martes, 21 de mayo de 2024

La tecnología educativa en la era de la IA

 


La tecnología aplicada a la educación tiene ya una larga trayectoria en nuestras sociedades. Desde las aulas de informática a principios de este siglo, hasta la presencia, más adelante, de ordenadores, pizarras electrónicas y otros dispositivos en cada aula, la tendencia de las últimas décadas ha sido la progresiva digitalización de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Hoy en día ya es una realidad, si bien en ocasiones se argumenta que el sistema educativo español avanza en términos de digitalización varios pasos por detrás de la sociedad en general, y que los niños y jóvenes en particular, que ya han nacido inmersos en un mundo con internet, teléfonos inteligentes y redes sociales.

A pesar de todo, parece que los españoles no tenemos tan claro el papel que debe desempeñar la tecnología en la educación, a juzgar por una encuesta llevada a cabo por Cotec publicada el pasado marzo. Las opiniones que arroja en algunos aspectos parecen en principio contradictorias, pues, aunque el 77% de las personas consultadas considera que la tecnología aumenta la innovación educativa, cerca de un 60% opina que es posible innovar sin ella. Por otro lado, más de un 60% de la muestra asocia la innovación educativa con la calidad educativa, pero cerca de la mitad está de acuerdo en que los centros que aplican los métodos de enseñanza más tradicionales obtienen los mejores resultados académicos.

Lo más probable es que el futuro nos depare un modelo híbrido, que combine la enseñanza digital y la tradicional, de forma que la tecnología sirva para impulsar y fortalecer los procesos de aprendizaje. Ésta es en cualquier caso la visión de la consultora GlobalData, que niega que la digitalización vaya a sustituir en forma alguna a la pedagogía tradicional.

En su informe sobre tecnología educativa publicado en febrero de este año, GlobalData subraya especialmente el papel que va a desempeñar la inteligencia artificial en la educación. En palabras de los autores, esta tecnología va a ser el motor de tres grandes tendencias que cobrarán forma a finales de esta década. En primer lugar, proporcionar la accesibilidad a recursos educativos y simplificar los procedimientos administrativos. Segundo, la personalización del aprendizaje de forma que se adapte a las necesidades específicas de cada alumno. Finalmente, GlobalData habla de inmersión, es decir, formatos de enseñanza a través de medios virtuales que maximicen la atención y el compromiso del estudiante.

Hasta aquí la teoría. Sin embargo, cuando nos enfrentamos a las aplicaciones concretas de la inteligencia artificial que están de moda en la actualidad, la cosa no se contempla ya con tanto optimismo. Existe un inmenso debate en el sector educativo sobre el uso de los large learning models (LLM) como ChatGPT, y ni los educadores ni los políticos tienen muy claro cómo incorporarlo a los procesos de aprendizaje, e incluso si resulta conveniente hacerlo. El informe citado pone como ejemplo que el Departamento de Educación de Nueva York inicialmente prohibió el uso de esta herramienta al considerar que podía ser mal utilizada por el alumnado, pero más adelante ha autorizado su utilización, al reflexionar sobre las ventajas que puede aportar a la enseñanza. Los docentes han conocido en el pasado otras tecnologías que prometían revolucionar la educación y que al final no la cambiaron demasiado, como la televisión educativa y el propio internet. El problema con la inteligencia artificial generativa es que puede además producir efectos no deseados y ampliar las desigualdades que ya existen dentro del sistema educativo entre los alumnos más sobresalientes y los rezagados.

Lo que está claro es que no existen soluciones tecnológicas universales, y aquello que puede funcionar en un centro puede no hacerlo en otro. Las necesidades del alumnado varían de unos entornos a otros, y, quizá, lo mejor es que los profesionales de la educación conozcan a fondo las posibilidades que ofrecen los distintos servicios y aplicaciones para poder elegir aquellas más adecuadas para sus estudiantes y adaptarlas en cada caso.

martes, 7 de mayo de 2024

El paradigma de Netflix y las tendencias en el vídeo bajo demanda

 


Ya es más que evidente que internet ha transformado completamente el mercado del entretenimiento audiovisual. La oferta de contenidos de vídeo a través de las redes ya sea a través de IPTV (suministrado por operadores de telecomunicaciones dentro de sus paquetes de banda ancha), ya como OTT (Over the top: servicio prestado directamente en Internet, como Netflix), van desplazando el consumo de la televisión lineal tradicional. De acuerdo con GlobalData, en España en 2022 un 45% de los hogares estaba suscrito por lo menos a un servicio de vídeo bajo demanda, una cifra que se prevé que crezca hasta el 58% en 2027.

