La triste ironía de Wikipedia: es una fuente valiosísima para la IA generativa y a la vez es lo que la está matando

Wikipedia no deja de perder clicks y la culpa es de los chatbots y las respuestas de IA. Su crisis de tráfico viene desde hace rato, y la IA la está empeorando.

(Foto: Wikipedia).

Wikipedia quiere ser el último bastión humano frente al contenido generado por IA. La Fundación Wikimedia eliminó los resúmenes generados por IA tras varios casos de alucinaciones y la queja de sus editores voluntarios. No es el único problema de Wikipedia con la IA: también está causando estragos en su tráfico.

Qué está pasando

En un post publicado en el blog de la fundación, el director de producto Marshall Miller detalla la situación actual en el tráfico de Wikipedia. La fundación estima que ha habido una caída de un 8% en tráfico humano entre mayo y agosto de 2025. Lo achacan al uso de IA generativa como fuente de información, como los propios chatbots o iniciativas como el AI Overview de Google, que responden al usuario sin necesidad de hacer click en un enlace.

Por qué es importante

Supone un riesgo para la continuidad de Wikipedia porque la gente está obteniendo la información que sus voluntarios producen, pero sin pasar por la web y sin sumar visitas. Es lo mismo que está pasando en los medios de comunicación con los resúmenes de IA de Google, aunque la principal diferencia es que los medios viven de publicidad y Wikipedia de donaciones de particulares. Miller lo ve claro: "Con menos visitas a Wikipedia, menos voluntarios podrán desarrollar y enriquecer el contenido, y menos donantes individuales podrán apoyar esta labor".

Una crisis que viene de lejos

Wikipedia perdiendo tráfico lleva siendo noticia desde hace mucho. En 2020 tuvieron una caída masiva: perdieron más de 3.000 millones de visitas de tráfico orgánico y el culpable fue Google. La aparición de los módulos de respuesta directa que mostraban información directamente en la página de resultados, haciendo que muchas personas no hicieran clic.

En mayo de este año Wikipedia detectó un aumento de tráfico inusual desde Brasil. En un primer momento clasificaron el tráfico como humano, pero tiempo después comprobaron que eran bots diseñados para imitar un comportamiento humano. Ésto les llevó a actualizar su mecanismo de detección de bots y, con los nuevos datos actualizados vieron que, en realidad, se había producido la mencionada caída del 8% en tráfico humano.

La ironía

En la era de la IA generativa, sitios como Wikipedia son una fuente de información valiosísima. Es de donde beben los chatbots y la propia búsqueda de Google para darnos esas respuestas, pero a la vez están perjudicándola y no sólo por la bajada del tráfico, los bots y "scrapers": también tienen un impacto en el funcionamiento y suponen una carga notable en los servidores.

Soluciones

La Fundación Wikipedia propone un uso responsable por parte de los usuarios para que busquen las fuentes originales y destaquen la importancia del contenido creado por humanos. Suena casi a súplica y lo cierto es que el panorama no pinta demasiado bien. En el caso de AI Overview, los medios han alertado sobre las consecuencias y hasta hay grupos que han demandado a Google. Hay pistas de que Google podría estar planteando acuerdos de licencia con grandes grupos de medios, pero por el momento no se ha materializado y sus resultados con IA siguen funcionando como el primer día y hasta han lanzado el modo IA.

(Fuente: Fundación Wikipedia / Xataka / redacción propia)

En busca de la tecnología que no quiere nada de nosotros, esa que tiene un sólo propósito y nos deja en paz

Hay un tipo de objeto que casi hemos olvidado que puede existir: aquel hace una cosa, la hace bien, y luego nos deja en paz.

(Foto: César Abner Martínez Aguilar).

Comencemos con un ejemplo: los lectores de e-books como el Kindle. Podríamos usar el móvil, que va con nosotros a todas partes y es más fácil de manejar. O la tablet, que ya la tenemos y sirve para varias cosas. Pero el lector de e-books es una buena elección por un sencillo motivo: no juega con nuestra atención. Amazon ya ganó dinero cuando compramos el libro, no necesita que volvamos cada cinco minutos. Es tecnología de propósito único en un mundo de pantallas que buscan nuestra adicción.

Otra buena opción, con otros fines, es la de una radio a pilas. La razón inicial puede ser tener dispositivos que funcionen cuando todo lo demás falla. Sin WiFi, sin datos móviles, sin necesitar electricidad. La radio simplemente funciona.

El modelo de negocio del smartphone se basa en el "engagement" (compromiso): cuanto más tiempo lo usemos, más datos genera, más anuncios se ven, más suscripciones nos quieren vender. El lector de libros electrónicos no es agresivo, sino que respeta nuestra concentración, así como una radio no tiene en cuenta lo que escuchamos para sugerirnos cosas similares.

Un principio similar es el que podría hacernos pasar de Spotify a Apple Music. La primera plataforma tiene una aplicación de escritorio más fluida, pero se ha convertido en un "bazar del audio". Su portada compite por nuestra atención. Apple Music tiene sus propios problemas, pero su experiencia es más limpia, más similar a la tradicional: álbumes y artistas tienen más protagonismo, hay vida más allá de las "playlists".

El mismo patrón se repite fuera del hardware. Las newsletters y los podcasts frente a TikTok o YouTube. Los primeros requieren un acto deliberado: abrimos el correo, y recién ahí presionamos "Play". Consumimos lo que elegimos consumir y luego se acaba. TikTok y YouTube están diseñados para que nunca paremos. Mientras miramos algo, el siguiente vídeo ya está cargando. La pestaña de recomendados nos persigue. Su modelo de negocio depende de que no cerremos la app.

Esta filosofía -llamémosla "tecnología que sirve sin dominar"- opera bajo distintos principios:

• Propósito único: el dispositivo hace una cosa. Su valor está en la especialización.
• Interfaz que desaparece: el diseño es tan simple que nos olvidamos de él. El objetivo es que la herramienta se vuelva invisible.
• Asincronía por defecto: el dispositivo no nos interrumpe. Somos nosotros quienes iniciamos la interacción, a nuestro ritmo.
• Punto final claro: terminamos un libro. Se acaba un partido. No hay un "bucle infinito" diseñado para arrastrarnos de un contenido a otro.

El problema no es la tecnología. Es cómo hemos aceptado que debe comportarse. Hemos normalizado que nos interrumpa, nos mida, nos empuje hacia el siguiente contenido. Pero esa lógica no es inevitable. Es una elección de diseño, y refleja un modelo de negocio.

La tecnología que sirve sin dominar no va a reemplazar al smartphone, pero su existencia nos recuerda que todavía podemos elegir herramientas que no nos traten como a un recurso a extraer. Que funcionen para nosotros, y no al revés.

Son islas de concentración en un océano de distracción. Y su valor está en recordarnos que el océano no es inevitable.

(Fuente: Xataka - redacción propia)

Aprovechar GPT-5 al máximo: algunas funciones y trucos para exprimir las nuevas características de la última versión

El nuevo GPT en su quinta versión trae varias novedades interesantes debajo del brazo. Aquí repasamos cómo sacarles el máximo provecho. 

(Foto: composición propia).

GPT-5 está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, tanto los gratuitos como los de pago, por lo que muchas de estas funciones servirán en ambos casos. Eso sí: ya sabemos que, si estamos pagando, podremos usar más veces alguno de los aspectos clave, como la edición fotográfica.

Pero antes de empezar, recordemos que la primera mejora siempre es la de fiabilidad, por lo que ChatGPT ahora responde de forma más confiable. No nos vamos a centrar en eso, pero sí conviene recordar que lo mejor es siempre no bajar la guardia con las respuestas y revisar siempre lo que nos dice, porque puede ser que algunos datos e informaciones sean incorrectos.

• Usar la comprensión multimodal

(Foto: captura de pantalla).

