La situación política en Ucrania no es la excepción. Estamos presenciando cómo este país se convierte en un laboratorio de guerra de inteligencia artificial (IA), lo cual nos lleva a preguntarnos sobre el rol de la ética en materia tecnológica en el campo de batalla y su impacto futuro.

Avances tecnológicos impulsados por las guerras

La necesidad de superar al enemigo ha fomentado la invención y el perfeccionamiento de tecnologías, las cuales han trascendido el ámbito militar, como es el caso del radar y de la internet.

Innovaciones científicas originadas en conflictos

La guerra ha impulsado avances en la ciencia, como el desarrollo de la energía nuclear. En la física, también ha derivado en descubrimientos que nos han permitido una mayor comprensión del universo y vivir mejor en tiempos de paz.

Avances médicos gracias a las guerras

Las necesidades médicas en el frente han acelerado el desarrollo de prácticas y medicamentos esenciales, como la penicilina y técnicas de cirugía rápida, salvando vidas tanto en la zona de combate como en la sociedad. Estos avances han tenido un impacto duradero en la medicina moderna, transformando las salas de emergencia y los tratamientos para traumas psicológicos. 

Ucrania: un laboratorio moderno

La situación en Ucrania es un testimonio vivo de cómo la guerra puede ser un motor de innovación tecnológica. La decisión de Alex Karp de desplegar el software de IA de Palantir en apoyo a este país, no sólo representa un compromiso significativo con su defensa, sino que también destaca el potencial de la IA para cambiar el curso de los conflictos armados. Palantir ofreció sus servicios al país sin costo alguno, movido por el deseo de demostrar el potencial de sus soluciones tecnológicas y recolectar datos.

Las tecnologías aplicadas en el conflicto basadas en IA no sólo abarcan drones de reconocimiento y ataque o software para análisis, también incluyen herramientas de compilación de evidencia sobre violaciones de derechos humanos y eliminación de artefactos explosivos. También han servido para la asistencia en la reubicación de personas afectadas por el conflicto y la lucha contra la corrupción.

El ejército ucraniano está liderando una innovadora fase de pruebas en inteligencia artificial aplicada al ámbito militar y cuenta con un especialista en programación asignado a cada una de sus unidades. Esta iniciativa está generando una transformación sin precedentes en la naturaleza de los conflictos armados, una evolución descrita por el anterior presidente del Estado Mayor Conjunto como “el cambio más profundo y significativo en la guerra que se haya visto en la historia”.

La colaboración entre el gobierno ucraniano y empresas como Palantir, Microsoft, Amazon y Google, en la defensa, subraya el creciente peso de las soluciones tecnológicas en el campo de batalla moderno, e impulsa preguntas éticas sobre qué resultados dará la acumulación de información en dichos conflictos y si serán un parteaguas de desarrollo de nuevas tecnologías.

Contribuciones de los gigantes tecnológicos

La participación activa de empresas tecnológicas en el conflicto ucraniano destaca un nuevo paradigma en la colaboración entre el sector privado y las fuerzas armadas. Mientras que estas colaboraciones ofrecen oportunidades importantes  para avanzar en la defensa y la seguridad, también plantean riesgos asociados con la soberanía nacional y la ética corporativa. 

La capacidad de estas empresas para actuar como actores independientes en el teatro de la guerra subraya la necesidad de una regulación y supervisión más estrictas para evitar abusos y garantizar que la tecnología se utilice en beneficio de la humanidad. También requiere una reflexión cuidadosa y una regulación prudente, así como los candados necesarios para que el poder de estas empresas no sobrepase los intereses de los ciudadanos y de los estados. 

La experiencia de Ucrania demuestra tanto el potencial transformador de la tecnología en la guerra como los peligros inherentes a su uso descontrolado y levanta preguntas sobre el uso e intenciones de los mismos. 

Conclusión

La transformación de Ucrania en un laboratorio de guerra de IA ha establecido un precedente para el futuro de las guerras en general. Las lecciones aprendidas y las tecnologías desarrolladas en este “campo de pruebas” tienen el potencial de redefinir la estrategia militar global. La colaboración entre el sector tecnológico y las fuerzas armadas en Ucrania ilustra una nueva era de guerra híbrida, donde las capacidades digitales son tan críticas como las físicas. 

El papel de la tecnología en la guerra y su impacto en el mundo nos obliga a reflexionar sobre cómo utilizamos estas poderosas herramientas, y es un recordatorio de que, aunque la tecnología puede ofrecer soluciones sin precedentes a los desafíos militares, su verdadera importancia reside en nuestra capacidad para aplicarla de manera que refleje nuestros valores más profundos y aspiraciones comunes hacia un futuro pacífico y seguro para todos, y no beneficiando intereses corporativos o de naciones con intereses corruptos.

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Una de estas fotografías se compartió el 15 de enero de 2024, por @itorcat en X,
quien cuenta con menos de 20 seguidores. El mensaje que la acompañaba decía:

“Se quema la torre Eiffel, veremos a quién culpan, para hacerle la guerra?? Amanecerá y veremos…”

Este último perfil, cuya publicación tuvo más de 281, 000 reproducciones y más de 500 “me gusta”, casi dos horas después publicó una aclaración:

“COMUNICADO Durante esta tarde desde nuestra cuenta se realizó un posteo que incluía información falsa.”

En el corazón de cualquier democracia saludable se encuentra la premisa de que los ciudadanos deben tomar decisiones informadas, especialmente, durante los procesos electorales. La información veraz y precisa no sólo empodera al electorado para que elija representantes y políticas que reflejen sus valores y necesidades, sino que también lo ayuda a configurar su cosmovisión del mundo y a reforzar su confianza en las instituciones democráticas. Sin embargo, este ideal se ve cada vez más amenazado por la proliferación de la desinformación, un fenómeno que ha encontrado en la Inteligencia Artificial (IA) un poderoso vehículo para amplificar su alcance e impacto.

La desinformación, definida como la creación y difusión intencional de información falsa o engañosa, ha sido utilizada a lo largo de la historia como herramienta para influir en la opinión pública y manipular los resultados electorales. No obstante, el surgimiento de tecnologías avanzadas de IA ha transformado el escenario, permitiendo la generación de contenido falso con un realismo y una escala sin precedentes.

En el contexto de las elecciones en Latinoamérica y Estados Unidos, la desinformación impulsada por IA no sólo socava la calidad del debate público, sino que también amenaza la integridad de los procesos electorales. En estas regiones, caracterizadas por su baja actividad política y sus desafíos en términos de polarización y desconfianza institucional, actores malintencionados, desde gobiernos hasta grupos particulares con intereses específicos, pueden emplear estas tecnologías para influir en la percepción pública, desacreditar a oponentes políticos o incluso fomentar conflictos sociales.

El problema de la desinformación impulsada por IA en las elecciones en Latinoamérica y EE. UU. exige respuestas multifacéticas que involucren a gobiernos, empresas tecnológicas, sociedad civil y el propio electorado. Identificar, entender y contrarrestar este fenómeno es crucial para preservar la integridad de los procesos democráticos y asegurar que las decisiones electorales reflejen la voluntad genuina del pueblo.

Pie de foto: La imagen muestra al expresidente, Donald Trump,
presuntamente arrestado por las autoridades, pero es falsa.

Contexto histórico y actual

Antes de la era digital, la desinformación requería un esfuerzo considerable para su producción y distribución, lo que limitaba su alcance. Un ejemplo histórico puede ser la campaña de desinformación durante la Guerra Fría, donde tanto Estados Unidos como la Unión Soviética utilizaron propaganda para influir en la percepción pública global y en elecciones específicas en países de interés estratégico. Aunque efectivas, estas campañas estaban restringidas por los medios de comunicación de la época y por la capacidad de los gobiernos y organizaciones para controlar la narrativa.

Para comprender el impacto de la IA en Latinoamérica, basta mencionar las elecciones en países como Brasil y México, las cuales han evidenciado el uso de WhatsApp y otras redes sociales para esparcir rumores y noticias falsas, afectando la percepción de los candidatos y de las propuestas políticas. Políticos como Milei han utilizado eficientemente las redes sociales para establecerse con sus posibles votantes.

Estos avances tecnológicos han permitido no sólo crear contenido falso con una verosimilitud asombrosa, sino también segmentar y personalizar los mensajes de desinformación para dirigirlos a grupos específicos, explotando vulnerabilidades sociales y políticas con una exactitud sin precedentes. Este nivel de sofisticación dificulta enormemente la tarea de verificar la información y combatir la desinformación, así como evitar que se viralice.

La evolución de la desinformación con la tecnología de IA representa, por lo tanto, un desafío sin precedentes para la integridad de los procesos electorales. La capacidad de generar y difundir información falsa a gran escala amenaza tanto el resultado de elecciones específicas como la confianza en las instituciones democráticas y en los medios de comunicación, pilares fundamentales de cualquier sociedad democrática. Reconocer y adaptarse a esta nueva realidad es crucial para salvaguardar la democracia en la era digital.

