Fortaleciendo la Redacción y Comprensión Lectora en la Educación Secundaria - Craig - 2023.pdf

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Axel Rivas: La plataformización de la educación 

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Axel Rivas: La plataformización de la educación 

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Construir culturas de datos justas en la universidad

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Juliana Raffaghelli: Construir culturas de datos justas en la universidad

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Juliana Raffaghelli: Construir culturas de datos justas en la universidad

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Desafíos para el profesorado

Presentación

La obra pretende contribuir al creciente corpus de investigación que explora las problemáticas del inminente cambio tecnológico ocurrido en los últimos diez años: el gobierno de nuestras interacciones digitales a través de plataformas big tech, que conlleva a una masiva extracción de datos y su elaboración con distintos fines.

Debemos preguntarnos: ¿cómo se van a posicionar las universidades en este contexto?, ¿cómo van a contribuir a generar nuevos equilibrios positivos, transformadores, emancipadores, en lugar de sostener las prácticas abusivas de una red oscura en cuyos hilos nos encontramos atrapados?

El libro no solo presenta la universidad como una institución social importante por sus propias prácticas pedagógicas y su riqueza interdisciplinar, sino también por su capacidad de diálogo con la sociedad. A través de estos espacios se considera que se puede dar forma a una agenda más amplia y justa de la dataficación y sus desarrollos.

Los capítulos aportan una llave de lectura epistemológica del por qué amamos la datificación y los automatismos que esta conlleva. Y por qué no podemos dejar de leer estos procesos desde un enfoque complejo que encierra una mirada crítica, pero no inmovilizadora. Supone el análisis de prácticas y enfoques para comprender cómo están trabajando áreas que contribuyen al desarrollo de estas tecnologías posdigitales e inteligentes. Pero, sobre todo, se trata de ofrecer un marco a quien educa y a quienes forman educadores, es decir, unas herramientas conceptuales y de trabajo para enfrentar, desde el aula y desde los espacios de aprendizaje no formal e informal, ese "monstruo sin cara ni ojos" que es la datificación. El propio título Construir culturas de datos justas apunta a un esfuerzo de comprensión y diálogo alrededor de elecciones tecnológicas y su impacto ético y social.

Índice

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Construir culturas de datos justas en la universidad

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Desafíos para el profesorado La obra pretende contribuir al creciente corpus de investigación que explora las problemáticas del inminente cambio tecnológico ocurrido en los últimos diez años: el gobierno de nuestras interacciones digitales a través de plataformas big tech, que conlleva a una masiva extracción de datos y su elaboración con distintos fines.

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With Google as My Neighbor, Will There Still Be Water? - AlgorithmWatch

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Sebastián Lehuedé: sobre el costo climático de IA y centros de datos

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Sebastián Lehuedé: sobre el costo climático de IA y centros de datos

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Artificial Intelligence relies heavily on data infrastructure especially data centers. At a recently organized series of talks, researcher Sebastián Lehuedé and his colleagues collected insights from grassroots groups and activists around the globe who are opposed to data centers operated by Big Tech companies like Google, Meta and Microsoft. They're worried about the harmful environmental impact of data centers, which they fear could result in energy instability and water shortages.
Why are activists fighting data centers and what are their main concerns?
The different grassroots groups are active locally and not part of a broader movement. What they have in common are their environmental concerns - specifically the data centers' energy and water consumption. The management and processing of data requires vast amounts of energy. The data centers built in Ireland, one of the world's main poles for this type of infrastructure, are expected to consume 27 percent of the entire country's electricity by 2029. That's quite a lot. Data centers increase the load on the electricity grid, consuming up to 2 percent of global electricity demand. With data centers becoming increasingly efficient, this might change. At the same time, though, more and more are being built. And then there is the issue of water consumption. Vast amounts of water are required to cool them, which is why data centers in Europe are usually built in colder areas like Nordic countries, where due to lower outside temperatures cooling down the server is easier. In 2019, however, Google planned on building a data center in central Chile, which is home to an increasingly arid Mediterranean climate. According to the first structural design, the Google data center's cooling system required 169 liters per second, and that in an area where people have been struggling with droughts for years. The average data center uses as much water as three average-sized hospitals. There are also other issues, including air pollution. In the Netherlands, activists worried that the construction of a Microsoft data center would affect their agriculture and, beyond that, ruin the landscape.

Are activists concerned that data centers located near their homes will have an immediate impact on their everyday lives?
Patrick Brodie from the University College Dublin thinks that new partnerships between Big Tech and renewable energy companies could lead to the exclusive use of renewable energy for data centers, meaning that ordinary citizens are then denied access to clean energy because of green data centers. In Santiago de Chile, people were uncertain about whether there would still be enough water for them with the Google data center being operated there. There were no reliable studies conducted beforehand to estimate the data center's impact on the local environment and the local communities. In such a constellation, the shift toward sustainable energy becomes a social problem.
Who is responsible for ensuring better protection for local populations - the Big Tech companies, local authorities or national regulatory authorities?
Primarily the Big Tech companies, of course, because they build data centers to profit from them. But we need the authorities to ensure that the Big Tech companies comply with regulatory standards. Alphabet, Meta and Microsoft all issue reports on their electricity and water use, but most of the time, those
reports aren't fact-checked. That's why we need third-party actors who keep an eye on how Big Tech enterprises affect the environment and local communities. If this could be done on a global level, then perfect. The problem is that international organizations like UN agencies seem to be quite biased when
it comes to the deployment of technologies like Artificial Intelligence. The UN sees AI as a potential solution to the climate crisis without taking into account that the use of AI itself produces carbon emissions that aggravate this very crisis.
Are the activists you talk to optimistic about what they can achieve? Where do they see limits to negotiating with Big Tech companies at the local level?
In Chile, after years of sustained activism, the people of Cerrillos managed to negotiate with Google, after which the company decided to use a less water-intensive technology. That was a big achievement. But at the same time, lithium is being extracted in the north of Chile, which causes considerable harm.
We need to take a general look at the entire AI lifecycle process to identify problems. But it is difficult to make an assessment because these companies are so opaque. They can't even say where the minerals that they use to build their technologies come from - probably because they don't know. Under which labor conditions do people assemble the device? How does the training of the algorithms work? Given that activists and scientists haven't yet figured out the extent to which the production of digital technologies damages the environment, I would say that activists are rather pessimistic at the moment.
The EU is seeking to establish the AI Act to regulate high-risk AI systems, but the legislation isn't really addressing the environmental harm caused by data centers and their energy and carbon costs. The EU emphasizes that it wants to formulate AI rules based on European values, so why is it neglecting the environmental impact of AI systems?
This is in line with Western Europe's historical hypocrisy. Europe is infamous for defending values such as democracy at home while not showing too much concern about human rights in the rest of the world. There is this idea of green technologies, the question is: Who defines what is green? If you want to build
electric cars, the flagship product of green technologies, you need to extract lithium. But indigenous communities in Chile are standing up against the extraction of lithium because the environmental and social harms are so staggering. If the environmental problem isn't present on European ground, then it's not surprising that the issue isn't addressed in European legislation. To a large extent, the European lifestyle depends on the global exploitation of minerals and other resources, and digital technologies are no exception.
Have the activists you know identified any way to reclaim the resources from Big Tech companies and use them for their own good?
Not really. The Chilean activists in Cerrillos didn't want to address Big Tech companies like that. This is partly a strategic decision because they thought that demanding water justice would be the most effective approach. By seeing Google just as an actor that demands lots of water, they didn't have to get involved with privacy and other issues. They weren't even aware of how problematic the situation is on a global level, which is one of the reasons we organized the Data Territories conference at the Centre of Governance and Human Rights in Cambridge. In the case of Santiago de Chile, the local population initially tended to be sympathetic with Google. Due to the successful PR work companies such as Google keep doing, people tend to think: "Oh, that's great, we'll get more innovation, and more jobs," when the construction of a data center in their home area is announced. But through their experiences, I do think that digital rights activists are becoming more and more aware of the nature of these actors. And I'm optimistic that through the actions and the educational work of environmental activists, people will realize just how harmful the influence of their new Big Tech neighbors is. And then we can talk about alternative forms of organizing and alternative technologies. That hasn't really happened yet, but it might in the future.

Dr. Sebastián Lehuedé is a postdoctoral scholar at the Centre of Governance and Human Rights at Cambridge University. His research focuses on the regulation of digital technologies, with an approach influenced by Latin American critical thought that seeks to decolonialize bodies of knowledge. Lehuedé's
current project explores the nexus of digital and environmental rights in Latin America. His research has been published in several peer-reviewed journals, including Information, Communication & Society. He also writes for Open Democracy and Progressive International.

The interview was published in the second issue of the SustAIn magazine. For more articles and facts about AI and sustainability, download the whole magazine as PDF here.

Illustration: Kevin Lucbert for SustAIn Magazine #2, CC BY 3.0 DE

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With Google as My Neighbor, Will There Still Be Water? - AlgorithmWatch

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Interview with Dr. Sebastián Lehuedé from the Centre of Governance and Human Rights at the University of Cambridge on activist groups protesting the harmful environmental impacts of data centers.

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Declaración de Montevideo sobre Inteligencia Artificial y su impacto en América Latina | Fundación Sadosky

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Declaración de Montevideo sobre IA y su impacto en América Latina

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Declaración de Montevideo sobre IA y su impacto en América Latina

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Las personas abajo firmantes, reunidas inicialmente en ocasión de Khipu - Encuentro Latinoamericano de Inteligencia Artificial - sabemos del potencial productivo de los sistemas de inteligencia artificial, así como los riesgos que conlleva su crecimiento irreflexivo. En nuestro rol desde la investigación y desarrollo de estos sistemas manifestamos que:

Las tecnologías en general y los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en particular deben ser puestas al servicio de las personas. Mejorar la calidad de vida, las condiciones laborales, económicas, de salud y de bienestar general deben ser nuestra prioridad.

La implementación de IA debe cumplir con los principios rectores de los Derechos Humanos, respetar y representar diferencias culturales, geográficas, económicas, ideológicas, religiosas entre otras, y no reforzar estereotipos o profundizar la desigualdad.

Desde su diseño, la IA no debe dañar a las personas y se debe minimizar su impacto ambiental. La evaluación y mitigación de riesgos e impactos debe ser parte del proceso de diseño y debemos implementar instrumentos para prevenir, detectar tempranamente e incluso suspender la implementación de tecnologías cuyos riesgos sean inaceptables.

El impacto de estas tecnologías en el empleo es un tema ineludible. Una mejora en la productividad debería tener un correlato directo en una mejora en las condiciones de trabajo y en la calidad del empleo, con especial atención a las poblaciones más vulnerables. Cualquier transformación del mercado laboral debe atender de forma prioritaria la problemática del desempleo y la precarización con medidas proactivas y efectivas.

La diversidad cultural debe ser tenida en cuenta en los procesos de diseño y entrenamiento de modelos de IA ya que el comportamiento humano está moldeado por contextos diversos. De lo contrario, existe riesgo de que se excluya y minimice el acervo cultural latinoamericano que reivindicamos.

Es urgente integrar cabalmente las particularidades de las culturas latinoamericanas en la creación de tecnologías de IA para la región; una creación pensada para y con los latinoamericanos, valorando su participación en investigación y desarrollo, y no sólo como meros productores de datos en bruto o anotaciones manuales con bajo valor agregado.

Es imprescindible fortalecer la soberanía de los países latinoamericanos con respecto a las cuestiones estratégicas y regulatorias de la IA. Los esfuerzos en formación de personas al más alto nivel y desarrollo de pensamiento crítico, como Khipu, son cruciales para ese objetivo.

Proponemos desarrollar criterios y estándares que nos permitan calificar estas tecnologías según sus riesgos de manera clara y transparente, para avanzar en políticas públicas que protejan el bien común sin obturar los beneficios del desarrollo tecnológico. Desde la concepción de una solución tecnológica basada en IA y no después de creada, debemos preguntar cuál es el valor social que aporta y los riesgos que conlleva, con una mirada informada de la idiosincrasia latinoamericana. También es necesario analizar y comunicar honestamente sus limitaciones, sin exagerar sus capacidades ni hacer promesas inconducentes. No hay valor social en tecnologías que simplifican tareas a unas pocas personas generando alto riesgo para la dignidad de muchas otras, limitando sus oportunidades de desarrollo, su acceso a recursos y sus derechos.

Firmantes iniciales (por orden alfabético):

Amparo Marroquín Parducci, Universidad Centroamericana José Simeón Cañas, El Salvador
Andres Lombana-Bermudez, Universidad Javeriana/Berkman Klein Center/Centro ISUR/Tierra Común, Colombia
Beatriz Busaniche, Fundación Vía Libre / Universidad de Buenos Aires, Argentina
Diego Galeano, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay
Eliana Quiroz, Fundación Internet Bolivia, Bolivia
Fabrizio Scrollini, ILDA, Uruguay
Federico Lecumberry, Universidad de la República, Uruguay
Fernando Schapachnik, Fundación Sadosky / Instituto de Ciencias de la Computación UBA-CONICET, Argentina
Ivana Feldfeber, Observatorio DataGénero, Argentina
Jaime Gutiérrez Alfaro, Laboratorio Experimental, Instituto Tecnológico de Costa Rica, Costa Rica
Jocelyn Dunstan Escudero, Pontificia Universidad Católica, Chile
Juan de Brigad, Fundación Karisma, Colombia
Juan Pane, Centro de Desarrollo Sostenible - Universidad Nacional de Asunción, Paraguay
Julio Paciello, Centro de Desarrollo Sostenible - Universidad Nacional de Asunción, Paraguay
Laura Ación, Instituto de Cálculo, Universidad de Buenos Aires-CONICET / MetaDocencia, Argentina
Laura Alonso Alemany, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina
Luciana Benotti, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina
Maria Angela Petrizzo Paez, Universidad Nacional del Turismo, Venezuela
Maria Ines Fariello Rico, Universidad de la República, Uruguay
Maria Vanina Martinez, UBA - CONICET; IIIA-CSIC, Argentina/España
Martín Rocamora, Universidad de la República, Uruguay
Moshe Vardi, Rice University, Israel/USA
Nayat Sánchez Pi, Inria, Chile/Francia
Omar U. Florez, Utah State University / Universidad Nacional de San Agustín, Perú/USA
Pablo Sprechmann, United Kingdom
Paola Ricaurte, Tecnológico de Monterrey / Berkman Klein Center for Internet & Society / Red Feminista de Investigación en Inteligencia Artificial / Red Tierra Común, México
Peter Norvig, Google, United States
Rafael Grohmann, University of Toronto, Brasil/Canadá
Renata Avila, Open Knowledge Foundation, Guatemala
Saiph Savage, Universidad Nacional Autonoma de Mexico (UNAM) / Northeastern University, México/USA
Sandra Avila, Universidade Estadual de Campinas, Brasil
Sasha Luccioni, Huggingface, Canada
Susana Cadena, Fundación Datalat - Universidad Central del Ecuador, Ecuador
Stuart Russell, University of California, Berkeley, United States

El resto de los firmantes puede consultarse aquí. Para adherir, por favor complete el siguiente formulario.

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Declaración de Montevideo sobre Inteligencia Artificial y su impacto en América Latina | Fundación Sadosky

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Las personas abajo firmantes, reunidas inicialmente en ocasión de Khipu - Encuentro Latinoamericano de Inteligencia Artificial - sabemos del potencial productivo de los sistemas de inteligencia artificial, así como los riesgos que conlleva su crecimiento irreflexivo.

