Compartir en su PlatformGoogle favorito acaba de anunciar actualizaciones significativas de su modelo Gemini AI, presentando Gemini 2.5 con capacidades de razonamiento mejoradas. Las últimas mejoras, detalladas en el blog y el blog oficial de Google, muestran los principales avances en el rendimiento de la IA, la eficiencia y las aplicaciones del mundo real. ¿Qué hay de nuevo en Géminis 2.5? 1. Razonamiento mejorado y resolución de problemas Gemini 2.5 introduce un mejor razonamiento lógico, lo que le permite abordar consultas complejas con mayor precisión. Ya sea para resolver problemas matemáticos, analizar datos científicos o ayudar en la codificación de tareas, el modelo actualizado demuestra una comprensión contextual más profunda. ProcessingGoogle de procesamiento más rápido y más eficiente ha optimizado Géminis 2.5 para ser más rápido y más eficiente en los recursos, reduciendo la latencia mientras mantiene un alto rendimiento. Esto lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación automatizadas. Google también presentó Gemini 2.5 Pro. En el que dice que es su «modelo más avanzado para tareas complejas» .Gemini 2.5 Pro Benchmark. El modelo Googlethe ahora maneja el texto, las imágenes, el audio y las entradas de video más sin problemas, mejorando las interacciones en aplicaciones como Google Search, YouTube y Google Workspace.Real-World Aplications Google destacan varios usos clave para Gemini 2.5: Educación: Tutorización personalizada y ayuda Instant Homeo. Compare con otros modelos de IA? Gemini 2.5 compite con el GPT-4.5 de OpenAI y Claude 3 de Anthrope, pero Google enfatiza su eficiencia superior en el manejo de tareas a gran escala. Los puntos de referencia muestran mejoras en el razonamiento matemático, la precisión de la codificación y el soporte multilingüe. ¿Qué sigue para Gemini AI? Google planea más integraciones con Android, Google Cloud y Aplicaciones de terceros, lo que hace que la IA sea más accesible. La compañía también sugiere Gemini 3.0, que se espera a finales de este año con características aún más avanzadas. Relacionado Share en su plataforma favorita
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Imagine esto: su demostración de sprint termina a las 11:30 a.m. a las 11:35, un agente de IA ha extraído la transcripción de la reunión, abrió tres solicitudes de extracción, documentos generados por el usuario e incluso notas de versión redactadas. Su equipo no se saltó el almuerzo, sin embargo, el acumulado se volvió más ligero. Esa es la nueva cadencia del desarrollo de software, y la única forma de golpearlo constantemente es hacer de cada ingeniero un ingeniero con IA. ¿Cómo está evolucionando la IA los roles de los ingenieros de software? ¿Escribir código? Ese ya no es el evento principal. ¿Los días de que los ingenieros pasen la mayor parte de su tiempo escriben sintaxis y arreglan errores triviales? Desaparecido. AI ha cambiado el juego, no reemplazando a los ingenieros de software, sino al remodelar cuál es su trabajo realmente. Hoy, los ingenieros están asumiendo un papel más estratégico: piense menos «monos de código», más «orquestadores del sistema». En lugar de crear a mano cada línea, los desarrolladores ahora colaboran con modelos de IA. Los copilotos se solicitan a las aplicaciones de andamio ahora. Los agentes se implementan para manejar casos de borde. La automatización ahora reemplaza el trabajo OPS que lleva mucho tiempo que solía consumir horas. ¿Puedes ver el cambio? Los ingenieros pasan más tiempo diseñando sistemas de larga duración y menos tiempo de codificación de forma aislada. Están haciendo mejores preguntas. No «¿Cómo construyo esta función?» Pero «¿Cómo doy forma al sistema para que las siguientes diez características no lo luchen?» Ya no se trata de completar las tareas. Se trata de habilitar la escala. Este cambio de mentalidad, el pensamiento del sistema agudo, es lo que separa equipos rápidos de equipos listos para el futuro. Incluso los desarrolladores junior están sintiendo el cambio. En lugar de estar atrapado en la depuración en silencio, están revisando las sugerencias de IA, aprendiendo por qué ciertos enfoques funcionan y ganando tutoría en tiempo real a través de bucles de retroalimentación integrados en herramientas inteligentes. Llamémoslo como es: una promoción. ¡Acelera el desarrollo de productos con IA en la mezcla! Aseguramos la integración segura de IA en el desarrollo de software con un enfoque de humano en el circuito donde la IA está aumentando las capacidades de los ingenieros de software La IA no es solo empujar la productividad. Está volviendo a cablear todo el kit de herramientas. Desde la generación de códigos hasta la simulación compleja, está llenando los tediosos vacíos, acelerando los bucles de retroalimentación y, francamente, al mimar a los ingenieros al permitirles concentrarse en las cosas divertidas. Aquí es donde está sucediendo la verdadera magia: 1. Las herramientas de IA de programación más rápidas e inteligentes como GitHub Copilot ya están escribiendo código junto con los desarrolladores. Sin embargo, ese es solo el comienzo. En el futuro, la inteligencia artificial no solo ayudará sino que también anticipará. Reconoce el contexto, sugiere patrones arquitectónicos, identifica los errores de diseño temprano e incluso explica las compensaciones. No se trata de una codificación más rápida. Se trata de ingeniería más inteligente. Piense más allá de la autocompletar. Los ingenieros ahora están utilizando AI para girar la plantilla en segundos, sugieren la lógica basada en patrones anteriores e incluso atrapan errores a medida que codifican. Los mejores equipos no solo codifican más rápido, sino que codifican más intencionalmente, entregando el trabajo gruñido a la IA para que puedan arquitectar con claridad. 2. Pruebas automatizadas y QA (que realmente funciona) a nadie le encanta escribir casos de prueba, pero la IA no se queja. Genera pruebas de unidad, integración e incluso de regresión, a escala. Y aprende del comportamiento de su sistema con el tiempo. Altair señala que la simulación impulsada por la IA puede validar cómo un sistema responderá bajo diferentes cargas, configuraciones o escenarios, antes de que incluso llegue a la puesta en escena. Es como tener un ingeniero de control de calidad que trabaja las 24 horas, los 7 días de la semana y nunca saltea las cajas de borde. 