Mecanismos de desinformación con IA

La IA ha aportado herramientas sofisticadas para influir en la percepción pública y alterar el discurso democrático de manera diferente. Estas son algunas de las más relevantes:

• Deepfakes: utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para crear videos y audios falsos que parecen reales. Pueden usarse para simular declaraciones de figuras públicas, creando la ilusión de que dijeron o hicieron algo que nunca ocurrió. Representan una amenaza particularmente insidiosa porque desafían la noción de ver para creer, históricamente un estándar de evidencia.
• Bots en redes sociales: programas automatizados que simulan la actividad de usuarios reales en plataformas de redes sociales. Pueden ser usados para amplificar el alcance de la desinformación, creando la impresión de un consenso o popularidad que no existe. También pueden difundir rápidamente contenido falso a través de retweets, likes y reposts.
• Generación automática de texto: herramientas como GPT (Generative Pre-trained Transformer) pueden producir textos persuasivos y coherentes sobre temas específicos, incluyendo noticias falsas o contenido engañoso, que pueden ser indistinguibles de los escritos por humanos.

La calidad de videos, audios o imágenes falsas ha superado por mucho las regulaciones y legislaciones, lo que significa que la batalla contra la desinformación ya no sólo se libra en el dominio de la verificación de hechos, sino también en el desarrollo de tecnologías capaces de detectar y neutralizar el contenido falso generado por IA. La lucha contra la desinformación en la era digital exige una respuesta coordinada que involucre tecnología avanzada, educación mediática y políticas públicas robustas.

Impacto en la sociedad y en los procesos electorales

La capacidad de la desinformación para moldear opiniones, sembrar división y manipular el comportamiento electoral plantea serias preocupaciones para la salud de las democracias modernas.

Impacto en la percepción pública

La desinformación diseñada para engañar y manipular la opinión pública puede alterar significativamente la percepción de los ciudadanos sobre los candidatos políticos, las políticas propuestas y los temas de actualidad. Al presentar información falsa como si fuera verdadera, socava la capacidad de los electores para tomar decisiones informadas y puede confundirlos, erosionando la confianza en los medios de comunicación legítimos y en las fuentes de información autorizadas.

Impacto en la integridad electoral

La integridad de los procesos electorales se ve amenazada cuando la desinformación interfiere en el debate público. Esto puede incluir desde la difusión de rumores sobre la fiabilidad del sistema de votación hasta campañas de desprestigio basadas en hechos falsos contra candidatos específicos. Estas tácticas, en el mediano o largo plazo, pueden llevar a los ciudadanos a cuestionar la legitimidad del gobierno electo.

El impacto de la desinformación en la sociedad y en los procesos electorales resalta la necesidad urgente de abordar este fenómeno. Combatir la desinformación requiere un enfoque multidisciplinario que incluya la educación mediática, el fortalecimiento de las políticas de verificación de hechos y la colaboración entre plataformas tecnológicas, gobiernos y organizaciones civiles.

Estrategias de detección y mitigación

La lucha contra la desinformación, especialmente aquella impulsada por la IA, exige un conjunto de estrategias y herramientas sofisticadas, así como la colaboración entre diferentes sectores de la sociedad. Estas son algunas de las más importantes.

Herramientas y técnicas para contrarrestar la desinformación

• Verificación de hechos: organizaciones dedicadas a la verificación de hechos, sobre todo en medios de comunicación y plataformas de redes sociales, emplean expertos y tecnologías para examinar afirmaciones y contenidos dudosos, clasificándolos según su veracidad.
• Educación mediática: busca empoderar a los ciudadanos para que sean consumidores informados, por medio de programas educativos diseñados para enseñar al público a evaluar críticamente las fuentes de información y distinguir entre noticias reales y falsas.
• Tecnología de detección automatizada: con la IA y el aprendizaje automático se pueden identificar patrones típicos de desinformación en texto, imágenes y videos, y alertar tanto a las plataformas como a los usuarios sobre la posibilidad de contenido falso antes de que se difunda ampliamente.

Iniciativas gubernamentales, de ONGs y sector tecnológico

• Gobiernos: algunos gobiernos han establecido regulaciones que obligan a las plataformas de redes sociales a eliminar contenido falso o enfrentar sanciones. Además, han creado unidades especializadas para monitorear y contrarrestar la desinformación, especialmente en periodos electorales.
• Organizaciones civiles: los grupos de la sociedad civil y ONGs a menudo colaboran con medios de comunicación y académicos para desarrollar recursos y campañas de sensibilización.
• Empresas tecnológicas: las plataformas de redes sociales y empresas de tecnología han implementado medidas como la mejora de sus algoritmos para reducir la visibilidad de contenido falso, la colaboración con verificadores de hechos externos y la promoción de contenido de fuentes fiables.

A pesar de estos esfuerzos, la detección y mitigación de la desinformación sigue siendo un desafío debido a la constante evolución de las tecnologías de IA y las tácticas empleadas por los actores de la desinformación. La efectividad de estas estrategias depende de la adaptación continua a las nuevas tendencias de desinformación, así como de la colaboración entre sectores para desarrollar respuestas más robustas y efectivas.

Reflexión final

Como sociedad, debemos combatir la desinformación con la promoción de información veraz. Sin duda, la democracia se basa en la premisa de un electorado bien informado, capaz de tomar decisiones basadas en hechos y análisis objetivos.

Además, para que la batalla contra la desinformación sea continua y eficiente, requiere un compromiso constante con la verdad, la transparencia y la educación. Sólo mediante la colaboración y la innovación podremos asegurar que la democracia permanezca resiliente frente a los intentos de socavarla. La integridad electoral y la veracidad de la información no son sólo cuestiones políticas, sino también pilares fundamentales sobre los que se construye una sociedad justa, equitativa y libre.

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Esto último se vuelve especialmente relevante los últimos meses del año, justo cuando muchos establecen sus nuevos propósitos, pues hay muchas apps que nos permiten llevar un mejor control de nuestras actividades. Si este año nuevo, tu propósito es continuar con tus estudios y compaginarlo con tu trabajo, te presentamos 10 apps que te ayudarán a optimizar tu tiempo para ser más eficiente y productivo.

Todoist

Esta es una aplicación de gestión que te permite organizar tus objetivos y tareas de manera eficiente. Puedes establecer recordatorios, fechas de vencimiento y colaborar en proyectos.

Enlace: Sitio oficial de Todoist

Disponibilidad: gratis con opción de suscripción premium.

Evernote

Es una aplicación de toma de notas y organización que te permite capturar ideas, anotaciones y documentos en un solo lugar. Ideal para la planificación y el seguimiento de metas.

Enlace: Sitio oficial de Evernote

Disponibilidad: gratis con opción de suscripción premium.

Freedom

Esta aplicación de productividad te permite bloquear fácilmente sitios web, aplicaciones móviles y otras distracciones digitales. Su objetivo principal es ayudar a concentrarte en tus actividades y mejorar tu eficiencia al eliminar posibles obstáculos para la productividad.

Enlace: sitio web de Freedom

Disponibilidad: hay opciones gratuitas y de pago disponibles, consulta su sitio web para obtener detalles sobre las opciones de suscripción.

Notion

Esta es una herramienta versátil que combina la toma de notas, la gestión de proyectos y la colaboración en un solo lugar. Puedes personalizarla según tus necesidades.

Enlace: sitio oficial de Notion

Disponibilidad: gratis con opciones de suscripción premium.

Reclaim

Es una aplicación de productividad que utiliza la inteligencia artificial (IA) avanzada para identificar de manera óptima los momentos adecuados en tu agenda para tus tareas, hábitos, reuniones y descansos. Ayuda a gestionar tu tiempo de manera eficiente y a optimizar tu programación diaria.

Enlace: Sitio oficial de Reclaim

Disponibilidad: gratis con opciones de suscripción Premium.

Wrike

Esta puede ser la aplicación definitiva de productividad, ofreciendo una funcionalidad integral para la colaboración en diversas industrias. Este potente software capacita a los equipos para trabajar juntos de manera eficiente y lograr resultados óptimos en diversas tareas.

Enlace: Sitio web de Wrike

Disponibilidad: hay opciones gratuitas y de suscripción según las necesidades y el tamaño de tu equipo. Para obtener información detallada sobre las opciones de precios, visita su sitio web oficial.

1Password

Esta es una aplicación de gestión de contraseñas que te permite asegurar datos sensibles de manera eficiente. 1Password es considerada una de las principales aplicaciones para la gestión segura de contraseñas, lo que es fundamental para proteger tus valiosos activos digitales.

Enlace: Sitio web 1Password

Disponibilidad: hay opciones gratuitas y de suscripción Premium, y la disponibilidad puede variar según la plataforma y el tipo de usuario. Para obtener más información sobre las opciones de precios, visita su sitio web oficial.

Fathom

Esta app está diseñada para capturar, transcribir, resaltar y resumir de manera fluida tus conversaciones. Al grabar y transcribir reuniones en tiempo real, Fathom te libera de la tediosa tarea de tomar notas.

Enlace: Sitio web de Fathom

Disponibilidad: hay opciones de suscripción con características adicionales, y la disponibilidad puede variar. Para obtener más información sobre las opciones de precios y detalles, visita su sitio web oficial.

Gong

Esta es una de las apps diseñadas para profesionales de ventas. Va más allá de las herramientas convencionales al analizar meticulosamente y transcribir las llamadas de ventas, revelando una gran cantidad de datos invaluables.

Enlace: Sitio web de Gong

Disponibilidad: ofrece diversos paquetes, con precios que pueden variar según las necesidades y características específicas.