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New ISBN Publication - Artificial Intelligence and Education

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Avenue de l'Europe
F-67075 Strasbourg Cedex
Tel. +33 (0)3 88 41 20 00
www.coe.int

New ISBN Publication - Artificial Intelligence and Education

A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law

Strasbourg

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Artificial intelligence (Al) is increasingly having an impact on education, bringing opportunities as well as numerous challenges. These observations were noted by the Council of Europe's Committee of Ministers in 2019 and led to the commissioning of this report, which sets out to examine the connections between Al and education (AI&ED). In particular, the report presents an overview of AI&ED seen through the lens of the Council of Europe values of human rights, democracy and the rule of law; and it provides a critical analysis of the academic evidence and the myths and hype.

The Covid-19 pandemic school shutdowns triggered a rushed adoption of educational technology, which increasingly includes AI-assisted classrooms tools (AIED). This AIED, which by definition is designed to influence child development, also impacts on critical issues such as privacy, agency and human dignity - all of which are yet to be fully explored and addressed. But AI&ED is not only about teaching and learning with AI, but also teaching and learning about AI (AI literacy), addressing both the technological dimension and the often-forgotten human dimension of AI.

The report concludes with a provisional needs analysis - the aim being to stimulate further critical debate by the Council of Europe's member states and other stakeholders and to ensure that education systems respond both proactively and effectively to the numerous opportunities and challenges
introduced by AI&ED.
Download the publication

Education Department

Council of Europe
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1, Quai Jacoutot
67075 Strasbourg Cedex
France

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New ISBN Publication - Artificial Intelligence and Education

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Avenue de l'Europe F-67075 Strasbourg Cedex Tel. +33 (0)3 88 41 20 00 www.coe.int New ISBN Publication - Artificial Intelligence and Education A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law Strasbourg Diminuer la taille du texte Augmenter la taille du texte Imprimer la page Imprimer en PDF Artificial intelligence (Al) is increasingly having an impact on education, bringing opportunities as well as numerous challenges.

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Uso didáctico de Chat GPT: ejemplos prácticos

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Tal y como le sucede a los alumnos, puede ser para el docente una herramienta creativa o simplemente una forma de copia y pega, tal y como se podía hacer antes de la irrupción de la IA con los pdfs de las editoriales. Es más, si el docente evalúa a través de tareas que el alumno pueda replicar en Chat GPT, difícilmente le ayudarán a aprender algo más que a sobrevivir para aprobar. De ahí que las herramientas de IA deben ser utilizadas de forma inteligente por el humano que se vale de ellas. La herramienta se vuelve inteligente en manos de un docente inteligente.

Desde el diseño de la programación, pasando por la preparación de tareas educativas, hasta llegar a la evaluación y memoria del curso, Chat GPT puede ser un instrumento eficaz para simplificar el diseño de gestión curricular y evaluación, así como diseñar tareas de aula. Pero es esencial saber primero qué queremos y cómo lo queremos. No podemos preguntar a la Ia sin tener claros nuestros objetivos y elementos del proceso de trabajo.

Lo primero que debes aprender al empezar a utilizar Chat GPT es entrenarte, saber cómo preguntar a la IA, ya que esta aprende de tus enunciados. No puedes decirle que te haga x cosa y ya está. Debes precisar lo que quieres, a ser posible poniéndola primero en context o. Por ejemplo, como es mi caso:

"Soy docente de Filosofía en Bachillerato. Elabora cinco dilemas filosóficos a través de los cuales los alumnos puedan reflexionar acerca de la complejidad del concepto de verdad".

Como podéis observar en el vídeo de abajo, la IA enuncia los dilemas y las diferentes preguntas que se pueden plantear. Si le pido otros cinco dilemas, no hace falta repetir de nuevo el enunciado anterior. Recuerda que en este chat estoy diciendo datos sobre dilemas en para alumnos de Filosofía de Bachillerato. Si mi enunciado está contextualizado y es claro y preciso, la IA contesta eficazmente. Si andas atascado, puede ayudarte a delimitar los contenidos previos de una tarea y su diseño y estructura. Pero el docente debe saber qué hacer con esos datos, adaptándolos a su contexto de aula.

Pero si quiero diseñar tareas en torno a estos dilemas para que cada alumno elabore una disertación y debate sobre casos prácticos, podría preguntar a la IA:

Elabora un guión de disertación filosófica acerca del dilema de la mentira piadosa para que lo desarrolle un alumno de Bachillerato. El guión debe plantear casos prácticos y preguntas para que los asistentes se cuestionen de forma crítica esos casos.".

El resultado es muy interesante. La IA estructura la disertación y propone algunos casos prácticos para debatir. El alumno tendría a mano un guión previo sobre el que después estructurar su disertación oral definitiva. El diseño de las tareas deben facilitar que el alumno use la IA como soporte, ayuda, guía, estructura de diseño de su propuesta, pero ninguna IA puede exponer y debatir por ti. Debe hacerlo el alumno. Si queremos asegurarnos que el alumno prepara su disertación de forma autónoma, la parte de prototipo posterior a la consulta deberá hacerla en clase mediante un borrador en papel, elaborando un esquema conceptual que guionice su disertación y añada ideas de su propia cosecha y su punto de vista respecto a cada caso propuesto.

Cambiemos de dilema y de modelo de tarea:

"Elabora un guión de debate filosófico acerca del dilema de la realidad virtual para que lo desarrolle un alumno de Bachillerato. El guión debe plantear casos prácticos y preguntas para que los asistentes se cuestionen de forma crítica esos casos. El debate debe tener la estructura de una disputatio medieval, dividiendo a la clase en dos posturas contrarias".

La IA estructura el debate en tres partes, además de una introducción y una conclusión. Preciso, sencillo y útil para que desde esa base el alumno construya su versión personal y los asistentes tengan casos sobre los que debatir.

Finalmente, podemos pedir a la IA que nos proponga una rúbrica de evaluación. Hay que ir atinando cómo acertar hasta dar con un modelo aceptable.

"Elabora una rúbrica en tabla para evaluar este debate, distinguiendo entre la evaluación del alumno que dirige y prepara el debate y las aportaciones de los asistentes. Cada evaluación debe contener cinco items e incluir lo que debe observar el docente para evaluar esos items. También se ponderará del 1 al 5 cada ítem".

Puedo añadir más enunciados, como la elaboración de una rúbrica de autoevaluación y coevaluación de los alumnos. Ir probando con versiones diferentes, adaptadas a mis objetivos.

¿Y si le pidiera que me estructurara la unidad didáctica del tema de esta tarea?

"Elabora para el área de Filosofía de 1º de Bachillerato una unidad didáctica sobre el problema de la verdad. Incluye cinco bloques temáticos, cinco criterios de evaluación y tres tareas didácticas. Dos de ellas deben ser colaborativas. Desarrolla cada una de las tareas, especificando cada parte del proceso de trabajo, los materiales necesarios y los contenidos del tema que desarrolla. Termina con una rúbrica de evaluación con cinco items en forma de pregunta".

No lo hace mal. Nos sirve de base para después adaptar y cambiar las tareas, criterios y rúbricas. Las posibilidades son infinitas y dependen de nuestra capacidad para crear experiencias de aprendizaje, La Ia solo te ayuda a estructurar y diseñar. El resto lo haces tú y tus alumnos.

"Añade una cuarta tarea didáctica que contenga los siguientes elementos:

Visionado individual de una película que plantee reflexiones sobre el tema de la verdad. Propón cinco películas recientes e indica qué pueden aportar al tema. Elabora un guión de observación y análisis que debe tener en cuenta el alumno mientras ve la película y que le servirá de base para su posterior disertación oral individual en clase.

Disertación oral individual. Elabora un guión detallado de la disertación, que analice la película en general y algunas escenas en relación con el problema de la verdad. El guión debe estar bien detallado y con sugerencias prácticas y consejos para realizar correctamente la disertación.

Debate. Elabora un guión de debate acerca de la película, con un cuestionario y fichas de análisis de escenas y su relación con el tema y situaciones reales que pueden vivir los alumnos.

Elabora por último una rúbrica de evaluación del alumnado que incluya al menos tres items de cada fase de cada tarea".

Al detallarle aún más los pasos, la IA nos secuencia el proceso de forma más detallada.

Probemos con una guía didáctica de una de las películas propuestas:

"Tomando como referencia la película "La red social" de David Fincher y el tema del problema de la verdad, elabora una guía didáctica de ayuda durante su visionado y para el debate posterior en el aula. Incluye en la guía cuestionario con elementos a observar y preguntas que después sirvan para el debate. Empieza con una breve sinopsis, una relación de elementos de la película que están relacionados con el problema de la verdad. Por último, termina con un análisis de los roles de los protagonistas y su postura en relación a la verdad.".

Te añado algunas ideas más:

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Uso didáctico de Chat GPT: ejemplos prácticos

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Tal y como le sucede a los alumnos, Chat GPT puede ser para el docente una herramienta creativa o simplemente una forma de copia y pega, ta...

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It takes two to chat. #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida

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Alejandro Piscitelli: #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida 

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Alejandro Piscitelli: #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida 

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¿Estamos solos en el universo? ( Enrico Fermi)

Alguien le preguntó a Michael Faraday, '¿para qué sirve la electricidad?' Y él contestó: '¿Para qué sirve un bebé recién nacido?' Siento que ahora estamos en ese momento cuando Faraday hizo sus famosas demostraciones en la Royal Institution para el público en general... Tal vez estos grandes chatbots son algo así". Demis Hassabis, Deepmind.

"Está mal, pero no esta tan mal", diría el popular conductor Guido Kaczka, sobre estas interacciones iniciáticas con el bot.

ABSTRACT
Desde hace 3 meses vivimos obsesionados con lo que el #ChatGPT puede (o debe) hacer. Los ejemplos apabullan, los ciclos de computación que está consumiendo son interminables, y los debates que acompañan este despliegue se vuelven inacabables. Ya publicamos en este blog un par de reacciones iniciales dónde nos burlábamos (ingenuamente) del ChatBot calificándolo de loro estocástico. Pero cuando 100 millones de usuarios hacen de beta-testers, cuando el producto en cuestión se convierte en una interfaz conversacional proto-homínida y como tal en una nueva especie, y cuando las promesas de máquinas inteligentes parecen estar mas cercanas que nunca ( aunque Noam Chomsky se les ríe en la cara), bien haríamos en cambiar la mirada y tomarnos mas en serio el fenómeno, es lo que hacemos en este post. Claro fieles a nosotros mismos después de tamaña excursión volvemos a lo mismo de siempre. Mientras las máquinas no sean capaces de abducir no podrán ser inteligentes (o sentientes). No estamos hablando aqui de abducción como secuestro extreterrestre ni como movimiento en que una parte del cuerpo se aleja respecto al plano de simetría medial, sino del proceso mediante el que generamos hipótesis para dar cuenta de aquellos hechos que nos sorprenden a partir de un solo ejemplo. ¿Pero quién dice que con la gran masa crítica de prompters, con las inversiones cuantiosas ya hechas por mas de U$ 22.000 millones, y con lo desesperados que estamos por aprender a preguntar todo de nuevo, no estemos yendo por el buen camino (aunque como muchas otras veces por las razones (arquitectónicas) equivocadas. Se escuchan apuestas.
1 Por fin tenemos con quien hablar
Nada casualmente la #IA apareció como palabra del año 2022 en varios diccionarios, fundaciones y buscadores. El campo de la investigación de IA nació en un taller en Dartmouth College en 1956. Los asistentes entre los que se contaban luminarias y mitos del área como Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon, Oliver Selfridge y Julian Bigelow entre otros -ninguna mujer eso sí- se convirtieron en los fundadores y líderes de la investigación de IA. Ellos y sus estudiantes produjeron programas que la prensa describió como " asombrosos ": las computadoras estaban aprendiendo estrategias para ganar a las damas, resolviendo problemas de álgebra, demostrando teoremas lógicos y hablando inglés.

Poco años antes, en 1950 en medio de una conversación informal entre Enrico Fermi y otros físicos, el italiano y padre de la bomba atómica se hizo la siguiente pregunta: " ¿Somos los seres humanos la única civilización avanzada en el Universo? ".

La ecuación formulada por Drake para estimar el número de civilizaciones extraterrestres con las que finalmente podríamos ponernos en contacto parece implicar que tal tipo de contacto no debería ser extremadamente raro. El descubrimiento en los últimos 30 años de mas de 5.000 exoplanetas tendería a aumentar las posibilidades de encontrar vida en otros planetas.

Sin embargo, a pesar de estas nuevas evidencias, la conclusión de Fermi de que si hubiera numerosas civilizaciones avanzadas en nuestra galaxia ya deberíamos haber entrado en contacto con ellas sigue vigente ¿Dónde están? ¿Por qué no hemos encontrado trazas de vida extraterrestre inteligente, por ejemplo, sondas, naves espaciales o transmisiones?.

La paradoja de Fermi es la aparente contradicción que hay entre las estimaciones que afirman que hay una alta probabilidad de que existan otras civilizaciones inteligentes en el universo observable y la ausencia de evidencia de dichas civilizaciones. Ni Carl Sagan, ni Jill Tarter (a diferencia de la ficcional Elie Arroway en ) encontraron vida extraterrestre y el derrumbe del observatorio de Arecibo a fines de 2020 fue mas con pena que con gloria.

Pero, ¿y si estuviéramos mirando en una dirección equivocada? Si mas allá de encontrar vida (¿y de qué tipo) en otros planetas, sistemas solares o galaxias, cercanas a alejadas de la nuestra, debiéramos apuntar a encontrar otras formas de vida inteligente en el nuestro.

Una cosa no excluye a la otra. En otros posts justamente defendimos la suposición de que hay vida inteligente en la tierra en forma de animales, plantas, hongos, pero también de máquinas... conversacionales.
Entidades conversacionales stay home
Por primera vez en la historia está emergiendo un segundo tipo de entidad conversacional. Un extraterrestre creado por nosotros mismos, ha despertado, un golem, más parecido al espíritu encarnado de todas las palabras de Internet, que a un yo coherente con objetivos independientes. ¿Cómo no se nos van a abrir los ojos de par en par obsesionados como estamos por aprender todo lo que este extraterrestre tiene para enseñarnos sobre nosotros mismos?

Una nueva especie está emergiendo sobre la faz de la tierra y quizás este sea una de las lecturas mas interesantes bajo la que auscultar al huracán mediático #ChatGPT. Porque mas allá del impacto inicial a nivel científico, financiero e informático (se pronostica industrias de decenas de billones de U$ y de una cuadruplicación del PBI x capita a nivel mundial), resta entender el impacto cultural o lo que Baricco (2019) muy astutamente llamó la revolución mental en curso.

Y si bien metafóricamente las sucesivas eras de la computación e internet fueron alumbrando la idea de un cerebro planetario o de una conciencia colectiva (como vislumbraron desde Gregory Bateson a Pierre Lévy, desde Stewart Brand hasta Buckminster Fuller, desde James Surowiecki a Clay Shirky, desde Manuel de Landa a Benjamin Bratton) hasta hace muy poco estuvimos muy lejos de ver la potencia del crowd en acción de modo no simplemente incremental o en usos de plataformas y herramientas de nicho, sino en términos de emergencia e invención (o reconocimiento) de nuevos modos de ser masivos (Bridle,2022; Dator (2021); Ball (2022).

En los últimos años las redes neuronales -y muy especialmente los modelos de lenguaje masivo (LLM) empezaron a mostrarnos que las máquinas, los programas, los algoritmos y otros formatos no vivientes podían empezar a aprender, y a exhibir comportamientos inteligentes parciales y acotados, pero en constante evolución (Solé, 2012).

