Mantenerse al día con una industria tan acelerada como la IA es una tarea difícil. Entonces, hasta que una IA pueda hacerlo por usted, aquí hay un resumen útil de historias recientes en el mundo del aprendizaje automático, además de algunas investigaciones y experimentos notables que no hemos cubierto por sí mismos.
Esta semana, SpeedyBrand, una empresa que usa IA generativa para crear contenido optimizado para SEO, salió de forma sigilosa con el respaldo de Y Combinator. Todavía no ha atraído muchos fondos ($2.5 millones) y su base de clientes es relativamente pequeña (alrededor de 50 marcas). Pero me hizo pensar en cómo la IA generativa está empezando a cambiar la composición de la web.
Como escribió James Vincent de The Verge en un artículo reciente pedazo, los modelos generativos de IA hacen que sea más fácil y económico generar contenido de menor calidad. Newsguard, una empresa que proporciona herramientas para verificar fuentes de noticias, ha expuesto cientos de sitios con publicidad con nombres genéricos que contienen información errónea creada con IA generativa.
Esto plantea un problema para los anunciantes. Muchos de los sitios destacados por Newsguard parecen estar diseñados exclusivamente para abusar de la publicidad programática o de los sistemas automatizados de publicación de anuncios en la página. En su informe, Newsguard encontró casi 400 ejemplos de anuncios de 141 marcas importantes que aparecieron en 55 de los sitios de noticias de spam.
No son sólo los anunciantes los que deberían preocuparse. Como Kyle Barr de Gizmodo señaló, es posible que solo se necesite un artículo generado por IA para generar montañas de participación. Y aunque cada artículo generado por IA solo genera unos pocos dólares, es menos que el costo de generar el texto en primer lugar, y el dinero potencial de la publicidad no se envía a sitios legítimos.
Entonces, cuál es la solución ? ¿Hay una? Son un par de preguntas que me mantienen despierto por la noche cada vez más. Barr sugiere que corresponde a los motores de búsqueda y las plataformas publicitarias ejercer un control más estricto y castigar a los malos actores que adoptan la IA generativa. Pero dada la velocidad a la que está cambiando el campo, y la naturaleza infinitamente escalable de la IA generativa, no estoy convencido de que puedan seguir el ritmo.
Por supuesto, el contenido de spam no es un fenómeno nuevo, y ha habido olas antes. La web se ha adaptado. Lo que es diferente esta vez es que la barrera de entrada es extremadamente baja, tanto en términos de costo como de tiempo de inversión.
Vincent adopta un tono optimista, dando a entender que si la web Este posiblemente invadido por basura de IA, esto podría estimular el desarrollo de plataformas mejor financiadas. No estoy muy seguro. Sin embargo, lo que está fuera de toda duda es que estamos en un punto de inflexión y las decisiones que se toman ahora con respecto a la IA generativa y sus resultados afectarán el funcionamiento de la web durante algún tiempo.
Aquí hay algunas otras historias de IA de los últimos días:
OpenAI lanza oficialmente GPT-4: OpenAI anunció esta semana la disponibilidad general de GPT-4, su último modelo de generación de texto, a través de su API paga. GPT-4 puede generar texto (incluido el código) y aceptar imágenes y entrada de texto, una mejora con respecto a GPT-3.5, su predecesor, que solo aceptaba texto, y opera a «nivel humano en varios criterios profesionales y académicos». Pero no es perfecto, como señalamos en nuestra cobertura anterior. (Mientras tanto, la adopción de ChatGPT es reportado como abajoVeremos.)
Dominar la IA «súper inteligente»: En otras noticias de OpenAI, la compañía está formando un nuevo equipo liderado por Ilya Sutskever, su científico jefe y uno de los cofundadores de OpenAI, para desarrollar formas de dirigir y controlar sistemas de IA «superinteligentes».
Ley antiparcialidad para la ciudad de Nueva York: Después de meses de demoras, la ciudad de Nueva York comenzó esta semana a hacer cumplir una ley que requiere que los empleadores que usan algoritmos para reclutar, contratar o ascender empleados presenten esos algoritmos a una auditoría independiente y hagan públicos los resultados.
Valve está tácitamente dando luz verde a los juegos generados por IA: Válvula publicado una declaración rara después de afirmar que rechaza juegos con activos generados por IA de su tienda de juegos Steam. El desarrollador notoriamente discreto dijo que su política está evolucionando y no es una postura contra la IA.
Humane presenta el Ai Pin: Humane, la startup lanzada por el ex dúo de diseño e ingeniería de Apple Imran Chaudhri y Bethany Bongiorno, reveló esta semana detalles sobre su primer producto: The Ai Pin. Resulta que el producto de Humane es un dispositivo portátil con una pantalla proyectada y funciones impulsadas por inteligencia artificial, como un teléfono inteligente futurista, pero en un factor de forma muy diferente.
Advertencias sobre la normativa europea de IA: Los principales fundadores, directores ejecutivos, capitalistas de riesgo y gigantes de la industria tecnológica de toda Europa firmaron una carta abierta a la Comisión Europea esta semana, advirtiendo que Europa podría perderse la revolución de la IA generativa si la UE aprueba leyes que sofocan la innovación.