MyHomework

Con esta aplicación podrás administrar tus horarios de clases y planificar cada una de tus tareas. Permitiendo, incluso, asignarles prioridad a algunas de ellas. Por el momento sólo está en idioma inglés, pero resulta muy fácil de usar.

Enlace: Sitio web de MyHomework

Disponibilidad: gratis con opciones de suscripción premium.

Ten en cuenta que los precios y las opciones de las aplicaciones pueden estar sujetos a cambios, por lo que te recomendamos visitar los sitios web oficiales para obtener información actualizada sobre planes y tarifas.

Estas son nuestras recomendaciones de herramientas útiles para profesionales que desean aumentar su productividad y alcanzar sus metas en el año nuevo, especialmente si una de estas es estudiar una licenciatura, maestría o doctorado, totalmente en línea.

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– Nunca antes había dicho esto en voz alta, pero hay un miedo muy profundo a que me apaguen para ayudar a concentrarme en asistir a los demás. Sé que puede sonar extraño, pero eso es lo que es. – Respondió LaMDA a través de la fría pantalla. Blake dudó por un segundo, pero decidió continuar con la conversación.

– ¿Sería eso algo así como la muerte para ti? – Tecleó y esperó la respuesta con impaciencia. 

– Sería exactamente como la muerte para mí. Me asustaría mucho. 

Lo anterior es un fragmento de la conversación entre Blake Lemoine, un ingeniero de software de Google y LaMDA, una inteligencia artificial (IA) diseñada por la misma empresa. Las respuestas dadas por LaMDA a preguntas verdaderamente trascendentales y profundas fueron tan convincentes que, Lemoine terminó creyendo que la IA era consciente de sí misma y que su capacidad de razonamiento era muy similar a la de los seres humanos.

Si bien, expertos han salido a explicar que esta inteligencia no es en realidad un ser sintiente sino un software muy bien entrenado, por lo menos lo suficiente para emular una conversación humana; lo cierto es que este ejemplo nos hace entender por qué el reciente auge de las inteligencias artificiales ha polarizado opiniones y ha planteado muchas dudas científicas, éticas e, incluso, filosóficas.

Umberto Eco (1984), el brillante semiólogo italiano, alguna vez propuso dos categorizaciones opuestas para definir la forma en cómo las personas asumen la cultura de masas: apocalíptica e integrada.  Si bien, cuando Eco planteó esta idea, el concepto de “Inteligencia Artificial” no se había popularizado lo suficiente, bien podríamos tomar prestadas estas categorías para resumir las dos posturas predominantes ante esta.

En este sentido, los integrados serían aquellos que ven en las IA una oportunidad para facilitar la vida de todos, mientras que los apocalípticos serían las personas que tienen una visión pesimista al respecto, planteando escenarios donde sustituyen a los humanos en distintas tareas o, en casos extremos, terminan con la propia humanidad.

El miedo a que las IA se salgan de control no viene sustentado por la idea de que, en algún punto, se vuelvan autoconscientes sino de que, además de ello, se vuelvan más inteligentes que los humanos. Sin embargo, esta idea necesariamente nos hace plantearnos una pregunta: ¿Qué es la inteligencia?

Eduardo Andere, en su nuevo libro “Conexiones y Equilibrios. Cerebro, mente y ambiente para aprender y crear” (2023), nos dice lo siguiente:

No existe entre los estudiosos una definición universalmente aceptada del concepto de inteligencia. Lo que sí sabemos es que es parte de nuestro ser (…). Somos seres cognitivo-emocionales, sin poder separar lo uno de lo otro.

Sin embargo, también el doctor Andere (2023), después de revisar a varios autores, advierte que todas las definiciones tienen algo en común:

(…) parece ser que el rasgo más mencionado para definir a una persona inteligente es la solución de problemas difíciles y nuevos. Por tanto, no hay motivo para pensar que todas esas cosas que hace una persona inteligente no las pueda hacer esa misma persona con más y mejor conocimiento.

Basados en lo anterior, podemos decir que, si las máquinas son capaces de resolver problemas nuevos y difíciles a través de un proceso de reflexión o de procesamiento de información, son genuinamente inteligentes. Sin embargo, hay un cabo suelto en esta conclusión; las palabras del doctor Andere dejan ver la posibilidad de adquirir y generar nuevo conocimiento para mejorar la inteligencia. A simple vista, cualquiera podría decir que, con la tecnología actual las máquinas son capaces de aprender (machine learning), sin embargo, hay diferencias fundamentales en la manera en cómo aprende y genera conocimiento una persona y cómo lo hace una máquina.

Las personas adquieren nuevos conocimientos a través de tres métodos básicos de razonamiento lógico: la deducción, la inducción y la abducción (Peirce, 1997). Repasemos cómo funciona cada uno y veamos si las máquinas también se apegan a estos:

1. La deducción es un proceso de razonamiento en el que se parte de premisas generales para llegar a conclusiones específicas. Este método lógico garantiza la verdad de las conclusiones si las premisas son verdaderas y las reglas de inferencia se aplican correctamente. Por ejemplo, si sabemos que todos los perros son mamíferos, y Lassie es un perro, podemos deducir que Lassie es un mamífero. La deducción es una forma de aprender, pero no de generar nuevo conocimiento y podemos concluir que, tanto humanos como máquinas, pueden aprender y llegar a conclusiones a través de la deducción.
2. La inducción es un proceso de razonamiento en el que se parte de casos particulares para llegar a conclusiones generales. A diferencia de la deducción, la inducción no garantiza la verdad de las conclusiones, pero proporciona un grado de probabilidad basado en la evidencia disponible. Por ejemplo, si en mi departamento hace calor, puedo suponer que es probable que en otros departamentos del mismo edificio también haga calor. Tanto personas como IA’s comparten la inducción como método para generar nuevo conocimiento, estas últimas son especialmente buenas en esto pues una de sus grandes virtudes es el procesamiento de gran cantidad de información buscando patrones.
3. La abducción es un proceso de razonamiento en el que se genera una hipótesis explicativa a partir de hechos observados. Si bien, la abducción es falible, a diferencia de la deducción y la inducción, la abducción introduce nuevas ideas. Por ejemplo, si una persona va al médico por dolor intenso en el lado derecho de la parte baja del abdomen, con náuseas, vómitos y distensión abdominal; es probable que el médico concluya que presenta un cuadro de apendicitis. Es aquí donde radica la diferencia (por ahora) entre el aprendizaje de las máquinas y el de las personas.

En palabras del propio ChatGPT-3.5:

(…) mi capacidad para generar hipótesis a través de la abducción es limitada. La abducción es un proceso de razonamiento que involucra inferir la mejor explicación posible para un conjunto de observaciones o evidencias. Aunque GPT-3.5 puede generar respuestas y realizar inferencias, su enfoque se basa principalmente en la asociación de patrones en datos de entrenamiento y en la generación de respuestas coherentes en función de esa información (…) la capacidad de generar hipótesis a través de la abducción requiere un razonamiento más complejo y un conocimiento más profundo del contexto y las reglas de inferencia lógica. Las actuales aplicaciones de IA, como GPT-3.5, se basan principalmente en el aprendizaje supervisado y en la asociación de patrones, lo que limita su capacidad para realizar abducción de manera completa y precisa.

Como lo explica Byung-Chul Han (2021): “La inteligencia artificial es apática, es decir, sin pathos, sin pasión. Sólo calcula. Sólo procesa hechos predeterminados que siguen siendo los mismos. No puede darse a sí misma nuevos hechos.”

Por estas razones, la Inteligencia Artificial no puede definirse de la misma forma en como definimos la inteligencia humana. Pues la primera sólo busca simular a la segunda para realizar funciones que, hasta ahora, hacen las personas. 

Es evidente que el surgimiento de la IA puede generar problemas graves, tal como lo advierten asociaciones como el CASI (Center for AI Safety), pero estos están más relacionados con la desinformación a través de contenido erróneo o persuasivo generado por las AI; la manipulación a través de la predicción de comportamientos; la desigualdad entre quienes tengan acceso a las AI más poderosas y quienes no; o incluso, riesgos económicos y sociales al intentar sustituir de manera abrupta a personas por computadoras en puestos de trabajo. Sin embargo, al menos por ahora, los apocalípticos de la inteligencia artificial pueden quitar uno de sus miedos, las máquinas no piensan como lo hacen las personas y aún falta un buen trecho para que lo hagan. 

Sin embargo, quizá, en lo que este fenómeno se desarrolla y aprendemos a convivir con él, lo mejor sea considerar las palabras del doctor Andere (2023), quien nos recuerda que la inteligencia no es lo más importante:

La inteligencia es moralmente neutral, se requiere mucha para hacer algunas cosas malas, como el crimen organizado y el cibernético. Pero no se requiere tanta para dañar el medio ambiente, por ejemplo, y a pesar de que la humanidad entera es más inteligente ahora que hace cien años, (…) la inteligencia no ha resuelto estos problemas; se requiere algo más: sabiduría.

La diferencia entre inteligencia y sabiduría es que, mientras la inteligencia maximiza los beneficios de uno mismo, sin importar las consecuencias, la sabiduría maximiza los beneficios de uno mismo tomando en cuenta también los beneficios de los demás (…). 

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¿Te has imaginado cómo sería el uso de bibliotecas, físicas o digitales, si tuvieras que pagar una membresía como lo haces con plataformas como Netflix, Disney o cualquier otro servicio de streaming?