3. Diseño y simulación con velocidad sobrehumana en dominios de ingeniería más técnicos (diseño de productos, sistemas mecánicos, plataformas de datos pesados) está desbloqueando algo radical: simulación en tiempo real. Estos modelos usan AI para predecir el comportamiento del sistema que solía tomar horas (o días) de tiempo de cómputo. Con IA en la mezcla, los ingenieros pueden probar ajustes de diseño interminables, sin atascarse en una acumulación de simulación. 4. Documentación inteligente y transferencia de conocimiento No más «Ve a preguntar a Ben». Ahora es, «Revise el documento generado por la IA». No es solo más rápido, es más claro. La transparencia se convierte en el valor predeterminado. 5. La IA de toma de decisiones mejorada no solo ayuda a «hacer», está ayudando a decidir. Las herramientas impulsadas por los modelos basados en datos pueden evaluar las compensaciones en arquitectura, infraestructura y asignación de recursos. ¿Debería usar sin servidor o contenedores? ¿Debería esa tubería de ML ser por separado o transmitir? AI no solo adivina, ejecuta simulaciones, compara los resultados pasados y ofrece recomendaciones de ingenieros respaldadas por datos reales. 6. La AI de colaboración aumentada también interpreta al mediador. Cierre la brecha entre el producto, la ingeniería y el diseño al traducir los objetivos en sugerencias técnicas y equipos de empujón cuando la alineación se desliza. Algunos equipos incluso están incrustando la IA en sus herramientas SDLC para que pueda surgir riesgos, aclarar los requisitos o señalar PRS que necesitan una segunda mirada, antes de que el humano parpadea. 7. Límites borrosos: Superpoderes interfuncionales AI no se contenta con permanecer en un carril, y tampoco deberían sus equipos. El aumento de la IA está eliminando los silos entre ingenieros, diseñadores y líderes de productos. Ahora, un desarrollador puede burlarse de un prototipo de UI. Incluso un diseñador de UX puede sugerir estrategias de implementación. Todos utilizando herramientas habilitadas para AI. El resultado? La colaboración ya no es solo la funcional, es co-creativo. No es un apretón de manos, sino un lienzo compartido e inteligente. 8. Interacciones grupales y cambio Relevante, pero no menos importante, la cultura está cambiando junto con la tecnología. La implementación de AI incluye más que simplemente conectar las herramientas relevantes. Se trata de traer a tu equipo. No es suficiente para enseñar cómo. El verdadero cambio llega cuando la gente consigue el por qué. Eso significa foros sinceros donde los ingenieros preguntan: «¿Esto me reemplazará?» y el liderazgo responde con claridad. Significa evaluaciones de preparación, programas piloto en zonas de bajo riesgo y comunidades de aprendizaje estructuradas. Hecho bien, la IA se convierte en un constructor de equipos, no en una cuña. La IA no es solo agregar caballos de fuerza, está revisando el motor. Esos son los engranajes ocultos en la transformación: alto impacto, a menudo pasado por alto, pero absolutamente esencial. Lo que está claro es esto: la IA no es una «herramienta» en el antiguo sentido de la palabra. Es un colaborador. Un incansable copiloto. Una esponja de conocimiento. ¡Descubre cómo Fingent está transformando el desarrollo de software con AI! ¡Explora ahora! ¿Cómo puede Finging Facilitar el avance de la transformación de ingeniería impulsada por la IA? Se necesita más que simplemente conectar una herramienta elegante y llamarlo un día para abrazar la IA. Se trata de comprender cuándo intervenir como humano, cómo confiar en él y dónde usarlo. La verdadera habilidad? Sorprendente ese equilibrio entre automatización e intuición. Ahí es donde entra fingente. No solo construimos con AI, construimos para ingeniería nativa de AI. Comenzamos entendiendo su ADN de ingeniería. Su pila tecnológica, sus flujos de trabajo, el ciclo de vida de su producto, todo. Luego buscamos fricción. ¿Dónde está goteando el tiempo? ¿Dónde se desperdicia el ancho de banda humano? ¿Dónde está la velocidad acelerado por el código heredado, los procesos obsoletos o los sistemas de silencio? Ahí es donde aplicamos AI, con precisión quirúrgica. Incronamos la inteligencia en el SDLC, no solo atornillándola. Integramos la IA donde realmente mueve la aguja: • Generación de código basada en el aviso conectado a sus convenciones de repo. • Generación de pruebas autónomas que aprenden de sus errores pasados. • Lenguaje natural a la automatización de tareas que convierte las notas de voz en especificaciones listas para ejecutar. • Agentes que triedes, monitorean los problemas comunes y arreglan problemas comunes antes de que su equipo incluso registre los registros. Solo es una inteligencia de inteligencia bien diseñada. Blog: Su sobrealimentación Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) con las herramientas AL. Entrenamos a su equipo para evolucionar con las herramientas. La IA no funciona sin humanos que saben cómo dirigirlo. Es por eso que capacitamos a sus ingenieros, gerentes de productos y personas de operaciones para que hablen el idioma de la IA: mejores indicaciones, supervisión más fuerte, pensamiento de diseño más limpio. Nos aseguramos de desplegar la IA con su equipo para que la adopción se mantenga y la moral suba. Construimos responsablemente, con gobernanza, no conjeturas. Fingent configura sus flujos de trabajo de IA con barandas horneadas en: • Transparencia del modelo • Pistas de auditoría • Privacidad de datos • Caos de protocolos de uso negro de la caja negra. Solo innovación responsable en la que puede confiar. En pocas palabras? Fingent ayuda a su equipo de ingeniería a pasar de «probar AI» a prosperar con él. Traemos los planos, las herramientas y la experiencia práctica para convertir la IA de una palabra de moda en una ventaja comercial. Porque en esta nueva era, no solo necesita más código, necesitas equipos más inteligentes. Y sabemos cómo construirlos.