Dentro del vídeo bajo demanda, el modelo de negocio más extendido es el denominado SVoD (Subscription Video on Demand), es decir, aquel que cobra una cuota fija periódica por acceder al contenido, aunque también existen el AVoD, donde el ingreso procede de la publicidad -como en YouTube-, y el TVoD, que cobra en función del contenido que se consume. La evolución del sector conduce a combinaciones de los tres sistemas, y de hecho ya hay plataformas, como Netflix y Disney +, que han puesto a disposición planes algo más baratos que incluyen anuncios.

El gran problema al que se enfrentan las grandes plataformas de streaming es el poder rentabilizar las descomunales inversiones que llevan a cabo para competir en el mercado de los contenidos exclusivos. La estrategia de crecimiento se basa primero en maximizar el número de suscriptores, y, posteriormente, en intentar buscar la rentabilidad del negocio. Netflix es el paradigma y el espejo donde se miran todos los agentes del sector, y de hecho, lidera en rentabilidad. Un reciente artículo de The Hollywood Reporter muestra que en 2023 su margen de operaciones creció del 18% al 21% y su beneficio un 25%. No ocurre lo mismo con otros gigantes audiovisuales, cuyas estrategias de streaming se muestran deficitarias y, con mucho, han conseguido reducir las pérdidas en este periodo. Es el caso de Disney, Paramount y NBCUniversal, si bien la unidad de video streaming de Warner Bros consiguió una modesta cifra positiva el año pasado.

Una de las principales tendencias a corto plazo del sector indicada por la consultora GlobalData es la ya mencionada introducción de publicidad en sus modelos SVoD, como una manera de diversificar las fuentes de ingresos, y de conseguir financiación adicional para sostener las grandes inversiones requeridas.

También se aprecian movimientos entre los agentes para formalizar alianzas y empaquetar ofertas de contenidos de distintas plataformas. Hasta ahora la batalla por el suscriptor ha llevado a las empresas a desarrollar contenido exclusivo como una forma de atraer nuevos clientes. El problema es que el usuario se tiene que dar de alta en varios servicios para acceder a todo el contenido que le interesa, fraccionado como está. Las alianzas para empaquetar un amplio espectro de productos están intentando salvar este problema, por ejemplo, como hace Movistar+, que estableció acuerdos con DAZN, Disney+ y Netflix para incluir la oferta de estas plataformas en su paquete de televisión de pago.

En el caso de algunos agentes globales, como Disney+ y Netflix, resulta destacable la importancia que le conceden a la producción local de los mercados en los que están presentes dentro de sus catálogos de contenidos. En el caso de la Unión Europea existe una obligación normativa por la Directiva de servicios de comunicación audiovisual, que establece que los prestadores de servicios de vídeo bajo demanda deben tener un porcentaje mínimo del 30 % de obras europeas en sus catálogos y garantizar la prominencia de dichas obras.

Por último, la búsqueda de nuevos clientes está llevando a las plataformas de SVoD a incluir entre su oferta eventos deportivos de gran tirón mediático. Así, DAZN se quedó con los derechos de retransmisión de los partidos de la liga italiana de las temporadas 2021, 2022 y 2024, y Warner Bros. Discovery con los del Open USA en cuarenta y cinco mercados europeos durante cinco años.