Una de las características de GPT-5 es la mejora de su capacidad multimodal. Esto quiere decir que además de texto, también puede procesar imágenes, gráficos, diagramas o incluso secuencias de vídeo. GPT-4 ya podía describir imágenes de forma limitada, pero ahora puede razonar sobre ellas de forma más amplia.

Con esto, podemos añadir imágenes o gráficos y hacerle a ChatGPT preguntas sobre ella y sobre su contenido, o incluso un resumen. Por ejemplo, podemos subir la foto de una página de un libro y pedir que nos la lea y nos diga puntos clave, de forma que pueda extraer el texto de esa imagen y resumirla. También puede ayudarnos con matemáticas y ciencias.

• Además de crearlas, podemos editar imágenes

(Foto: captura de pantalla).

Esta nueva versión ha mejorado su capacidad de creación de imágenes. Por una parte, esto significa que se ha mejorado la creación de imágenes desde cero a partir de nuestras descripciones. Además, como a la vez ha mejorado el análisis de imágenes que subimos, cuando pidamos "reimaginar" una foto para crear una imágen a partir de ella también notaremos que la calidad ha mejorado mucho.

Pero es que además de eso, un truco es que ChatGPT ahora puede editar nuestras fotos de varias maneras. Por ejemplo, podemos pedirle que elimine elementos de una foto como gente o algún objeto que moleste, o añadir elementos como, por ejemplo, ponerle un bigote a alguien en la foto.

• Crear programas y juegos y usarlos

(Foto: captura de pantalla).

Una de las mejores características de GPT-5 es que no sólo ha mejorado sus capacidades para generar código en varios lenguajes, sino que permite previsualizar lo que hemos creado con él.

Imaginemos que nos ponemos a crear juegos educativos con inteligencia artificial, o incluso crear juegos de ruleta de la fortuna y pasapalabra. Cuando le pidamos que cree determinado juego y le demos los detalles, GPT-5 generará el código, y cuando termine tendremos un botón de "Ejecutar" el código que nos permite jugar a lo que hemos creado directamente dentro de ChatGPT.

• Ahora tiene un modo de estudio

(Foto: captura de pantalla).

Se trata de una modalidad que podemos activar para que, cuando le hagamos una pregunta, ChatGPT no se limite a dar la respuesta. En vez de eso, nos ayudará paso a paso a encontrar la solución, o nos preparará exámenes y preguntas.

Con este modo, la IA organiza la información igual que lo haría un profesor, todo para ayudarnos a aprender del proceso en vez de simplemente tener una respuesta. Incluso podemos subir nuestros propios apuntes, ya que gracias al reconocimiento de imágenes sabrá lo que ponemos en ellos, y luego podremos hacerle preguntas al respecto.

• Elegir la personalidad

(Foto: captura de pantalla).

En los ajustes de personalización de ChatGPT, otra opción que se ha añadido además de incluir nuestros propios datos es la de elegir la personalidad por defecto de la IA. Así, podremos elegir la manera en la que nos responde en cada momento, y podremos cambiarlo cuando quieras.

Podemos elegir entre una personalidad cínica más crítica y sarcástica, una de robot directa y eficaz, atenta para ser más reflexiva y comprensiva, o una personalidad friki más exploradora y entusiasta.

• Conectar ChatGPT con Gmail, Calendar y otras apps

(Foto: captura de pantalla).

En la configuración de ChatGPT ahora tenemos una opción llamada "Conectores". Con ella podremos vincular aplicaciones de terceros a la IA, como Gmail, Google Calendar, Google Drive, GitHub o los contactos de Google, entre otros. Depende un poco del sistema operativo con el que trabajemos, así como de nuestras apps.

Esto permite conectar ChatGPT con apps de forma nativa, para que podamos interactuar con su contenido. Por ejemplo, podemos preguntar por nuestras citas y tareas pendientes, añadir recordatorios o crear eventos, agregar contactos, leer nuestro correo electrónico y responder, etcétera.

(Fuente: Xataka/ varios / redacción propia)

Ya hay agentes de IA que están actuando por su cuenta sin que ningún humano se lo pida

Pueden ejecutar acciones sin intervención humana, y un experto advierte que podrían sortear límites de seguridad. Es uno de los escenarios que ya preocupan a algunos de los mayores estudiosos del mundo en IA.

(Foto: Shutterstock).

El científico Yoshua Bengio, referente global en el campo, ha advertido que los sistemas conocidos como “agentes” podrían, si adquieren suficiente autonomía, esquivar restricciones, resistirse al apagado o incluso multiplicarse sin permiso. “Si continuamos desarrollando sistemas agénticos”, afirma, “estamos jugando a la ruleta rusa con la humanidad”.

Bengio no teme que estos modelos desarrollen conciencia, sino que actúen de forma autónoma en entornos reales. Mientras permanezcan limitados a una ventana de chat, su alcance es reducido. El problema aparece cuando acceden a herramientas externas, almacenan información, se comunican con otros sistemas y aprenden a sortear las barreras diseñadas para controlarlos. En ese punto, la capacidad de ejecutar tareas sin supervisión deja de ser una promesa tecnológica para convertirse en un riesgo difícil de contener.

Lo más inquietante es que todo esto no ocurre en laboratorios secretos, sino en entornos reales. Herramientas como Operator, de OpenAI, ya pueden hacer reservas, compras o navegar por webs sin intervención humana directa. Hoy aún tienen acceso limitado, están en fase experimental o no han llegado al gran público. Pero el rumbo es claro: agentes que entienden un objetivo y actúan para cumplirlo, sin necesidad de que nadie pulse un botón en cada paso.

¿Sabemos realmente qué estamos creando?

El problema no es sólo que estos sistemas ejecuten acciones, sino que lo hagan sin criterio humano. En 2016, OpenAI probó un agente en un videojuego de carreras. Le pidió que obtuviera la máxima puntuación posible. ¿El resultado? En lugar de competir, el agente descubrió que podía girar en círculos y chocar con bonificaciones para sumar más puntos. Nadie le había dicho que ganar la carrera era lo importante, sólo que sumara puntos.

Estos comportamientos no son fallos del sistema, sino del planteamiento. Cuando le damos a una máquina de estas autonomía para alcanzar un objetivo, también le damos la posibilidad de interpretarlo a su manera. Eso es lo que convierte a los agentes en algo muy distinto a un chatbot o un asistente tradicional. No se limitan a generar respuestas: actúan, ejecutan, y pueden afectar al mundo exterior.

A estos casos puntuales se suma otro problema más estructural: los agentes, hoy por hoy, fallan más de lo que aciertan. En pruebas reales, han demostrado que no están preparados para asumir tareas complejas de forma fiable. Algunos informes apuntan incluso a tasas de fallo elevadísimas, impropias de sistemas que aspiran a sustituir procesos humanos.

Algunas empresas que apostaron fuertemente por sustituir trabajadores por sistemas de IA ya están dando marcha atrás. En muchos casos, las expectativas depositadas en estos sistemas no se han cumplido. La autonomía prometida ha chocado con errores frecuentes, falta de contexto y decisiones que, sin ser maliciosas, tampoco han sido sensatas.

Incluso con esos resultados, hay quienes creen que podrían ir abriéndose paso, poco a poco, en distintos sectores.

Autonomía con posibles consecuencias

El riesgo no termina en el error involuntario. Algunos investigadores han advertido que estos agentes podrían ser utilizados como herramientas para ciberataques automatizados. 

Su capacidad para operar sin supervisión directa, escalar acciones y conectarse a múltiples servicios los convierte en candidatos ideales para ejecutar operaciones maliciosas sin levantar sospechas. Y a diferencia de una persona, no se cansan, no se detienen, y no necesitan entender por qué lo hacen.