Elon Musk saluda mientras llega para una cena estatal en el Palacio de Lusail el 14 de mayo de 2025, en Doha, Qatar (Win McNamee/Getty Images) ¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡ Welcome to Fox News’ Artificial Intelligence newsletter with the latest AI technology advancements.IN TODAY’S NEWSLETTER:- Musk jabs at OpenAI, says Grok 4 Heavy ‘smarter 2 weeks ago’ than newly launched GPT-5- Small business AI adoption jumps to 68% as owners plan significant workforce growth in 2025- McDonald’s plans AI expansion to streamline customer orders, executive says Open AI CEO Sam Altman, Centro, habla con el boxeador Jake Paul y el luchador Logan Paul en el Salón de Emancipación en la 60ª Inauguración Presidencial, el lunes 20 de enero de 2025, en el Capitolio de los Estados Unidos en Washington. (Al Drago/Pool Photo a través de AP) Tecnaciones tecnológicas: Elon Musk intensificó las tensiones en la carrera crítica de inteligencia artificial el jueves, afirmando que su modelo de IA más avanzado, Grok 4 Heavy, ya superaba el recién lanzado GPT-5 de Openi. encuesta. POCKECHE GENIO: OpenAI presentó el jueves GPT-5, calificándolo de una actualización significativa de sus predecesores y un gran paso adelante en la construcción de las capacidades de los modelos de idiomas grandes. Según los informes, Airbnb se disculpó con una mujer después del anfitrión de un apartamento de Manhattan donde se quedó usó inteligencia artificial para imágenes médicas de la casa, diciendo que causó daños a miles de dólares. Red Amena: Estados Unidos es el líder mundial en inteligencia artificial, pero un nuevo informe muestra que China está ampliando rápidamente su desarrollo. Actualización de tecnología: McDonald’s está aumentando su uso de la inteligencia artificial para racionalizar los pedidos de los clientes y agudizar sus operaciones comerciales, con planes de «duplicar» las inversiones de IA para 2027, dijo un ejecutivo senior la semana pasada, según los reutilizadores. Un hombre que usa ChatGPT en su zona de peligro digital de la computadora portátil (Kurt «Cyberguy» Knutsson): la inteligencia artificial ya no es solo una herramienta para tareas o tareas simples. Hoy en día, muchos adolescentes usan compañeros de IA para apoyo emocional, consejos e incluso relaciones simuladas. Estas aplicaciones simulan la conversación de formas que se sienten profundamente personales y, para algunos adolescentes, profundamente real. Mala conducta: dos nacionales chinos, uno de ellos un inmigrante ilegal, fueron arrestados por presuntamente envío de decenas de millones de dólares en microchips sensibles utilizados en aplicaciones de inteligencia artificial a China, el Departamento de Justicia anunció el martes. para promover un mensaje de control de armas el lunes. Jim Acosta en su show de sustitución el 4 de agosto de 2025. (Jim Acosta Show) Hidden Tech Danger: la inteligencia artificial se está volviendo más inteligente. Pero también puede estar cada vez más peligroso. Un nuevo estudio revela que los modelos AI pueden transmitir en secreto rasgos subliminales entre sí, incluso cuando los datos de entrenamiento compartido parecen inofensivos. Los investigadores mostraron que los sistemas de IA pueden transmitir comportamientos como sesgo, ideología o incluso sugerencias peligrosas. Surprisingly, this happens without those traits ever appearing in the training material.ROCK STAR BACKLASH: Rod Stewart is catching some heat after sharing an AI-generated tribute to Ozzy Osbourne during his «One Last Time» tour.SPEECH POLICE STATE: The Trump administration has been on a monthslong campaign railing against what it says are draconian censorship regulations in Europe that have not only stifled free speech, but have also served as another roadblock amid the Evolución de inteligencia artificial. Suscríbase ahora para obtener el boletín de inteligencia artificial de Fox News en su bandeja de entrada. Fueco Fox News en Social MediaFaceBookinstagramyoutubetwitterLinkedInsign Up para nuestros otros Newslettersfox FirstFox News Opinión de noticias de noticias de Noticias de Noticias de Noticias de Noticias de Noticias Fox. Avances tecnológicos y aprenden sobre los desafíos y las oportunidades que la IA presenta ahora y para el futuro con Fox News aquí. Este artículo fue escrito por el personal de Fox News.
Imagen: LALAKA/Adobe Stock GPT-4 es un sistema modelo de lenguaje de gran tamaño con inteligencia artificial que puede imitar el habla y el razonamiento humanos. Para ello, se capacita en una vasta biblioteca de comunicación humana existente, desde obras literarias clásicas hasta grandes extensiones de Internet. La inteligencia artificial de este tipo se basa en su entrenamiento para predecir qué letra, número u otro carácter es probable que aparezca en secuencia. Esta hoja de trucos explora GPT-4 desde un alto nivel: cómo acceder a GPT-4 para uso comercial o de consumo, quién lo creó y cómo funciona. ¿Qué es GPT-4? GPT-4 es un modelo multimodal de gran tamaño que puede imitar prosa, arte, video o audio producido por un humano. GPT-4 es capaz de resolver problemas escritos o generar texto o imágenes originales. GPT-4 es la cuarta generación del modelo básico de OpenAI. La API GPT-4, así como las API GPT-3.5 Turbo, DALL·E y Whisper ya están disponibles de forma general a partir del 7 de julio de 2023. El 6 de noviembre de 2023, OpenAI anunció la próxima generación de GPT-4. , GPT-4 Turbo. ¿Quién es el propietario de GPT-4? GPT-4 es propiedad de OpenAI, una empresa independiente de inteligencia artificial con sede en San Francisco. OpenAI se fundó en 2015; Comenzó como una organización sin fines de lucro, pero desde entonces pasó a un modelo con fines de lucro. OpenAI ha recibido financiación de Elon Musk, Microsoft, Amazon Web Services, Infosys y otros patrocinadores corporativos e individuales. OpenAI también ha producido ChatGPT, un chatbot de uso gratuito derivado del modelo de la generación anterior, GPT-3.5, y DALL-E, un modelo de aprendizaje profundo generador de imágenes. A medida que la tecnología mejora y crece en sus capacidades, OpenAI revela cada vez menos sobre cómo se entrenan sus soluciones de IA. ¿Cuándo se lanzó GPT-4? OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-4 el 14 de marzo de 2023. GPT-4 estuvo disponible de inmediato para los suscriptores de ChatGPT Plus, mientras que otros usuarios interesados tuvieron que unirse a una lista de espera para acceder. VER: Salesforce incorporó IA generativa a sus productos de ventas y servicios de campo. (TechRepublic) ¿Cómo se puede acceder a GPT-4? La versión pública de GPT-4 está disponible en el sitio del portal ChatGPT. El 7 de julio de 2023, OpenAI puso la API GPT-4 a disposición para uso general de «todos los desarrolladores de API existentes con un historial de pagos exitosos». OpenAI también espera abrir el acceso a nuevos desarrolladores a finales de julio de 2023. Los límites de velocidad pueden aumentar después de ese período dependiendo de la cantidad de recursos informáticos disponibles. En agosto de 2023, GPT-4 se incluyó como parte de ChatGPT Enterprise. Los usuarios de la suscripción empresarial reciben el uso ilimitado de una tubería de alta velocidad a GPT-4. ¿Cuánto cuesta usar GPT-4? Para un individuo, el uso de la suscripción ChatGPT Plus cuesta $20 por mes. El precio de la API GPT-4 de solo texto comienza en $ 0,03 por 1.000 tokens de solicitud (un token equivale aproximadamente a cuatro caracteres en inglés) y $ 0.06 por 1.000 tokens de finalización (salida), dijo OpenAI. (OpenAI explica más sobre cómo se cuentan los tokens aquí). VER: Política de ética de la inteligencia artificial (TechRepublic Premium) También está disponible una segunda opción con mayor longitud de contexto (alrededor de 50 páginas de texto) conocida como gpt-4-32k. Esta opción cuesta $0,06 por cada 1.000 tokens de aviso y $0,12 por cada 1.000 tokens de finalización. Otros servicios de asistencia de IA como Microsoft Copilot y Copilot X de GitHub ahora se ejecutan en GPT-4. Más cobertura de IA de lectura obligada ¿Cuáles son las capacidades de GPT-4? Al igual que