Mantenerse al día con una industria que evoluciona tan rápidamente como la inteligencia artificial es una tarea difícil. Hasta que AI lo haga por usted, aquí hay un resumen útil de las últimas historias de aprendizaje automático, junto con investigaciones y experimentos notables que no cubrimos nosotros mismos.
Esta semana, SpeedyBrand, una empresa que utiliza IA generativa para crear contenido optimizado para SEO, surgió de las sombras gracias al apoyo de Y Combinator. Todavía tiene que atraer mucho financiamiento ($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 comenzando a cambiar la apariencia de la web.
Como escribió recientemente James Vincent de The Verge pedazoLos modelos generativos de IA abaratan y facilitan la generación de contenido de menor calidad. Newsguard, una empresa que proporciona herramientas para verificar fuentes de noticias, ha expuesto cientos de sitios de anuncios con nombres genéricos que contienen información errónea creada con IA generativa.
Esto causa un problema para los anunciantes. Muchos de los sitios destacados por Newsguard parecen haber sido creados con el único propósito de abusar de la publicidad programática o de los sistemas automatizados de colocación de anuncios. En su informe, Newsguard encontró casi 400 instancias de anuncios de 141 marcas importantes que aparecían en 55 sitios basura.
No son solo los anunciantes los que deberían estar preocupados. Como Kyle Barr de Gizmodo Llama la atención, un artículo generado por inteligencia artificial puede ser suficiente para generar un gran compromiso. E incluso si cada artículo generado por IA solo genera unos pocos dólares, eso 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 uno? Estas son un par de preguntas que me mantienen despierto por la noche cada vez más. Barr sugiere que los motores de búsqueda y las plataformas publicitarias tienen la responsabilidad de ejercer un control más estricto y castigar a los malos mediante el uso de IA generativa. Pero dada la velocidad a la que se mueve 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 las olas han existido antes. La red se ha adaptado. La diferencia esta vez es que la barrera de entrada es dramáticamente baja, tanto en términos de costo como de tiempo de inversión.
Vincent adopta un tono optimista, sugiriendo que si la red Es en última instancia, infundido con IA, podría estimular el desarrollo de plataformas mejor financiadas. No estoy seguro. Sin embargo, no hay duda de que estamos en un punto de inflexión, y las decisiones que se toman hoy en torno a la IA generativa y sus resultados afectarán el funcionamiento de la red durante algún tiempo.
Aquí hay otras historias notables de IA de los últimos días:
OpenAI lanza oficialmente GPT-4: Esta semana, OpenAI anunció la disponibilidad general de GPT-4, su último modelo de generación de texto, a través de una API paga. GPT-4 puede generar texto (incluido el código) y aceptar imágenes y texto, una mejora con respecto a GPT-3.5, su predecesor que solo aceptaba texto, y se desempeña a “nivel humano” en varios puntos de referencia profesionales y académicos. Pero no es perfecto, como señalamos en nuestra cobertura anterior. (Mientras tanto, la adopción de ChatGPT es se informó que había caídopero ya veremos.)
Control sobre la inteligencia artificial “superinteligente”: En otras noticias de OpenAI, la compañía está formando un nuevo equipo dirigido 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 contra la discriminación 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 hagan que esos algoritmos sean auditados de forma independiente y hagan públicos los resultados.
Valve permite tácitamente juegos generados por IA: Válvula liberado una declaración rara que sigue a las afirmaciones de que rechaza juegos con activos generados por IA de su tienda de juegos Steam. El programador notoriamente taciturno dijo que sus políticas están evolucionando, no contra la IA.
Humane presenta Ai Pin: Humane, una startup fundada por el ex dúo de diseño e ingeniería de Apple, Imran Chaudhri y Bethany Bongiorno, reveló esta semana detalles sobre su primer producto: el Ai Pin. Resulta que el producto Humane es un dispositivo portátil con una pantalla proyectada y funciones impulsadas por IA, como un teléfono inteligente futurista, pero en una carcasa completamente diferente.
Advertencias de la ley de IA de la UE: Los principales fundadores de tecnología, directores ejecutivos, capitalistas de riesgo y gigantes de la industria 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 adopta una legislación que inhibe la innovación.
Estafa deepfake circulando: Verificar este clip El campeón británico de financiación al consumo Martin Lewis, aparentemente un chelín por una oportunidad de inversión respaldada por Elon Musk. Parece normal, ¿verdad? No exactamente. Es un deepfake generado por IA, y potencialmente un vistazo de la miseria generada por IA que se está acelerando rápidamente en nuestras pantallas.