Si tuviésemos que resumir en pocas palabras las tendencias de este dinámico sector de actividad, podrían ser éstas: hibridación de modelos de negocio, concentración de la oferta y diversificación de contenidos.

viernes, 19 de abril de 2024

La inteligencia artificial generativa como una forma de ilusionismo

 


Existe un gran debate en la actualidad sobre la supuesta inteligencia de la inteligencia artificial generativa, cuyos productos más conocidos son herramientas como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google. Para muchos expertos, empezando por sus creadores, estos modelos amplios de lenguaje (del inglés large language models, LLM) constituyen la antesala de la inteligencia artificial general, un estado de la innovación tan temido como deseado en el que las máquinas podrán emular las funciones y capacidades del cerebro humano.

Otra corriente de pensamiento, por el contrario, opina que la rama de la inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático, responsable de los avances espectaculares que han tenido lugar en el último decenio, y los LLM en particular,  cuyas hazañas nos dejan boquiabiertos, distan mucho de poder igualar nuestra inteligencia en la actualidad, y no son más que potentísimos programas estadísticos que se nutren de ingentes cantidades de datos para poder realizar sus diagnósticos y predicciones.

Una de las limitaciones fundamentales de la inteligencia artificial de hoy en día, a juicio de sus principales críticos encabezados por el profesor de la Universidad de Nueva York Gary Marcus, es que estos sistemas no entienden el mundo que les rodea. Son capaces de establecer correlaciones entre distintos objetos o situaciones, pero ignoran el principio de causalidad que los conecta. Además, para funcionar de forma eficiente requieren de inmensos volúmenes de datos, que no siempre pueden estár disponibles.

Uno de los análisis más brillantes en este campo de los últimos tiempos es el que realizó el ingeniero de software Baldur Bjarnason basado en la idea de que los modelos amplios de lenguaje que tanto impresionan a propios y extraños usan las mismas técnicas que los mentalistas e ilusionistas. El artículo The LLMentalist Effect: how chat-based Large Language Models replicate the mechanisms of a psychic’s con postula que no hay ninguna razón que nos lleve a concluir que estos sistemas piensan de la forma en que lo hacemos los humanos, y que la ilusión de que realmente son inteligentes está únicamente en la mente del usuario.  De hecho, su funcionamiento es un claro caso de ilusionismo.

Bjarnason descubre en su texto la técnica que utiliza un mentalista para hacerle creer a la gente que tiene el poder de leer la mente, y la divide en seis fases:

1.  El público se auto selecciona: los asistentes a un espectáculo de mentalismo suelen estar más interesados que el público en general en estos temas y los afrontan con menos prejuicios.

2.    Se crea la escena: a través de la luz y otros factores se prepara el espectáculo y se crea expectación en el público, mientras el mentalista y su equipo investiga al público en redes sociales o a través de conversaciones, intentando establecer perfiles demográficos.

3. Se estrecha el factor demográfico: el mentalista calibra la información demográfica del público y se dirige a una sección o fila concreta del auditorio, realizando una afirmación que parece específica, pero que está en consonancia estadística con los factores demográficos detectados.

4.  La víctima es testada: la reacción de una persona de esa sección del público demuestra que realmente ha creído que se les ha leído la mente, y el mentalista realiza una batería de preguntas que, igual que antes, parecen muy específicas, pero que en realidad son genéricas. Si la víctima no responde a cada afirmación, el mentalista lo considera un triunfo y sigue adelante.

5.   El bucle de la validación subjetiva: el mentalista le formula a la víctima preguntas aparentemente muy específicas, pero que son conjeturas basadas en los datos demográficos recopilados y en las respuestas anteriores.

6.    ¡El mentalista tiene poderes de verdad! El proceso termina y la víctima se queda con la idea de que el ilusionista realmente le ha leído la mente, pero todo ha sido fruto de una sofisticada técnica.

Veamos ahora cómo utilizan los modelos amplios de lenguaje de texto las técnicas de los ilusionistas, a juicio de Baldur Bjarnason:

1.     El público se auto selecciona: los principales usuarios de la inteligencia artificial son personas muy convencidas, gente muy techie, con la mente abierta y una predisposición natural hacia estos sistemas.

2.    Se crea la escena: la moda y tendencia en torno a esta tecnología predispone las elevadas expectativas de los usuarios, que reciben noticias e intercambian comentarios al respecto en chats especializados.