su predecesor, GPT-3.5, el principal reclamo de fama de GPT-4 es su respuesta a preguntas en lenguaje natural y otras indicaciones. OpenAI dice que GPT-4 puede «seguir instrucciones complejas en lenguaje natural y resolver problemas difíciles con precisión». En concreto, GPT-4 puede resolver problemas matemáticos, responder preguntas, hacer inferencias o contar historias. Además, GPT-4 puede resumir grandes cantidades de contenido, lo que podría resultar útil para referencias de consumidores o casos de uso empresarial, como una enfermera que resume los resultados de su visita a un cliente. OpenAI probó la capacidad de GPT-4 para repetir información en un orden coherente utilizando varias evaluaciones de habilidades, incluidos los exámenes AP y Olympiad y el examen uniforme de la barra. Obtuvo una puntuación en el percentil 90 en el examen de la abogacía y en el percentil 93 en el examen de lectura y escritura basado en evidencia SAT. GPT-4 obtuvo puntuaciones variables en los exámenes AP. Estas no son verdaderas pruebas de conocimiento; en cambio, ejecutar GPT-4 a través de pruebas estandarizadas muestra la capacidad del modelo para formar respuestas que suenen correctas a partir de la masa de escritura y arte preexistentes en los que fue entrenado. GPT-4 predice qué token probablemente será el siguiente en una secuencia. (Un token puede ser una sección de una cadena de números, letras, espacios u otros caracteres). Si bien OpenAI mantiene la boca cerrada sobre los detalles específicos del entrenamiento de GPT-4, los LLM generalmente se capacitan traduciendo primero la información de un conjunto de datos en tokens; Luego, el conjunto de datos se limpia para eliminar datos confusos o repetitivos. A continuación, las empresas de IA suelen emplear personas para aplicar el aprendizaje por refuerzo al modelo, empujando al modelo hacia respuestas que tengan sentido común. Los pesos, que en pocas palabras son los parámetros que le dicen a la IA qué conceptos están relacionados entre sí, se pueden ajustar en esta etapa. La API de Chat Completions y sus actualizaciones La API de Chat Completions permite a los desarrolladores utilizar la API GPT-4 a través de un formato de solicitud de texto libre. Con él, pueden crear chatbots u otras funciones que requieran una conversación de ida y vuelta. La API de Chat Completions estuvo disponible por primera vez en junio de 2020. En enero de 2024, la API de Chat Completions se actualizará para utilizar modelos de finalización más nuevos. Los modelos ada, babbage, curie y davinci de OpenAI se actualizarán a la versión 002, mientras que las tareas de finalización de chat que utilizan otros modelos pasarán a gpt-3.5-turbo-instruct. Ajuste de GPT-3.5 Turbo y otras noticias El 22 de agosto de 2023, OpenAPI anunció la disponibilidad de ajuste de GPT-3.5 Turbo. Esto permite a los desarrolladores personalizar modelos y probarlos para sus casos de uso específicos. En enero de 2023, OpenAI lanzó la última versión de su API de moderación, que ayuda a los desarrolladores a identificar texto potencialmente dañino. La última versión se conoce como text-moderation-007 y funciona de acuerdo con las mejores prácticas de seguridad de OpenAI. ¿Cuáles son las limitaciones de GPT-4 para empresas? Al igual que otras herramientas de inteligencia artificial de este tipo, GPT-4 tiene limitaciones. Por ejemplo, GPT-4 no comprueba si sus declaraciones son precisas. Su entrenamiento con textos e imágenes de Internet puede hacer que sus respuestas sean absurdas o incendiarias. Sin embargo, OpenAI tiene controles digitales y entrenadores humanos para tratar de mantener el resultado lo más útil y apropiado para el negocio posible. Además, GPT-4 tiende a crear «alucinaciones», que es el término de inteligencia artificial para las imprecisiones. Sus palabras pueden tener sentido en secuencia, ya que se basan en probabilidades establecidas por aquello en lo que se entrenó el sistema, pero no están verificadas ni conectadas directamente con eventos reales. OpenAI está trabajando para reducir la cantidad de falsedades que produce el modelo. Otra limitación importante es la cuestión de si la información corporativa confidencial que se introduce en GPT-4 se utilizará para entrenar el modelo y exponer esos datos a partes externas. Microsoft, que tiene un acuerdo de reventa con OpenAI, planea ofrecer instancias privadas de ChatGPT a corporaciones más adelante en el segundo trimestre de 2023, según un informe de abril. Al igual que GPT-3.5, GPT-4 no incorpora información más reciente que septiembre de 2021 en su léxico. Uno de los competidores de GPT-4, Google Bard, tiene información actualizada porque está entrenado en la Internet contemporánea. La IA puede sufrir un colapso del modelo cuando se entrena con datos creados por IA; Este problema se está volviendo más común a medida que proliferan los modelos de IA. GPT-4 versus GPT-3.5 o ChatGPT El segundo modelo más reciente de OpenAI, GPT-3.5, difiere de la generación actual en algunos aspectos. OpenAI no ha revelado el tamaño del modelo en el que se entrenó GPT-4, pero dice que es «más datos y más cálculos» que los miles de millones de parámetros con los que se entrenó ChatGPT. GPT-4 también ha demostrado más destreza a la hora de escribir una variedad más amplia de materiales, incluida la ficción. GPT-4 tiene un rendimiento superior a ChatGPT en las pruebas estandarizadas mencionadas anteriormente. Las respuestas a las indicaciones dadas al chatbot pueden ser más concisas y más fáciles de analizar. OpenAI señala que GPT-3.5 Turbo iguala o supera a GPT-4 en determinadas tareas personalizadas. Además, GPT-4 es mejor que GPT-3.5 a la hora de tomar decisiones comerciales, como programación o resumen. GPT-4 tiene «un 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitido y un 40% más de probabilidades de producir respuestas objetivas», dijo OpenAI. VER: Aprenda a usar ChatGPT. (TechRepublic Academy) Otra gran diferencia entre los dos modelos es que GPT-4 puede manejar imágenes. Puede servir como ayuda visual, describiendo objetos del mundo real o determinando los elementos más importantes de un sitio web y describiéndolos. «En una variedad de dominios, incluidos documentos con texto y fotografías, diagramas o capturas de pantalla, GPT-4 exhibe capacidades similares a las de las entradas de solo texto», escribió OpenAI en su documentación GPT-4. ¿Vale la pena actualizar a GPT-4? Si las nuevas capacidades ofrecidas a través de GPT-4 son apropiadas para su negocio es una decisión que depende en gran medida de sus casos de uso y de si ha tenido éxito con la inteligencia artificial en lenguaje natural. Revise las capacidades y limitaciones enumeradas anteriormente y considere dónde GPT-4 podría ahorrar tiempo o reducir costos; por el contrario, considere qué tareas podrían beneficiarse materialmente del conocimiento, las habilidades y el sentido común humanos. Las últimas noticias sobre GPT-4 Microsoft anunció a principios de agosto que la disponibilidad de GPT-4 en el servicio Azure OpenAI se ha expandido a varias regiones de cobertura nuevas. A partir de noviembre de 2023, los usuarios que ya estén explorando el ajuste fino de GPT-3.5 podrán postularse al programa de acceso experimental de ajuste fino de GPT-4. OpenAI también lanzó un programa de modelos personalizados que ofrece aún más personalización de la que permite el ajuste fino. Las organizaciones pueden solicitar un número limitado de espacios (que comienzan en $2-3 millones) aquí. En la primera conferencia DevDay de OpenAI en noviembre, OpenAI demostró que GPT-4 Turbo podía manejar más contenido a la vez (más de 300 páginas de un libro estándar) que GPT-4. GPT-4 Turbo estará disponible en versión preliminar a partir de noviembre. OpenAI bajó los precios de GPT-4 Turbo en noviembre de 2023. El precio de GPT-3.5 Turbo se redujo varias veces, la más reciente en enero de 2024. El 9 de abril, OpenAI anunció que GPT-4 con Vision está disponible de forma generalizada en la API de GPT-4. , lo que permite a los desarrolladores utilizar un modelo para analizar texto y vídeo con una llamada API.