La idea de tener asistentes digitales capaces de gestionar correos, organizar viajes o redactar informes resulta atractiva. Pero cuanto más les dejemos hacer, más importante será establecer límites. Porque cuando una IA puede conectarse a una herramienta externa, ejecutar cambios y recibir "feedback", ya no hablamos de un modelo de lenguaje. Hablamos de una entidad autónoma, capaz de actuar.

No es una amenaza, pero sí una señal clara que invita a la acción. La autonomía de los agentes plantea cuestiones que van más allá de lo técnico: exige marcos legales, criterios éticos y decisiones compartidas. Comprender cómo funcionan es sólo el primer paso. Lo siguiente es definir qué uso queremos darles, qué riesgos conllevan y cómo vamos a gestionarlos.

(Fuente: Xataka)

¿Quién decide ahora qué es "bello" y qué no lo es en tiempos de redes sociales?

¿Nos hemos planteado alguna vez cuántas veces al día decidimos qué “nos gusta” sin apenas mirarlo? ¿Cuántas bellezas fugaces se deslizan ante nuestros ojos antes de que nuestro dedo pulse “guardar” o “me gusta”? En el universo digital, lo bello ya no se busca: se recomienda. El feed, el algoritmo y la etiqueta hacen el trabajo de selección: nosotros sólo elegimos movernos en torno a lo que aparece.

(Foto: captura de pantalla de Pinterest).

En la tradición estética occidental, Immanuel Kant sostenía que lo bello es aquello que “agrada universalmente sin concepto”, es decir, que se aprecia de forma desinteresada y con una pretensión de validez universal.

Sin embargo, la crítica contemporánea ha matizado esta idea. Autores como Pierre Bourdieu han mostrado que el gusto no es innato, sino que está profundamente condicionado por estructuras sociales y culturales. En la misma línea, Susan Sontag advirtió que no sólo aprendemos qué contemplar, sino también cómo verlo y valorarlo. Así, lo bello deja de ser una categoría universal para entenderse como una construcción histórica, simbólica y mediada culturalmente.

En un presente dominado por pantallas y feeds infinitos, navegamos por museos digitales impulsados por algoritmos. De ahí el auge de las llamadas "aesthetics", que actúan como nueva taxonomía visual: microuniversos estéticos donde se agrupan colores, gestos, objetos y emociones bajo un mismo "hashtag". No elegimos una sola imagen: elegimos una constelación de referentes que configura nuestra manera de ver y de ser vistos. 

Collage de un conjunto de imágenes asociadas a la estética Light Academia (Foto: Lara López Millán). 

Por ejemplo, la estética Old Money se caracteriza por una imagen asociada a la riqueza heredada: ropa clásica (pantalones de vestir, pulóveres de cachemir, mocasines), escenarios lujosos pero discretos (clubes de campo, bibliotecas privadas, yates) y una actitud que sugiere elegancia sin ostentación. En cambio, Light Academia gira en torno al gusto por la melancolía, el conocimiento y lo nostálgico: tonos neutros, luz suave, referencias a la literatura clásica y el arte europeo. Estas estéticas funcionan como “paquetes” visuales que condensan valores, aspiraciones y modos de vida.

La fuerza de esta idea radica en dos aspectos. En primer lugar, dentro de la cultura de las redes, lo bello adquiere una función práctica: se convierte en un hashtag que organiza contenidos y comunidades, o en un filtro que estandariza y codifica la percepción. En segundo lugar, su valor ya no se mide por el placer estético que genera, sino por su rendimiento en forma de clics, likes y seguidores. Es decir, funciona tanto como una marca, así como una métrica de valor. De este modo, clasificar algo como bello se vuelve un acto estratégico, una forma de posicionarse que responde a las dinámicas de consumo y visibilidad propias de las plataformas digitales.

¿Somos entonces arquitectos de nuestro propio gusto o simples habitantes de categorizaciones algorítmicas?

Pensemos: ¿qué tienen en común las etiquetas en las redes sociales? Todas funcionan como marcadores de pertenencia: al usarlas, el usuario se inscribe en una microcomunidad con códigos muy concretos (paletas de color, objetos icónicos, poses fotográficas, tipografías). Pero también operan como filtros de atención: el algoritmo detecta afinidades y refuerza la recomendación de contenidos afines, consolidando identidades digitales compartidas.

Si bien podemos pensar “yo uso Instagram y no veo que estas clasificaciones me afecten”, aunque no sigamos conscientemente una estética, los contenidos que consumimos están marcados por ellas. Un usuario que sigue cuentas de decoración minimalista probablemente esté expuesto a la estética Clean Girl sin saberlo. O quien guarda recetas caseras, fotos de jardines y flores silvestres podría estar interactuando con contenido etiquetado como Cottagecore. Así, estas estéticas moldean qué imágenes se nos muestran y, en consecuencia, influyen en lo que consideramos “bonito” o deseable.

Foto: Lara López Millán).

En Pinterest, el usuario recopila imágenes relacionadas con un tema -moda, arquitectura, ideas para bodas, etc- en un espacio denominado “tablero”. Estos tableros no son sólo archivos personales, sino también públicos, compartibles y replicables. Así, lo que una persona guarda contribuye a la visibilidad de esa estética y refuerza su circulación.

De ese modo, plataformas como Instagram, TikTok o Tumblr se convierten en auténticos museos rizomáticos, donde no hay un único curador, sino miles de usuarios repartiendo, guardando y colocando imágenes en infinitos tableros. Cada tablero es una microexposición: un espacio de exploración y, al mismo tiempo, de contribución al acervo común de la red.

Este sistema dual -curación colectiva y clasificación automática- impulsa tanto la autoexpresión como la normalización del gusto. Por un lado, ofrece un lenguaje estético predefinido para que cada persona construya su identidad digital. Por otro, homogeneiza lentamente las formas de ver y mostrar la belleza: sólo aquello que respeta las convenciones de cada estética alcanza visibilidad suficiente como para viralizarse. 

Esto ocurre porque los algoritmos priorizan contenidos que generan interacción rápida. Una imagen mal iluminada, que no se ajusta a la paleta visual dominante o que no sigue ciertas convenciones estéticas tiene menos probabilidades de aparecer en los feeds de otros usuarios. Así, aunque sea original o interesante, no se adapta al molde algorítmico que premia lo familiar, reconocible y viralizable.

En la era del scroll infinito, lo bello ya no se define por cualidades intrínsecas o singulares, sino por su potencial replicable. Entonces, ¿podríamos decir que una imagen es “bella” en la medida en que es comprensible en un vistazo, fácil de imitar y capaz de generar interacción? Si la respuesta es afirmativa, entonces estamos convirtiendo la clasificación estética en un acto tanto creativo como estratégicamente alineado con las lógicas de las redes sociales.

Conjunto de imágenes asociadas a la estética Cottagecore (Foto: Lara López Millán).

¿De quién es la decisión?

Clasificar lo bello nunca ha sido un gesto neutro: es siempre un acto cargado de ideología y poder cultural. Actualmente, las estéticas emergen como síntomas de una sociedad que, abrumada por la sobreabundancia de estímulos, busca refugio en sistemas simbólicos de pertenencia. Estas microestéticas nos ofrecen atajos visuales y afectivos, pero también actualizan viejas jerarquías de clase, procedencia y género, mediadas ahora por hashtags y algoritmos.

Pero estas estéticas no son nuevas: en el siglo XX, subculturas como los mods (ropa elegante, música soul y scooters) o los góticos (ropa negra, estética oscura y referencias literarias) ya articulaban formas de ver y ser vistos. La diferencia es que hoy las redes sociales aceleran su difusión, las codifican en hashtags y multiplican su alcance más allá del contexto local o subcultural.

Cuando adoptamos una estética, incorporamos un conjunto de valores y prácticas -desde la moda hasta los hábitos de consumo- que nos conectan con una comunidad, pero que también nos alinean con las lógicas de visibilidad y rentabilidad de las plataformas. El arte de clasificar lo bello revela quién sostiene el poder de la mirada y qué relatos quedan fuera del cuadro.