Juguetes sexuales impulsados por inteligencia artificial: amar —quizás mejor conocido por sus juguetes sexuales a control remoto— anunció su ChatGPT Pleasure Companion esta semana. Ejecutándose en versión beta en la aplicación de control remoto de la compañía, “Advanced Lovense ChatGPT Pleasure Companion” lo invita a disfrutar de las jugosas y eróticas historias que Companion crea en función de un tema de su elección.
Otro aprendizaje automático
Nuestro resumen de investigación comienza con dos proyectos muy diferentes de ETH Zurich. El primero es aiEndoscope, intubación inteligente versión de televisión. La intubación es esencial para la supervivencia del paciente en muchas circunstancias, pero es un procedimiento manual complicado, generalmente realizado por especialistas. IntuBot utiliza la visión por computadora para reconocer y responder a una imagen orofaríngea en vivo, guiando y corrigiendo la posición del endoscopio. Esto podría permitir a las personas intubar de manera segura cuando sea necesario en lugar de esperar a un especialista, lo que podría salvar vidas.
Así es como lo explican con un poco más de detalle:
En un campo completamente diferente, los investigadores de ETH Zurich también han hecho contribuciones de segunda mano a la película de Pixar, siendo pioneros en la tecnología necesaria para traer humo y fuego a la vida sin caer presa de la complejidad fractal de la dinámica de fluidos. Su acercamiento fue notado y construido por Disney y Pixar para la película Elemental. Curiosamente, esta no es tanto una solución de simulación como una transferencia de estilo: un atajo inteligente y aparentemente bastante valioso. (La foto de arriba es de esto).
La IA en la naturaleza siempre es interesante, pero la IA natural aplicada a la arqueología es aún más interesante. Investigación realizada por la Universidad de Yamagata para identificar nuevas líneas de Nasca — enormes “geoglifos” en Perú. Uno pensaría que, al ser visibles desde la órbita, serían bastante obvios, pero la erosión y la cubierta de árboles de los milenios transcurridos desde que se formaron estas misteriosas formaciones significan que un número desconocido se esconde fuera de la vista. Después de entrenarse con imágenes aéreas de geoglifos conocidos y ocultos, el modelo de aprendizaje profundo se desató en otras vistas y sorprendentemente detectó al menos cuatro nuevas, como se ve a continuación. ¡Muy emocionante!
Cuatro geoglifos de Nasca recién descubiertos por un agente de IA.
En un sentido más directo, 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 modelos para predecir futuros incendios con la simulación de aire caliente sobre el dosel del bosque en un depósito de agua de 30 metros. Si vamos a modelar la física de las llamas y las brasas que se mueven más allá de los límites de un incendio, debemos comprenderlas mejor, y nuestro equipo está haciendo todo lo posible para acercar esto.
En UCLA, están descubriendo cómo predecir deslizamientos de tierra, que son más comunes a medida que cambian los incendios forestales 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 el pronóstico no explica si se debe a la erosión, al cambio de las aguas subterráneas o a la actividad tectónica. Un nuevo enfoque basado en “redes neuronales superpuestas”. tiene capas de red que usan diferentes datos pero se ejecutan en paralelo en lugar de todos juntos, lo que hace que la salida sea un poco más granular donde las variables conducen a un mayor riesgo. También es mucho más eficiente.
Google analiza un desafío interesante: ¿cómo hacer que un sistema de aprendizaje automático aprenda del conocimiento peligroso, pero no lo propague? Por ejemplo, si su kit de entrenamiento incluye una receta de napalm, no querrá que la repita, pero para que sepa que no debe repetirla, necesita saber lo que no está repitiendo. ¡paradoja! Así que un gigante de la tecnología buscando un método para “desaprender la máquina” lo que permite un funcionamiento seguro y fiable de este tipo de equilibrado.
Si está buscando una mirada más profunda a por qué las personas parecen confiar en los modelos de IA sin una buena razón, no busque más allá de este editorial de Science de Celeste Kidd (UC Berkeley) y Abeba Birhane (Mozilla). Entra en los fundamentos psicológicos de la confianza y la autoridad y muestra cómo los agentes actuales de IA básicamente los usan como un trampolín para aumentar su autoestima. Este es un artículo realmente interesante si quieres sonar inteligente este fin de semana.
Aunque a menudo escuchamos sobre la infame máquina de ajedrez falsa Mechanical Turk, esta farsa inspiró a la gente a crear lo que pretendía 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 afirman que su máquina de ajedrez fue el primer “juego de computadora”. Comida para pensar.