El mercado de empresa a empresa experimentará una serie de grandes cambios en los años hasta 2030, según un nuevo informe de la firma de experiencia del cliente Merkle. Las empresas B2B regionales de APAC deberán considerar sus niveles de inversión en una serie de tecnologías e integrar nuevas herramientas ahora para prepararse y adaptarse a los cambios venideros. El informe B2B Futures: The View From 2030 sostiene que cuatro tendencias “síssmicas” clave están llegando al B2B: Un aumento en el comercio de máquina a máquina. Trazabilidad mejorada de la cadena de suministro. El dominio de los mercados digitales B2B. Velocidad de comercialización radicalmente acelerada. Jake Hird, vicepresidente de estrategia de Merkle B2B – APAC, dijo a TechRepublic que las empresas B2B de la región deberán responder con inversiones en tecnologías que incluyen IoT, IA, análisis de datos y blockchain para garantizar que se adapten a estos cambios que afectan a sus negocios y mercados. IoT para facilitar un aumento en el comercio de máquina a máquina El comercio de máquina a máquina aumentará hasta representar un tercio de todos los negocios B2B para 2030, dijo Merkle. En la práctica, esto verá la extensión de las herramientas automatizadas de toma de decisiones actuales, como los sistemas de reabastecimiento para minoristas que automatizan la compra de nuevo inventario de las fábricas, hacia decisiones más complejas pero aún sobre productos básicos, respaldadas por la IA. Jake Hird, vicepresidente de estrategia, Merkle B2B, APACImagen: Merkle Hird dijo que esta tendencia requeriría que las empresas B2B prioricen cada vez más las inversiones en cosas como infraestructura de TI, inteligencia artificial y herramientas de aprendizaje automático, tecnología blockchain y seguridad cibernética. Internet de las cosas El crecimiento del comercio de máquina a máquina dependerá en gran medida de la adopción y el despliegue de herramientas de IoT, que deberán integrarse en todo el mercado B2B. «Los dispositivos, sensores y redes de IoT formarán la columna vertebral del comercio m2m», dijo Hird. Si bien reconoce el crecimiento inestable hasta la fecha en el mercado de IoT, Merkle dijo que IoT ha madurado. El informe de Merkle predijo que los dispositivos IoT pronto serían una fuente clave de datos para las empresas B2B que necesitan «identificar y pronosticar las necesidades comerciales, que van desde la posible falta de existencias hasta la degradación de los equipos que pueden necesitar reemplazo, y realizar transacciones en consecuencia». Blockchain y contratos inteligentes Las máquinas tendrán los medios para realizar transacciones con otras máquinas utilizando blockchain. «La tecnología Blockchain y los contratos inteligentes garantizarán transacciones seguras y transparentes, permitiendo a las máquinas ejecutar acuerdos sin intervención humana», dijo Hird. DESCARGAR: Más de 50 glosarios tecnológicos de TechRepublic Infraestructura informática de borde premium Las empresas B2B necesitarán invertir en infraestructura de computación de borde para admitir más procesamiento de datos en tiempo real y transacciones de compra en sus huellas y cadenas de suministro. Plataformas de integración y gestión de datos Las empresas B2B necesitarán recopilar, procesar y analizar más información, lo que hace que la inversión en gestión de datos sea importante. Esto incluirá superar los desafíos de integración y aprovechar la interoperabilidad de los sistemas para generar los conocimientos necesarios para alimentar los sistemas. Sistemas de seguridad cibernética Las soluciones de seguridad cibernética serán cruciales para proteger las transacciones del acceso no autorizado, así como de otras amenazas en línea, según Merkle. «Las empresas necesitarán invertir en medidas como sistemas de detección de intrusos y tecnologías de cifrado avanzadas», afirmó Hird. Blockchain y tecnología de contabilidad distribuida para ofrecer trazabilidad de la cadena de suministro La trazabilidad de la cadena de suministro podría convertirse en uno de los dos principales impulsores de compras para B2B para 2030, debido a la presión de los consumidores y del mercado. Esto hará que aumente la adopción de la tecnología blockchain y de contabilidad distribuida a medida que las empresas busquen profundizar la transparencia y la confianza de sus cadenas de suministro. Blockchain y tecnología de contabilidad distribuida El informe de Merkle sugiere que blockchains, la forma más común de tecnología de contabilidad distribuida, podría ayudar a “arrojar luz sobre las cadenas de suministro globales bizantinas” al brindar acceso a datos de certificación, prácticas de abastecimiento e impacto ambiental, incluso calculando las huellas de carbono. Estas tecnologías podrían ayudar a las empresas a hacer cumplir los estándares de sostenibilidad. Etiquetas RFID e IoT La disponibilidad, la disminución del coste y la miniturización de las etiquetas RFID y los sensores de IoT harán que la IoT desempeñe un papel fundamental en la trazabilidad. Se espera que esto permita el seguimiento y monitoreo en tiempo real de los productos a medida que avanzan a lo largo de la cadena de suministro, desde el abastecimiento hasta la venta. Herramientas de análisis de datos e inteligencia artificial Los actores B2B necesitarán análisis de datos e inteligencia artificial para obtener información a partir de los datos generados por los sistemas de trazabilidad de la cadena de suministro. «A través del análisis en tiempo real, las empresas pueden optimizar la gestión de inventario, anticipar las fluctuaciones de la demanda y mitigar los riesgos de la cadena de suministro», dijo Hird. Preparación para la integración para respaldar el auge de los mercados digitales B2B Se espera que los mercados digitales B2B capturen el 50 % del negocio B2B para 2030, frente al 15 % en 2024. Este cambio impulsará a las organizaciones B2B a centrarse en implementar plataformas de comercio electrónico para desarrollar una presencia. dentro de mercados digitales en crecimiento o sumergirse y construir los suyos propios. Herramientas de análisis y personalización El análisis y la personalización permitirán a las empresas obtener información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, dijo Hird. Esto ayudará a las empresas B2B a ajustar el marketing y las comunicaciones para compradores B2B individuales, mejorando la experiencia del cliente, el compromiso y los ingresos. Soluciones de integración y API Los mercados digitales dependen de la integración de sistemas para facilitar las transacciones de los clientes y las experiencias de compra. Las empresas deberán invertir en soluciones API y de integración para conectar sistemas y plataformas internos y externos para optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia. Tecnología de optimización de la cadena de suministro Los modelos de mercado digital también requieren que las empresas B2B satisfagan demandas como tiempos de entrega más rápidos y cumplimiento eficiente de los pedidos desde su presencia en el mercado, dijo Hird. Sostuvo que esto alentará a las empresas B2B a adoptar más tecnologías de optimización de la cadena de suministro. Herramientas de diseño y creación de prototipos para acelerar la velocidad de comercialización B2B Se esperan cambios importantes en la forma en que las marcas B2B diseñan, prueban y entregan productos al mercado. Por ejemplo, en farmacología, dijo Merkle, aunque puede llevar de 10 a 15 años llevar un medicamento al mercado, un descubrimiento de fármacos y ensayos clínicos más rápidos podrían acortar este proceso dramáticamente. Hird dijo a TechRepublic que los procesos de diseño de prototipos y productos funcionales se pueden potenciar con IA generativa y tecnologías de creación de prototipos virtuales. Al utilizar simulaciones y herramientas de diseño que aumentan las contribuciones humanas y los métodos tradicionales, las empresas podrán reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con la creación de prototipos y pruebas físicas. «Esto permite ciclos de iteración más rápidos, acelerando el proceso de desarrollo de productos y mejorando la velocidad de comercialización de nuevos productos e innovaciones», dijo Hird.