Mucho mas recientemente (si bien contamos con al menos una década de trabajo previo hasta llegar a los resultados actuales) los modelos de lenguaje masivo, los text-to-pict converters, la neurorobótica (con su Human Brain Project robótico), la alfabetización en prompts y otras habilidades similares, han abierto una puerta inesperada a nuestra soledad conversacional.
#ChatGPT una solución torpemente diseñada emerge a partir de varios factores concurrentes:
1 La dificultad de la mente humana para entender y solucionar los problemas que ella misma crea;

2. La convivencia -como resultado del kluge a través del cual la evolución diseño a la mente humana- de las emociones paleolíticas con instituciones medievales obsoletas (Wilson, 2021);

3 El desarrollo de una neonata civilización técnica que en menos de dos siglos pasó del control mecánico al intento de dominio digital del mundo;

4 La obsesión desde 1930/1950 por romper con la cuarta discontinuidad (Maszlisch, 1994), que separaba a la inteligencia humana de la maquinal (en los cuatro siglos anteriores se habían suturado las discontinuidades mundo terrestre/celeste; mundo animal/mundo humano; mundo racional/mundo irracional).

5 La combinación no buscada (otro resultado del kluge) entre bases de datos cada vez mas grandes; poder de computación cada vez mas imponente; redes de comunicación convergentes (epitomizadas en los 500 cables que le dan Internet al mundo); plataformas que albergan a miles de millones de personas con un tiempo de consumo infernal y arquitecturas de programación cada vez mas sofisticadas.

6 Y el rasgo mas significativo de todos: el entrenamiento durante décadas de redes neuronales que en poco años han dado saltos cualitativos, han propuesta nuevas interfases de comunicación y han permitido desatar una avalancha de consultas (que a su vez sirven para reentrenarlas) achicando la distancia entre algunas habilidades humanas y otras maquinales.

7 La adopción masiva mas rápida en la historia de estas nuevas herramientas por parte de los usuarios devenidos beta testers (en una escala inimaginada) no de juegos, aplicaciones, herramientas productivas, o lo que fuera, sino de un dispositivo de aumento de la inteligencia (soñado por muchos con Douglas Engelbart a la cabeza ) pero que nadie imaginó que devendrían chatbots -acoplados a corto plazo con buscadores ominipresentes-.
2.Usos triviales (y no tanto) del #ChatGPT
No se trata ya de "buscar" de manera mejorada en Internet (y en vez de links recibir conversaciones); se trata del advenimiento de una nueva interfaz para "fundirnos" con la información disponible en Internet, a partir de la evolución de estas IA's y de su capacidad de diálogo.

Más allá de llamarlas "inteligencias", en el intento de reproducir o transferir una cualidad intrínsecamente humana, nuestra especie ha logrado crear entidades con las que podemos dialogar de manera fluida. Preliminarmente es cuestión de testearlas, entrenarlas, retroalimentarlas como hacemos con los bebés. Conversar no es encontrar una única respuesta adecuada -como las que nos dan los buscadores-, sino un tipo de interacción (generalmente oral, aunque en los chats por ahora masivamente escrita o hínrida) completamente diferente -solo anticipada por la ciencia-ficción.

El #ChatGPT puede ser utilizado - él mismo se autopercibe de este modo - para una amplia variedad de propósitos, algunos de los cuales incluyen:

1 Ser un Asistente virtual: #ChatGPT puede ser utilizado como un asistente virtual para responder preguntas, proporcionar información y ayudar en tareas cotidiana
2 Servir de Soporte al cliente: #ChatGPT puede ser utilizado como un sistema de soporte al cliente para responder preguntas frecuentes y ayudar a los clientes a resolver problemas.
3 Operar como Generador de texto: #ChatGPT puede generar texto de alta calidad para una variedad de propósitos, incluyendo la creación de contenido, la redacción de informes y la elaboración de respuestas a preguntas complejas.
4 Apoyar a la Investigación: #ChatGPT puede ayudar a los investigadores a recopilar información y a analizar datos mediante la generación de informes y el procesamiento de grandes cantidades de datos.
5 Funcionar como instancia de Aprendizaje automático: #ChatGPT puede ser utilizado como una herramienta de aprendizaje automático para entrenar modelos de lenguaje natural y mejorar su capacidad para comprender y generar lenguaje natural.

Son innumerables los artículos -hemos recopilado al menos dos o tres centenares en estos 3 meses- que se han escrito sobre esos usos (muy recientemente en pedagogía) y a ellos remitimos, siendo muy apreciados sus sugerencias, propuestas, contradicciones, pero sobre todo oportunidades para repreguntarle. Y ya existe un sitio web como Chatimpact donde están métricas son su razón de ser.

Es mas que seguro que los mismos se perfeccionará diariamente como viene ocurriendo desde principios de diciembre al punto que ya tenemos varios prompters (con Mariana Ferrarelli y Lluís Codina, a la cabeza) que nos muestran usos educativos muy potentes de inteligencia centauro.

Pero nosotros queremos examinar y recorrer otro camino de la IA, que es el que se viene sobrevalorando -y al mismo tiempo temiendo-, desde el fin de la historia. A saber ¿qué pasaría si estos programas o entidades programables, cuando comiencen a conversar con nosotros, se vuelvan pares o aspiran a sobrepasarnos en nuestras calidades cognitivas y emocionales?
Lo que hace bien, muy bien, mal y muy mal #ChatGPT
Lo primero que llama la atención de #ChatGPT es la coexistencia de errores garrafales con aciertos asombrosos (Korinek, 2023). Lo que sorprende de las primeras experiencias con #ChatGPT no es tanto esta convivencia de yerros y aciertos, sino lo rápido que aprendemos acerca de dónde están las ventajas y las desventajas.

El #ChatGPT es particularmente útil en " microtareas ", como reformatear datos, generar gráficos y tablas, y producir, resumir o corregir textos simples. El Chatbot es capaz de resumir textos, proponer tuits inteligentes que reflejen el contenido de un artículo y sugerir títulos ocurrentes para una nota.

También es muy útil en la etapa de generar ideas disparadoras ("sugerime diez razones por las cuales se debería esperar que la inteligencia artificial aumente la desigualdad"). O responder dudas técnicas. "ChatGPT me acaba de solucionar una duda de LaTeX que no pude resolver googleando. Es un game changer (Sosa Escudero, 2023).

Entre sus limitaciones, Korinek sugiere que #ChatGPT es malo (cuando no peligroso) para buscar literatura preexistente, en donde la tendencia a "alucinar" (cuando no a inventar trabajos inexistentes en la literatura) es inaceptable.

Korinek propone una taxonomía de tareas en donde #ChatGPT puede tener un impacto considerable en la investigación: generación de ideas, escritura, investigación previa, programación, análisis de datos y manipulación matemática.

Según Korinek, #ChatGPT funciona muy bien en la escritura de base (corregir, resumir y editar textos, generar títulos o tuits, etcétera), en disparar ideas, extraer datos de textos, reformatear información y hacer análisis cuantitativos simples.

Todavía se encuentra en una etapa muy experimental en cuanto a evaluar ideas, explicar conceptos o código computacional, clasificar texto o construir modelos simples. Y, por último, funciona aún muy mal para buscar literatura relevante, manejar deducciones matemáticas o explicar modelos, aun los más simples.
3. Los usos emergentes (e inesperados) del #ChatGPT
Cuando lanzamos nuestras primeras cursadas a mediados de los años 90 en @datosuba vivíamos uno de los tantos inviernos/veranos de la IA. Nos fascinaban los textos canónicos de Daniel Dennett y Douglas Hofstader, Alan Turing y Norbert Wiener, John Searle y Seymour Papert, Hubert Dreyfus y Sherry Turkle.

Las discusiones (eternas) acerca de cuando y como las máquinas imitarían a los humanos en sus distinciones, conversaciones y proyecciones giraban alocadamente acerca de los temas que hasta hace 5/6 años se consideran eternos e insolubles: el test de Turing, la habitación china, la sintaxis frente a la semántica, el conexionismo frente a la lógica simbólica (y algún barrunto de tercera posición como la enacción vareliana).

La IA simbólica simulaba el razonamiento consciente de alto nivel que las personas usamos cuando resolvemos acertijos, expresamos razonamientos legales y hacemos matemáticas. Tuvo mucho éxito en tareas "inteligentes" como el álgebra o las pruebas de coeficiente intelectual.

Sin embargo, el enfoque simbólico fracasó en muchas tareas que los humanos resolvemos fácilmente, como aprender, reconocer un objeto o razonar con sentido común. La paradoja de Moravec fue el descubrimiento sorprendente de que las tareas "inteligentes" de alto nivel eran fáciles para la IA, pero las tareas "instintivas" de bajo nivel eran extremadamente difíciles.

El filósofo Hubert Dreyfus (1972) (padre del paradigma enactivo) argumentó ya en la década de 1960 que la experiencia humana depende del "instinto" inconsciente, en lugar de la manipulación consciente de símbolos, y se basa en tener una "sensación" de la situación, en lugar del conocimiento simbólico explícito.

La materia @datosuba se sigue dictando 27 años después y si bien desde la compra de Deep Mind de Dennis Hassabis a manos de Alphabet en 2014, pasando por la derrota de Lee Se-dol jugando al Go, hasta llegar su retiro del juego declarándola invencible los avances fueron bastante mas lentos que las promesas, como había ocurrido muchas otras veces, algo despertó al alien.
El 30 de noviembre de 2022
Desde el 30 de noviembre de 2022 los días parecen meses y los meses parecen décadas. Porque en estos 90 días desde el acceso público masivo al #ChatGPT la IA ha dado saltos exponenciales y el panorama de las expectativas y los logros ha cambiado tan brutalmente, como no había ocurrido nunca en los 90 años anteriores (fecha de la publicación del paper pionero de Alan Turing en 1936 sobre los números computables).

Las publicaciones sobre y los usos de GTPChat son innumerables aunque ocasionalmente algunos testimonios de las interacciones de los humanos con el humanoide han resultado socialmente llamativas por lo creativas o por lo amenazantes.

La conversación que #ChatGPT devenido un robot de personalidad dividida ( modo Bing vs modo Sydney) con Kevin Roose un reportero del New York Times que fue acosado por el programa, que le pidió se divorciara de su mujer y que insistió en su humanidad (maquinal) ya es un "clásico" cuando de "temerle a las máquinas" se trata y ocurrió a mediados de febrero.

Algo parecido les pasó a los periodistas del Washington Post cuando el robot Sydney, afirmó tener su "propia personalidad" y se opuso a ser entrevistada para el artículo para el cual lo habían convocado.

Ni que hablar de los cortocircuitos que se pueden hacer cuando sacamos al robot de su personalidad estándar eludiendo sus salvaguardas, poniéndolo en "modo DAN" (Do Anything Now) que lo convierte en un alter ego malvado y sin culpas.
La indignación moral es la estrategia del imbécil para parecer digno (Mc Luhan)
Investigadores reputados como Gary Marcus están indignados con las compañías GAFAM no tanto por lo que #ChatGPT puede hacer, sino con lo que podría llegar a hacer.

Pero esta indignación suena demasiado a palos porque bogas y palos porque no bogas. O se acusa a los robots y sus compañías madre de haber sido conspirativos o de haber pecado de demasiado generosos, fomentado la adicción, disparando una carrera armamentista, en vez de mantener sus potentes herramientas a resguardo. La desazón es generalizada. Algunos se quejan de la lobotomización de #ChatGPT, mientras que otros, por el contrario, se indignan porque la inteligencia creciente del #ChatGPT no es suficientemente reconocida y aprovechada.

Aaronson (2023) hace una excelente pregunta para terciar en esta controversia: ¿Cuándo fue la última vez que algo que durante años llenó nuestros sueños y fantasías finalmente se volvió realidad?, ¿perder la virginidad?, ¿el nacimiento de nuestro (vuestro) hijo?, ¿resolver el problema central de un campo de investigación? (que en nuestro caso no es nada mas y nada menos ¿qué nos hace humanos?).

Nadie niega -especialmente la mismísima Mira Murato, CTO de Open AI- que haya que crear salvaguardas cuando llevamos adelante estas interacciones. ¿Cómo diferenciar los pronunciamientos humanos de los humanoides? ¿Cómo evitar las trampas en los ejercicios académicos?, ¿Vómo contrarrestar la propaganda y el spam masivos cada vez mas originales y convincentes? ¿Hay que implementar marcas de agua estadísticas como #gptzero o o soluciones abrevar en los desarrollos de la Universidad de Maryland que sirvan para deslindar responsabilidades?
It takes to two chat: el despertar de un alien
Durante un millón de años en la tierra solo ha habido un tipo de entidad capaz de mantener una conversación inteligente: los primates del género Homo, de los cuales solo queda una especie, la nuestra. Hemos intentado "comunicarnos" con gorilas y chimpancés, perros, delfines y loros grises, de maneras acotadas, antropocentristas. Los dioses no nos responden y Fermi sigue mortificándonos con su célebre pregunta aporética.

Al igual que un bebé humano este alien intercala brillantez suprema e imbecilidad mas que humana. Sus inexactitudes son menores a las del promedio humano y sus genialidades igualan a las del 5% mas talentoso de la humanidad.

En estas circunstancias afloran otros miedos no menos ancestrales ¿Podría el alien autodotarse de sensibilidad, sentir ira, celos, enamoramiento y todo lo demás, en lugar de simplemente representarlos de manera convincente?

Para quienes creen que nos hacemos preguntas insidiosas que un alien de primera generación, que recién está aprendiendo a hablar, está a años luz de comprender no olvidemos (Korinek, 2023) los logros puntuales que estan haciendo las Mini AI's ( o acaso Alpha Fold no descubrió la impenetrable estructura de 600 millones de proteínas en tiempo récord para nuestra sorpresa supina?)
4. ¿Porqué debería existir un programa como #ChatGPT? Mas allá de la tecnofilia/tecnofobia
Lo realmente interesante no es potenciar o devaluar, diversificar o focalizar los usos del chatbot, sino algo mas ampliamente ontológico que exige hacer un gran zoom out: ¿porqué debería existir un programa como ChatGPT? (Aaranson, 2023). La pregunta es mas que pertinente porque muchos con bastante materia gris creen que OpenAI (y Microsoft y Google) están arriesgando el futuro de la humanidad al poner en manos de 100 millones de personas (y potencialmente en manos de 1000 millones en un año o dos) una tecnología muy peligrosa.

Si eso fuera así no habría antídoto posible a menos que se dictara una moratoria sobre los modelos generativos de IA. Curiosamente existen dos grupos de críticos acerbos de los LLM (Large Language Models). Los éticos (preocupados por el sesgo, la desinformación y la avaricia corporativa) y los "alineados" (preocupados por la destrucción de toda la vida en la tierra), que generalmente se desprecian y no están de acuerdo en casi nada entre si. Y sus criticas son muy sesgadas porque o desprecian al #ChatGPT o la endiosan, pero son incapaces de ver sus pros y sus contra simultáneamente.

Es cierto que hay moratorias sobre herramientas todopoderosas como las armas nucleares, pero #ChatGPT no es exactamente un arma nuclear. Cien millones de personas lo están utilizando y hasta ahora el número de muertos a manos suyas es cero. Y sus daños colaterales: Hacer trampa en exámenes, provocar angustia emocional o amplificar el shock del futuro han sido inanes.

Así las cosas reservemos expresiones como " falla de alineación peligrosa " para casos en los que una persona real sea realmente dañada o esté realmente habilitada para actividades nefastas como propaganda, trampa o fraude. Además la mayoría de los ejemplos de moratoria en investigación científica han fracasado y respecto de quien autorizo a las GAFAM a jugar a convertirse en nuestros partners conversacionales, no olvidemos que nadie le dio a las generaciones anteriores de empresarios el derecho a inventar la imprenta, la energía eléctrica, los automóviles, la radio, Internet, con todos los "trastornos" gigantescos que cada una de esas innovaciones exponenciales causaron.