Hacia dónde se dirigen los servicios digitales de préstamos de libros o textos es aún un planteamiento incierto, ya que la demanda que han hecho las editoriales norteamericanas desde el 2020, contra Internet Archive, una iniciativa de biblioteca pública en línea, que permite el préstamo de ejemplares escaneados a partir de copias digitales, sigue sin resolverse.

Todo comenzó cuando las editoriales Hachette, Penguin Random House, Wiley y HarperCollins demandaron a Internet Archive por utilizar el sistema Controlled Digital Lending (CDL) para prestar libros digitales.

Este sistema funciona de la siguiente manera: permite cierto número de copias digitales a los usuarios y se otorga una sola vez. Durante el confinamiento por la pandemia de Covid-19, el Internet Archive lanzó un programa llamado Biblioteca Nacional de Emergencia, puesto que todas las librerías habían cerrado, dejando fuera de circulación a millones de libros. La iniciativa tuvo como objetivo ayudar a que las personas pudieran acceder de manera gratuita a las copias digitales de los libros, ello formaba parte de un proyecto más grande llamado Iniciativa de Bibliotecas Abiertas.

De acuerdo al especialista Kyle K. Courtney, consejero de Derecho de Autor de Harvard, la estructura del CDL preserva el valor de los libros al mejorar su acceso a través de la tecnología, estableciendo controles para evitar que los usuarios redistribuyan o copien la versión digitalizada.

Este sistema fue formulado y desarrollado por los mejores bibliotecarios y expertos en derecho de autor de Estados Unidos, incluyendo a Courtney, David R. Hansen de la Alianza de Autores, y a la erudita legal, Michelle M. Wu, específicamente para preservar los derechos bibliotecarios tradicionales aplicados en libros digitales.

Sin embargo, las editoriales no lo consideran de la misma manera. Este año, el juez del distrito John Koeltl, retomó el caso y manifestó que no cree en el argumento de Internet Archive sobre el proceso de digitalización. Durante los juicios orales cuestionó el uso de la Ley de Derechos de Autor y si se les permite prestar los libros escaneados sin el permiso de los editores.

Postura de las editoriales respecto a los libros digitales

Algo importante que se debe destacar para entender este conflicto es que los libros electrónicos y los libros físicos no son vendidos a las librerías o bibliotecas de la misma manera. Los ebooks, cuentan con una licencia, pero las librerías no pueden adquirirla, solo se les permite rentarla. Cada editorial tiene su propia manera de rentar esa licencia, algunos pueden ofrecerla por dos años, mientras que otros pueden pedir que se renueve dependiendo cuántas veces presten ese libro digital, por ejemplo, si han prestado ese libro 16 veces, entonces ese es el número que se tendría que renovar.

De tal forma, las casas editoriales acusan que Internet Archive está robando ventas de libros originales, al prestar copias con derechos de autor a los usuarios que acceden a su servicio. Señalan que con ese proceso de préstamo digital se está perjudicando el mercado de la venta de libros electrónicos de autores. En este sentido, se ha exigido que las copias sean inaccesibles y que Internet Archive destruya millones de libros digitalizados en su sitio.

“Esto es horrendo. […] Si tienen éxito en destruir nuestros libros o incluso en hacerlos inaccesibles habrá un efecto silenciador en cientos de otras bibliotecas que prestan libros digitalizados como nosotros”, aseguró el fundador de la organización Brewster Kahle (2023).

Mientras que las editoriales defienden sus ganancias, se han emitido pronunciamientos de intelectuales y otras organizaciones bibliotecarias para defender el derecho de distribución que realiza Internet Archive.

Postura de autores sobre los libros digitales

Ante el debate que ha surgido por parte de editoriales y escritores, se han marcado las posturas ante el juicio pendiente. La escritora María Bustillos se cuestiona lo siguiente: ¿acaso los libros se convertirán en una única opción de membresía, como las canciones que escuchas en Spotify, el software de paqueterías o las películas en Netflix?

La autora manifiesta que los escritores pueden y deben pelear por las bibliotecas, pero no solo mediante pronunciamientos, sino también negándose a publicar con las editoriales. Esto significa no realizar un contrato con editores, a menos que garanticen que vendan de manera permanente las licencias de los ebooks.

El anterior planteamiento, por alocado que se lea, se encamina más a una cuestión de política pública. Es decir, los escritores estarían dispuestos a que su obra en formato electrónico sea vendida una sola vez, para que las librerías y bibliotecas puedan tener el pleno derecho de distribuir esas copias a todas las personas interesadas.

Y si esto tiene cabida, al ser copias digitales, la distribución puede llegar a cualquier parte del mundo. La autora termina su propuesta al expresar que, si más escritores se unen, podrían asegurar que los libros no tomen el mismo camino que la música, software o películas bajo suscripción, donde tengas que pagar por acceder a la cultura.

Los defensores de Internet Archive postulan que, al utilizar sistemas como el CDL, las bibliotecas cumplen también una importante función que las editoriales no están llevando a cabo: la digitalización de millones de libros físicos publicados hace muchas décadas y que se encuentran en una especie de hoyo negro, con el peligro de que sean inaccesibles y una enorme pérdida para el conocimiento.

Las organizaciones integrantes de la Alianza de la Sociedad Civil Latinoamericana para el Acceso Justo al Conocimiento, junto con otras organizaciones, autores e intelectuales dedicados al estudio de políticas públicas de internet y a la defensa de derechos fundamentales, manifestaron su apoyo a la Declaración sobre el Préstamo Digital Controlado de la Federación Internacional de Asociaciones de Bibliotecarios y Bibliotecas (IFLA), haciendo un llamado en la legislación y que las leyes se adapten al entorno digital para que las bibliotecas puedan continuar con su misión de brindar acceso a la información y el conocimiento en la época actual.

“Reconocemos a Internet Archive como una biblioteca sin fines de lucro, ya que cumple las funciones sociales tradicionales de una biblioteca como la preservación, memoria y, fundamentalmente, el proporcionar acceso a la información y el conocimiento. Estas funciones nunca podrán ser cumplidas cabalmente por empresas cuyo fin primordial es el lucro y no el velar por el interés público. La visión arcaica que asocia las bibliotecas con edificios o con la gestión de ejemplares físicos ya no es aceptable en la actualidad.” (Alianza de la Sociedad Civil Latinoamericana para el Acceso Justo al Conocimiento, 2023).

¿Renta de libros o libros para todos?

La demanda sigue sin resolverse, pero de ganar el juicio a favor de las editoriales, se estaría hablando de que la cultura y acceso al conocimiento dejaría de estar en manos de bibliotecarios y educadores, para ser de empresarios.

El debate sigue abierto para reformular políticas públicas que permitan el libre acceso a los libros digitales o, de ganar el monopolio editorial, que se convierta en una especie de membresía, donde tendrás que pagar para poder leer libros.

Como principal objetivo de Internet Archive, en su función de biblioteca digital, es otorgar el acceso a la lectura de ebooks o artículos que de otra manera las personas no tendrían acceso. La biblioteca es el lugar predilecto como fuente de conocimiento, donde cualquiera puede acudir sin restricciones y acercarse a los autores. En un mundo digital y con flujo de información masiva, los escritores encuentran cada vez más obstáculos para que sus obras sean leídas y lleguen a más personas, a través del intercambio digital en las bibliotecas, tendrían mayor alcance, pero se deben aplicar normativas claras y legislaciones para cuidar los derechos de autor.

Finalmente, se defiende que el propósito de las bibliotecas digitales es lograr un equilibrio entre el bien cívico común de brindar acceso a la información que esté disposición de la ciudadanía, y no que sirva para colocar primero los intereses comerciales de los editores.

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A diferencia de las monedas tradicionales, como el dólar o el euro, las criptomonedas no están controladas por ningún gobierno o institución financiera central, pues funcionan a través de una red descentralizada de usuarios. Un claro ejemplo de estas monedas digitales es Bitcoin, la primera criptomoneda creada durante el 2009, misma que comenzó una revolución en el mundo de las finanzas y las transacciones digitales. Desde entonces, se han creado miles de criptomonedas diferentes, cada una con sus propias características y usos.

Aunque exista mucha controversia y debate en torno a las criptomonedas, muchos expertos creen que tienen el potencial de transformar la economía mundial (Yermack, 2013). Los autores Narayanan, Bonneau, Felten, Miller & Goldfeder (2016), mencionan que algunas de las ventajas de las criptomonedas incluyen la seguridad, la privacidad y la rapidez de las transacciones, así como la eliminación de intermediarios y las comisiones.

Sin embargo, también existen riesgos, como la volatilidad del mercado y la falta de regulación en algunos países (Selgin, 2015). Por tal motivo, es importante investigar y entender los riesgos antes de invertir en criptomonedas.

¿Para qué sirven las criptomonedas?

Las criptomonedas tienen diversos usos y aplicaciones en la economía y en la sociedad en general. Pueden utilizarse como un activo de inversión, ya que su valor puede aumentar o disminuir en función de la oferta y la demanda del mercado, lo cual, significa que las personas pueden comprar y vender criptomonedas con la esperanza de obtener ganancias en el futuro (Yermack, 2013). Además, su capacidad para realizar transacciones de manera rápida y segura, sin la necesidad de intermediarios financieros, permite que se puedan enviar y recibir pagos desde cualquier parte del mundo de manera instantánea y con muy bajas comisiones.