3.    El prompt establece el contexto: los usuarios le dan al chatbot un prompt o texto que define y acota la pregunta realizada, y el sistema responde. Algunos lo dejan tras la primera respuesta, pero otros -los más entusiastas de esta tecnología- siguen preguntando y afinando la consulta de forma que parece que se enzarzan en una conversación con el algoritmo.

4.  La víctima se pone a prueba a sí misma: los más crédulos creerán que la conversación arroja respuestas del sistema muy específicas para ellos en particular que denotan inteligencia. Llegan a pensar que el bot está leyendo el texto que se le presenta y que responde de forma razonada, pero es solamente una herramienta que utiliza la estadística para elaborar respuestas lógicas al texto del prompt que ha recibido.

5.     El bucle de la validación subjetiva: al igual que el mentalista no lee la mente sino que establece los patrones más probables de pensamiento y comportamiento del público en función de toda la información sobre éste que puede recabar, el LLM no lee, ni piensa ni razona, sino que va afinando más las respuestas genéricas que ofrece a medida que interactúa con el usuario. Aunque suenan como respuestas razonadas en un contexto específico, son conjeturas estadísticamente probables, y a medida que el usuario formula más consultas sucesivas más se convence de que está conversando con un ser inteligente.

6.    ¡La inteligencia artificial generativa piensa! El usuario “víctima” llega a la conclusión de que el chatbot está muy cerca de adquirir conciencia de ser y de que es capaz de razonar, pero todo ello no es más que un efecto psicológico y estadístico. Igual que el mentalismo.

 

lunes, 8 de abril de 2024

La digitalización y la salud mental de la juventud

 


Vivimos en una era tecnológica rodeados de dispositivos conectados a redes. Aquellos nacidos en el presente siglo no pueden concebir una vida sin teléfonos inteligentes y tabletas que nos abren una ventana al orbe global. Los que hemos emigrado desde el ya lejano siglo XX sí que recordamos un mundo muy distinto, en el que nuestro contacto con la tecnología más avanzada era la televisión analógica del salón, ver películas en vídeo o DVD, escuchar música en CDs y, como mucho, utilizar ordenadores personales con programas instalados en su disco duro.

La rápida digitalización de la sociedad ha traído muchas ventajas, de eso no hay duda, pero también plantea problemas y amenazas de diversa índole. Uno de los colectivos más vulnerables en este proceso de cambio es el de la juventud, cuya inmersión en la tecnología desde la más temprana edad, a menudo sin la educación ni supervisión parental adecuada, está produciendo estragos en su salud mental, a juzgar por los estudios y estadísticas que se llevan a cabo al respecto.

El informe de ONTSI Impacto del aumento del uso de Internet y las redes sociales en la salud mental de jóvenes y adolescentes establece que más del 11% de los jóvenes de entre 15 y 24 años se encuentra en riesgo elevado de hacer un uso compulsivo de los servicios digitales, porcentaje que se eleva al 33% en el caso de de las edades entre los 12 y 16 años. Existe un gran debate en la actualidad sobre los posibles efectos nocivos de las pantallas sobre la salud mental de los niños y adolescentes; hay opiniones que niegan que se haya llegado hasta el momento a demostrar una relación causal, pero lo cierto es que ya existe el término tecnoadicción que define una conducta adictiva basada en el uso patológico de los dispositivos digitales, hasta el punto de que limitan la libertad y la voluntad del usuario.

La pandemia fue el primer gran ensayo general de lo que es una sociedad en red y constituye un antes y un después en la intensidad de uso de las herramientas y servicios digitales. También parece supuso una prueba de estrés para la salud mental de los jóvenes españoles, a juzgar por el estudio citado, pues afirma que un año después del inicio del confinamiento más de la mitad de la población juvenil manifestaba sentir tristeza, decaimiento y desesperanza, además de dificultad para concentrarse. Por supuesto, habría que discernir qué parte de estos síntomas es debida a un mayor uso de la tecnología debido al encierro forzado, y qué parte a la experiencia traumática que ha supuesto la propia emergencia mundial.