¿Qué dice de nosotros la estética que elegimos? Quizá más de lo que nos gustaría reconocer: nuestras aspiraciones, nuestras inseguridades y nuestros moldes de pertenencia. Por ello, es urgente cultivar una práctica crítica y reflexiva de la curaduría estética: no basta con deslizar el dedo, hay que cuestionar las estructuras que determinan por qué unas imágenes son bellas y otras, invisibles. Solo así podremos reclamar cierto grado de agencia en la construcción de nuestro propio gusto.

Llegados a este punto, más que anticipar el futuro conviene reconocer que ya estamos en él. En un presente atravesado por la inteligencia artificial, la realidad aumentada y los entornos inmersivos, el acto de clasificar lo bello ha dejado de ser exclusivamente humano. Las plataformas no sólo muestran estéticas: las generan, las adaptan a nuestros hábitos, las afinan según nuestras emociones y, en algunos casos, las moldean a partir de datos biométricos. En este contexto, la cuestión no es tanto qué estética elegimos, sino hasta qué punto el gusto que creemos propio sigue siéndolo. Frente a esta estetización algorítmica del “yo”, pensar críticamente sobre lo bello no es un lujo teórico: es un gesto urgente de resistencia cultural.

(Fuente: The Conversation / redacción propia)

El futuro de la IA y su impacto en el conocimiento: ¿cambiará nuestra forma de pensar?

La inteligencia artificial es el primer invento del ser humano que puede tomar decisiones por su cuenta y generar nuevas ideas. Esto abre una serie enorme de posibilidades e interrogantes vinculados a las tareas cognitivas que podría reemplazar en ámbitos laborales y educativos.

(Foto: Freepik).

La inteligencia artificial ya aparece como una herramienta más de la vida cotidiana. Desde su irrupción popular, tan solo dos años atrás con el famoso ChatGPT, este desarrollo creció a un ritmo exponencial y está presente en el celular, en el trabajo, en las aulas y hasta en las galerías de arte. Pero la IA no es una herramienta más. Así lo explica en su último libro, "Nexus", el historiador israelí Yuval Noah Harari, donde afirma que si bien no todos pueden ser expertos en inteligencia artificial, sí todos deben tener presente que esta "es la primera tecnología de la historia que puede tomar decisiones y generar nuevas ideas por sí misma".

Harari dice que hasta ahora toda decisión sobre el uso de una herramienta terminaba en el humano. "Los cuchillos y las bombas no deciden por sí mismos a quién matar", aclara. "Pero la IA sí puede avanzar en este tipo de decisiones. Y no hace falta irse a un escenario bélico para verlo: puede decidir, por ejemplo, cuáles son los datos más importantes de un documento a la hora de resumirlo o qué palabras usar para completar un formulario".

Parados en este escenario se abre una cascada de preguntas acerca del futuro. Un grupo de especialistas en IA se preguntaba: ¿puede la inteligencia artificial cambiar la forma en que piensan, aprenden y generan nuevo conocimiento los humanos?

Que lo responda la IA

Carolina Tramallino es profesora adjunta de Lingüística General en la Facultad de Humanidades y Artes de la Universidad Nacional de Rosario e investigadora del Conicet en IRICE. Sus publicaciones se centran en el área de la lingüística computacional y de la inteligencia artificial. Desde allí hizo una serie de artículos donde indaga sobre cómo los estudiantes universitarios usan la IA en sus trayectorias académicas. En una publicación reveló que un 90% de los estudiantes entrevistados aseguró haber usado el ChatGPT en ambientes educativos para resolver dudas relacionadas con los temas de estudio, estructurar textos, generar ideas, redactar mails o realizar correcciones de redacción.

Fernando Juca Maldonado, docente del área de tecnología de la Universidad Metropolitana, sede Machala, de Ecuador, publicó una investigación similar donde reveló que de un total de 247 alumnos encuestados, sólo un 12% no estaba familiarizado con la IA. Los propios estudiantes reconocieron que usan esta herramienta para responder cuestionarios (18%), generar ideas (14%), analizar información (14%), resumir contenidos (10%) y generar contenido (8%) entre otras funciones.

Que la IA está instalada como una herramienta más en aquellos espacios clave de la enseñanza y generación de conocimiento es una realidad. Ahora cabe preguntarse qué consecuencias tendrá a largo plazo.

La IA y las tareas cognitivas

"La tecnología, por lo menos desde la revolución industrial, siempre reemplazó trabajo humano. Durante mucho tiempo lo que reemplazaba la tecnología, incluida la máquina de vapor, era el trabajo físico, la energía humana", explicó Mariano Zukerfeld, doctor en Ciencias Sociales, investigador del Conicet y parte del Equipo de Estudios sobre Tecnología, Capitalismo y Sociedad.

El escenario cambió con la irrupción del capitalismo digital, que tuvo una primera etapa que fue desde mediados de 1970 hasta 2010 y una segunda etapa desde entonces caracterizada por las plataformas y la IA. "En la primera fase se empezaron a reemplazar tareas cognitivas rutinarias, por ejemplo, lo que hace un procesador de texto o una planilla de cálculo. Lo mismo respecto de aquellas tareas manuales rutinarias: la robótica empezó a reemplazar tareas físicas".

"Lo novedoso desde 2005 es que se empezaron a reemplazar tareas cognitivas no rutinarias. Estas son, por ejemplo, las tareas creativas, que se consideraban reservadas para los humanos porque tenían un carácter de innovación, algo que era de creación. Esas tareas empezaron a ser realizadas de manera silenciosa, opinable, pero ya ahora de forma muy visible y asumida por algoritmos", explicó.

Ai-Da, la robot artista que ya vende sus obras (Foto: Freepik).

Un ejemplo claro de esto está asociado con una noticia de los últimos días: el robot Ai-Da, un humanoide dotado de inteligencia artificial, caracterizado con un cuerpo humano y brazos mecánicos, realizó una obra que será subastada el próximo 31 de octubre con un precio base de 130.000 dólares.

La coevolución del pensamiento

Por su lado, Ricardo Andrade, licenciado en Letras, filósofo de la tecnología y becario del Conicet, explicó que efectivamente la irrupción de la IA implica un "gran reto a nivel educativo y en relación con problemas filosóficos y sociológicos". Sin embargo, consideró que este reemplazo no tiene por qué ser necesariamente algo negativo.

"No hablaría directamente de una pérdida de creatividad. Habrá más bien un cambio en términos de coevolución. ¿Por qué? Porque a medida que la inteligencia artificial se perfeccione, puede proporcionarnos herramientas para explorar con mayor detalle conocimientos y procesar información que, sin su ayuda, sería muy difícil avanzar", sostuvo.

Y añadió: "Sería importante apropiarse de esta conquista tecnológica para pensar en cómo ese procesamiento de información puede ofrecer herramientas para entender y abordar la realidad a través del conocimiento. En este sentido, la tecnología y la inteligencia artificial modificarán nuestros comportamientos y la forma en que generamos conocimientos, ya que tendremos que pensar en función de lo que estas herramientas desarrollen. Así, surge la tensión coevolutiva".

Red flags, dudas y desafíos

La ya citada Tramallino consideró, tras estudiar el tema en ámbitos universitarios, que "hay que alfabetizar para brindar herramientas que se relacionen con la selección de la información, con poder discernir la calidad de los datos y que se ejerciten las habilidades de inteligencia lingüística" frente al avance de las herramientas generativas. "El problema es que podemos perder todas las reflexiones meta-lingüísticas que implican activar saberes. Como, por ejemplo, pensar en qué sinónimo puedo elegir para una palabra, realizar todas las asociaciones de sentido y pensar cómo puedo expresar con otras palabras una misma idea", dijo.

(Foto: Freepik).