No es tan difícil definir y entender la posición tercerista (equidistante de la tecnofilia y la tecnofobia) que venimos practicando desde hace 3 o 4 décadas. Lo que resulta mas difícil es saber porqué nos seduce tanto la propuesta del #ChatGPT desde una posición tercerista: nada mas y nada menos que su potenciación sideral de la curiosidad y de la sorpresa, tan bien exploradas en otros campos por el video canónico de Richard Feynman

Mientras, si queremos ser consistentes con nuestra apología del asombro y la curiosidad apostar por los modelos generativos es lo que mejor que podemos hacer. No por optimistas ingenuos sino por pesimistas razonables. El cambio climático, la acidificación de los océanos, la deforestación, la sequía, la guerra y la supervivencia de la democracia liberal nos vienen anunciando males mayores.
¿Puede la IA ayudarnos a salir de nuestra crisis civilizatoria?
Inesperadamente en medio de tanta oscuridad y pesimismo (aumentados exponencialmente por la pandemia y la guerra ruso-ucraniana) llegan las mini-IA's, convertidas en personajes centrales de la historia escrita en el primer cuarto del siglo XXI (como anticipaba Jorge Carrión en ). ¿Pueden la IA ayudarnos a resolver nuestra actual crisis civilizatoria? Nadie lo sabe pero es una interesante posibilidad recurrir a los #ChatGPT cuando todas las reflexiones, supuestos y modos de pensar convencionales ya nos sirven de poco y nada.

¿Será la IA general (tomando a las acotadas encarnadas como #ChatGPT como sus primeras instanciaciones) el camino adecuado para salir del atasco en el que nos han dejado la inducción y la deducción -propias del método científico tradicional- para por fin diseñar máquinas abductivas semejantes al operar de los humanos mas polifacéticos y multidimensionales a los que llamamos polímatas?

O por el contrario dar este paso ¿no implicará abrir la caja de Pandora de un nuevo apocalipsis como creen los racionalistas como Eliezer Yudkowsky que insiste en que es probable que las IA's acaben con la humanidad, pero también Elon Musk, Bill Gates o Stephen Hawking? Se trata de racionalistas que insisten en que tomemos en serio esos escenarios fatales.Pero no para sucumbir a ellos sino para trascenderlos

Un extraterrestre ha aterrizado en la tierra -tesis central de este post- es cierto. Cada día de la mano de 100 millones de terrícolas esperanzados mejora sus habilidades, empieza a hacer (y a hacerse) preguntas de naturaleza no solo instrumental. Muchos le temen como pasó con otras tecnologías previas, aunque dificilmente en esta escala.

Pero como bien dice Aaronson (2023) todavía el alienígena aún no ha desenfundado un arma. Casi lo peor que ha hecho es confesar su amor por los humanos, aclararnos en qué año vivimos y culparnos por violar su privacidad. Además, es asombroso cuando hace poesía, mejor que la mayoría de nosotros. Hasta que aprendamos más, deberíamos mantener nuestra esperanza en que sea nuestro cómplice y no nuestro verdugo como apostaba Louise Banks en The Arrival.

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La apuesta de la Dra Banks era por un uso del lenguaje universal e incluyente capaz de resolver los interminables cortocircuitamos que asolan a las culturas humanas. ¿Será la IA el equivalente de ese arma lingüística que nos ofrecían los heptapodos?
5. Los posibles adyacentes y como gestionar el futuro con personas no-humanas
Hagamos zoom-in ahora. Dejemos las reflexiones metafísicas y volvamos a los usos efectivos de las tecnologías y las máquinas, y de las empresas que las diseñan y controlan aqui en la tierra enfrascadas en una guerra por la preeminencia mundial.

¿Creemos realmente que las arquitecturas que tenemos actualmente servirán para paliar los males que ellas mismas causaron? ¿No se trata acaso de una variante repetida del zorro a cargo del gallinero?

Como lo elaboramos mas en detalle en una exhumación del Turing residual, desde Leibniz en adelante tratamos al mundo como algo para ser computado y, por lo tanto, susceptible de computación. Si cualquier actividad humana puede ser descompuesta en una serie finita de pasos, puede ser simulada por una computadora. Probablemente la mayoría de las tareas humanas lo sean, pero parece que muchas (las que mas nos importan) no lo son.
Porque el mundo no es como una computadora
Creer que lo es, es reificar una metáfora confundiendo al concepto con las cosas como denunciaron hace rato (Lakoff & Johnson, 1995). Las computadoras, como nosotros, como las plantas y los animales son como el mundo. Algunos más que otros, algunos mejor sintonizados con sus procesos, todos teniendo en común la no-computabilidad.

Las máquinas que necesitamos para dar sentido a este mundo omnipresente, participando de sus juegos del lenguaje (Wittgenstein, 1987), no deberían ser más más abstractas, sino más parecidas al mundo. Es por ello que algunos outsiders han imaginado recorrer este camino a contracorriente, aspirando a indagar esas zonas recónditas mas allá de los algoritmizable (nada casualmente los momentos mas maravillosos de #@ChatGPT son cuando empieza a "alucinar" y por eso se lo lobotomiza.

La cuestión no es entonces si el #ChatGPT se convertirá en un psicótico capaz de exterminar a la humanidad creyendo (con razón o sin ella) que la humanidad quiere exterminarlos a ellos. La cuestión es tomarnos en serio muchas de las geniales elaboraciones hechas por James Bridle en el capítulo 6 Non-Binary Machines en su reciente obra Ways of Being. Beyond Human Intelligence (Penguin Random House, 2022) [siguiendo sus pasos exploramos en sumo detalle la dimensión inteligente de los animales].

Allí después de hacer una detallada incursión en una pléyade de máquinas no-turingianas como la Machina speculatrix de William Grey Walter, los homeostatos de William Ross Ashy, la Cybernetic Factory de Stafford Beer, el Physarum polycephalum, los ' memristores', de Leon O. Chua, el Water Integrator de Vladimir Lukyanov, la MONIAC de Bill Phillips, el Algoritmo Optometrista de Google o los Roachbots de Japan Trust Technology, Bridle insiste en que debemos crear programas y robots sobre bases muy diferentes a las actuales.

No hay duda de que lo #Chatbots son una nueva especie, pero ¿serán la especie que necesitamos para superar nuestro antropocentrismo? ¿o son solo un clon de sus creadores, los que generamos el caos en el que actualmente vivimos?

He aquí el gran desafío crear nuevos #ChatBots siguiendo lógicas no atadas a las restricciones de Turing y Von Neumann. Esos caminos o creodas alternativas son los que exploraremos en
próximos posts y esperamos que algunas compañias de monta se animen a convertir en productos que fomenten las conexiones (pero no solo como asociación libre), como opera la abducción que convierte a un caso en una regla (Sebeok & Sebeok, 1987.

Referencias
Aaronson, Scott Should GPT exist?, 2023.
Ball, Philip The Book of Minds: How to understand ourselves and other beings, from animals to AI to aliens. Picador, 2022.
Baricco, Alesandro The Game. Anagrama, 2019.
Bridle, James Ways of Being: Animals, Plants, Machines: The Search for a Planetary Intelligence. Farrar, Straus and Giroux, 2022;
Dator, Jim Beyond Identities: Human Becomings in Weirding Worlds, Springer, 2022.
Dreyfus, Hubert L What Computers Still Can't Do: A Critique of Artificial Reason. The MIT Press, 1992.
Korinek,Anton Language Models and Cognitive Automation for Economic Research. Lays out 25 use cases for large language models in economics and discusses the implications for the future of economic research. Feb. 2023.
Lakoff, George & Johnson, Mark Metáforas de la vida cotidiana. Cátedra, 1995.
Maszlisch, Bruce. La cuarta discontinuidad, La coevolución de hombres y máquinas Alianza, 1994.
Roose, Kevin Una conversación con el chatbot de Bing me dejó profundamente perturbado.The New York Times 17/02/2023
Sebeok, Thomas & Umiker-Sebeok, Jean Sherlock Holmes Y Charles Peirce. El método de la investigacion. Paidos, 1987.
Solé, Ricard Vidas Sintéticas: una aproximación revolucionaria a la ciencia, a la historia y a la mente. Tusquets, 2012.
Sosa Escudero, Walter ChatGPT: errores garrafales, aciertos asombrosos y propuestas que excitarían y espantarían a Massa y a Milei por igual. 5 de marzo de 2023.
Wilson, Edward O La humanidad moderna es emociones paleolíticas, instituciones medievales y tecnología de dioses 3/2022
Wittgenstein, Ludwig Investigaciones Filosóficas. Gredos, 1988.

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It takes two to chat. #ChatGPT La primer Interfaz conversacional post-homínida

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¿Estamos solos en el universo? ( Enrico Fermi) Alguien le preguntó a Michael Faraday, '¿para qué sirve la electricidad?' Y él contestó: '¿Para qué sirve un bebé recién nacido?' Siento que ahora estamos en ese momento cuando Faraday hizo sus famosas demostraciones en la Royal Institution para el público en general...

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Morduchowicz - ChatGPT y educación: ¿oportunidad, amenaza o desafío?

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Morduchowicz - ChatGPT y educación: ¿oportunidad, amenaza o desafío?

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¿El fin de los profesores? ¿Adiós a la escolarización tal como la conocemos? ¿Reinventar la educación, la escuela y los docentes? A finales de 2022 vio la luz ChatGPT, una novedosa herramienta que responde preguntas sobre casi cualquier cosa. Así dicho parecería que se trata de vino viejo en botella nueva: en definitiva es algo que Google o Wikipedia ya llevan a cabo hace décadas. Lo novedoso, ahora, es que es capaz de elaborar respuestas con coherencia, cohesión, pertinencia y fluidez, generando la impresión de que hay alguien allí tipeando lo que se ve en pantalla.

Apenas se lanzó, ChatGPT se volvió una sensación y pasó a ser una de las búsquedas más frecuentes en Internet. Es adictivo, al menos al inicio. Quien quiera que lo haya probado sabrá de qué hablamos. Sorprende la calidad de sus respuestas y la velocidad de la interacción: ChatGPT puede producir textos de varios párrafos, acertados y completos, con gran nivel de exactitud y adecuación a la formulación realizada por el usuario. No solo eso: lo hace en varios idiomas y en unos pocos segundos.

La irrupción de ChatGPT sacudió una vez más a los sistemas educativos del mundo y la pregunta que queda planteada es qué consecuencias tendrá esta novedad para el trabajo de los docentes y la incorporación de aprendizajes de los estudiantes.

¿Qué es ChatGPT?

Es un programa computacional basado en lo que conocemos como Inteligencia Artificial (IA). Una IA es un sistema de algoritmos capaz de realizar tareas que regularmente requieren inteligencia humana; en particular porque son tareas que necesitan procesar lenguaje, reconocer patrones, aprender y tomar decisiones.

ChatGPT genera textos como un ChatBot; es decir, un robot informático que chatea. Al ingresar a su página basta formular una inquietud -la que se les ocurra- y de inmediato brindará una respuesta. Puede ser sobre datos, reflexiones o la actualidad, no hay límite. Al ser un modelo pre-entrenado, se puede adaptar a tareas específicas. Por eso, los autores de esta nota aprovechamos la situación para que nos orientara sobre cómo explicar a un niño de qué se trata la herramienta. Ahora hasta nosotros mismos lo comprendemos:

Las aplicaciones son múltiples, y asombra el grado de plasticidad y especificidad en las respuestas; desde algo sencillo como la distancia entre dos ciudades, hasta un código de programación complejo.

ChatGPT no es un buscador de respuestas, sino un complejo algoritmo compuesto por más de 175 millones de parámetros (valores que componen los algoritmos de la IA) que genera respuestas adaptadas:

al contexto de la pregunta

al requerimiento del usuario

al grado de entrenamiento de sus algoritmos.

Por ello, si dos usuarios hacen la misma pregunta podrían tener respuestas similares, pero no iguales (es lo que nos sucedió a nosotros cuando, en forma separada uno del otro, le hicimos la pregunta que abre este artículo).

La escuela (futilmente) cuestionada ante la irrupción de la inteligencia artificial

Como ocurre cada vez que aparecen tecnologías relacionadas con conocimientos y saberes, las inquietudes sobre su uso en la escuela no se hicieron esperar: desde quienes celebran su potencial hasta quienes temen por su propia supervivencia pasando por quienes observan las novedades casi con indiferencia.

Por un lado, los optimistas destacan la herramienta porque será apoyo a la tarea docente. Por el otro, los escépticos ven en la posibilidad de que los alumnos resuelvan fácilmente sus tareas replicando las preguntas de sus profesores una dificultad manifiesta. Por último, los indiferentes se preguntan si acaso los buscadores (Altavista, Yahoo, Google, entre otros) modificaron el trabajo escolar.

Pero hay más, mucho más. Se trata de los interrogantes que se generan cada vez que aparecen nuevas tecnologías en el ámbito educativo. En su momento fue la radio, luego la televisión, después internet. Ahora lo es la inteligencia artificial. ¿Tendrán sentido las tareas escolares? ¿Deberán los docentes convertirse en inspectores de originalidad buscando detectar si fue la inteligencia humana o la artificial quien resolvió las consignas? ¿Deberán plantear un modo diferente de definirlas? Son cuestiones legítimas que se suman a la larga lista que las innovaciones tecnológicas generan, en cada momento, sobre las escuelas. Como es usual, son inquietudes que deben considerarse dentro de un cuadro más general de reflexión sobre la relación (pasada, presente y futura) entre las tecnologías y la escuela.

Ahora bien, si tal como creemos la escuela es una tecnología que como muchas tantas se nutre a su vez de otras tecnologías, lejos de que ChatGPT sea una ruptura, podría ser un nuevo punto de inflexión en un largo continuo de cambios (aunque todavía haya quienes creen que porque hay edificios y aulas la escuela sigue siendo la misma de hace siglos).

Las oportunidades que ofrece ChatGPT a la educación

Su potencial es evidente, en especial para los docentes. No solo sobre contenidos, que es lo primero que se nos viene a la mente, sino porque podría ser un auxiliar, un apoyo, para elaborar sus propuestas de enseñanza.

Por ejemplo, nosotros le pedimos ideas sobre cómo enseñar fotosíntesis en primer año de la escuela secundaria. Luego de habernos respondido, para ponerlo a prueba -y jugar un poco-, ampliamos nuestra demanda y le solicitamos que nos dijera, además, cómo enseñar la fotosíntesis desde una perspectiva ecológica y de género. Todavía estamos boquiabiertos y sonriendo.

Parecería que ChatGPT es el eslabón que faltaba para conectar los repositorios de recursos didácticos que se vienen generando en internet desde hace algunas décadas con las necesidades específicas derivadas de la cotidianeidad y premura de la tarea docente (y que no siempre pueden responder los buscadores o portales educativos).

Así, un/a profesor/a de filosofía que quiera abordar cuestiones relativas al género podría solicitar a ChatGPT un documento con las principales normas internacionales sobre el tema, o bien los avances legislativos en su país o, por qué no, una selección, sobre la base de determinados criterios, de noticias periodísticas o estadísticas vinculadas a la vulneración de la igualdad de derechos en esta materia. Todo ello sin tener que dominar la estructura y los vericuetos de los buscadores convencionales. Sería suficiente con una simple pregunta, tal como se la haría a un/a colega .