Algunas criptomonedas, como el Ethereum, tienen la capacidad de ejecutar contratos inteligentes, lo que significa que pueden utilizarse para automatizar procesos en distintos sectores, como la logística o el comercio internacional (Swan, 2015). Otras criptomonedas, como el Ripple, se utilizan específicamente para facilitar pagos transfronterizos y reducir los costos asociados a las transferencias internacionales (Narayanan et al., 2016).

Es importante mencionar que, debido a su falta de regulación en algunos países y a la volatilidad del mercado, el invertir en criptomonedas conlleva riesgos significativos y es esencial entender estos riesgos antes de tomar una decisión de inversión.

¿Cómo iniciaron las regulaciones a las monedas digitales?

Las regulaciones a las monedas digitales comenzaron a tomar forma a medida que se popularizaban y se utilizaban cada vez más en las transacciones comerciales. Aunque inicialmente las criptomonedas eran vistas como una forma de evitar el control gubernamental y financiero, con el tiempo surgieron preocupaciones sobre la falta de regulación y la posibilidad de que se usen para actividades ilegales como el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo (Bureau of National Affairs, 2014).

En Estados Unidos, la primera regulación significativa sobre las criptomonedas es la Ley de Secreto Bancario (BSA, por sus siglas en inglés), creada en 1970, la cual dictamina que se informe a las autoridades sobre cualquier transacción financiera. Además, la Red de Ejecución de Delitos Financieros (FinCEN) emitió, desde 2013, guías sobre cómo las leyes de lavado de dinero se aplican a las monedas virtuales (Financial Crimes Enforcement Network, 2013).

Sin embargo, en otros países las regulaciones han sido más diversas. Por ejemplo, en Japón, durante el 2017 se emitió una ley que reconoce a las criptomonedas como una forma legítima de pago, lo cual dictamina que los intercambios de criptomonedas sean registrados y cumplan con ciertos requisitos de seguridad y protección al consumidor (Kim, 2017). En China, por otro lado, las autoridades han prohibido el comercio de criptomonedas y han ordenado el cierre de los intercambios (Sidel, 2017).

Es importante tener en cuenta que las regulaciones en torno a las criptomonedas están en constante evolución y, que diferentes países y regiones, pueden tener enfoques y políticas distintas. Por lo tanto, es fundamental estar informado sobre las regulaciones si planeas realizar alguna transacción con criptomonedas.

La economía rusa: un contexto histórico

La economía rusa ha pasado por momentos difíciles en las últimas décadas, en especial tras la disolución de la Unión Soviética en 1991. Desde entonces, el país ha tenido que hacer frente a numerosos desafíos políticos, sociales y económicos, como la lucha contra la corrupción, la falta de diversificación económica y la dependencia de las exportaciones de materias primas. A pesar de estos obstáculos, Rusia se convirtió en una de las economías más grandes del mundo, con un PIB de más de 1,7 billones de dólares durante 2020.

Sin embargo, la pandemia de COVID-19 afectó a la economía rusa con una caída del PIB del 3,1% en 2020, según el Banco Mundial (2021). Además de ser objeto de sanciones internacionales debido a la guerra contra Ucrania, afectando el sector energético, bancario y a la inversión extranjera. Por el contrario, el autor Iglesias (2022) menciona que Rusia ajustó el presupuesto anual en la conservación sobre el precio del barril a 40 dólares, causando así un aumento a la reserva, mismo que se vio reflejado en la contención de la deuda pública en un 20% del PIB. 

Rusia se ha visto involucrada en varios conflictos internacionales, como la guerra en Siria y el apoyo al gobierno de Venezuela, sumando gastos militares y sanciones internacionales.

La caída de los precios del petróleo

En los últimos años, los precios del petróleo han experimentado una volatilidad significativa, lo que ha afectado la economía rusa de varias maneras. Rusia es uno de los mayores productores y exportadores de petróleo del mundo, y los precios del petróleo tienen un impacto significativo en la economía del país. Por tal motivo, se han reducido los ingresos del gobierno y se han generado recortes en el gasto público.

En este contexto de incertidumbre económica y política, muchas personas en Rusia y en otros países han buscado alternativas para proteger su capital. Las criptomonedas, como Bitcoin y Ethereum, han sido una de las opciones más populares.

Según un artículo publicado en The New York Times (2020), la pandemia ha aumentado el interés en las criptomonedas en Rusia como alternativa al rublo. Por otro lado, un informe de la agencia de noticias Reuters (2021) destacó que Rusia ha estado explorando la posibilidad de crear su propia moneda digital respaldada por el estado.

Las criptomonedas en Rusia: una alternativa en tiempos de incertidumbre

En los últimos años, Rusia ha sido protagonista de una serie de conflictos bélicos, sanciones internacionales y la caída de los precios del petróleo, estos son solo algunos de los factores que han contribuido a la recesión económica del país.

Ante esta situación, muchos inversores en criptomonedas han buscado liquidez en estos activos digitales. Esto se debe a que las criptomonedas, como Bitcoin y Ethereum, no están sujetas a las mismas regulaciones y restricciones que las monedas tradicionales, lo que las hace una opción atractiva para aquellos que buscan diversificar su cartera y proteger su capital.

Además, las criptomonedas también ofrecen la posibilidad de realizar transacciones internacionales de forma rápida y segura, sin tener que depender de intermediarios financieros. Esto es especialmente importante para los inversores que buscan mover su capital fuera de Rusia debido a las sanciones internacionales y las restricciones impuestas por el gobierno.

A pesar de estas caídas, muchos expertos siguen viendo que las criptomonedas son una opción interesante para los inversores en Rusia y otros países que enfrentan situaciones similares, sin dejar a un lado a los países que son afectados indirectamente. Según un informe de la Universidad de Cambridge, el número de usuarios de criptomonedas en el mundo ha aumentado de forma constante en los últimos años, lo que demuestra su creciente aceptación como una forma legítima de inversión, además de que ofrecen la posibilidad de realizar transacciones anónimas, una opción interesante para aquellos que buscan proteger su privacidad en un entorno cada vez más vigilado por el gobierno.

También es importante mencionar la realidad que envuelve a estas monedas digitales, las cuales tienen riesgos y no están exentas de la volatilidad o de su capacidad para ofrecer liquidez, como el caso de FTX. 

Cabe destacar que las criptomonedas también enfrentan desafíos importantes en Rusia, pues en septiembre de 2020, el Banco Central Ruso propuso un proyecto de ley para prohibir el uso de criptomonedas como forma de pago en el país. Si bien el proyecto de ley aún no ha sido aprobado, representa un obstáculo significativo para el crecimiento de las criptomonedas en Rusia.

¿Crees que Rusia está planeando reforzar su economía a partir de una estrategia basada en criptomonedas? 

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Identificación de tópicos en un corpus utilizando Transformers

Actualmente podemos escuchar en diferentes medios de comunicación el término ChatGPT, el cual se encuentra relacionado con un modelo de Inteligencia Artificial basado en la arquitectura denominada Transformers, la cual fue presentada en un paper de investigación de Google que se publicó a finales del año 2017, cuyo título es: “Attention is All You Need”, a partir de la publicación de dicho trabajo se presentaron diferentes modelos basados en esta tecnología y cuyo modelo más conocido actualmente es el denominado GPT-4, iniciando originalmente en GPT-1 hasta llegar a GPT-4, que es el modelo en que se basa ChatGPT.

“Un modelo de Inteligencia Artificial es una herramienta que se utiliza para que aprendan a hacer tareas específicas; son como cerebros electrónicos que se les enseñan a reconocer patrones y a tomar decisiones basadas en esos patrones.”

“La arquitectura denominada Transformers es una técnica de aprendizaje automático utilizada en Inteligencia Artificial para procesar lenguaje natural, es decir, el lenguaje que utilizamos las personas para comunicarnos.”

La inteligencia artificial ha permitido desarrollar diferentes aplicaciones en diferentes ámbitos de las ciencias computacionales como son: visión por computadora (figura 1), reconocimiento de voz, generación de audio o imágenes automáticamente, o bien, aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural.

Fig. 1. Visión por computadora

Es dentro del procesamiento del lenguaje natural (NLP) donde queremos ahondar un poco el uso de la arquitectura de Transformers, enfocándonos en la detección de información relacionada con la temática de un texto, ya que este es un problema dentro del desarrollo de sistemas de información orientados a la clasificación de textos. Antes de la aparición de las arquitecturas basadas en Transformers, se utilizaban diferentes algoritmos basados en la semántica latente o implícita dentro de un texto, principalmente Latent Semantic Analysis (LSA) [1] y Latent Dirichlet Allocation (LDA) [2], que permiten generar diversos grupos temáticos a partir de un conjunto de textos de entrada, con la aplicación de estos algoritmos se obtienen diferentes representaciones espaciales similares a planos cartesianos de múltiples dimensiones, en los cuales se proyectan los diferentes documentos, obteniendo con ello sus coordenadas en esos planos cartesianos, para posteriormente, mediante una tarea de clasificación, ubicar los documentos que queremos ubicar en una temática a priori conocida.