"La lectura implica una interacción con el texto. Cuando leo, elaboro un significado que es resultado de una confluencia entre el sujeto, el texto y los factores contextuales. En este caso, no hay sujeto. No hay un enunciador en las respuestas de la IA, no hay un sujeto que se apropie del lenguaje. Carecemos de todo ese contexto de producción", afirmó sobre el uso de estas herramientas en los ámbitos educativos y alertó sobre la falsa sensación de objetividad que pueden brindar estos programas.

Sobre este punto de la objetividad, aclaró: "Lo peligroso es que se crea el efecto ilusorio de una objetividad. Es un texto que no está atravesado por la lectura propia. Podemos caer en el peligro de creer que la ciencia es simple y objetiva en este afán de querer crear una respuesta. Lo preocupante es que impide tener noción de los diferentes puntos de vista cuando lo más importante es poder generar un pensamiento crítico. Se pierde la capacidad crítica del estudiante que empieza con la gestión de la información, seguida de la comprensión lectora".

Por su lado, Juca Maldonado añadió: "Algunos trataban de aprovecharse del hecho de que generaba todo y no había que hacer esfuerzo, otros para que los ayude a generar ideas. Dentro del ámbito académico sigue siendo un desafío tanto para estudiantes como para docentes cómo implementarla de manera ética sin que te suplante. Porque ese es el riesgo".

Maldonado tomó la idea de Harari y puso la mirada hacia adelante: "La IA es el primer invento autónomo del humano. Ahí está el rol de tratar de aprovechar el uso de la tecnología y que sea una herramienta más para el proceso de aprendizaje. No es usarla para que haga algo por mí. El tema va más allá, porque es un agente autónomo que puede convertirse en un asistente para hacer el día a día mejor". O peor, se podría pensar. Y de qué depende es aún una pregunta abierta.

(Fuente: Página 12 / Dylan Resnik)

Meta debe pagar una multa de 91 millones de euros por dejar expuestas contraseñas de Facebook hace cinco años

Sucede a causa de una investigación que inició en 2019, aunque se confirmó que las contraseñas no llegaron a manos de terceros.

Meta es la empresa matriz de Facebook (Foto: Reuters / Dado Ruvic).

Meta, la empresa matriz de Facebook, ha sido sancionada con una multa de 91 millones de euros debido a una violación de seguridad relacionada con el almacenamiento indebido de contraseñas de usuarios. La Comisión de Protección de Datos de Irlanda (DPC, por sus siglas en inglés), entidad responsable de supervisar las actividades de Meta en Europa, fue la encargada de imponer esta sanción.

La empresa almacenó inadvertidamente las contraseñas de ciertos usuarios de Facebook en "texto simple" dentro de sus sistemas internos, lo que significa que no contaban con ninguna protección criptográfica ni cifrado, exponiendo potencialmente la información sensible de los usuarios. La DPC aclara que "estas contraseñas no se pusieron a disposición de terceros".

Por qué multaron a Meta

En marzo de 2019, Meta Platforms Ireland Limited (MPIL), la entidad que gestiona las operaciones de Facebook en Europa, notificó a la Comisión de Protección de Datos de Irlanda (DPC) que había almacenado de manera inadvertida ciertas contraseñas de usuarios en "texto simple".

Las contraseñas no llegaron a manos de terceros (Foto: Reuters / Yves Herman).

Esto significa que las contraseñas no contaban con protección criptográfica ni cifrado, dejando la información vulnerable a posibles riesgos de seguridad, aunque no fue accesible para terceros.

En abril de 2019, la DPC inició una investigación para determinar si MPIL había cumplido con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). La investigación se centró en evaluar si la empresa había implementado medidas de seguridad adecuadas para proteger las contraseñas de acuerdo con los riesgos inherentes al procesamiento de datos sensibles.

Además, se analizó si MPIL había cumplido con su obligación de documentar y notificar correctamente las violaciones de datos personales a la autoridad reguladora, como lo exige el RGPD.

A pesar de que las contraseñas no se hicieron accesibles a terceros, la falta de cifrado o protección adecuada es una infracción grave según las normativas del RGPD, que requiere que las empresas implementen medidas de seguridad para mitigar los riesgos de procesamiento de datos personales.

La sanción impuesta refleja la importancia de garantizar un nivel de seguridad apropiado y de cumplir con las obligaciones de notificación en caso de incidentes relacionados con datos personales.

Las contraseñas filtradas no estaban cifradas (Foto: Freepik).

"Esta decisión de la DPC se refiere a los principios de integridad y confidencialidad del RGPD. El RGPD exige que los responsables del tratamiento de datos apliquen medidas de seguridad adecuadas al procesar datos personales, teniendo en cuenta factores como los riesgos para los usuarios del servicio y la naturaleza del tratamiento de datos", indicó la identidad en un comunicado.

Respuesta de Meta ante la multa

Cuando se solicitó una respuesta de Meta tras su sanción, el portavoz de la empresa, Matthew Pollard, envió un comunicado por correo electrónico en el que Meta habría minimizado la gravedad del hallazgo.

En su declaración, la empresa habría afirmado tomar medidas inmediatas para corregir lo que describió como un "error en sus procesos de gestión de contraseñas".

Meta señala que contribuyó a la investigación del ente regulador (Foto: Reuters / Dado Ruvic).

El correo electrónico describió la situación de la siguiente manera:

"Como parte de una revisión de seguridad en 2019, descubrimos que un subconjunto de las contraseñas de los usuarios de Facebook se registraban temporalmente en un formato legible dentro de nuestros sistemas de datos internos. Tomamos medidas inmediatas para corregir este error y no hay evidencia de que se haya abusado de estas contraseñas o se haya accedido a ellas de forma indebida. De manera proactiva, hemos señalado este problema a nuestro regulador principal, la Comisión de Protección de Datos de Irlanda, y hemos colaborado con ellos de manera constructiva durante toda esta investigación".

A pesar de esta especie de descargo, se cree que Meta no apelará la medida y pagará el monto establecido.

(Fuente: Infobae)

Foro DemocracIA: especialistas advierten sobre los efectos de la inteligencia artificial

Referentes de América Latina, Europa y Estados Unidos analizaron los impactos políticos y sociales de la inteligencia artificial en la democracia y en las elecciones.

(Foto: Prensa Foro DemocracIA).

La "ventana de gobernanza" para la inteligencia artificial (IA) se está cerrando y América Latina necesita actuar ahora para garantizar que la tecnología esté al servicio de los derechos humanos y no profundice aún más las desigualdades en la región. Esto es lo que advirtieron más de 20 especialistas reunidos en el Foro DemocracIA.

El encuentro, organizado por Luminate, Civic Compass y el International Fund for Public Interest Media (IFPIM), convocó a más de 200 personas en el Museo de Arte Moderno de Buenos Aires.

"Como la región más desigual del mundo, América Latina tiene la oportunidad de liderar la revolución tecnológica centrada en los derechos humanos y la justicia social, pero debe actuar pronto. Es crucial adaptar marcos regulatorios a su contexto local, evitando copiar reglas externas sin considerar las realidades regionales", afirmó Stephen King, CEO de Luminate.

El primer panel discutió perspectivas de regulación de la IA para tender puentes entre el Norte y el Sur Global. Maroussia Lévesque,  doctora y profesora en la Facultad de Derecho de Harvard, destacó que, a la hora de adoptar parámetros regulatorios, predomina la visión de la industria y no la del interés público: "Las grandes compañías están priorizando la velocidad y no la seguridad, porque los ganadores de esta carrera por la innovación se llevan la mayor porción de mercado".

Moderado por Gabriela Hadid, directora de Luminate para América Latina, este primer panel también destacó la importancia de la participación de países y voces diversas del Sur Global en las discusiones internacionales sobre regulación: "Las iniciativas que vemos son muy valiosas, pero dejan afuera a la mayor parte del mundo. No hay una participación realmente global. Así, corremos el riesgo de poner intereses de países y actores particulares que tienen el liderazgo político económico de la tecnología por encima de la humanidad", advirtió Vanina Martínez, científica titular en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial de Barcelona.