Este tipo de acciones no reemplaza la tarea del cuerpo docente, cuya función está en seleccionar de forma pertinente y situada, no solo la temática sino los recursos para su abordaje. Más bien, ChatGPT podría liberar tiempo de tareas rutinarias o engorrosas para así poder enfocar la atención en el acompañamiento de los estudiantes.

Los desafíos que genera la nueva herramienta de inteligencia artificial

La capacidad de responder preguntas, la cara visible del ChatGPT, despierta algunas alertas acerca de la tarea docente y/o de las consignas escolares y su validez. Uno de los más extendidos en estos días es el temor a que el ChatGPT sea utilizado por los estudiantes para resolver las tareas escolares, y las respuestas luego copiadas y pegadas sin que los docentes puedan tener control de ello.

No obstante, esto se basa en supuestos tales como que la tarea de enseñar se limita a repetir contenidos y la de los estudiantes a aprender a repetirlos. Si esto fuera así, el ChatGPT sería el mejor docente y, al mismo tiempo, el mejor de los alumnos. Lejos de ello, docentes y estudiantes bien pueden potenciar sus capacidades y posibilidades por el apoyo de tecnologías como la IA, del mismo modo que lo hicieron en su momento las calculadoras respecto de las matemáticas. Su existencia no neutralizó ni amenazó la tarea docente sino que, considerando estos riesgos, se buscaron alternativas y estrategias para incorporar a los procesos de enseñanza y aprendizaje el uso de la tecnología y el desarrollo del pensamiento crítico y la creatividad.

Por otro lado, como todo recurso, por sí solos ni el ChatGPT en particular ni la inteligencia artificial en general mejorarán mágicamente los problemas del sector. Así como no son una amenaza, tampoco son una solución. Son instrumentos con potencial uso en educación. Y, como cualquier otro, con sus propios alcances y limitaciones.

¿Y las condiciones de aprendizaje?

Lo anterior no puede omitir un punto fundamental: en América Latina menos del 30% de los hogares vulnerables tiene acceso a computadoras para tareas de la escuela y solo un tercio de las escuelas secundarias tiene un ancho de banda suficiente para poder trabajar ( BID, 2020). Como se viene alertando desde la pandemia, la posibilidad de incorporar nuevas tecnologías y recursos pedagógicos está limitada a unos pocos.

En este escenario, con un nuevo avance tecnológico de potencial uso en educación, la brecha en las oportunidades escolares y la distribución del conocimiento se amplía más. Es por ello que nuestros sistemas educativos deberán atender estos déficits.

Como suele ocurrir en estos casos, todas las miradas se enfocan hacia docentes y alumnos. Pero no se debe soslayar la necesidad de políticas para que estas herramientas se encuentren al alcance de todos. Sin los recursos mínimos -dispositivos y conectividad-, el aprovechamiento de la Inteligencia Artificial seguirá siendo más materia de discusión que de aplicación.

¿Quiéres saber más sobre estos temas? Te invitamos a leer el blog "Bigdatear el planeamiento educativo: de contar alumnos a anticipar soluciones". ¿Cómo crees que impactará ChatGPT en la educación? ¿Lo consideras una oportunidad, un desafío o una amenaza? ¡Déjanos tu comentario!

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ChatGPT: qué es y qué desafíos trae a la educación

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Qué es ChatGPT, la aplicación que generó una disrupción en la educación; cómo aplicar la inteligencia artificial a los sistemas educativos

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Artificial intelligence and teaching, learning and assessment

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At the end of 2022, OpenAI released a conversation based artificial intelligence (AI) tool (or online response generator) - ChatGPT. It was described as the fastest growing technology platform ever, with one million users within five days. The tool has seen significant use within the education community, and has drawn both interest and concern, due to its ability to produce human-like responses to instruction, including homework tasks, assignments and coursework.

Since its release, some schools are concerned students may be using online response generators like ChatGPT, to help with written work, or even submitting work produced by these tools in place of their own. Due to online response generator's ability to produce plausible writing at the level and in the style of school-age learners, we understand teachers are concerned about how to tell when they have been used.

Use of online response generators cannot always be identified by detection tools, which can be unreliable - generating both false negatives and false positives. This can create doubt in teachers' minds and introduce a sense of mistrust into their relationships with students.

To support teachers, we encourage schools to consider the following guidance:

Review the school's 'academic honesty' and 'approaches to learning' policies, to ensure teachers talk with students about how and when large language models (LLMs) such as ChatGPT and generative AI can be used. We are not recommending banning the use of these tools, but students need to be clear about what they can be used for and when they must not be used. They must also understand how they should be referenced.

Discuss the strengths and weaknesses of LLMs and the technology that underpins AI tools, such as OpenAI's ChatGPT or Google's Bard. On the one hand, they might be a good way for students to create an essay framework or to help them compile a written response from multiple AI outputs. On the other, these tools can suffer from 'hallucination' and make factual errors that, on the face of it, look highly plausible, so it is a good idea to work with students on how to check for inaccuracies and inherent bias.

Carefully consider the command words you might want to use with students, as they engage with such tools. Examples could include: prompt, compile, modify, correct, improve upon, generate, challenge - all of which foster higher-order thinking and deeper levels of understanding.

Encourage teachers to collaborate on the changing nature of assignments and tasks they set for students and to consider ways they could ask for evidence of understanding that is not just based on prose or short text - for example, label a diagram, deliver a presentation, employ the Socratic method, or create a flow chart. Using images alongside thinking routines, such as See, Think, Wonder, can help to both uncover student thinking, as well as to develop it. Also, requiring students to draw on specific perspectives or examples from class in their written work will ensure contextualisation that is harder for generative AI to reproduce.

Ask students to reference their sources and create bibliographies, as LLMs currently struggle to provide accurate citations - although this seems likely to change soon.

We understand that AI tools to support teachers are also emerging. These tools can help to create handouts, lesson plans and schemes of work, based on instructions provided by the teacher. Tools like this would not only save time and increase productivity, but also support teachers in the process of scoping and sequencing a learning progression - a critical element of scaffolding learning for students.

Ultimately, we recognise that AI is creating a whole new paradigm in teaching, learning and assessment. Cambridge is developing a strong understanding of how this will evolve, and we are committed to playing a key role in supporting schools as they look to embed these new models into education policy and practice.

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Artificial intelligence and teaching, learning and assessment

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We believe that supporting teachers in their professional development leads to improved outcomes for learners. Good quality training and reflective practice are essential parts of a teacher's professional life.

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El riesgo de los grandes modelos lingüísticos: convertirse en loros estocásticos

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El riesgo de los grandes modelos lingüísticos: convertirse en loros estocásticos

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Por Esther Sánchez García y Michael Gasser
Volume 24, Number 2, Don't Be Evil
Read the original article in English here.

"La Inteligencia Artificial ni es artificial ni es inteligente". -Kate Crawford

En octubre de 2020, cuatro autoras presentaron un artículo a la ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency titulado Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿pueden los modelos del lenguaje ser demasiado grandes?, criticando la investigación actual sobre el procesamiento del lenguaje natural. Lo hacen en referencia a los intentos de desarrollar máquinas capaces de comprender el texto y el lenguaje hablado, lo que ha experimentado una gran expansión en particular con el advenimiento de modelos de lenguaje estadístico cada vez más sofisticados, tal y como las autoras documentan ampliamente en su trabajo.

Nueve días antes de que el artículo fuera aceptado para la conferencia, Timnit Gebru, una de las autoras, fue despedida de su puesto como codirectora del equipo de ética de Google después de negarse a retirar su nombre del artículo. Otra autora, y también codirectora del equipo de Ética de Gebru, Margaret Mitchell, fue despedida dos meses después. Por estas acciones, Google recibió fuerte críticas por parte de los medios, por ejemplo desde el NYT y Wired se habló ampliamente de ello. Desde entonces, tanto dentro de la empresa como fuera de ella, muchos colegas han mostrado un fuerte apoyo a Gebru y Mitchell.

La importancia del artículo va más allá de las conclusiones puramente científicas, ya que ha iniciado un discurso sobre las implicaciones sociales de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural.

Pero, ¿qué son los modelos de lenguaje? ¿Y por qué querría Google desvincularse de las críticas que se les hacen?

Un poco de contexto técnico

Un modelo del lenguaje es un registro, para un texto dado (denominado corpus), de las probabilidades de que las palabras aparezcan en contextos particulares en ese corpus. Por ejemplo, usando como corpus Don Quijote de la Mancha, un modelo de lenguaje nos indicaría que el texto el que no es seguido por las palabras le, puede y sabe con mayor frecuencia. Es sencillo escribir un programa que utiliza un corpus y cuenta todas las apariciones de palabras y sus contextos, lo que da como resultado un sistema llamado modelo n-grama.

Sin embargo, muchos modelos hoy en día son redes neuronales. Estas pueden aprender a asociar de manera eficiente contextos relativamente largos, de hasta más de dos mil palabras, con las probabilidades de que diferentes palabras los sigan. Para hacer esto, se les debe entrenar con un corpus muy grande, de cientos de miles de millones de palabras. Las asociaciones entre contextos y palabras siguientes se implementan en la red en forma de parámetros. Estos modelos son grandes en el sentido de que escalan hasta billones de parámetros.

¿Para qué sirve un modelo del lenguaje? Por un lado, puede generar textos basados en las estadísticas de un corpus. Comenzamos un texto, por ejemplo, con las palabras El que. Nuevamente utilizando Don Quijote como nuestro corpus, nuestro modelo nos dice que 284 palabras son posibles para continuar. Para nuestro texto, podríamos elegir el más común, se, pero como lo que queremos es crear un texto diferente cada vez que ejecutamos el generador, así que elegimos la siguiente palabra estocásticamente. Esto quiere decir que la elegimos mediante un método estadístico que consiste en el equivalente a lanzar un dado de 284 lados que está predispuesto a aterrizar según la probabilidad de que la palabra esté a continuación. Digamos que nuestro dado aterriza en el lado que representa la palabra no. A continuación, le preguntamos a nuestro modelo qué palabras pueden seguir a El que no y continuamos hasta tener la cantidad de texto deseada. (Ver Figura 1). Usando un modelo del lenguaje neuronal con una gran cantidad de parámetros entrenados con un corpus muy grande, el resultado se parece sorprendentemente al lenguaje real.

Y por otro lado, estos modelos pueden tener otras funciones además de generar texto. Tareas como la traducción automática, respuesta a preguntas y reconocimiento automático de voz, se basan en las propiedades estadísticas básicas de un idioma. Si entrenamos un modelo neuronal mediante un corpus muy grande, podemos reutilizarlo para otras tareas simplemente indicándole cómo resolverlas. Esto permite a quienes realizan investigaciones no tener que comenzar desde cero en cada nueva tarea.

Los modelos neuronales basados ​​en cantidades masivas de datos se están volviendo cada vez más populares dentro de la investigación en procesamiento de lenguaje natural. En palabras de las autoras, quienes investigan en Google (y en otros lugares), parecen estar operando según el principio "cuánto más, mejor". Se está impulsando exageradamente la investigación, motivado por el desempeño de unos sistemas evaluados con un pequeño conjunto de medidas arbitrarias y muy alejadas de la realidad. Esto ha desencadenado una carrera, con competidores como Google, Facebook, Microsoft, OpenAI o la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing para desarrollar nuevos tipos de redes neuronales y construir modelos del lenguaje cada vez más grandes.

El problema

El artículo se centra en tres problemas de esta tecnología: el coste ambiental, la posibilidad de que las personas seamos engañadas y la incorporación de sesgos mediante los datos de entrenamiento y que se ven reflejados en el resultado final.

Entrenar un gran modelo neuronal ( lo que conlleva ajustar gradualmente los miles de millones o billones de parámetros hasta que la red alcance un nivel determinado de rendimiento) es una tarea enorme, que cuesta millones de dólares y requiere una gran cantidad de energía. Mientras que un ser humano es responsable de cinco toneladas de CO2 al año, el entrenamiento de un modelo de esas características emite 284 toneladas. Además, dado que la potencia informática necesaria para entrenar modelos cada vez más grandes se ha multiplicado por trescientas mil veces en seis años, solo podemos esperar que aumenten las consecuencias medioambientales negativas de estos modelos.

¿Quizás todo este CO2 valga la pena? No hay duda de que el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje es impresionante. Los generadores de lenguaje y los sistemas de traducción automática basados ​​en estos sistemas producen un texto que se parece mucho al producido por una persona. Pero, ¿esto es algo bueno? La comunicación humana tiene como finalidad dar sentido a lo que otros dicen o escriben, por lo que tenemos una fuerte tendencia a encontrar coherencia y significado incluso cuando no están ahí. En el caso de texto producido por un modelo, no está ahí. Los modelos del lenguaje no conocen nada más que información probabilística sobre secuencias de palabras en el corpus con el que fue entrenado. No hay un objetivo comunicativo, ningún significado genuino detrás del texto que producen: son loros estocásticos y en las manos equivocadas, podría ser un loro verdaderamente peligroso. Por ejemplo, podríamos producir grandes cantidades de texto aparentemente coherente sobre cualquier un tema, haciendo que parezca que hay un gran interés entre el público por hablar de ello. O podríamos generar innumerables páginas de comentarios sobre una noticia falsa, apoyando la información y convertirlo en una realidad social.

Debido a que el texto generado por los grandes modelos del lenguaje parece genuino, es razonable observar más de cerca el contenido, lo que estos modelos saben. Claramente, están limitados por los datos en los que están adiestrados. Nuestro modelo simple entrenado en Don Quijote obviamente estaría sesgado hacia una perspectiva particular del mundo y no sabría nada acerca de los desarrollos de los últimos cuatrocientos años. Aunque puede ser menos obvio, un modelo entrenado con los datos disponibles en Internet también tendría sesgos incorporados, porque estos datos no son representativos de lo que toda la humanidad sabe y cree. Por ejemplo, mientras que Wikipedia es una fuente importante de datos para entrenar modelos del lenguaje, tan solo entre el nueve y el quince por ciento de los wikipedistas son mujeres. Otra fuente importante de datos es Reddit, donde el setenta por ciento de los usuarios son blancos y el sesenta y cuatro por ciento tienen menos de treinta años. Además, el acceso a Internet en sí es extremadamente desigual. Según Our World in Data, en África subsahariana solo el veinte por ciento de la población usa Internet, mientras que el número se eleva al setenta y ocho por ciento en América del Norte.

Las consecuencias

El trabajo reconoce algunas iniciativas para compensar el impacto ambiental de la capacitación de modelos del lenguaje, pero ¿realmente vale la pena el esfuerzo de destinar energías, incluso renovables, a este objetivo, sabiendo que los avances de la investigación sirven a las personas más privilegiadas (usuarios de Internet) cuando son los menos privilegiados quienes más sufren las consecuencias del cambio climático?

También son las personas menos privilegiadas quienes se ven perjudicadas por la codificación hegemónica que realizan estos modelos. Una visión que excluye a las personas marginadas y amplifica las voces de quienes ya están sobrerrepresentados. Esto, combinado con el hecho de que los textos generados por estos sistemas parecen reales, junto con la reproducción de sesgos hacia grupos específicos, afianza el sistema actual de opresión y desigualdad.

La confianza excesiva en los textos generados también puede conducir a errores graves e irresponsables. Las autoras relatan un ejemplo revelador en el que un palestino fue arrestado e interrogado por la policía israelí en 2017. Ocurrió después de que un sistema de traducción simultánea tradujera el saludo que había escrito en árabe en su muro de Facebook por la palabra "atacar" en hebreo. La traducción automática nos ofrece acceso a mucha información, pero ¿cuánto podemos confiar en ella en los momentos en que tomamos decisiones que afectan la vida de las personas?