Dentro de los distintos servicios digitales, las redes sociales parecen ser la mayor amenaza para la salud mental de los niños y adolescentes. El síndrome FoMO (fear of missing out) hace referencia al temor irracional que produce el ausentarse de internet por la posibilidad de perderse experiencias que otras personas pueden estar disfrutando. Por otra parte, el acrónimo NOMOFOBIA (no mobile phobia) alude a la angustia provocada por no disponer de un teléfono móvil y quedar desconectado del entorno digital. Las redes sociales son las responsables de que el usuario haga un uso excesivo de las pantallas, pero, además, han generado en los últimos años, especialmente entre los más jóvenes, una obsesión compulsiva en torno a los cánones estéticos y, en algunos casos, han servido de plataformas de difusión de conductas inadecuadas o peligrosas. Por ejemplo, los retos o challenges en TikTok que incitan a realizar determinadas acciones virales han producido lesiones e incluso provocado la muerte en adolescentes que los han acometido.

A pesar de que hay bastantes evidencias de los posibles efectos negativos de la tecnología digital en el bienestar mental de los menores, la Organización Mundial de la Salud (OMS) sólo reconoce como trastorno la adicción al videojuego y al juego en línea.

Entre las recomendaciones que ofrece el informe de ONTSI para abordar este problema destaca el formar adecuadamente a las familias para que puedan enseñar a sus hijos e hijas a gestionar su relación con el mundo digital. A pesar de los peligros que acechan en las redes, internet es una de las cosas más maravillosas que nos hemos encontrado los que nacimos en un mundo en el que no existía. La posibilidad de acceder a ingentes fuentes de información, de relacionarse sin límite con cualquier parte del mundo, participar en proyectos y acciones colaborativas, crear y compartir hacen que sea un medio que bien utilizado contribuye al desarrollo de la humanidad. La cuestión es aprender a manejarlo con sensatez y responsabilidad.

 

 

 

 

lunes, 25 de marzo de 2024

Radiografía del internauta español

 


Un año más la Asociación para la Investigación de los Medios de Comunicación (AIMC) ofrece los resultados de su encuesta realizada a usuarios de internet, un documento que constituye una verdadera instantánea sobre el grado de digitalización de la sociedad española y acerca de cómo usamos la tecnología en este país.

Una de las primeras conclusiones de la consulta es que el teléfono móvil es el principal dispositivo que utilizamos para conectarnos a internet, casi el 92% de la muestra lo usa, frente al ordenador portátil (68%) y el de sobremesa (48%). Resulta curioso que el altavoz inteligente, a pesar de aumentar en número de usuarios respecto de años anteriores, no se ha convertido ni mucho menos en el boom previsto cuando se inició su comercialización. En el 2020, lo utilizaba el 12% de los internautas y cuatro años después apenas el 16%.

El móvil vuelve a ser el rey en el ámbito del consumo audiovisual pues el 59,8% de internautas lo hace a través de este dispositivo, mientras que el 53% a través del televisor inteligente y el 33% del ordenador.

Otro dato interesante es que en torno al 67% de la sociedad española pasa más de dos horas en el medio digital, y el 85% está por lo menos una hora al día. El 25% de la muestra pasa más de cuatro horas conectado a internet a través del ordenador frente al 18% que lo hace a través del móvil. En el otro extremo, la tableta y la videoconsola son menos utilizados: en el primer caso, sólo el 10% pasa más de dos horas conectado a redes a través de ese dispositivo, y únicamente el 9% lo hace con el segundo.

El servicio de audio más utilizado es el escuchar música a la carta (50,6%), que supera ya a escuchar la radio en directo (46,7%). La plataforma más popular es Spotify, a la que se conecta el 80% de la muestra, seguida de Amazon Music (28,7%) y YouTube Music (25,7%).

La tecnología inalámbrica 5G da muestras de implantarse a buen paso en nuestro país. Mientras que en 2020 solamente el 10% de los encuestados la tenían en su teléfono móvil, la cifra que arroja este informe es ya del 58,5%.