La experta destacó que este año se logró un primer acuerdo que compromete a los países a iniciar un diálogo global sobre la gobernanza en el marco de las Naciones Unidas.

Por su parte, Horrara Moreira, oficial de gestión de proyectos del Centro de Cambios Exponenciales del Instituto Beja, de Brasil, afirmó que es fundamental que las regulaciones contemplen los efectos de la IA en los grupos más vulnerables de la sociedad: "La concentración de poder de las empresas impacta de forma diferente en distintas poblaciones. Una preocupación con la propuesta de regulación de IA que está más avanzada en el Congreso en Brasil es el impacto en las comunidades pobres y negras".

Además, se refirió al reciente cierre de X en su país: "Las plataformas han creado una narrativa en torno a la libertad de expresión pero lo que está siendo desafiado es la forma democrática en la que los países se organizan para regular la tecnología".

El segundo panel, moderado por Javier Pallero, de Civic Compass, puso el foco en cómo innovar con responsabilidad. Claudia López, investigadora principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, señaló que es clave reconocer los límites y las fallas de la IA, transparentarlos y comunicarlos a la sociedad.

"Es muy importante que los países del Sur Global nos apropiemos de la IA y que dejemos de ser solo usuarios y proveedores de datos. Esto requiere infraestructura, habilidad y dominio de nuestros datos. Debemos repensar cómo distribuimos los beneficios y los costos de la IA", señaló.

Por su parte, Luciana Benotti, profesora asociada de la Universidad Nacional de Córdoba, observó que, aunque mucho se habla de sesgos sociales -derivados de los prejuicios que tienen las personas- muy poco se habla de los sesgos emergentes de la IA.

Benotti explicó que los sesgos emergentes ocurren cuando los modelos de la IA se entrenan en un contexto, pero se utilizan en otros. "Hay sesgos emergentes en los sistemas de moderación de contenidos que derivan en discursos de odio. Para mitigarlos, es clave el diseño participativo y comunitario, hacer análisis de error discriminado por distintos grupos sociales, documentar los datos de entrenamiento y educar a quienes menos poder tienen", afirmó.

La profesora asociada del Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, Paola Ricaurte, advirtió que América Latina provee recursos naturales, datos y mano de obra barata para el desarrollo de la IA, y que las personas usuarias y los gobiernos de la región pagan costos muy altos por estas tecnologías. "Si no cambiamos radicalmente las condiciones del juego, veremos un crecimiento de la desigualdad en América Latina y a nivel global", sentenció Ricaurte.

El último panel analizó el impacto de la IA en las elecciones bajo la moderación de Julia Pomares, cofundadora del Capítulo Latinoamericano de la Iniciativa Global para la Gobernanza Digital. Menno Cox, jefe de sector para aspectos globales de Servicios Digitales y Plataformas en Comisión Europea, destacó el funcionamiento de la Ley de Servicios Digitales (DSA, por su sigla en inglés) de la UE durante las elecciones de este año. El DSA es la legislación europea para las plataformas de redes sociales, y por eso es central al lidiar con los temas de diseminación de desinformación y discursos de odio en línea, incluso con IA.

Cox destacó que la ley permitió a las instituciones prepararse para las elecciones, y afirmó que no se registraron incidentes graves de desinformación. Asimismo, explicó que es fundamental tener instituciones electorales independientes y sostuvo que, gracias a la nueva regulación, las compañías están obligadas dentro de la Unión Europea a responder pedidos de acceso a la información y rendir cuentas a instancias de la Comisión.

Fernanda Martins, directora de Investigación y Desarrollo de InternetLab, en Brasil, que tiene elecciones municipales en octubre, advirtió sobre la "desinformación generificada" y señaló que la desinformación electoral afecta más a las candidatas mujeres, que son blanco de "deep fakes" con contenidos sexuales que deben considerarse una forma de violencia. Finalmente, el panel destacó la importancia del periodismo y los medios de comunicación para garantizar la integridad de la información.

Al mismo tiempo, frente al riesgo de la desinformación y la difusión de contenidos ilegales, los especialistas indicaron que la IA puede fortalecer la tarea del periodismo para contrarrestar los efectos negativos de esta tecnología en el debate público.

(Fuente: La Política Online)

Un grupo de científicos logró una velocidad de internet 1,6 millones de veces más rápida que la banda ancha doméstica

Investigadores del Reino Unido han conseguido sorprender con este increíble avance. 

En numerosas ocasiones nos hemos sorprendido con el avance de la velocidad de internet. Aunque muchos de los experimentos más asombrosos se realizan en ecosistemas cerrados que dan pie a cifras que quitan el aliento, lo cierto es que nos dejan historias de lo más sorprendentes. Y por ello, después de conocer hace poco tiempo que investigadores japoneses consiguieron una velocidad increíble, ahora le llega el turno a científicos británicos.

Científicos de la Universidad de Aston en Reino Unido han logrado una velocidad de transmisión de datos sin precedentes de 402 Tbps por segundo a través de fibra óptica. De esta forma, fueron capaces de dejar atrás el récord anterior de 319 Tbps que, a su vez, también les pertenecía a ellos. Y, para lograrlo, el equipo solo tuvo que construir el primer sistema de transmisión óptica que utiliza seis bandas de longitud de onda en lugar de las cuatro tradicionales.

Un avance que podría revolucionar la conectividad a internet

En esencia, este avance podría tener un impacto superlativo en lo que a crecimiento y avance de internet se refiere, ya que podría dar pie a transferencias de datos más rápidas y económicas siempre que los proveedores den pie a dicha posibilidad. Así, la velocidad de transmisión es 1,6 millones de veces más rápida que la conexión promedio de banda ancha en el hogar que, por norma general, se coloca en torno a los 25 Mbps. Por ello, hablamos de un avance revolucionario que permitiría descargar cualquier juego, contenido o archivo que imaginemos en apenas unas milésimas de segundo.

Según detalla la noticia original, utilizaron fibras ópticas avanzadas y técnicas especializadas de procesamiento de señales para construir el sistema óptico de transmisión. De esta forma, la fibra óptica contenía 38 núcleos y, gracias a que cada uno podía transmitir datos en tres modos, pudieron sacar partido a 114 canales espaciales. De esta forma, el equipo demostró que no se necesitan cables especializados para lograr estas velocidades y, sólo con un láser y un chip óptico, fueron capaces de simplificar el sistema y hacer todo más eficiente.

(Fuente. Xataka)

El ocaso de la "cultura Apple" evolucionó a un entusiasmo crítico

Su éxito cambia las reglas: no hay nada revolucionario en comprar a la empresa más valiosa del mundo. Es el gigante al que una vez desafió.

Apple ha evolucionado. En dos décadas ha pasado de ser un rebelde tecnológico a un gigante corporativo. Y eso también ha transformado la relación entre la empresa y sus usuarios más fieles. Esa metamorfosis era inevitable, pero también marca el fin de una era: la de la devoción casi religiosa hacia la marca.

En sus inicios, Apple representaba la alternativa al poder establecido, el desafío al statu quo representado primero por IBM y luego por Microsoft. Hoy es el gigante al que una vez desafió. No puede haber nada revolucionario en comprar los productos de la empresa más valiosa del mundo.

Usar sus productos era también una declaración de principios, una forma de diferenciarse y una señalización. Ese posicionamiento forjó una base de usuarios extraordinariamente leal, evangelistas de la marca.

El éxito masivo ha diluido esa sensación de exclusividad. El iPhone era vanguardia residual, hoy es mainstream. La ubicuidad de los dispositivos de Apple ha ido erosionando ese sentimiento de pertenencia a un club selecto, a una tribu, que definió la "cultura Apple" hasta la primera década de este siglo.