Reino Unido y EE. UU. acuerdan colaborar en el desarrollo de pruebas de seguridad para modelos de IA
El gobierno del Reino Unido acordó formalmente trabajar con Estados Unidos en el desarrollo de pruebas para modelos avanzados de inteligencia artificial. El 1 de abril de 2024, la Secretaria de Tecnología del Reino Unido, Michelle Donelan, y la Secretaria de Comercio de los Estados Unidos, Gina Raimondo, firmaron un Memorando de Entendimiento, que es un acuerdo no vinculante legalmente (Figura A). Figura A La secretaria de Comercio de Estados Unidos, Gina Raimondo (izquierda), y la secretaria de Tecnología del Reino Unido, Michelle Donelan (derecha). Fuente: Gobierno del Reino Unido. Imagen: Gobierno del Reino Unido Ambos países ahora “alinearán sus enfoques científicos” y trabajarán juntos para “acelerar e iterar rápidamente conjuntos sólidos de evaluaciones para modelos, sistemas y agentes de IA”. Esta medida se está tomando para mantener los compromisos establecidos en la primera Cumbre mundial sobre seguridad de la IA en noviembre pasado, donde gobiernos de todo el mundo aceptaron su papel en las pruebas de seguridad de la próxima generación de modelos de IA. ¿Qué iniciativas de IA han acordado el Reino Unido y Estados Unidos? Con el MoU, el Reino Unido y los EE. UU. acordaron cómo construirán un enfoque común para las pruebas de seguridad de la IA y compartirán sus desarrollos entre sí. Específicamente, esto implicará: Desarrollar un proceso compartido para evaluar la seguridad de los modelos de IA. Realizar al menos un ejercicio de prueba conjunto sobre un modelo de acceso público. Colaborar en la investigación técnica de seguridad de la IA, tanto para avanzar en el conocimiento colectivo de los modelos de IA como para garantizar que las nuevas políticas estén alineadas. Intercambio de personal entre respectivos institutos. Compartir información sobre todas las actividades realizadas en los respectivos institutos. Trabajar con otros gobiernos en el desarrollo de estándares de IA, incluida la seguridad. «Gracias a nuestra colaboración, nuestros institutos obtendrán una mejor comprensión de los sistemas de inteligencia artificial, realizarán evaluaciones más sólidas y emitirán directrices más rigurosas», dijo el secretario Raimondo en un comunicado. VER: Aprenda a utilizar la IA para su negocio (Academia TechRepublic) El MoU se relaciona principalmente con el avance de los planes elaborados por los Institutos de Seguridad de IA en el Reino Unido y EE. UU. Las instalaciones de investigación del Reino Unido se lanzaron en la Cumbre de Seguridad de IA con los tres objetivos principales. de evaluar los sistemas de IA existentes, realizar investigaciones fundamentales sobre la seguridad de la IA y compartir información con otros actores nacionales e internacionales. Empresas como OpenAI, Meta y Microsoft han acordado que el AISI del Reino Unido revise de forma independiente sus últimos modelos de IA generativa. De manera similar, el AISI de EE. UU., establecido formalmente por el NIST en febrero de 2024, fue creado para trabajar en las acciones prioritarias descritas en la Orden Ejecutiva de AI emitida en octubre de 2023; Estas acciones incluyen el desarrollo de estándares para la seguridad de los sistemas de IA. El AISI de EE. UU. cuenta con el apoyo de un consorcio del AI Safety Institute, cuyos miembros son Meta, OpenAI, NVIDIA, Google, Amazon y Microsoft. ¿Conducirá esto a la regulación de las empresas de IA? Si bien ni el AISI del Reino Unido ni el de los EE. UU. son un organismo regulador, es probable que los resultados de su investigación combinada sirvan de base para futuros cambios de políticas. Según el gobierno del Reino Unido, su AISI «proporcionará conocimientos fundamentales para nuestro régimen de gobernanza», mientras que la instalación estadounidense «desarrollará directrices técnicas que serán utilizadas por los reguladores». Podría decirse que la Unión Europea todavía está un paso por delante, ya que su histórica Ley de IA se convirtió en ley el 13 de marzo de 2024. La legislación describe medidas diseñadas para garantizar que la IA se utilice de forma segura y ética, entre otras normas relativas a la IA para el reconocimiento facial y la transparencia. . VER: La mayoría de los profesionales de la ciberseguridad esperan que la IA afecte sus trabajos La mayoría de los grandes actores tecnológicos, incluidos OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic, tienen su sede en EE. UU., donde actualmente no existen regulaciones estrictas que puedan restringir sus actividades de IA. La EO de octubre proporciona orientación sobre el uso y la regulación de la IA, y se han tomado medidas positivas desde su firma; sin embargo, esta legislación no es ley. El Marco de Gestión de Riesgos de IA finalizado por el NIST en enero de 2023 también es voluntario. De hecho, estas grandes empresas tecnológicas son en su mayoría responsables de regularse a sí mismas y el año pasado lanzaron el Foro Modelo Frontier para establecer sus propias “barandillas” para mitigar el riesgo de la IA. ¿Qué piensan la IA y los expertos legales sobre las pruebas de seguridad? La regulación de la IA debería ser una prioridad La formación del AISI del Reino Unido no fue una forma universalmente popular de controlar la IA en el país. En febrero, el director ejecutivo de Faculty AI, una empresa involucrada con el instituto, dijo que desarrollar estándares sólidos puede ser un uso más prudente de los recursos gubernamentales en lugar de intentar examinar cada modelo de IA. «Creo que es importante que establezca estándares para el resto del mundo, en lugar de intentar hacerlo todo por sí mismo», dijo Marc Warner a The Guardian. Más cobertura de IA de lectura obligada Los expertos en derecho tecnológico tienen un punto de vista similar cuando se trata del MoU de esta semana. «Idealmente, los esfuerzos de los países se gastarían mucho mejor en desarrollar regulaciones estrictas en lugar de investigación», dijo a TechRepublic en un correo electrónico Aron Solomon, analista legal y director de estrategia de la agencia de marketing legal Amplify. “Pero el problema es este: pocos legisladores (yo diría, especialmente en el Congreso de Estados Unidos) tienen un conocimiento tan profundo de la IA como para regularla. Solomon añadió: “Deberíamos salir en lugar de entrar en un período de estudio profundo necesario, en el que los legisladores realmente entiendan colectivamente cómo funciona la IA y cómo se utilizará en el futuro. Pero, como lo puso de relieve la reciente debacle estadounidense en la que los legisladores intentan prohibir TikTok, ellos, como grupo, no entienden la tecnología, por lo que no están bien posicionados para regularla de manera