La inteligencia artificial se ha convertido en un concepto de moda gracias a la popularidad de herramientas como ChatGPT, y, de hecho, el 96% de los españoles ha oído hablar de ella, aunque el 22% no tiene muy claro qué es exactamente. Casi la mitad de la muestra ha utilizado la inteligencia artificial en el último año, especialmente las aplicaciones relacionadas con el lenguaje (texto y chatbots), el 95,5%, y los productos de la empresa OpenAI, el 73,5% de los encuestados. Aunque el 50% de aquellos que utilizan esta tecnología se muestran satisfechos, resulta notable que el 39% de los que han oído hablar de ella considera que sus riesgos son mayores que los beneficios que aporta. El 76% de la muestra opina que debería poder identificarse todo aquello que se realiza con inteligencia artificial, y un 74% piensa que evoluciona más rápido de lo que la sociedad puede asimilar. De hecho, más de la mitad de encuestados cree que no debería seguir desarrollándose hasta que esté debidamente regulada.

Las compras por internet son una actividad ampliamente difundida, y el 96% de encuestados ha realizado alguna adquisición en el último año por este medio. La ropa y los complementos encabezan la lista de productos (58,5%), seguidos de la electrónica (45,5%) y de los alojamientos turísticos (43,6%). Las finanzas de los españoles son también cada vez más digitales: el 78% ha realizado una transferencia por medios como Bizum en el último mes, mientras que en 2019 esta cifra era apenas del 37%. Por otro lado, el 53% de la muestra utiliza el teléfono móvil como tarjeta de crédito (NFC).

Al hablar de la percepción que tiene de internet el usuario, el 68% considera que ofrece demasiada publicidad. La siguiente preocupación en importancia es la relacionada con la seguridad (52%) y luego la privacidad y la falta de confidencialidad de las redes (40,2%). Por otra parte, el 85,2% de los internautas considera que la desinformación es un problema grave, y el 68% se confiesa molesto con los avisos de cookies que aparecen al entrar en una web.

Resulta significativo el temor por la vigilancia digital que presentan los usuarios. El 71% de los encuestados se siente vigilado en internet, el 63% tiene la sensación de que su smartphone escucha sus conversaciones, y, por último, hasta el 78% manifiesta preocupación porque las empresas y los gobiernos controlen su actividad en el ciberespacio.

 

 

 

 

martes, 12 de marzo de 2024

¿Llega un nuevo invierno de la inteligencia artificial?

 


La inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología de moda a convertirse en el centro de atención mediática por su capacidad para generar sorpresa. La velocidad a la que se han ido sucediendo los avances en este terreno en poco tiempo y los impactantes resultados obtenidos generan tanta expectación como preocupación, tanto por su poder disruptivo en la mayoría de las actividades económicas, como por los posibles efectos negativos que puede tener su mal uso. La popularidad adquirida en los últimos dos años por los modelos amplios de lenguaje (large language models), como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google, ha puesto en manos de cualquiera la posibilidad de crear contenido (texto, imagen o vídeo) con estas potentes herramientas, sin necesidad de poseer conocimientos técnicos.

Todo parece indicar que estamos ante una revolución tecnológica sin precedentes. El propio Bill Gates, fundador de Microsoft y uno de los grandes gurús de la era digital, comparaba hace unos días el desarrollo de la inteligencia artificial con hitos fundamentales de la historia de la innovación, como la creación del microprocesador, el ordenador personal, internet y el teléfono móvil. Todos ellos transformaron los cimientos de las vidas de las personas, contribuyendo a cambiar la economía y la sociedad, y todo parece indicar que la línea principal de investigación en inteligencia artificial -basada en el aprendizaje automático y las redes neuronales- va a producir un terremoto similar al que trajeron consigo esos avances.

A pesar del convencimiento generalizado sobre el descomunal potencial de crecimiento a medio plazo de estas tecnologías, hay voces que predicen que, por el contrario, esta época dorada iniciada hace poco más de un decenio podría estar tocando techo, de manera que entraríamos en otro “invierno de la inteligencia artificial”, como los que tuvieron lugar en el pasado.