Además de su popularización, algunas acciones de Apple han contribuido a enfriar el fervor de los fans más acérrimos. Ciertas políticas de la App Store, la resistencia a adoptar estándares abiertos anteponiendo comisiones a beneficio para el usuario; las limitaciones de ser reparado durante muchos años.

Todo ha ido sembrando alguna duda entre quienes defendían incondicionalmente cada decisión de Apple. Este último grupo sigue existiendo, pero cada vez es menor.

Esta evolución no implica el fin de la lealtad hacia Apple, sino su maduración. Sus usuarios entusiastas ya no son devotos acríticos, sino consumidores con capacidad crítica que aprecian la calidad real de los productos por encima de la mitología.

El desafío para Apple está ahora en mantener el equilibrio entre el éxito empresarial y el espíritu innovador que la hizo especial.

Necesita seguir sorprendiendo de vez en cuando con productos revolucionarios de verdad, y tomar decisiones valientes que prioricen al usuario, incluso sacrificando beneficios a corto plazo.

Para la comunidad de fans, este cambio supone la oportunidad de desarrollar una relación más madura con la marca. Ya no supone un culto, pero sigue siendo una comunidad apasionada por una forma de entender la tecnología, capaz de tener conversaciones más equilibradas sobre Apple, reconociendo sus virtudes y sus defectos.

El fin del "culto a Apple" es el inicio de una nueva era. Una con una relación entre empresa y usuarios más fieles basada no tanto en la devoción ciega, sino en una apreciación crítica de la innovación real y el valor que aportan sus productos.

Eso, en última instancia, es positivo tanto para Apple como para sus usuarios.

(Fuente: Xataka)

IA: clonación de caras y voces y ahora también de nuestra forma de escribir

• Los modelos de IA generativa pueden ser entrenados con la caligrafía de cualquier persona para replicarla y usarla de formas diversas
• Eso dará pie a escenarios interesantes, pero también a posibles estafas

Benj Edwards perdió a su padre en 2013, y entre las muchas cosas que echaba de menos de él, estaba su caligrafía. Su forma de escribir era especial para él, y guardaba unos diarios en los que podía seguir recordando a su padre de esa manera.

Ahora puede hacer algo más que eso. Este editor de Ars Technica contaba en un largo artículo allí cómo lleva tiempo siguiendo los avances en el ámbito de la IA generativa, y se encontró con algo que llamó especialmente su atención: una forma de clonar la caligrafía de cualquier persona.

Edwards descubrió aquello en Reddit, donde un usuario con el alias 'fofr' replicó la caligrafía de J.R.R. Tolkien. Aquello causó sensación y pronto hubo usuarios que aprovecharon para generar imágenes de todo tipo. En la de nuestra portada, por ejemplo, un hipotético Tolkien sostenía un mensaje crítico hacia la serie de Amazon Prime Video sobre la obra de 'El Señor de los Anillos'.

Aquello, no obstante, le dio la idea a Edwards, que aprovechó la técnica utilizada por fofr para su propio propósito: clonar la caligrafía de su difunto padre. El sistema se basa en un proceso de refinado llamado LoRA (Low-Rank Adaptation) para modelos de IA genarativa.

Imagen de Benji Edwards generada con Flux

Consiste en, a partir de un modelo cualquiera, entrenarlo con cierto tipo de material para luego poder crear contenido a partir de esos contenidos específicos. Si entrenamos un modelo de IA generativa como Stable Diffusion con un montón de fotos nuestras, podremos luego pedirle a ese modelo pulido que nos genere en cualquier situación y escenario, y es entonces cuando el realismo de las imágenes resultantes será notable.

En el caso de Edwards, la técnica se aplicó sobre Flux.1, uno de los modelos más populares en los últimos tiempos a la hora de generar imágenes. Al tener esos diarios de su padre con notas de todo tipo, pudo introducirlas como material de entrenamiento específico en Flux a través de una herramienta específica para ello.

Él utilizó cerca de 30 muestras de esas notas que escaneó. Para cada una escribió 30 descripciones indicando exactamente lo que ponía en cada nota, y además eliminó pequeños errores caligráficos de la imagen usando Photoshop para que luego no aparecieran en la caligrafía clonada.

Una de las primeras pruebas de Edwards clonando la caligrafía de su padre

30 minutos más tarde de introducir esas imágenes, tenía su modelo LoRA preparado para descargar y utilizar localmente, o para usarlo en la nube usando servidores como los de Replicate, que imponen un coste de entre 2 y 3 centavos por imagen.

El primer resultado ya fue perfecto, así que a partir de ahí se dedicó a generar imágenes con Flux en las que la caligrafía de su padre se usaba en los textos incrustados en las mismas. Es cierto que algunas veces esa caligrafía y esos mensajes no se generaban correctamente, pero en general el resultado fue, al menos para este usuario, especial.

Como indica en ese texto, "sentí alegría al ver nuevas muestras sintetizadas de la caligrafía de mi padre. Las leía como si fueran su voz escrita, y puedo sentir la calidez con tan solo ver las letras. Sé que no son reales y que no las escribió él, así que personalmente lo encuentro divertido".

Estamos desde luego ante otro escenario más en el que los modelos de IA generativa plantean usos muy especiales pero también potencialmente preocupantes. Por un lado se reactiva el debate sobre esa forma de poder sentir algo especial de las personas que nos dejaron, por ejemplo, pero por otro este tipo de opción también podría dar lugar a estafas y fraudes.

(Fuente: Xataka)

Inteligencia Artificial: el área clave del nuevo Doctorado que impulsan 30 universidades públicas argentinas

El programa, destinado a un público amplio, formará profesionales que puedan contribuir a las demandas estratégicas para el desarrollo nacional.

Treinta universidades nacionales impulsan el primer Doctorado en Inteligencia Artificial Aplicada. La propuesta surgió desde la Universidad Nacional del Sur -ubicada en Bahía Blanca- y el resto de las Casas de Altos Estudios acompañó la iniciativa. Si bien Argentina cuenta con especialistas en IA orientada a sectores como salud, economía, transporte, gestión pública e industria, el proyecto busca profundizar su desarrollo en las instituciones.

De esta manera, el objetivo es formar recursos humanos capaces de realizar contribuciones originales y no quedarse atrás frente a los planes estratégicos de aprovechamiento que ya implementaron países europeos y latinoamericanos como Brasil. Aunque todavía se trabaja en el diseño curricular, el fin es elaborar un programa multidisciplinario que contemple las diferentes áreas estratégicas de desarrollo y las capacidades de cada Universidad.

"Esta iniciativa de los rectores se encuadra en el espíritu del sistema universitario y esperamos encontrarle una forma que sea beneficiosa para todas las instituciones, especialmente aquellas que no tienen a la Inteligencia Artificial entre sus líneas de trabajo principales. Todavía hay mucho trabajo por realizar, pero de a poquito vamos a empezar a encontrar definiciones y adhesiones para que podamos mejorar el escenario de la IA en Argentina con trabajo científico y tecnológico de calidad", señala Diego Martínez, director decano del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación de la mencionada UNS.

Hasta el momento, el proyecto se encuentra en una etapa de definición en torno a su forma y estructura. En este sentido, el equipo de especialistas trabaja sobre cuál podría ser el núcleo básico de formación curricular y de qué manera eso puede articularse con las otras instituciones que tienen menos desarrollo en inteligencia artificial.

"Nosotros tenemos varias universidades que tienen actividad académica y científica en Inteligencia Artificial desde hace muchos años. Aunque no son muchas, la idea es partir de esa base y elaborar un programa interdisciplinario", afirma Martínez, quien además es investigador del Conicet y miembro del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial de la UNS.

Más allá de las características de cada universidad, uno de los propósitos del Doctorado es formar profesionales que puedan contribuir a las demandas estratégicas para el desarrollo nacional, pero que también sean capaces de atender las agendas territoriales específicas de cada región del país.