inteligente. “Esto nos deja en la situación difícil en la que nos encontramos hoy. La IA está evolucionando mucho más rápido de lo que los reguladores pueden regular. Pero aplazar la regulación en favor de cualquier otra cosa en este momento es retrasar lo inevitable”. De hecho, dado que las capacidades de los modelos de IA cambian y se expanden constantemente, las pruebas de seguridad realizadas por los dos institutos deberán hacer lo mismo. «Algunos malos actores pueden intentar eludir las pruebas o aplicar incorrectamente las capacidades de IA de doble uso», dijo a TechRepublic en un correo electrónico Christoph Cemper, director ejecutivo de la plataforma de gestión rápida AIPRM. El doble uso se refiere a tecnologías que pueden utilizarse tanto con fines pacíficos como hostiles. Cemper dijo: “Si bien las pruebas pueden señalar problemas de seguridad técnica, no reemplazan la necesidad de directrices sobre cuestiones éticas, políticas y de gobernanza… Idealmente, los dos gobiernos considerarán las pruebas como la fase inicial de un proceso colaborativo continuo”. VER: La IA generativa puede aumentar la amenaza global de ransomware, según un estudio del Centro Nacional de Seguridad Cibernética Se necesita investigación para una regulación eficaz de la IA Si bien las directrices voluntarias pueden no resultar suficientes para incitar un cambio real en las actividades de los gigantes tecnológicos, una legislación de línea dura podría sofocar Según el Dr. Kjell Carlsson, el progreso en IA si no se considera adecuadamente. El ex analista de ML/AI y actual jefe de estrategia de Domino Data Lab dijo a TechRepublic en un correo electrónico: “Hoy en día, hay áreas relacionadas con la IA donde el daño es una amenaza real y creciente. Se trata de áreas como el fraude y el cibercrimen, donde normalmente existe regulación pero es ineficaz. “Desafortunadamente, pocas de las regulaciones de IA propuestas, como la Ley de IA de la UE, están diseñadas para abordar eficazmente estas amenazas, ya que se centran principalmente en ofertas comerciales de IA que los delincuentes no utilizan. Como tal, muchos de estos esfuerzos regulatorios dañarán la innovación y aumentarán los costos, al tiempo que harán poco para mejorar la seguridad real”. Por lo tanto, muchos expertos piensan que priorizar la investigación y la colaboración es más eficaz que apresurarse con las regulaciones en el Reino Unido y los EE. UU. El Dr. Carlsson dijo: “La regulación funciona cuando se trata de prevenir daños establecidos en casos de uso conocidos. Hoy en día, sin embargo, la mayoría de los casos de uso de la IA aún no se han descubierto y casi todo el daño es hipotético. Por el contrario, existe una increíble necesidad de investigar cómo probar, mitigar el riesgo y garantizar la seguridad de los modelos de IA de forma eficaz. «Como tal, el establecimiento y la financiación de estos nuevos Institutos de Seguridad de IA y estos esfuerzos de colaboración internacional son una excelente inversión pública, no sólo para garantizar la seguridad, sino también para fomentar la competitividad de las empresas en los EE.UU. y el Reino Unido».
Taylor Swift finalmente está fuera de peligro, al menos en lo que respecta a las búsquedas en la plataforma de redes sociales XX (antes Twitter) que levantó su bloqueo temporal en los resultados de búsqueda de la ganadora del Grammy el lunes por la noche. El bloqueo de la plataforma fue parte de sus esfuerzos por limitar la difusión de imágenes explícitas de Swift después de que se volvieron virales la semana pasada. A partir del martes por la mañana, una búsqueda de «Taylor Swift» arroja una lista de tweets, cuentas de redes sociales y otros medios de forma normal. Es posible que las búsquedas del cantante de “Out of the Woods” hayan regresado, pero el jefe de operaciones comerciales de X, Joe Benarroch, dijo que la plataforma continuará con sus esfuerzos de moderación. «La búsqueda se ha vuelto a habilitar y continuaremos atentos a cualquier intento de difundir este contenido y lo eliminaremos si lo encontramos», dijo Benarroch en un comunicado. En medio de las protestas de los fanáticos de Swift en las redes sociales, los legisladores y el sindicato de actores SAG-AFTRA, X hizo que el nombre de la diva del pop no fuera visible en su plataforma durante el fin de semana. El lunes por la tarde, al buscar el nombre de Swift sin comillas, aparecía una página de error que decía: “Algo salió mal. Intente recargar”. “Esta es una acción temporal y se hace con mucha precaución, ya que priorizamos la seguridad en este tema”, dijo Benarroch en una declaración anterior. La semana pasada, varias imágenes explícitas generadas por IA del “Bejeweled” y el “Cruel Summer” circuló en X. Las imágenes manipuladas eran pornográficas y hacían referencia al romance de alto perfil del jugador de 34 años con el ala cerrada de los Kansas City Chiefs, Travis Kelce. Horas después de que aparecieran las imágenes el jueves, el equipo de seguridad de X recordó a los usuarios su “cero -política de tolerancia” sobre el intercambio de “imágenes de desnudos no consensuales (NCN)”. La declaración, que no menciona explícitamente a Swift, también dice que los usuarios que publicaron las imágenes serían responsables. «Estamos monitoreando de cerca la situación para garantizar que cualquier violación adicional se aborde de inmediato y que el contenido se elimine», dijo la seguridad de X. cuenta agregada. «Estamos comprometidos a mantener un entorno seguro y respetuoso para todos los usuarios». La nueva acción de búsqueda restringida de X no estuvo exenta de errores. A partir del lunes por la tarde, buscar el nombre completo de Swift entre comillas o agregar palabras adicionales al final de la frase de búsqueda “Taylor Swift” generó publicaciones, respuestas e imágenes como de costumbre, incluidas falsificaciones gráficas de Swift. El director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, que se hizo cargo oficialmente de Twitter en octubre de 2022, realizó recortes en el equipo de moderación de la plataforma, que tenía la tarea de hacer cumplir las reglas contra el contenido dañino. La compañía anunció el viernes que busca mejorar sus “mecanismos de detección para encontrar más contenido reportable” y contratar más personal moderador como parte de sus esfuerzos para combatir la explotación sexual infantil. Un representante de X no respondió de inmediato el lunes a la solicitud del Times de comentario. Swift aún no se ha referido públicamente a las imágenes explícitas, pero la controversia reavivó las conversaciones sobre la inteligencia artificial y la necesidad de una mayor supervisión, especialmente porque la creación de imágenes de IA continúa afectando abrumadoramente a mujeres