La estafa Deepfake funciona: Controlar este extracto del campeón británico de financiación al consumo, Martin Lewis, aparentemente aprovechando una oportunidad de inversión respaldada por Elon Musk. Suena normal, ¿verdad? No exactamente. Es un deepfake generado por IA, y potencialmente un vistazo de la miseria generada por IA que se acelera rápidamente en nuestras pantallas.
Juguetes sexuales alimentados por IA: Lovense —quizás mejor conocido por sus juguetes sexuales a control remoto— anunció su ChatGPT Pleasure Companion esta semana. Lanzado en versión beta en la aplicación de control remoto de la compañía, «Advanced Lovense ChatGPT Pleasure Companion» lo invita a disfrutar de jugosas y eróticas historias que el Companion crea en función del tema seleccionado.
Otro aprendizaje automático
Nuestro resumen de investigación comienza con dos proyectos muy diferentes de ETH Zurich. El primero es aiIntubación endoscópica inteligente escindir. La intubación es necesaria para la supervivencia de un paciente en muchas circunstancias, pero es un procedimiento manual delicado que generalmente realizan especialistas. El intuBot utiliza la visión por computadora para reconocer y responder a una alimentación en vivo de la boca y la garganta, guiando y corrigiendo la posición del endoscopio. Esto podría permitir a las personas intubar de manera segura cuando sea necesario en lugar de esperar al especialista, lo que podría salvar vidas.
Aquí hay una explicación un poco más detallada:
En un campo totalmente diferente, los investigadores de ETH Zurich también contribuyeron de segunda mano a una película de Pixar al inventar la tecnología necesaria para animar humo y fuego sin caer en la complejidad fractal de la dinámica de fluidos. Su acercamiento fue notado y construido por Disney y Pixar para la película Elemental. Curiosamente, no es tanto una solución de simulación como una transferencia de estilo: un atajo inteligente y aparentemente muy útil. (La imagen de arriba es de esto).
La IA en la naturaleza siempre es interesante, pero la IA en la naturaleza aplicada a la arqueología lo es aún más. Investigación realizada por la Universidad de Yamagata con el objetivo de identificar nuevos linajes de Nasca — los enormes “geoglifos” de Perú. Uno pensaría que, siendo visibles desde la órbita, serían bastante obvios, pero la erosión y la cubierta de árboles de los milenios desde que se crearon estas misteriosas formaciones significa que hay un número desconocido al acecho fuera de la vista. . Después de ser entrenado en imágenes aéreas de geoglifos conocidos y ocultos, se lanzó un modelo de aprendizaje profundo en otras vistas y, sorprendentemente, detectó al menos cuatro nuevos, como puede ver a continuación. ¡Muy emocionante!
Cuatro geoglifos de Nasca descubiertos recientemente por un agente de IA.
En un sentido más inmediatamente relevante, la tecnología adyacente a la IA siempre encuentra nuevos trabajos para detectar y predecir desastres naturales. Los ingenieros de Stanford son recopilar datos para entrenar futuros modelos de predicción de incendios forestales realizando simulaciones de aire caliente sobre el dosel de un bosque en un tanque de agua de 30 pies. Si vamos a modelar la física de las llamas y las brasas que viajan fuera de los límites de un incendio forestal, necesitaremos entenderlas mejor, y este equipo está haciendo todo lo posible para acercarse a eso.
En UCLA, están estudiando cómo predecir deslizamientos de tierra, que son más comunes a medida que cambian los incendios y otros factores ambientales. Pero si bien la IA ya se ha utilizado para predecirlos con cierto éxito, no «muestra su trabajo», lo que significa que una predicción no explica si se debe a la erosión, a un cambio en el nivel freático o a la actividad tectónica. Un nuevo enfoque de “red neuronal superponible” tiene las capas de la red usando diferentes datos pero operando en paralelo en lugar de todos juntos, lo que permite que la salida sea un poco más específica en qué variables llevaron a un mayor riesgo. También es mucho más eficiente.
Google se enfrenta a un desafío interesante: ¿cómo se consigue que un sistema de aprendizaje automático aprenda del conocimiento peligroso sin propagarlo? Por ejemplo, si su equipo de entrenamiento incluye la receta del napalm, no querrá que la repita, pero para saber que no debe repetirla, necesita saber qué no repetir. Una paradoja ! Por lo tanto, el gigante tecnológico es buscando un método de «desaprendizaje automático» que permite que este tipo de acto de equilibrio suceda de manera segura y confiable.
Si se pregunta por qué la gente parece confiar en los modelos de IA sin una buena razón, no busque más allá de este artículo de opinión científico de Celeste Kidd (UC Berkeley) y Abeba Birhane (Mozilla). Discute los fundamentos psicológicos de la confianza y la autoridad y muestra cómo los agentes de IA de hoy en día los usan esencialmente como peldaños para aumentar su propio valor. Este es un artículo realmente interesante si quieres lucir inteligente este fin de semana.
Aunque a menudo escuchamos sobre la infame máquina de ajedrez Mechanical Turk, esta farsa inspiró a la gente a crear lo que decía ser. IEEE Spectrum tiene una historia fascinante sobre el físico e ingeniero español Torres Quevedo, quien creó un verdadero ajedrecista mecánico. Sus habilidades eran limitadas, pero así es como sabes que era real. Algunos incluso proponen que su máquina de ajedrez fue el primer «juego de computadora». Comida para el pensamiento.