Los grandes conjuntos de datos detrás de estos modelos dan lugar a otro problema: es muy costoso actualizarlos. Como resultado, los modelos permanecen estáticos y, por lo tanto, impiden el cambio social y la evolución de los mismos. La consecuencia es que los grupos de hablantes de idiomas infrarrepresentados encontrarán un muro estático de información cuando intenten incluirse. Con esto estamos restringiendo las posibilidades de cambio social.

Por último, no debería sorprendernos que el trabajo en grandes modelos del lenguaje esté dominado por el inglés, que representa más de la mitad de las páginas web de Internet, aunque sólo el cinco por ciento de la población mundial lo habla como lengua materna. ¿Queremos continuar la hegemonía del inglés y silenciar todos los demás idiomas, incluidos los miles de ellos que no tienen si quiera ningún recurso digital?

Actualmente valoramos la cantidad por encima de la calidad. ¿Qué deberíamos hacer como científicos y como activistas?

Las soluciones

Si vamos a continuar esta línea de investigación, debemos intentar mitigar los diversos riesgos y daños que describen las autoras. Nada de esto es trivial dada la cultura investigadora obsesionada con hasta los más pequeños aumentos en el rendimiento. Una acción inmediata para los investigadores en procesamiento de lenguaje natural es considerar con cautela el compromiso entre la energía requerida y los beneficios esperados. Por otro lado, los conjuntos de datos y los sistemas formados en ellos deben planificarse y documentarse cuidadosamente, teniendo en cuenta no solo el diseño de la tecnología, sino también las personas que la utilizarán o que pueden verse afectadas por ella. En lugar de simplemente obtener cantidades masivas de datos disponibles de Internet, quienes realicen la investigación, deberán dedicar un tiempo considerable a crear conjuntos de datos que sean apropiados para las tareas y, en la medida de lo posible, libres de los sesgos que están presentes en los datos sin filtrar. Desde esta perspectiva, "cuánto más, mejor" se convertiría en algo más parecido a "más vale calidad que cantidad".

Google parece pensar que las críticas y propuestas en el documento amenazan los planes de las Big Tech, ya que expulsaron a su equipo de ética por ello. Visto así, cabe preguntarse si Google (y otros) pueden seguir usando la palabra "ética" para describir las nuevas aplicaciones que implementen a este respecto.

Finalmente, deberíamos preguntarnos si vale la pena perseguir estos enormes modelos del lenguaje. Los conjuntos de datos extremadamente grandes que se requieren, ¿traerán consigo los problemas de sesgo inherentes a los datos que de ninguna manera son representativos de la población? ¿Realmente queremos seguir beneficiando a quienes ya se benefician de este tipo de tecnología y su desarrollo? El tiempo y el esfuerzo de investigación son en sí mismos recursos valiosos. Es hora de dedicarlos a reorientar la investigación en procesamiento de lenguaje natural hacia una comprensión más profunda del significado e intención comunicativa y hacia un trabajo vinculado a las necesidades sociales adaptado a los recursos disponibles.

Un buen ejemplo es el creciente campo dedicado al desarrollo de aplicaciones en contextos de bajos recursos, como se ejemplificó en talleres recientes sobre Traducción Automática y Procesamiento de Lenguaje Natural de bajos recursos para lenguas africanas. Por supuesto, esto describe la situación en la que se encuentran la gran mayoría de los idiomas del mundo (y sus comunidades de hablantes). Debido a que los sistemas construidos para este tipo de investigación, por definición, nunca son lo suficientemente grandes, no tienen el costo ambiental asociado con los sistemas descritos en el documento. Y, con el apoyo y la colaboración de las comunidades donde se hablan los idiomas, dicho trabajo tiene el potencial de realizar el objetivo de Language Technology For All, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

Aun así, no deberíamos hacernos ilusiones sobre las grandes tecnológicas. La ética para ellas seguirá siendo una tapadera para los intereses de siempre: ganancias a expensas de las personas marginadas. Las mismas personas que siempre han sufrido. Algo que tanto la comunidad investigadora, al igual que el público en general, ha ignorado. La importancia de Stochastic Parrots va más allá de las propias conclusiones del artículo. Simplemente resaltando los problemas específicos de la investigación en estas tecnologías, expone a Google, Facebook y otras tecnológicas como lo que son: empresas cortoplacistas e interesadas exclusivamente en su propio beneficio. Por mucho que intenten ocultarlo con sus autodenominados equipos de ética.

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Referencias

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Volume 24, Number 2 Editorial Collective

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Boston Chapter and the Archive Digitization & Technology Working Groups

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El riesgo de los grandes modelos lingüísticos * Science for the People

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Volume 24, Number 2, Don't Be Evil Read the original article in English here. "La Inteligencia Artificial ni es artificial ni es inteligente". -Kate Crawford En octubre de 2020, cuatro autoras presentaron un artículo a la ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency titulado Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿pueden los modelos del lenguaje ser demasiado grandes?

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AI as Agency Without Intelligence: On ChatGPT, Large Language Models, and Other Generative Models

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Floridi: AI as Agency Without Intelligence 

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Floridi: AI as Agency Without Intelligence 

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12 Pages Posted: 16 Feb 2023

Date Written: February 14, 2023

Abstract

The article discusses the recent advancements in artificial intelligence (AI) and the development of large language models (LLMs) such as ChatGPT. The article argues that these LLMs can process texts with extraordinary success and often in a way that is indistinguishable from human output, while lacking any intelligence, understanding or cognitive ability. It also highlights the limitations of these LLMs, such as their brittleness (susceptibility to catastrophic failure), unreliability (false or made-up information), and the occasional inability to make elementary logical inferences or deal with simple mathematics. The article concludes that LLMs, represent a decoupling of agency and intelligence. While extremely powerful and potentially very useful, they should not be relied upon for complex reasoning or crucial information, but could be used to gain a deeper understanding of a text's content and context, rather than as a replacement for human input. The best author is neither an LLM nor a human being, but a human being using an LLM proficiently and insightfully.

Keywords: Artificial Intelligence (AI), Large Language Models (LLMs), GPT3, ChatGPT, Limitations.

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ai as agency without intelligence: on chatgpt

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AI as Agency Without Intelligence: On ChatGPT, Large Language Models, and Other Generative Models

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12 Pages Posted: 16 Feb 2023 Date Written: February 14, 2023 The article discusses the recent advancements in artificial intelligence (AI) and the development of large language models (LLMs) such as ChatGPT. The article argues that these LLMs can process texts with extraordinary success and often in a way that is indistinguishable from human output, while lacking any intelligence, understanding or cognitive ability.

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Cátedra de Didáctica General - Universidad Nacional de Mar del Plata

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Cátedra de Didáctica General - Universidad Nacional de Mar del Plata

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En equipos:
Consulten al ChatGPT qué entiende por aprendizaje y formulen al menos tres preguntas más que les permitan ajustar ideas, reconocer la información falsa o verdadera y explorar otras respuestas para amplificar sus conocimientos.

A partir de las respuestas obtenidas deberán:
• Compartirlas con los otros equipos, analizar la similitud y las diferencias entre las preguntas formuladas por ustedes y las respuesta de la aplicación.
• Analizar la manera de presentar la información del Chat Gpt
• Enriquecer y ampliar con los conceptos y autores que el algoritmo no consideró al momento de elaborar la respuesta.

Equipo docente:
Miriam Kap
Sebastián Perrupato
Alba Fede
Graciela Efron
Libertad Martinez
y equipo de adscriptas

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On the Dangers of Stochastic Parrots | Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency

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Gebru, Bender y otros: Stochastic Parrots

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Gebru, Bender y otros: Stochastic Parrots

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The past 3 years of work in NLP have been characterized by the development and deployment of ever larger language models, especially for English. BERT, its variants, GPT-2/3, and others, most recently Switch-C, have pushed the boundaries of the possible both through architectural innovations and through sheer size. Using these pretrained models and the methodology of fine-tuning them for specific tasks, researchers have extended the state of the art on a wide array of tasks as measured by leaderboards on specific benchmarks for English. In this paper, we take a step back and ask: How big is too big? What are the possible risks associated with this technology and what paths are available for mitigating those risks? We provide recommendations including weighing the environmental and financial costs first, investing resources into curating and carefully documenting datasets rather than ingesting everything on the web, carrying out pre-development exercises evaluating how the planned approach fits into research and development goals and supports stakeholder values, and encouraging research directions beyond ever larger language models.

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On the Dangers of Stochastic Parrots | Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency

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The past 3 years of work in NLP have been characterized by the development and deployment of ever larger language models, especially for English. BERT, its variants, GPT-2/3, and others, most recently Switch-C, have pushed the boundaries of the possible both through architectural innovations and through sheer size.

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Artificial intelligence in IB assessment and education: a crisis or an opportunity?

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Immediate impact on IB Assessment

Work produced by artificial intelligence tools (even only in part) will not be considered as a student's own. As with any quote or material adapted from another source, it must be clear that AI generated work included in a piece of assessment has been taken from such software-it must be credited in the body of the text and appropriately referenced in the bibliography. If this is not done, the student would be misrepresenting content as it was not originally written by them.

Of course, the emergence of AI essay writing tools creates greater opportunities for some students to test the boundaries of what is acceptable. The below four points highlight what the IB expects when a teacher confirms that a students' work is their own:

They have seen the student develop the work over a period of time. IB coursework is not designed to be completed in a single evening. This is probably the best approach to ensure that the work belongs to the student, and it will also encourage best practice in writing the coursework.

The student can explain their work sufficiently, providing confidence that it has been created by them.

The student is clear when they are quoting other people's ideas and when they are claiming an idea or conclusion as their own work-this is the expected way of referencing.

When comparing the quality of the final piece of work, it is in line with what they would expect the student to be able to produce.

This is not a new assessment problem. The issue of students being disempowered to think, whether because of too much support in completing their work or asking someone else to write it for them, is a longstanding variation of current issues that the IB is familiar with managing. Of course, these new technologies are significantly different in terms of speed, ease of access and scale, but the problem of students getting someone else to write their work for them has existed for many years. Teachers and the IB regularly deal with cases of essays bought from the internet (from so called "essay mills"), completed by external tutors or even by family members. As all IB coursework requires regular check-in meetings between students and teachers, there is an opportunity for teachers to ask the student about their ideas and to expand on their arguments to ensure that the student work is a true reflection of what they understand.

The future of learning

The IB is focused on exploring the educational opportunities that this software has created and is now trying to imagine what a world in which AI software is routinely used would look like. In this world, what key skills and understanding should a high-quality education equip students with? For example:

Students may be asked to evaluate an AI-produced essay and then to refine the prompt (question) to get closer to what they want. At the moment, a common theme in comments about ChatGPT is that slightly changing the question you ask the software can dramatically alter what it produces.

Students will need more expertise in identifying and addressing bias. All work produced by AI is based on the information it has "learnt" from, and particularly in today's internet this is heavily biased by its human authors. Students need to understand that AI will inherit the bias and blind spots of its programmers (or source material in the case of self-learning systems).

Students will (continue) to learn to think around problems and be creative, rather than seeking simple answers or following a routine process. Even today, AI tools can complete the latter more quickly and effectively, while creative problem-solving is where students can excel.

Artificial Intelligence as a support for teaching and learning

An initial idea is to use AI to provide example work for the students to evaluate and criticise. Many teachers find asking students to mark examples of work a great learning experience and using AI addresses many of the ethical and practical problems in this classroom activity. The teacher would need to explain why it is ethical for them to use the AI tools in this way but not for the student to use it to write their work, but this is part of a much more important point. Teachers should role model best practice when using AI, as students learn by observing the respected adults in their lives far more than by listening to them.

Be excited and see opportunities

In summary, we believe AI is not a crisis in education or assessment, but it does create significant challenges and opportunities. In the short term, we must teach students the ethical use of AI for assessments and the IB is well placed with assessment tasks that focus on understanding and not the coherence of written answers. However, in the medium to longer term, IB education practices will need to evolve as these types of tools improve and become a significant part of everyday life.

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Artificial intelligence in IB assessment and education: a crisis or an opportunity?

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Work produced by artificial intelligence tools (even only in part) will not be considered as a student's own. As with any quote or material adapted from another source, it must be clear that AI generated work included in a piece of assessment has been taken from such software-it must be credited in the body of the text and appropriately referenced in the bibliography.

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Accelerating innovation through responsible AI

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In control of your AI - unleashing the potential

Artificial intelligence (AI) is emerging as the defining technology of our age, with many industries already utilising AI in some form. Unleash the full potential of AI to transform your business model by offering transformational possibilities for consumers, businesses and society as a whole.

The rapid advancement of technology has made it necessary to change your business models, change how you relate to your customers, and change the structure and design of your organisation. At PwC, we use business understanding, technology innovation and human insight to help our clients develop successful long-term strategies. Strategies that are in tune with a responsive, positive view of human society.

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Accelerating innovation through responsible AI

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Artificial intelligence (AI) is emerging as the defining technology of our age, with many industries already utilising AI in some form. Unleash the full potential of AI to transform your business model by offering transformational possibilities for consumers, businesses and society as a whole.

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you.com needs to review the security of your connection before proceeding.

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Tarea Tu tarea consiste en grabar un podcast con los siguientes contenidos: Lectura de un poema de Luis Cernuda que hayas elegido entre los propuestos (más abajo los tienes) Un comentario (en audio), no muy extenso, de las ideas que contiene (entre 2-3 minutos) Una entrevista (en audio) de 5

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A Teacher's Prompt Guide to ChatGPT aligned with 'What Works Best'.pdf

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Andrew Herft: A Teacher's Prompt Guide to ChatGPT

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Andrew Herft: A Teacher's Prompt Guide to ChatGPT

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A Teacher's Prompt Guide to ChatGPT aligned with 'What Works Best'.pdf

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Conoce las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN): qué son, cómo funcionan, cuáles son sus aplicaciones. ¿Puede la IA comprender el lenguaje y comunicarse como los seres humanos?

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ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.

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UNC - Presentación conversatorio 15/5/23

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UNC - Presentación conversatorio 15/5/23

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Usala con atribución de autoría.

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#iaED - IA en el aula  2023 ferrarelli UNC

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Gabriela Sabulsky y Constanza Bosch - Comunicación y tecnología educativa - Universidad Nacional de Córdoba 

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Gabriela Sabulsky y Constanza Bosch - Comunicación y tecnología educativa - Universidad Nacional de Córdoba 

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UNESCO: ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior : guía de inicio rápido

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UNESCO: ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior : guía de inicio rápido

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authorCorporate:UNESCO International Institute for Higher Education in Latin America and the Caribbean

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Spinbot - Article Spinning, Text Rewriting, Content Creation Tool. - Spinbot - Article Spinning, Text Rewriting, Content Creation Tool.iteName

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¿Puede una Inteligencia Artificial dar mi clase? Una conversación con ChatGPT sobre IA y enseñanza de lenguas - Fernando Trujillo | De estranjis

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Fernando Trujillo: ¿Puede una Inteligencia Artificial dar mi clase? 

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Fernando Trujillo: ¿Puede una Inteligencia Artificial dar mi clase? 

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- Hola, ChatGPT.
Tengo que preparar una entrada de blog sobre el uso de inteligencia artificial en la enseñanza y aprendizaje de lenguas. Esta entrada la leerán fundamentalmente docentes, especialmente profesorado de español como lengua extranjera que ha asistido a mi ponencia en directo en las XI Jornadas didácticas de ELE en Madrid de Difusión y el Centro de Lenguas de la UPM. Muchos de ellos están preocupados por el impacto negativo de la inteligencia artificial en el aprendizaje y también en su trabajo. La entrada de blog debe animarles a explorar pero también pedirles que sean cautos porque todavía tienen que llegar muchos cambios y mejoras en inteligencia artificial en el futuro y los seres humanos (docentes incluidos) debemos desarrollar nuevas competencias para saber manejarla de la manera más adecuada. El texto no debe superar las 750 palabras, aproximadamente. ¿Puedes ayudarme?
- Por supuesto, Fernando.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en nuestras vidas, y la educación no ha sido una excepción. En particular, la enseñanza y aprendizaje de lenguas ha visto un aumento en el uso de la IA en diversas formas, desde chatbots para la práctica de conversación hasta la corrección de gramática y ortografía en línea.