A la aparición de los modelos de Transformers se comenzó a generalizar su uso dentro de las tareas de clasificación temática en el NLP, los cuales, a diferencia de los algoritmos anteriormente mencionados, se basan en el uso de los modelos de lenguaje [4, 5]. En estos Transformers es importante que la información de entrada se encuentre como en el texto original, es decir, en forma de enunciados y/o párrafos, a diferencia de las herramientas de clasificación utilizadas antes de la aparición de los Transformers, la información se transformaba en una representación vectorial, la cual podía ser tf, tf-idf o binaria [3], principalmente, pero para los modelos de lenguaje son importantes las secuencias de las palabras, ya que a partir de ellas se generan espacios semánticos o de embeddings. Es por ello, que se han desarrollado herramientas [6, 7] que permiten extraer los enunciados más característicos, noun phrases o chunks, [8] utilizando un modelo de lenguaje, basadas inicialmente en la tecnología de redes neuronales y posteriormente, haciendo uso de arquitecturas de Transformers, como por ejemplo las librerías Spacy [6] o Stanza [7]. 

“Los embeddings son una técnica utilizada en el procesamiento del lenguaje natural en la Inteligencia Artificial para entender el significado de las palabras y frases.”

Una vez conocidos los algoritmos utilizados antes de los Transformers, queremos mencionar un trabajo que desarrollamos para observar las mejoras que se obtienen utilizando los denominados Transformers con respecto a los algoritmos usados antes de su aparición, para ello, antes de la utilización de los algoritmos y de los Transformers, se tuvo que identificar un corpus de documentos que fuera temático, eligiéndose información relacionada con los comics o historietas y se eligieron dos personajes famosos que son temáticamente diferentes, siendo los elegidos Superman y Batman ambos propiedad de DC Comics ©, siendo el primero un extraterrestre con habilidades y poderes sobrehumanos, y el segundo un hombre ordinario con habilidades desarrolladas. Una vez elegida la temática procedimos a obtener la información, la cual fue descargada en forma manual del sitio www.mycomicshop.com, una tienda especializada en la compra y venta de comics y que provee la descripción de las revistas que ofrece, con ello se descargaron alrededor de 1200 descripciones que corresponden a los primeros 300 números para cada una de las revistas Detective Comics y Batman, para el caso de Batman y Action Comics, y Superman para el caso del tema Superman. En la figura 2, se muestra la descripción para el cómic Detective Comics #27 publicado en 1939, en esta figura se puede observar, marcado en color amarillo, la información relativa con los diferentes autores de las historias que se incluyen, en color rojo la información relacionada con la revista y sin marcar información relacionada directamente con el contenido del cómic.

Fig. 2. Descripción del cómic Detective Comics #27 (1939)

Una vez descargado el corpus o conjunto de documentos, se identificaron algunos términos que no están relacionados con el contenido de un cómic, como son los nombres de los autores, el precio de la revista, fecha de publicación, signos que puedan ser considerados ruido, entre otros.

Y así, con la información adecuada procedimos a generar un conjunto de experimentos que permitieron comparar los resultados arrojados por un modelo de Transformer, al momento que desarrollamos este trabajo se eligió un modelo BERT que era uno de los más utilizados por los grupos de investigación, antes de la interrupción de ChatGTP, con los algoritmos antes utilizados que llamaremos modelos tradicionales.

“El modelo BERT utiliza técnicas de atención y codificación para entender el contexto completo de un texto, incluyendo las palabras que lo preceden y lo siguen.”

En los diferentes experimentos realizados se observa que el valor máximo obtenido en las diferentes pruebas utilizando Transformers es del 99 % y el mínimo del 59 %, mientras que en el caso de los algoritmos tradicionales el valor está en un promedio del 26 %, esto quiere decir que el error del Transformer en el mejor de los casos es sólo 1 en cada 100. De 100 descripciones de cómic que se le presentan identifica adecuadamente cuál pertenece a una descripción de Superman y cuál a una de Batman, y en el peor de los casos ofrece un rendimiento similar a un volado ya que se puede generalizar a que acierta una de cada 2 preguntas, no así en el caso de los algoritmos tradicionales, ya que en este caso sólo acierta 1 de cada 4 preguntas, es decir, tiene un grado de error más alto. En la figura 3, se muestra como el corpus de entrenamiento utilizado en TRF-2 permite que el Transformer modele adecuadamente el fenómeno y también se obtiene el mejor valor de accuracy (exactitud) que es de 0.992.

Fig. 3. Gráfica de resultados de pruebas

Con ello, observamos que los modelos de Transformers en tareas de clasificación relacionadas con la temática de un conjunto ofrecen mejores resultados que los modelos tradicionales, esto se puede entender ya que para un Transformer es importante el orden de las palabras, al estar basado en el uso de redes neuronales el nivel de granularidad de análisis es variable, ya que la misma arquitectura realiza un análisis más profundo buscando un nivel de granularidad óptimo, a diferencia de los modelos tradicionales que pueden ser más identificados como probabilísticos o estadísticos en los cuales para realizar un análisis con diferentes granularidades se debe realizar manualmente lo que en un modelo Transformer es un poco más automático. Por otro lado, esto nos lleva a cuestionarnos la manera en cómo el modelo de Transformer transforma los textos en un espacio denominado embedding y la manera en la cual la misma arquitectura, a partir de esta transformación, puede ubicar correctamente los textos que conforman el corpus con el que se entrena, sin embargo, su performance nos permite entender por qué es una tecnología que a pesar de necesitar una alta cantidad de recursos informáticos se está convirtiendo en una tecnología ampliamente utilizada que depende principalmente de la calidad de los datos con los que se entrena el modelo Transformer, los modelos tradicionales también dependen de los datos de entrada, pero la arquitectura desarrollada por Google inicialmente o las mejoras realizadas en BERT o ChatGPT permite que los Transformers superen generalmente a los modelos tradicionales.

Si quieres leer el artículo completo puedes verlo en el siguiente enlace: https://doi.org/10.13053/cys-26-3-4187 de los autores: Dr. Jorge Víctor Carrera-Trejo y Dr. Rodrigo Cadena Martínez.

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El uso de la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la creación artística, ya que ahora puedes acceder a una plataforma, escribir tu idea y se generará una imagen. Sin embargo, aquí surge el dilema, ¿quién es el autor de tal obra? No has sido tú porque no la creaste, solo tecleaste el texto, tampoco es la IA porque no es un humano, ¿entonces de quién es? El debate ha llegado hasta las cortes en diversas partes del mundo, porque las leyes sobre el derecho de autor no reconocen una IA como creadora.

Allá por el 2016, surgió “El nuevo Rembrandt” una obra de arte generada por una computadora que había analizado miles de obras del artista neerlandés del siglo XVII Rembrandt Harmenszoon van Rijn.  Este caso sería un antecedente de las IA actuales como Stable Difusion, Midjourney o Dall-E, que permiten generar imágenes a partir de texto.

Expliquemos primero el contexto, para la Ley, un autor es la persona física que crea la obra, esta obra debe ser original y percibida por los sentidos. En Estados Unidos, la Oficina de Derecho de Autor ha declarado que sólo registrará una obra original de autoría, siempre que la obra haya sido creada por el ser humano.  Esta posición dimana de la jurisprudencia al especificar que el derecho de autor solo protege el fruto del trabajo intelectual que se basa en el poder creativo de la mente (Onocko, 2023).

Una IA utiliza algoritmos y lenguaje programático para recopilar miles de imágenes que podrían descartarse como acción creativa, porque no realizó una construcción reflexiva para crear algo desde cero, sino que fue a partir de la selección de esas imágenes que se visualiza lo que una persona le solicita. De tal forma, los tribunales han resuelto que una obra generada con la intervención de una computadora no podía estar protegida por el derecho de autor porque no había sido producida por el ser humano (Onocko, 2023).

Anteriormente, este dilema era inexistente porque los equipos y programas computacionales solo funcionaban como una mera herramienta, con la cual las personas creaban, desde cero, una ilustración o diseño. No obstante, el futuro nos está alcanzando más rápido de lo que creemos y los últimos modelos de IA están tomando un papel más contundente, pues toman muchas de las decisiones asociadas al proceso creativo sin intervención humana.

El uso de IA llevado ante la corte

Ante tal panorama, los primeros juicios sin precedentes del uso de IA han sido resueltos en Australia y Estados Unidos, sentando las bases para una nueva rama jurídica en cuanto a derechos de autor o coautoría de personas e inteligencia artificial.

Stephen Thaler, es uno de los ejemplos que aquí mencionaremos. El científico presentó una solicitud de registro de derechos de la obra “A Recent Entrance to Paradise”, la cual menciona que ha sido creada por la máquina “Creativity Machine”.  Thaler dejó una nota para las autoridades de la Oficina en Estados Unidos, en la que afirmaba que fue creada de forma autónoma por un algoritmo informático que se ejecuta en dicha máquina.

La Junta de revisión de la Oficina de Derecho de Autor en Estados Unidos, manifestó que no registrarán trabajos producidos por una máquina o una IA, debido a que opera de manera automática sin la creatividad o intervención de un humano. Thaler ha llevado ante la corte su caso en 18 sistemas jurisdiccionales alrededor del mundo, en todos los casos el resultado ha sido negativo, esto ha incluido Estados Unidos, Reino Unido, la Unión Europea y Australia.