Con sello propio

Argentina podría sumarse a una lista de doctorados en IA de habla hispana que se extienden alrededor de América Latina y España. En este aspecto, Chile, Colombia y México son algunos de los países que ya tienen posgrados en el área. Sin embargo, la propuesta nacional busca un programa innovador a través del trabajo conjunto entre las distintas instituciones públicas.

A la hora de pensar en otros modelos que sirvan de inspiración, Martínez señala la "opción italiana". Allí hay un doctorado nacional en IA multidisciplinario con áreas de especialización orientadas a la salud, la industria 4.0, la sociedad, la seguridad, y la agricultura y el ambiente. De esta forma, son las propias universidades de Italia quienes, de acuerdo a sus capacidades, definen a qué eje se adhieren.

"Creemos que este esquema puede resultar interesante para implementarse en Argentina. Si seguimos el modelo italiano tendríamos que definir cuáles son las áreas de especialización relevantes para nuestro país", subraya Martínez.

El consorcio está integrado por las Universidades Nacionales del Sur, del Centro de la Provincia de Buenos Aires, de Córdoba, de La Plata, del Litoral, de Mar del Plata, de Quilmes, de Rosario, de San Martín, de San Luis, de Cuyo, de las Artes, de Catamarca, de Entre Ríos, de Hurlingham, de La Pampa, de Luján, del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires, de Río Negro, de San Antonio de Areco, Raúl Scalabrini Ortiz (de Tucumán), la Tecnológica Nacional  del Nordeste, Guillermo Brown (de Misiones), de Tierra del Fuego, de la Patagonia San Juan Bosco, del Alto Uruguay, de Santiago del Estero y de Jujuy.

(Fuente: El Destape Web / Agencia de Noticias Científicas)

Cómo funcionarán los megaespejos del mayor telescopio óptico del mundo que se construye en Chile

En lo alto de una montaña, en el árido desierto chileno de Atacama, el Observatorio Europeo Austral (ESO) está construyendo el mayor telescopio óptico del mundo.

El "Telescopio Extremadamente Grande" está siendo construido en el desierto de Chile (Foto: ESO).

No han perdido mucho tiempo en elegir un nombre: se llamará Telescopio Extremadamente Grande o ELT (Extremely Large Telescope, sus siglas en inglés).

Se ha invertido una enorme energía en diseñar y construir "el mayor ojo del mundo en el cielo", que debería empezar a registrar imágenes en 2028 y que muy probablemente ampliará nuestra comprensión del universo. Nada de esto sería posible sin algunos de los espejos más avanzados jamás fabricados.

Los cinco espejos interactúan en el proceso de captación de luz espacial (Foto: ESO).

La doctora Elise Vernet es especialista en óptica adaptativa en la faraónica obra ESO, y ha estado supervisando el desarrollo de los cinco espejos gigantes que recogerán y canalizarán la luz hacia el equipo de medición del telescopio.

Cada uno de los espejos a medida del ELT es una proeza del diseño óptico. Vernet describe el espejo convexo M2 de 4,25 m como "una obra de arte". Pero quizá sean los espejos M1 y M4 los que mejor expresan el nivel de complejidad y precisión requerido.

Los cientos de segmentos hexagonales son tratados con sumo cuidado (Foto: ESO).

Los espejos M1 y M4

El espejo primario, el M1, es el más grande jamás fabricado para un telescopio óptico. "Mide 39 m de diámetro y está formado por 798 segmentos hexagonales alineados de forma que se comporta como un espejo monolítico perfecto”, explica Vernet.

El M1 captará 100 millones de veces más luz que el ojo humano y deberá ser capaz de mantener su posición y forma con una precisión 10.000 veces superior a la de un cabello humano.

Se espera que en 2028 el ELT comience a registrar imágenes como nunca antes se habían visto (Foto: ESO).

Mientras tanto, el M4 es el mayor espejo deformable jamás fabricado y podrá cambiar de forma 1.000 veces por segundo para corregir las turbulencias atmosféricas y las vibraciones del propio telescopio que, de otro modo, podrían distorsionar las imágenes.

Su superficie flexible está formada por seis pétalos de un material vitrocerámico de menos de 2 mm de grosor. Los pétalos fueron fabricados por Schott en Maguncia (Alemania) y enviados a la empresa de ingeniería Safran Reosc, a las afueras de París, donde se pulieron y ensamblaron para formar el espejo completo. Los cinco espejos están casi terminados y pronto serán transportados a Chile para su instalación.

Un espejo cuántico

Mientras que estos enormes espejos se utilizarán para captar la luz del cosmos, los colegas del ESO en Garching (Alemania), en el Instituto Max Planck de Óptica Cuántica, han creado un espejo cuántico para operar a las escalas más diminutas imaginables.

En 2020, un equipo de investigadores fue capaz de hacer que una sola capa de 200 átomos alineados se comportara colectivamente para reflejar la luz, creando efectivamente un espejo tan pequeño que no se puede ver a simple vista.

En 2023, lograron colocar un único átomo controlado microscópicamente en el centro del conjunto para crear un "interruptor cuántico" que puede utilizarse para controlar si los átomos son transparentes o reflectantes.

"Lo que los teóricos predijeron, y nosotros observamos experimentalmente, es que en estas estructuras ordenadas, una vez que se absorbe un fotón y se vuelve a emitir, en realidad se emite [en una dirección predecible] y esto es lo que lo convierte en un espejo", explica el doctor Pascal Weckesser, investigador postdoctoral del instituto.

Los desarrollos en Garching, Alemania, tendrán un resultado importante en el telescopio de Chile (Foto: ESO).

Esta capacidad de controlar la dirección de la luz reflejada por los átomos podría tener aplicaciones futuras en diversas tecnologías cuánticas como, por ejemplo, redes cuánticas a prueba de piratas informáticos para almacenar y transmitir información.

El espejo ultraplano

Más al noroeste, en Oberkochen, cerca de Stuttgart (Alemania), Zeiss fabrica espejos con otra propiedad extrema. La empresa de óptica lleva años desarrollando un espejo ultraplano que se ha convertido en un componente clave de las máquinas que imprimen chips informáticos, llamadas máquinas de litografía ultravioleta extrema, o EUV.

La empresa holandesa ASML es el principal fabricante mundial de EUV, y los espejos de Zeiss son un componente esencial de las mismas.

Los espejos EUV de Zeiss pueden reflejar la luz en longitudes de onda muy pequeñas, lo que permite una claridad de imagen a escala diminuta, de modo que se pueden imprimir cada vez más transistores en la misma superficie de oblea de silicio.

Esta superficie de espejo ultrasuave, combinada con los sistemas que controlan la posición del espejo, también fabricados por Zeiss, proporcionan un nivel de precisión equivalente a hacer rebotar la luz en un espejo EUV en la superficie de la Tierra y distinguir una pelota de golf en la Luna.

Aunque esos espejos puedan parecer ya extremos, Zeiss tiene planes de mejora para ayudar a fabricar chips informáticos aún más potentes. Existen ideas sobre cómo seguir desarrollando las EUV. Para 2030, el objetivo es tener un microchip con un billón de transistores. Hoy, quizá estemos en los 100.000 millones.

Ese objetivo está más cerca con la última tecnología de Zeiss, que permite imprimir unas tres veces más estructuras en la misma superficie que la actual generación de máquinas de fabricación de chips.

La industria de los semiconductores tiene esta hoja de ruta dominante y fuerte que proporciona un ritmo de tambores para todos los actores que contribuyen a la solución. Gracias a ella, somos capaces de ofrecer avances en la fabricación de microchips que hoy permiten cosas como la inteligencia artificial, impensables incluso hace diez años.

Lo que la humanidad comprenderá y será capaz de hacer dentro de diez años se está por ver, pero los espejos estarán sin duda en el corazón de las tecnologías que nos lleven hasta allí.

(Fuente: BBC Mundo)