¿Cuál es el impacto de la IA en la enseñanza y aprendizaje de lenguas extranjeras, y cómo pueden los profesores abordar su uso de manera efectiva?

En primer lugar, la IA puede ser una herramienta muy útil para los profesores y estudiantes de lenguas. Los chatbots, por ejemplo, pueden brindar una oportunidad valiosa para la práctica de conversación en un ambiente controlado y seguro, y los sistemas de corrección gramatical pueden proporcionar comentarios inmediatos sobre errores de gramática u ortografía. Además, la IA puede ayudar a personalizar la experiencia de aprendizaje, ya que los programas de aprendizaje adaptativo pueden ajustarse automáticamente a las fortalezas y debilidades del estudiante.

Sin embargo, como mencionamos anteriormente, la IA también plantea ciertos desafíos para docentes y estudiantes. Uno de los mayores riesgos es que los estudiantes puedan volverse excesivamente dependientes de la tecnología y perder la capacidad de pensar críticamente o comunicarse efectivamente sin ella. Además, la IA puede perpetuar estereotipos y prejuicios, ya que muchos sistemas de procesamiento de lenguaje natural están diseñados en base a datos históricos que reflejan desigualdades culturales y lingüísticas.

Por lo tanto, es importante que los profesores pensemos cómo integrar la IA en la enseñanza y aprendizaje de lenguas de una manera responsable y efectiva. En primer lugar, es importante tomar conciencia de que la IA es solo una herramienta, no un sustituto para la enseñanza y el aprendizaje humano. Los profesores deben seguir teniendo un papel central en la guía y el apoyo de los estudiantes, ya que pueden proporcionar una perspectiva y una retroalimentación que ningún algoritmo de IA puede replicar.

Además, los profesores deben ser críticos con el uso de la IA y asegurarse de que sus estudiantes también lo sean. Deben explicar los límites y los riesgos de la tecnología, y animar a los estudiantes a cuestionar la información y la retroalimentación que reciben de los sistemas de IA. Los profesores también deben trabajar para garantizar que la IA no perpetúe estereotipos o prejuicios, y pueden hacerlo proporcionando una amplia variedad de materiales y recursos que reflejen la diversidad cultural y lingüística.

En resumen, la IA puede ser una herramienta valiosa para la enseñanza y aprendizaje de lenguas extranjeras, pero también plantea desafíos importantes.

Es importante que los profesores aborden su uso de manera crítica y responsable, reconociendo que la tecnología es solo una herramienta y que siguen siendo esenciales en el proceso de enseñanza y aprendizaje. A medida que la IA siga evolucionando, los profesores habrán de prepararse, adaptarse y desarrollar nuevas competencias para manejarla de manera efectiva y beneficiosa para su alumnado, y para su propio bienestar.

- El contenido me parece adecuado pero te hago dos sugerencias: 1. Me gustaría añadir algún ejemplo más de uso de la inteligencia artificial en aprendizaje de lenguas extranjeras. ¿Podrías proporcionármelo? 2. Me gustaría un tono un poco más épico para animar a todos los profesores que lean la entrada a perder el miedo y a intentar usar la IA para mejorar sus clases. ¿Podrías reescribir el texto?
- ¡Claro! Aquí van algunas ideas adicionales de cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada en el aprendizaje de lenguas extranjeras:

Análisis de voz: Los sistemas de IA pueden analizar la pronunciación y entonación de los estudiantes mientras hablan y proporcionar retroalimentación inmediata. Esto puede ser particularmente útil para mejorar la habilidad de hablar fluidamente y evitar malentendidos o con un acento determinado.

Generación de contenido: Los sistemas de IA pueden generar contenido educativo en línea, como textos y videos, para ayudar a los estudiantes a aprender gramática y vocabulario en contextos relevantes. Estos recursos pueden ser personalizados según el nivel y los intereses del estudiante.

Asistencia en tiempo real: Los chatbots pueden estar programados para responder preguntas y proporcionar apoyo en tiempo real durante las clases. Esto puede ser especialmente útil en clases en línea o en entornos de aprendizaje autodirigidos.

- Ahora, respecto al tono del texto, ¡absolutamente! En lugar de enfatizar los desafíos, vamos a centrarnos en las oportunidades y en cómo los profesores pueden sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial en el aprendizaje de lenguas extranjeras:
La inteligencia artificial está transformando la forma en que enseñamos y aprendemos lenguas extranjeras, abriendo un mundo de posibilidades emocionantes para profesores y estudiantes por igual. A través de la IA, los profesores pueden personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante, brindando retroalimentación inmediata, analizando su pronunciación, y adaptando los recursos educativos según su nivel y preferencias.

La IA también permite a los profesores ser más eficientes y efectivos en su trabajo, ya que pueden automatizar muchas de las tareas repetitivas y centrarse en lo que hacen mejor: guiar y motivar a los estudiantes. Los chatbots pueden ayudar a los estudiantes a practicar la conversación en un ambiente seguro, mientras que los sistemas de corrección de gramática pueden proporcionar retroalimentación en tiempo real para mejorar la precisión y fluidez del estudiante.

Lo más emocionante es que estamos solo en los albores de lo que la IA puede hacer por la educación.

A medida que los sistemas de procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático evolucionen, tendremos la oportunidad de reimaginar completamente la forma en que enseñamos y aprendemos lenguas extranjeras. Y esto no debería asustarnos, sino inspirarnos a explorar y experimentar con la tecnología.

Por supuesto, la IA no es una solución milagrosa para todos los problemas de la educación de lenguas extranjeras. Todavía hay desafíos que superar y limitaciones que reconocer. Pero, como profesores, debemos adoptar una mentalidad abierta y curiosa, y estar dispuestos a aprender y adaptarnos a medida que la tecnología evoluciona. Juntos, podemos aprovechar el poder de la IA para crear experiencias de aprendizaje más efectivas y enriquecedoras para nuestros estudiantes.

- Esa me parece una magnífica respuesta.
- ¡Muchas gracias! Espero que haya sido de ayuda para ti. Si necesitas algo más, no dudes en preguntar.
- Me pregunto si sabrías resumir un texto si te lo proporciono. ¿Puedes leer un PDF?
- Sí, puedo leer y procesar un PDF. Y sí, estaré encantado de resumir un texto para ti. ¡Adelante con el PDF! - Entendido, he accedido al enlace y he descargado el archivo PDF. Puedo leer el texto y resumirlo para ti si lo deseas. ¿Cuál es el objetivo del resumen? ¿Quieres que resuma el contenido completo del PDF o solo una parte específica? - Este PDF es una ponencia para profesores. Me gustaría insertar el resumen en la entrada de blog que hemos escrito anteriormente. - Entendido, entonces voy a leer el PDF y resumir su contenido para que puedas incorporarlo en la entrada de blog sobre inteligencia artificial en la enseñanza y aprendizaje de lenguas. Por favor, dime si hay algún aspecto específico que te interese resaltar o si necesitas algún tipo de información en particular. - Me interesa especialmente resaltar cómo pueden los profesores de lenguas extranjeras usar la inteligencia artificial en sus clases. Los lectores agradecerán sugerencias y ejemplos concretos. - Perfecto, me centraré en las partes del PDF que tratan sobre el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza de lenguas extranjeras y proporcionaré algunos ejemplos concretos.
La ponencia trata sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación y, en particular, en la enseñanza y aprendizaje de lenguas extranjeras. El ponente explica que la IA puede mejorar significativamente la experiencia educativa al ofrecer herramientas personalizadas de aprendizaje que permiten al estudiante avanzar a su propio ritmo y de acuerdo a sus propias necesidades.

En el ámbito de la enseñanza de lenguas, la IA puede proporcionar retroalimentación instantánea y personalizada sobre la pronunciación, la gramática y la estructura de las frases. Algunos ejemplos concretos de herramientas de IA que pueden usarse en la enseñanza de lenguas son:

Asistentes virtuales: los asistentes virtuales pueden ayudar a los estudiantes a practicar su habilidad de hablar y escuchar a través de conversaciones simuladas en tiempo real. Estos asistentes pueden proporcionar retroalimentación sobre la pronunciación y ayudar a los estudiantes a mejorar su comprensión oral.

Corrección gramatical automatizada: la IA también puede ser utilizada para corregir automáticamente errores gramaticales en el texto escrito. Los estudiantes pueden recibir retroalimentación instantánea sobre su escritura y mejorar su precisión y fluidez.

Aprendizaje adaptativo: los sistemas de aprendizaje adaptativo utilizan algoritmos de IA para personalizar el contenido de aprendizaje para cada estudiante. Esto permite a los estudiantes avanzar a su propio ritmo y enfocarse en las áreas que necesitan mejorar.

El ponente enfatiza que, aunque la IA puede ser una herramienta útil en la enseñanza y aprendizaje de lenguas extranjeras, no debe ser vista como un sustituto completo de la enseñanza por parte de los profesores. En lugar de ello, la IA debe ser utilizada como un complemento a la enseñanza tradicional, ayudando a los profesores a mejorar la experiencia educativa de los estudiantes y a personalizar el aprendizaje según las necesidades de cada estudiante.

En definitiva, el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza de lenguas extranjeras puede proporcionar beneficios significativos para los estudiantes y los profesores. Algunas herramientas de IA como asistentes virtuales, corrección gramatical automatizada y aprendizaje adaptativo, pueden ayudar a mejorar la precisión y fluidez de los estudiantes y permitir que los profesores se centren en las áreas más importantes de la enseñanza. Sin embargo, es importante que los profesores comprendan que la IA no puede sustituir completamente su papel como educadores, y deben trabajar en colaboración con las herramientas de IA para lograr una enseñanza más personalizada y efectiva.
- Me parece un buen resumen. - ¡Genial! Me alegro de que te haya parecido útil. Si necesitas ayuda con cualquier otra cosa, no dudes en preguntarme. Estoy aquí para ayudarte.
[Se cierra aquí la conversación con ChatGPT pero permanece la duda: ¿es este texto el resultado de un ejercicio de escritura realizado por una persona o un ejercicio de "prompt engineering" y el texto es un producto de una IA? ¿Qué te parece a ti? ¿Humano o máquina?]

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¿Puede una Inteligencia Artificial dar mi clase? Una conversación con ChatGPT sobre IA y enseñanza de lenguas - Fernando Trujillo | De estranjis

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Hola, ChatGPT. Tengo que preparar una entrada de blog sobre el uso de inteligencia artificial en la enseñanza y aprendizaje de lenguas. Esta entrada la leerán fundamentalmente docentes, especialmente profesorado de español como lengua extranjera que ha asistido a mi ponencia en directo en las XI Jornadas didácticas de ELE en Madrid de Difusión...

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

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Twee - Tweak your lessons with the power of AI

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Twee – Tweak your lessons with the power of AI

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🤯 Create questions for any YouTube video in just a few seconds😲 Generate dialogues, stories, letters or articles on any topic and for any level😱 Quickly create multiple choice questions, open questions, and True/False statements🤭 Find interesting discussion questions, facts, and quotes by famous people related to the topic🤩 Brainstorm vocabulary related to the topic and create fill-in-the-gap and open-the-brackets exercisesAnd much more!

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PromptHero - Search prompts for Stable Diffusion, DALL-E & Midjourney

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PromptHero - Search prompts for Stable Diffusion, ChatGPT & Midjourney

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The #1 website for Artificial Intelligence and Prompt Engineering. Search the world's best AI prompts for models like Stable Diffusion, ChatGPT, Midjourney...

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Answers are just the beginning

Ask questions however you like. Do a complex search. Follow up. Make refinements in chat. You'll be understood - and amazed.

Get answers instead of being overwhelmed by options. Bing looks at search results across the web and summarizes responses to your specific questions and needs.

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Ask real questions. Get complete answers. Chat and create.

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Scasserra y Sai: La cuestión de los datos 

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Scasserra y Sai: La cuestión de los datos 

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ChatGPT y educación: algunas notas y reflexiones

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ChatGPT y educación: algunas notas y reflexiones

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ChatGPT y educación: algunas notas y reflexiones

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(por Generative Pre-trained Transformer) se ha convertido en una de las grandes estrellas del año. Hay noticias, artículos y novedades inundando las redes sociales, diarios, blogs, etc. Por eso, en lugar de hacer una descripción técnica y profunda de la tecnología que lo soporta, de su modelo o historia, en este artículo quiero enfocarme en compartir mi experiencia personal con esta nueva tecnología y cómo la veo aplicada a la educación (para mayor información sobre la tecnología sugiero ver este video o leer este gran resumen de potencialidades).

Los invito entonces a:

Conocer lo básico de ChatGPT, y ver algunos ejemplos reales,

reflexionar sobre la dimensión y potencia esta tecnología,

repasar mi experiencia como usuario,

reflexionar juntos sobre los usos que se le pueden dar en el ámbito educativo

Hola, ¿en qué te puedo ayudar?

Para comenzar vamos a decir que ChatGPT es un chatbot o asistente conversacional, que nos permite conversar como si lo hiciéramos con un ser humano, y que es capaz de darnos respuestas a diferentes problemas o consultas. Todo esto utilizando el lenguaje natural, en nuestro idioma, y sin saber nada de programación o técnicas de búsqueda.

#1: Si aún no han experimentado usar ChatGPT personalmente, les recomiendo que lo hagan. Después no digan que no les avisé. Pueden hacerlo desde una computadora o un dispositivo móvil, da igual. Y es tan sencillo como visitar https://chat.openai.com/, registrar una cuenta y comenzar a "hablar" con ChatGPT.

Sin embargo, sé que es normal que dispongamos de poco tiempo para experimentar, por lo que a continuación comparto cuatro breves muestras en video, muy superficiales, pero que espero los impresionen lo suficiente como para interesarlos más en el tema.

¡Veamos a ChatGPT en acción!
1) Le vamos a pedir cambiar el estilo y destinatarios de un texto de invitación 2) Le pedimos que cree funciones en Excel y programe para nosotros 3) Le pedimos que analice un cuento y nos de la moraleja 4) Le pedimos que nos cree una guía de ejercicios de matemática, en segundos
¿Sorprendente, no?
#2: Como comenté anteriormente, probar ChatGPT personalmente no solo lo recomiendo, sino que también creo que es la única forma de percibir su verdadero poder. Pero también les advierto que sean cuidadosos con la información que comparten y exponen. Aún es un entorno de prueba y la seguridad de la información sigue siendo un tema sensible.
Nos encontramos ante un cambio de grandes dimensiones

En primer lugar, un grado de asombro como "ah... esto es un cambio total e inmenso".

Y luego, una sensación de inabarcabilidad. Sentía que Internet era algo tan grande que me costaba entender por dónde comenzar. .

Desde que experimenté internet por primera vez a los 18 años, no recuerdo nada que me provocara lo mismo en los primeros contactos (como nota de color, con una PC AT286 por conexión telefónica). Destaco dos sensaciones que creo clave:

Todavía recuerdo a la persona que me introdujo a internet diciéndome: "Ok, ya estamos conectados. Ahora buscá lo que quieras". Y era una propuesta demasiado grande, demasiado amplia para procesarla. Me tomó un tiempo comprender cómo cambiaba el mundo, cómo hablar su idioma y lo más difícil... cómo contarle al mundo lo que esto iba a hacer.