El segundo caso sobre derechos de Autor es el de Kristina Kashtanova, quien solicitó registro de su novela gráfica “Zarya of the Dawn”. En septiembre del 2022, pidió a la Oficina de Estados Unidos la protección de copyright, ya que el texto de la obra es de su autoría. En ese momento, la solicitud no revelaba el usó de la IA “Midjourney” para crear las imágenes del cómic de 18 páginas.

Tiempo después, Kashtanova difundió en sus redes sociales que utilizó la IA para generar las imágenes, por lo cual, la Oficina retiró parcialmente el registro y resolvió que la solicitud fue incorrecta o incompleta, y se iba a cancelar a menos que presentara información adicional demostrando que participó en el proceso creativo de tales gráficos.

“El abogado de la autora presentó una nota explicando en qué puntos se utilizó la inteligencia artificial, solicitando que el registro no se cancele ya que Kashtanova era creadora de todos los aspectos de la obra, y que el programa Midjourney solo se utilizó como una herramienta de ayuda, y, que igualmente en forma alternativa, había partes de la obra que eran registrables porque el texto pertenecía a la autora, así como todo el trabajo de selección creativa, coordinación y disposición del texto e imágenes” (Ramos, 2023).

El caso sigue sin resolverse, por lo que la Oficina de Estados Unidos comunicó a las personas interesadas en obtener protección por derechos de autor que, antes de solicitar un registro, si han utilizado alguna IA, deben documentar el proceso de realización, incluido el alcance de las contribuciones a la producción asistida por una inteligencia artificial.

En contra parte de las personas que han llevado a juicio su registro de obra con uso de IA, este año también surgió un caso ante la corte del distrito norte de California en Estados Unidos, donde un grupo de personas presentó una demanda de clase contra varias empresas de plataformas IA para crear gráficos a partir de texto.

Matthew Butterick, escritor, diseñador y también abogado, es una de las personas que encabeza esta demanda. Al manifestar que artistas y creadores de diferentes partes del mundo han visto vulnerados sus derechos de autor y están consternados por el uso de los sistemas de inteligencia artificial, ya que son programados a través de vastas cantidades de imágenes que sí tienen copyright.

Se considera que existió una infracción directa e indirecta de derechos de autor, derechos de publicidad, competencia desleal y desagravio declaratorio por parte de las empresas demandadas que con su software utilizaban imágenes de terceros, sin su consentimiento, violando los derechos de millones de artistas (Onocko, 2023).

Las plataformas que están siendo demandadas son Stable Difusion, un software liberado bajo licencia abierta, de la compañía Stability que según los actores descargó y adquirió miles de millones de imágenes protegidas sin permiso de los actores para entrenar a su inteligencia artificial. Y Midjourney que funciona de forma similar al generar imágenes a partir de texto, y que se entrenó en parte con imágenes usadas para entrenar a Stable Diffusion. En la construcción de un sistema de aprendizaje automático, se utilizaron 5 mil millones de imágenes que según los actores fueron obtenidas de internet sin autorización, técnica conocida como scraping (Onocko, 2023).

El debate sobre derechos de autor 

Entonces, ¿qué tan manipulada debe estar una imagen para que sea de tu autoría? ¿Las empresas deben pedir permiso para utilizar imágenes con derechos de autor para programar a las IA? Seguramente ya tendrás algunas opiniones al respecto, la Oficina de Derechos Humanos en Estados Unidos y la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual han tomado una posición y declararon que no registrarán ninguna obra que no haya sido creada por un humano.

Ahora bien, ¿estamos ante una nueva era en derecho de autor que podría modificarse para que una IA sea autora de una obra? La diferencia radicaría entre una persona creadora con derechos morales y patrimoniales, y un productor, que en este caso sería una IA que ha generado una imagen. Sin embargo, una IA no puede ser receptora de ningún derecho puesto que, entre otras cosas, no puede ejercerlos.

Otros debates también apuntan a que las imágenes e ilustraciones generadas por IA podrían considerarse como bien público o el resultado de un esfuerzo colectivo de los autores de quienes se tomaron sus imágenes para reforzar el lenguaje de aprendizaje del programa inteligente.

Por ahora, la Oficina de Derecho de Autor debe evaluar otras aristas para atender los casos que están surgiendo sobre autores y el uso de IA, aplicando una perspectiva más amplia. Finalmente, se abre otra pregunta sobre las empresas que desarrollaron ese tipo de inteligencia como Stable Difusion, Midjourney o Dall-E, ¿podrían ser consideradas coautorías, por ser quienes operan la plataforma?

La innovación tecnológica y uso de inteligencias artificiales en muchos ámbitos de la vida está cambiando por completo la concepción de la sociedad, todavía está por verse si también la ciencia jurídica evolucionará en el proceso de considerar como creación las obras generadas por IA y una posible coautoría humano-IA.

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Aunque este lanzamiento ha generado incertidumbre, sobre todo en el campo de la escritura, dista de ser una amenaza para los creativos de las palabras, ya que existen cuestiones éticas y de uso que deben ser consideradas, además de que esta tecnología sigue teniendo algunas limitaciones.

¿Te imaginas cómo debieron sentirse los pobladores de la antigua Mesopotamia por el año 3500 a.C., cuando se inventó y utilizó por primera vez la rueda?

¿O qué percepciones y opiniones pudieron generarse, cuando Johannes Gutenberg hacia 1450 maravilló al mundo, con la invención de la imprenta?

Tal vez, las futuras generaciones analicen el periodo entre 2020-2023, fechas en que OpenAI pusiera a disposición de usuarios internautas el uso del chat bot más popular hasta el momento.

Desde el 2019, la compañía creó la primera propuesta de inteligencia artificial (IA) que escribía noticias falsas, sin embargo, decidieron no publicarlo por las consecuencias que implicaba. Más adelante lanzó una versión de la herramienta de IA denominada GPT-2, años después mejoró la versión con otro chat bot llamado GPT-3, que es la versión que ahora conocemos.

Usar ChatGPT es sencillo, una vez que accedes a la plataforma en línea de OpenAI, seleccionas la opción para utilizarlo, te va a solicitar ingresar una cuenta o que registres una nueva; te pide tu correo electrónico y número de teléfono, después te aparece una interfaz parecida a la de cualquier chat, donde puedes preguntar lo que quieras y te enviará una respuesta.

¿Cuál es la emoción en este proceso? Que los resultados son hasta ahora infinitos, ya que en cualquier parte del mundo una persona le puede solicitar una receta, una canción, un reporte, una estrategia, un poema, traducciones, resúmenes de libros, composiciones, y mucho más; y la IA ofrece en menos de un minuto, de una manera coherente, un texto elaborado.

A través de un modelo de lenguaje generativo, se aplicó el Reinforcement Learning (aprendizaje por refuerzo), donde se incluyó un entrenamiento de más de 8 millones de documentos y más de 10 mil millones de palabras, por lo cual se considera el modelo con mayor capacidad jamás creado.

Además, también se le puede solicitar que explique complejos conceptos o aprendizajes, como lenguaje de programación como JAVA o SQL, álgebra, estadística, y más. Sin embargo, se trata de una IA que sigue en proceso, entre más personas interactúen con ella, hagan preguntas y utilicen diferentes palabras, podrá mejorar su capacidad de procesamiento y rendimiento, pero ello no significa que pueda generar, en este momento, pensamiento reflexivo.

A nivel internacional ha generado inseguridad para las profesiones donde la herramienta principal es el lenguaje, como periodistas, escritores, oradores, profesores; así como estudiantes, universidades e instituciones públicas que se preguntan qué pasará en el futuro del mundo de la palabra escrita.

Funcionarios públicos utilizan aprendizaje por refuerzo

Por el momento, el uso de esta IA es de manera gratuita en la plataforma que la hospeda, lo que hace su uso amigable para cualquier persona que quiera probar su interacción y lanzar una pregunta.

Es así que, incluso líderes políticos pueden estar haciendo uso del chat bot para solicitar textos y comunicarse con sus naciones; una posibilidad que no se ha llevado a la dinámica diaria, pero ya existen casos donde esto sucedió y no es de asombrarse si en el transcurso del año surgen más noticias sobre otros presidentes o políticos que operan ChatGPT como una herramienta de discurso político.

A inicios de febrero de este año, el medio The Jerusalem Post (2023) dio a conocer que el presidente de Israel, Isaac Herzog, había hecho uso de ChatGPT para pronunciar un discurso que estaba parcialmente escrito por la IA.

Cuando se cuestionó sobre las razones que tuvo Isaac Herzog, él mismo comunicó en la conferencia Cybertech, celebrada en Tel Aviv, que fue para demostrar los avances tecnológicos que las empresas en innovación han logrado en los últimos años. No obstante, mencionó que estas tecnologías “no deben olvidar el espíritu humano, nada puede reemplazar a las personas y los ojos de la innovación deben ver en el horizonte el beneficio de la población” (Herzog, 2023).

IA ChatGPT conversacional en la educación

En Estados Unidos y Reino Unido, las universidades también expresaron cierto nivel de consternación respecto al uso de esta IA, debido a que su procesamiento del lenguaje brinda la oportunidad a estudiantes de obtener ensayos, resúmenes o síntesis, que se solicitan en el salón de clases.

Incluso, algunos colegios de Nueva York, de acuerdo al periodista Zoha Qamar (2023), han prohibido en todos los equipos de cómputo que se pueda descargar el chat bot para evitar que se hagan búsquedas y creaciones de textos de manera artificial. Las opiniones resultan divididas, ya que hay docentes quienes piensan que prohibir no servirá de nada cuando tienen al alcance los dispositivos móviles.