No nos engañemos, aunque solamente llevamos oyendo hablar de máquinas que ganan a campeones de ajedrez, chatbots, vehículos autónomos y asistentes personales desde mediados de la pasada década, estamos ante una disciplina cuyos orígenes teóricos se remontan a la década de los años cincuenta del siglo XX, con los trabajos de Alan Turing, John McCarthy, Marvin Misky y Claude Shannon, entre muchos otros. La historia de la inteligencia artificial ha experimentado crisis cíclicas, en las que ha cundido el desánimo por el fracaso de los avances o el incumplimiento de las expectativas depositadas, y la financiación de la investigación se ha visto frenada ante las dificultades para rentabilizar las cuantiosas inversiones realizadas. Es lo que ha venido a denominarse “inviernos de la inteligencia artificial”, momentos de parón en la investigación y desarrollo, como los que tuvieron lugar entre 1974 y 1980, o el iniciado a principios de la década de los 90.

¿Cuáles son las principales limitaciones y obstáculos que puede encontrar actualmente el desarrollo de la inteligencia artificial? En el caso general del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son las ramas de la inteligencia artificial en los que está basado el boom de los últimos años, el principal problema es que están basadas en el big data, es decir, se trata de algoritmos devoradores de datos, que utilizan para generar patrones, pero, ante situaciones donde los datos no están disponibles o resultan difíciles de conseguir en grandes cantidades, el aprendizaje profundo puede no resultar la mejor solución. Por otro lado, el uso de estos sistemas puede atentar contra los derechos individuales de las personas, en términos de privacidad e intimidad.

Además, en el estado actual de desarrollo, esta tecnología no es capaz de distinguir claramente causalidad y correlación. Puede identificar que existe una relación entre el suceso A y el B, pero no suele poder establecer si hay una relación causal entre ambos. Una de las principales críticas que reciben estos sistemas es que no entienden el mundo que les rodea, como ha demostrado hace poco la herramienta Gemini de Google que, al pedírsele que generara imágenes de soldados alemanes de 1943, ofreció un catálogo compuesto por mujeres asiáticas y hombres negros, se conoce que en un intento de garantizar un equilibrio étnico dentro de las fuerzas de Tercer Reich. Algo parecido le ocurrió al crear imágenes de vikingos del siglo XII.

Algunos expertos consideran que el aprendizaje automático debería ser combinado con otras técnicas de la inteligencia artificial para poder seguir avanzando satisfactoriamente.

En el caso concreto de la inteligencia artificial generativa, es decir, la que se utiliza para crear contenidos como textos, imágenes, vídeos o líneas de código de programación, a las limitaciones anteriores se suman otras de distinto índole. Por una parte, el propio funcionamiento de los algoritmos con frecuencia ofrece malos resultados, lo que se denomina “alucinaciones”, como lo que hemos visto de Gemini un poco más arriba, lo que pone en cuestión su fiabilidad. Por otra, no existe un modelo sólido de negocio en empresas como OpenAI y, teniendo en cuenta lo costoso que supone desarrollar y mantener sistemas como ChatGPT-4, la falta de recursos financieros se puede convertir en un cuello de botella para seguir adelante.

A lo anterior hay que sumarle que los modelos amplios de lenguaje se nutren mayormente de información y contenidos procedentes de internet para realizar sus creaciones, contenidos que en su gran mayoría están sujetos a derechos de autor. El director de Open AI, Sam Altman, llegó a afirmar en enero que sería imposible entrenar a los modelos actuales de inteligencia artificial sin violar los derechos de autor, pero ¿serían rentables sus aplicaciones si tuviese que pagar por ellos? 

Una última cuestión es la relativa al impacto ambiental de los sistemas de inteligencia artificial, cuya huella de carbono derivada de las emisiones de gases efecto invernadero por la cantidad de energía que demandan es creciente, a medida que se hacen más complejos y sofisticados. Se ha llegado a calcular que entrenar a un solo modelo de inteligencia artificial produce una huella de carbono superior a las de cinco automóviles durante toda su vida útil.