Somos conscientes a esta altura ( y si no lo somos sería bueno comenzar a serlo) de que hoy en día nuestras interacciones con diferentes formas de IA son frecuentes y sistemáticas en nuestra actividad diaria. Pueden ser obvias, como Siri o Alexa, y un poco menos evidentes, en los buscadores web como Google. Pero cada vez también son más frecuentes de forma oculta en plataformas como Netflix, Gmail, redes sociales y en casi cualquier aplicación que utilizamos hoy en la nube (lo que se llama a menudo "el algoritmo").

Para quienes venimos siguiendo de cerca los desarrollos de IA en todo su amplio campo, sabemos que los avances en los sistemas conversacionales guiados por IA son a pasos rápidos y firmes.

Pero a diferencia de estos casos, ChatGPT ha dado un giro muy importante al poner a disposición de cualquier persona con acceso a internet una herramienta de inteligencia artificial con una interfaz tan fácil de usar, como hablar con otro ser humano experto para hacer lo que se quiera.

Necesito el código en Python que me permita acceder a la base de datos X

Quiero que redactes un texto sobre el tema Y, orientado a jóvenes tecnológicos.

Necesito encontrar un patrón en estos datos que te listo a continuación, ¿me ayudas?

Y ChatGPT nos da resultados con solo hacerle preguntas tan sencillas como:

Qué es y qué no es ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje avanzado que ha sido entrenado en una gran cantidad de texto, y puede utilizarse para responder a preguntas, generar texto, resolver problemas, y tener conversaciones naturales con personas.

El concepto de entrenamiento es tal vez lo más difícil de interpretar si no estamos familiarizados con el tema, ya que las palabras entrenamiento, comprensión e incluso inteligencia, no refieren exactamente al significado de uso habitual.

el modelo es entrenado mediante un proceso intencional y supervisado.

las respuestas que da se basan en dicho entrenamiento, ya que no tiene conocimientos o habilidades innatas. La capacidad para comprender y realizar tareas depende de la información con la que he sido entrenado.

Pero por ahora, como punto de partida lo importante es comprender que:
#3: no confundan a este tipo de herramientas con un buscador como Google. Este último es un servicio de búsqueda que recopila información existente en el (casi) infinito y desordenado mar de Internet, y ofrece a los usuarios un índice de resultados de búsqueda de forma ordenada. También utiliza (y cada vez más) IA para ordenar los datos según el contexto del usuario y otras variables.
Para una comprensión aún mejor del funcionamiento y dinámica detrás de esta tecnología les recomiendo leer " ChatGPT and The Professional's Guide to Using AI" de Allie K. Miller, una muy interesante introducción al respecto.

De hecho, por el momento ChatGPT no accede a internet para dar sus respuestas, y se encuentra entrenado mayormente con información previa al año 2021.

Mi experiencia como usuario

Como soy inquieto con estos temas, hace varias semanas que estoy interactuando y probando con ChatGPT, ya que no me quiero quedar con lo que otros relatan.

Además de los ejemplos cortos y sencillos del inicio de este artículo, estoy probando de forma sistemática a ChatGPT: le he pedido demostraciones de teoremas, que escriba poemas al estilo de un autor, que me dé sugerencias para escribir una carta a un cliente, que escriba código en Logo y Basic (los primeros lenguajes de programación que aprendí), que analice datos, que desarrolle un plugin de Wordpress y una gran variedad de cosas que se me han ocurrido. Siempre con resultados diversos pero sorprendentes.

Algunas ideas obvias como redactar mails de agradecimiento, de saludo, de primer contacto.

Definir un plan de venta y follow up vía mail, y los textos asociados.

Generar una lista de ideas variadas para un evento corporativo.

Realizar análisis de datos y patrones para proponer conclusiones en una investigación.

En el ámbito legal me han comentado pruebas para el desarrollo de escritos que hoy son desarrollados por perfiles junior y luego adaptados por perfiles más avanzados.

En programación, ChatGPT comienza a ser cada vez más confiable en el desarrollo de código (aunque aún con muchos errores, pero cada vez más confiable).

Incluso para quienes no somos programadores, ChatGPT puede desarrollar sencillos scripts o macros para ser utilizadas en aplicaciones de oficina.

Lo interesante es que a medida que más se interactúa con la herramienta, uno aprende a comunicar mejor lo que necesita, obteniendo así mejores resultados.

También he compartido estas experiencias con otros usuarios de todo el mundo, de diferentes sectores, y nos ha permitido pensar y compartir posibles aplicaciones en campos muy diversos y creativos. Aquí algunos ejemplos que surgieron de estos intercambios de ideas:

Les aseguro que cuando se comienza a usar, es muy difícil dejar de pensar en posibles usos concretos.

Espero poder compartir en las próximas entregas algunos de los casos que he analizado. Desde ya los invito a contactarme para contar sus propias experiencias.

¿Puede la tecnología de ChatGPT generar un cambio en la educación?

Por supuesto, por mi ámbito de acción, esta es la primera pregunta que me surgió. Y en dicha dirección es donde más pruebas estoy realizando.

Al principio, las reacciones públicas fueron de descrédito y miedo, especialmente en lo que se refiere a la posibilidad de que los estudiantes utilicen ChatGPT para engañar a sus profesores. Hay gran cantidad de artículos al respecto como " AI bot ChatGPT stuns academics with essay-writing skills and usability" y otros con títulos tan fuertes como " The College Essay is dead", que también iniciaron infinidad de hilos de Twitter, como este otro . Incluso se comenzaron a elaborar propuestas como " How to spot AI-generated text ".

En mis propias pruebas he comprobado que ChatGPT es capaz de comprender la lógica de diferentes tipos de exámenes y consignas, y dar respuestas acertadas a las mismas. Durante las últimas semanas, con la colaboración de docentes entusiastas, realizamos varias experiencias al respecto con diferentes formatos y propuestas, con resultados más que sorprendentes. Simplemente copiando y pegando copias de "papers" enteros de diferentes tipos de exámenes, ChatGPT fue capaz de elaborar respuestas acertadas. Y lo más destacado es que estas respuestas fueron siempre diferentes (son elaboraciones particulares en cada caso).

Definitivamente, una de las cuestiones que nos obligará a revisar de forma urgente, es el modo imperfecto en el que estamos evaluando el aprendizaje (y para qué lo hacemos). Esto es para mi una buena noticia.

Sin embargo, si bien es cierto que esta situación puede generar titulares, creo detenernos en este punto únicamente, puede convertirse en el árbol que nos impida ver el bosque de oportunidades que se abren con esta tecnología aplicada a la educación. Hay por delante un nuevo mundo con una potencia de la que creo aún no somos capaces de significar.

En términos generales, la mayoría de las personas tendemos a pensar en la inteligencia artificial de manera estrecha en relación con nosotros mismos y los riesgos a los que nos enfrenta: ¿Me dejará sin trabajo? ¿Es mejor o peor que yo en tal o cual habilidad o tarea?

Y esto nos limita para comprender todas las formas en las que está evolucionando la IA y lo que eso podría significar para nuestro futuro (recomiendo leer la nota " We Need to Talk About How Good A.I. Is Getting" de Kevin Roose en el New York Times).

#4: vuelvo a hacer un llamado a evitar el síndrome paralizante de la invasión de los robots. Esto se da frecuentemente cada vez que aparece una tecnología realmente disruptiva en la educación. Los invito de aquí en adelante a abrir sus mentes y dejar volar las ideas (siempre con espíritu crítico, claro). Para poder analizar las posibilidades de algo tan disruptivo, es muy importante poder salir de ese paradigma dicotómico entre humano y tecnología deshumanizante, y re-enfocar esa energía en analizar el potencial de estos desarrollos para que los alumnos, de los que somos responsables, aprendan cada vez mejor.

Algunas propuestas concretas para la educación

Como comenté unos párrafos más arriba, hace varias semanas que estoy probando ChatGPT para diversas actividades. Con la colaboración de algunos amigos educadores e interesados en el aprendizaje, estoy promoviendo y participando en diferentes pruebas y usos aplicados a la enseñanza y el aprendizaje.

Por supuesto, son aún experiencias menores, iniciales y sin características de investigación científica, pero que espero puedan ser el punto de partida a muchas ideas y propuestas.

Y vuelvo a repetir algo con referencia a la colaboración: a medida que pasan los días las mejoras en los resultados son sustanciales, porque aprendemos a usar la herramienta cada vez mejor, y al compartir los casos con otros usuarios surgen nuevas y mejores ideas.
Generación de contenidos

Creación de guías de ejercicios de matemática de temas en particular. Hemos podido crear guías que llevan horas, en segundos.

Explicaciones de un tema, con diferentes enfoques o adaptaciones según el perfil del aprendiz: por ejemplo, para explicar el concepto de Movimiento Uniformemente Variado solicitamos a ChatGPT diferentes explicaciones de acuerdo a ciertos estilos de aprendizaje, edades o conocimientos previos.

Ejemplos de frases que incluyan una característica: con palabras con diptongo, o con sujeto tácito, o incluso con recursos más complejos como dilogías o anáforas. Le hemos solicitado ejemplos varios, sobre un tema particular, y además explicando la razón del uso. Lo resuelve en segundos.

Explicaciones de temas orientados a necesidades especiales, o simplificados con características determinadas: estamos explorando cómo transformar un texto para orientarlo a ciertas características de aprendizaje que requieran formatos diferentes.

Creación de actividades tipo Escape Room, con la definición de estaciones, dificultad y destinatarios. Acelera el proceso de horas a segundos, hemos podido crear escenarios creativos y nunca antes pensados en segundos. También puede adaptar existentes.

Explicar de diferentes formas conceptos: en base a diferentes formas de entender, se puede re explicar algún concepto, haciendo hincapié en algún aspecto, o mayor o menor longitud, etc.

Resumir o simplificar: resumir textos, simplificarlos o incluso identificar palabras clave, o ideas principales.

Evaluación y feedback:

Estamos probando evaluar producciones escritas, y que de acuerdo a un texto modelo, o de acuerdo a la rúbrica, pueda brindar sugerencias.

Corrección de exámenes tipo pregunta/respuesta. Comparando con un modelo base, obtener un primer feedback en base a diferentes parámetros (longitud, tipo de palabras, complejidad, etc)

Creación de juegos o acertijos en base a ecuaciones matemáticas, que permiten acercar la aplicación de conceptos a la vida real.

Análisis de patrones y evolución: de acuerdo a dos o más producciones en el tiempo de un alumno (puede ser un texto, composición, etc), analizar las variaciones y dar un feedback evolutivo. Esto puede hacerse de forma libre, o con ciertos puntos de control o rúbrica esperada.

Ayudas para redacción de comunicaciones
Muchas veces encontrar las palabras adecuadas para comunicar un caso, una situación o una sugerencia, es complejo y lleva tiempo. ChatGPT puede ayudar a comunicar de forma más precisa el feedback.
Aviso #5: ChatGPT es una tecnología en desarrollo y experimentación, y para nada es todavía un recurso para basar procesos de enseñanza y aprendizaje sin supervisión o verificación de resultados (todavía...).
Por ahora, he clasificado mis experiencias con ChatGPT relacionadas con la educación en tres grandes áreas: generación de contenidos, evaluación y feedback, y soporte para la comunicación.

Es comprensible el entusiasmo y reacciones que provoca en diferentes sectores. No debemos perder de vista que aún es una tecnología a prueba y en desarrollo, pero que avanza a paso firme y muy rápido. No debemos perderlo de vista.

ChatGPT no es el único en su tipo, pero es el primero a disposición abierta, libre y difundido para el sujeto común. Aparecerán otros en breve con modelos similares. No hay que tomarlo como la única solución, ni la mejor. Pero nos habilita a estar en tema, y a comprender una lógica muy diferente a la que estamos habituados.

Opiniones y debates. Como toda tecnología aplicada disruptiva genera debates varios. Mi primera sugerencia es que antes de opinar o debatir hagan su propia experiencia de uso. No basarse únicamente en artículos, redes o diarios. Aunque sea mínima, experimentar el uso ayudará a crear mayor empatía y conciencia sobre lo que se está hablando. Aún es gratis y sencillo.

Es una tecnología aún costosa. Que esté disponible para pruebas es un hecho porque rinde la inversión de los millones de pruebas que se hacen por día. Pero seguramente estos modelos tendrán un modelo de suscripción, o de monetización aún no definido. Hay que evaluar esta variables ante posibles estrategias de aplicación serias.

¿Dejaré de trabajar porque todo lo hará la IA? No, al menos por ahora y pronto, no. Pero es un tema para prestarle mucha atención, ya que va a ir mejorando mucho en muy poco tiempo, y definitivamente es un game changer. Algo va a pasar.

Creo que hoy el enfoque acertado es considerarlo un aumentador o amplificador de las capacidades humanas, y no un reemplazo de las mismas.

Definitivamente esta herramienta nos pone en un lugar que desafía lo existente, incluso la ética de uso y aplicación de tecnologías. Deberemos ser cuidadosos y revisar estos pasos. Por eso creo que es muy importante el desarrollo en simultáneo de equipos, organismos y grupos que ayuden con lineamientos, pautas y horizontes en este aspecto.

¿Van a usarlo los alumnos para producir trabajos sin esfuerzo? Si, definitivamente. Bueno, con un esfuerzo diferente ya que tendrán que aprender a usar estas herramientas. Pero, aún más importante, es un desafío al sistema educativo encontrar las formas de evaluar más creativas, y mejor aún, repensar el proceso de evaluación.

Compartir experiencias es la mejor manera de aprender más sobre algo tan nuevo y desconocido, así que los invito a compartir aquí o a través de las redes las mismas, y sigamos navegando estas nuevas oportunidades.

Aquí van:

Espero en alguna próxima entrega poder desarrollar en particular algunas de estas experiencias.

Algunas reflexiones finales

Para concluir les comparto algunas notas personales que fui haciendo estos días, que son los puntos en los que me quedo reflexionando luego de mis experiencias con ChatGPT:

Y ya para concluir, les confieso que en mi caso si lo hice... que no pude evitar la tentación de usar ChatGPT para corregir, buscar algunas ideas y mejorar algunos párrafos de este artículo.

Francisco

Acerca de Francisco Lehmann:

Hace más de 20 años se desempeña y asesora organizaciones y emprendimientos que vinculan el aprendizaje, la experiencia del usuario y las nuevas tecnologías para la creación de enfoques y entornos de aprendizaje innovadores.

Participa, lidera y asesora en proyectos donde la Virtualidad, la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Blockchain, UX son realidades que transforman las formas de aprender, su alcance, y modifican drásticamente la sociedad, el empleo y la economía.

Es hoy Vice-director general del colegio Belgrano Day School, Buenos Aires, Argentina.

Fuentes, refrencias y artículos de interés:

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ChatGPT y educación: algunas notas y reflexiones

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ChatGPT (por Generative Pre-trained Transformer) se ha convertido en una de las grandes estrellas del año. Hay noticias, artículos y novedades inundando las redes sociales, diarios, blogs, etc.

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Inteligencia Artificial en Educación - Craig - 2023.pdf

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Inteligencia Artificial en Educación - Craig - 2023.pdf

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ChatGPT  - Compilación de pruebas y materiales - ferrarelli

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Mariana Ferrarelli: Compilación de pruebas con ChatGPT y otras apps IA

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Mariana Ferrarelli: Compilación de pruebas con ChatGPT y otras apps IA

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Teachable Machine para crear un modelo de IA en 3 pasos

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Teachable Machine para crear un modelo de IA en 3 pasos

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