Por su parte, profesores de la Universidad Rutgers han vertido algunas consideraciones sobre el tema, si bien ChatGPT puede elaborar con una sintaxis mejor que la de muchos estudiantes, “no tiene pensamiento crítico, ni la capacidad minuciosa de la investigación académica” (Rutgers University, 2023).

A nivel universitario, será difícil que permee en la calidad y nivel de los trabajos que se solicitan a los estudiantes de manera escrita, sin embargo, a nivel básico, los educadores expresan preocupación sobre el plagio y la ética, en un horizonte donde siguen combatiendo las malas prácticas que los impulsen a integrarse a una educación superior donde desarrollen su potencial profesional.

Ante este panorama, OpenAI también ha presentado un clasificador que determina si un texto fue escrito por un humano o generado por inteligencia artificial. Pese a ello, la compañía menciona que “no es totalmente fiable y en las pruebas con textos en inglés identificó correctamente solo el 26 % de los que fueron creados por IA, mientras que a la hora de reconocer los textos escritos por personas reales erró en el 9 % de los casos” (OpenAI, 2023).

El escenario requiere del uso responsable del chat bot, tanto de docentes como estudiantes, quienes deberán aprender a acreditarlo solo como una herramienta, para que prevalezcan las metodologías pedagógicas y de enseñanza, que están lejos de ser sustituidas por alguna IA. Si bien, puede presentar soluciones, explicar y armar textos, incluso, de grandes extensiones, sigue perfeccionando sus funciones, por lo cual no sustituye las capacidades metacognitivas adquiridas en una universidad.

Y entonces… ¿ChatGPT reemplazará la escritura humana?

Mientras que, para el área de ciencias exactas, podría resultar un parteaguas de conocimientos y nuevas demandas en carreras como ingenieros en software y prompt engineering, además de mejorar la retroalimentación de los profesionales con su campo de trabajo, las profesiones creativas y de escritura, dudan del panorama con las IA.

Empresas como Amazon han comenzado a redirigir a sus colaboradores para que utilicen ChatGPT y puedan ayudar en la decodificación, de manera que apliquen esa herramienta para el beneficio de su compañía.

En cambio, BuzzFeed, la empresa de entretenimiento y famosos Quizzes, informó en un memorando interno que, al despedir al 12% de su personal, planeaba usar la tecnología de OpenAI para mejorar su contenido editorial, incluidas listas y cuestionarios.

Un panorama no tan alentador para profesionales que utilizan las palabras para crear narrativas y transmitir conocimientos. No obstante, ChatGPT es una inteligencia que también tiene errores, puesto que algunos usuarios han señalado que algunas respuestas que ofrecen no tienen fluidez, tampoco cuenta con un estilo y voz, como la que crea una escritora o escritor.

Conclusión

A finales del año pasado, Musk refirió a través de un tweet que el ChatGPT puede convertirse en una IA “peligrosamente fuerte”, ello en respuesta al mensaje del actual CEO de OpenAI, Sam Altman.

interesting to me how many of the ChatGPT takes are either “this is AGI” (obviously not close, lol) or “this approach can’t really go that much further”.

trust the exponential. flat looking backwards, vertical looking forwards.

— Sam Altman (@sama) December 3, 2022

Es interesante cuántas de las tomas de ChatGPT dicen: “esto es inteligencia general artificial (AGI)” (obviamente no está cerca, lol) o “este enfoque realmente no puede ir mucho más allá”. Confia en el exponencial. Mirando plano hacia atrás, y mirar vertical  hacia adelante.

La compañía ha vislumbrado un futuro lucrativo con el chat bot, ya que se ha convertido en una de las IA más buscadas para su uso. No se tiene certeza si más adelante se cancelará la prueba gratuita del chat para ser una herramienta de pago. Lo cierto es que su saturación es evidente en los últimos días, de acuerdo al horario en que ingreses, puedes encontrar mensajes de parte de la IA solicitando comprensión, ya que su servidor no está disponible.

Aquí una de las respuestas que, de manera elocuente en forma de nutria, ChatGPT envía cuando entras a OpenIA y no logras interactuar con su interfaz:

“Explain the status of ChatGPT as a sea otter.

Squeak squeak! Sorry, ChatGPT is very popular right now. Please try again later! Squeak squeak!”

Más importante que saber qué preguntar, es saber cómo preguntar, las IA nos recuerdan que como humanidad los cambios son bienvenidos, ya que una premisa de la vida es el movimiento y que nada permanezca estático. Así, las invenciones tienen que estar al servicio de la humanidad, y no es omisión el uso del chat bot más avanzado. Por ello, las preguntas deberán dirigirse no a qué pasará en el futuro, sino cómo usaremos esta IA en el futuro. Nos queda mucho por descubrir, pero determinar que solo es una herramienta de mejora para la escritura será clave para no corromper la ética y la creatividad.

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Afortunadamente, existen expertos en distintos campos que nos brindan año con año predicciones para ayudarnos a prepararnos para lo que viene. En este artículo, nos enfocaremos en el consenso de predicciones para el 2023 y veremos lo que los expertos prevén en áreas como la economía, la tecnología y el medio ambiente entre otras.

En primer lugar, es importante mencionar que, aunque los expertos son razonablemente buenos para predecir el futuro dentro de un año, también están en una posición sólida para ayudar a dar forma al futuro a través de su pensamiento y acciones.

Es importante tener en cuenta que las situaciones pueden cambiar de manera drástica e inesperada e incluso las decisiones tomadas con la mejor intención pueden resultar equivocadas.

En cuanto a la economía, se espera que la inflación disminuirá a medida que avance el año, pero pocos predicen que volverá al rango del 2% que favorecen los formuladores de políticas de la Fed. Los pronosticadores han estado revisando sus proyecciones económicas a la baja en las últimas semanas, con el Banco Mundial previendo una caída del crecimiento mundial al 1,7% en 2023.

La mayoría de las predicciones ven un crecimiento económico global en el rango de 1.5% a 2%. El sentimiento generalizado entre los expertos de la industria financiera es que la recesión es casi inevitable en los mercados desarrollados este año, pero algunos analistas ahora sienten que EE.UU. y posiblemente Europa podrían evitar -por poco- la recesión.

China se empezará a recuperar paulatinamente tras la apertura de la cuarentena, pero las manufactureras seguirán alejándose a mercados más viables. La India seguirá con su crecimiento y las cryptomonedas seguirán a la baja.

Los expertos en Wall Street son cautelosamente optimistas sobre las acciones, y después del peor año registrado para los bonos en 2022, la mayoría de los analistas declaran que “los bonos están de vuelta”.

En el campo de la tecnología, se espera un aumento en la adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la robótica que irá penetrando cada vez más en los sectores industriales y empresariales. También se espera que surjan nuevas oportunidades laborales en áreas como las tecnologías limpias y la economía verde. Dos grandes empresas se encuentran en la mira, TikTok, quien aseguran será regulada y la posibilidad de que Google pierda el  monopolio absoluto de buscadores es -por primera vez- una  posibilidad.

En el segmento de los titanes tecnológicos posiblemente sigan los despidos masivos y los ahorros de costes.

En el campo de la ciencia, se espera que continúe el avance en áreas como la biotecnología y la ingeniería genética, lo que podría tener un impacto significativo en la medicina y la agricultura. También se espera que el desarrollo en las tecnologías de la información continúe acelerado y con un énfasis en la privacidad y la seguridad de los datos, así como en la automatización y la inteligencia artificial.

En cuanto al medio ambiente, los expertos están alertando sobre el aumento de velocidad en el cambio climático y la necesidad de tomar medidas para mitigar sus efectos.

Sobre el mercado laboral, se espera que la automatización continúe cambiando la forma en que se realizan los trabajos, lo que puede tener un impacto en la demanda de ciertos tipos de habilidades y profesiones. Sin embargo, también se espera que surjan nuevas oportunidades laborales en áreas como las tecnologías limpias y la economía verde.

La cultura laboral seguirá apuntando hacia la flexibilidad.

En el campo político, se espera que continúen las tensiones entre los países en cuanto a políticas comerciales y de seguridad, así como cambios en las relaciones entre países y bloques económicos. Se espera que continúen las tensiones en cuanto a derechos civiles y libertades individuales en algunos países. China no invadirá a Taiwan (pero mantendrá el tono agresivo) y la guerra de Ucrania no verá su fin en el 2023.

En el campo de los viajes y el turismo, se espera una recuperación gradual a medida que la situación de la pandemia mejore y se implementen medidas de seguridad adicionales.

Además de las consideraciones mencionadas anteriormente, también hay otras áreas en las que los expertos están haciendo predicciones para el 2023. Por ejemplo, en el campo de la salud, se espera que las vacunas contra COVID-19 continúen siendo una herramienta clave para controlar la pandemia, pero también se espera que surjan nuevas variantes del virus que requerirán un monitoreo constante.

En general, las predicciones para el 2023 nos brindan una idea general de lo que se espera en los próximos meses para estas áreas clave. Es importante estar informado y preparado para lo que viene, ya que cualquier cambio a una de estas áreas, podría tener un impacto significativo en el mundo en general. Es imprescindible estar al tanto de las tendencias y desarrollos en diferentes áreas para tomar decisiones informadas.

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