¿Estaremos ante un nuevo invierno de la inteligencia artificial? Por si acaso, vayan cogiendo ropa de abrigo.

 

 

 

 

 

martes, 27 de febrero de 2024

La inteligencia artificial revoluciona las búsquedas en internet

 


La inteligencia artificial generativa no deja de producir titulares en su breve vida mediática. Desde que hace poco más de un año se convirtió en la tecnología de moda gracias a la herramienta ChatGPT, su capacidad para erigirse en amenaza para actividades económicas y competencias profesionales no ha dejado de crecer. El potencial transformador que presenta reside en su habilidad para generar contenidos -texto, imagen, vídeo o código de programación- utilizando para ello grandes cantidades de datos, generalmente procedentes de internet. Precisamente, una de sus aplicaciones más novedosas está asociada a uno de los servicios más populares y utilizados de la web: los buscadores.

En mayo de 2023, Google presentó un nuevo paradigma de búsqueda en las redes, que ha bautizado como Search Generative Experiences (SGE). Básicamente, se trata de un motor de búsqueda que, basado en la inteligencia artificial, ofrece respuestas directas y redactadas a las consultas realizadas, en vez de solamente la tradicional lista de enlaces web. En la práctica la herramienta recoge información de fuentes diversas y las incorpora en una única respuesta que aparece en la parte superior de la página. En la parte de debajo de la página seguirán apareciendo los resultados de forma similar a los que ahora ofrece Google Search.

No obstante, antes de la de Google, la primera experiencia en este sentido la llevó a cabo Microsoft, cuando integró en su buscador Bing noticias en tiempo real gracias a la colaboración de la empresa OpenAI, la creadora de ChatGPT. El modelo utilizado se nutría de contenido procedente de toda la red de redes. Posteriormente, la compañía fundada por Bill Gates ha rebautizado su producto como Microsoft Copilot y lo anunció en el blog corporativo en noviembre del pasado año.

El caso de Google es similar. Su servicio Gemini está construido sobre modelos amplios de lenguaje (large language models) entrenados con contenidos de internet y de otras fuentes, que trabajan con texto, imágenes, audio y vídeo. La versión experimental de esta herramienta ya está disponible en más de cien países. En esta primera versión del buscador todavía se muestran los enlaces web que le han servido al sistema para elaborar la respuesta a la consulta realizada.

Estos novedosos sistemas de búsqueda siguen una filosofía denominada Retrieval-augmented generation (RAG), una infraestructura de inteligencia artificial destinada a mejorar la calidad de las respuestas generadas por los modelos amplios de lenguaje (LLM), complementando la representación interna de la información que producen con fuentes externas de conocimiento. Esta técnica permite, por una parte, que el modelo tenga acceso a los datos más fiables y actualizados, y, por otra, que el usuario disponga de la referencia de las fuentes de información usadas por el modelo para poder comprobar su relevancia y precisión. De acuerdo con los expertos, el enfoque RAG limita la probabilidad de que la inteligencia artificial generativa ofrezca información incorrecta o que “alucine”, como se dice en el argot del sector cuando genera resultados inventados. También reduce la necesidad de tener que entrenar constantemente el modelo con datos nuevos, con el consecuente ahorro de costes que ello implica.

Como parece evidente a simple vista, este nuevo enfoque en los buscadores provocará grandes cambios en el marketing digital y la publicidad, tal y como los hemos conocido hasta ahora. Las marcas deberán conocer a fondo el funcionamiento de los sistemas SGE para dar con la forma óptima de posicionar sus mensajes en las redes. En este sentido, cobra especial relevancia el diversificar el contenido que se vuelca en internet, combinando con el texto distintos formatos, como imágenes, infografías o vídeos, pues ello contribuye a que aparezca entre los resultados de búsqueda. Esto conlleva que se intensificará la competencia entre las empresas por renovar y mejorar su contenido en el ciberespacio. El material utilizado debe estar debidamente adaptado para la inteligencia artificial generativa, es decir, debe poder ser interpretable por estos modelos, primando la claridad, la información relevante y el uso estratégico de palabras clave.

 

 
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