y niños. «Taylor Swift es espantoso y, lamentablemente, les está sucediendo a las mujeres en todas partes, todos los días», dijo el representante de Nueva York Joe Morelle en un tuit el jueves. «Es explotación sexual», añadió, antes de promocionar su propuesta de ley para prevenir las falsificaciones profundas de imágenes íntimas. un proyecto de ley que haría ilegal compartir pornografía deepfake sin el consentimiento de las personas retratadas. La noticia de las imágenes de Swift AI generó preocupación, ya que el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, y la secretaria de prensa de la Casa Blanca, Karine Jean-Pierre, abordaron la controversia por separado el viernes. “Esto es muy alarmante. Por eso, haremos todo lo que podamos para abordar este problema”, dijo Jean-Pierre durante una rueda de prensa, según Reuters. “Entonces, si bien las empresas de redes sociales toman sus propias decisiones independientes sobre la gestión de contenidos, creemos que tienen un papel importante que desempeñar en hacer cumplir sus propias reglas para evitar la difusión de información errónea y de imágenes íntimas y no consensuadas de personas reales”. AFTRA, que estableció términos relacionados con la inteligencia artificial en su contrato de 2023, calificó las imágenes de inteligencia artificial de Swift como «perturbadoras, dañinas y profundamente preocupantes». «El desarrollo y la difusión de imágenes falsas, especialmente aquellas de naturaleza lasciva, sin el consentimiento de alguien deben «Será ilegal», dijo el sindicato en un comunicado el viernes. «Como sociedad, tenemos en nuestro poder controlar estas tecnologías, pero debemos actuar ahora antes de que sea demasiado tarde».
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La combinación de lo real y lo irreal podría explicar por qué algunos seguidores del falso Drag Race se apasionan tanto con lo que ven en sus feeds. Michael dice que «vive para las reacciones exageradas de los fans» que creen que sus creaciones son personas reales. Dice que la gente a menudo le pregunta por el nombre de usuario real de Instagram de una reina. “También recibo algún comentario de odio ocasional de alguien que dice que le estoy quitando trabajos a verdaderas drag queens”, dice. Como ilustrador, Michael dice que es consciente de “que la IA viene a por mi trabajo”, pero no cree que su proyecto apasionante de Instagram esté quitándole dinero a los humanos. «Si alguien no va al club y le da propina a una drag queen real porque vio AI Drag Race, eso es un problema con la persona y no con mi Drag Race», dice. Más de Fantasy Drag Race dice que se ha metido en líos con Otros creadores también en chats grupales, después de cuestionar qué tan en serio se estaban tomando todo el proceso. “Soy una mexicana queer y no binaria que vive en el norte del estado de Nueva York”, explica. «Que alguien diga que mi competencia de drag no es de su agrado o que alguna mirada que hice es fea no me afectará en absoluto». Aún así, dice, es comprensible que la gente se apegue emocionalmente a su trabajo. Desafortunadamente, ese tipo de apego también viene con una sensación de temor inminente, ya que la idea de Drag Race generada por IA es una obra de teatro de una gran franquicia. Mientras que algunos creadores argumentan que lo que están haciendo es una parodia, publicando lo que Grimmelmann dice que son exenciones de responsabilidad de derechos de autor “casi completamente inútiles” (o tal vez inútiles) que los absuelven en su página principal de Instagram, otros reconocen que probablemente estén construyendo sus seguidores sobre bases inestables. varias cuentas, incluida una que presentaba exclusivamente personajes de Disney, ya han sido retiradas de Instagram, lo que les da a los creadores que usan solo personajes animados o existentes más que un poco de pausa. «Tengo mucho miedo de que me derriben», dice Haus de Dreg’s Boopy. “Pero si lo hice, que así sea. Quiero decir, ¿qué podría hacer?” “Me aseguro de no hacer nada para sexualizar a los personajes, y no hago nada para disminuir su tono real”, añade Shayne de Horror Drag Race. «Simplemente estoy fusionando dos medios, el terror y Drag Race, y combinándolos en algo que ambos grupos de fanáticos puedan disfrutar». Tampoco son sólo los fanáticos de Drag Race los que disfrutan de la experiencia de la IA. Mhi’ya Iman Le’Paige, una reina de la temporada 16 de Drag Race, acaba de echar un vistazo a la pasarela que se originó por primera vez en una serie de imágenes generadas por IA. Una de sus hermanas de la temporada 16, Plane Jane, sigue al menos a uno de los creadores de IA. Michael, de Official AI Drag Race, dice que varias reinas se acercaron para pedirles usar sus creaciones ficticias como inspiración, con una reina anónima de una franquicia internacional. pidiéndole a Michael que diseñara todo su paquete de looks de pasarela basándose únicamente en sus imágenes de Carla Montecarlo. «Siento que es sólo cuestión de tiempo», dice Michael, «antes de que mire televisión y vea algo que rendericé hace un año».
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Este artículo está patrocinado y escrito por MOGUL.sg La IA ha sido el tema dominante en tecnología en 2023, pocos lo discutirán. Ha habido una amplia adopción generalizada de herramientas de IA generativa, especialmente en el espacio laboral. Al mismo tiempo, vimos cómo los investigadores en campos específicos como la ciberseguridad o el descubrimiento de fármacos han logrado grandes avances. Y hay muchos más ejemplos. Las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones en el desarrollo de nuevos chips y capacidades de centros de datos. Goldman Sachs pronostica que las inversiones en IA crecerán hasta los 200 mil millones de dólares anuales para 2025. Los unicornios de IA, como la empresa de software en la nube Databricks (43 mil millones de dólares), la startup de conducción autónoma Cruise (30 mil millones de dólares) y OpenAI (29 mil millones de dólares), han aumentado sus valoraciones en el pasado. meses, según Crunchbase. El revuelo también debería beneficiar a la escena de startups locales que tiene más espacio para crecer. El gobierno de Singapur ha prometido más apoyo y acaba de anunciar que pretende triplicar el número de profesionales de IA a 15.000. Encontrar el talento adecuado había sido un desafío para Gerald Sim, director ejecutivo y fundador de MOGUL.sg, la startup de mapeo inmobiliario respaldada por Thanit Apipatana. Presentamos una nueva forma de trabajar Gerald Sim, director ejecutivo y fundador de MOGUL.sg Sim fundó MOGUL.sg en 2018 a partir de la incubadora Geoworks de la Autoridad de Tierras de Singapur y su amigo, el inversor de riesgo Thanit Apipatana, se convirtió en su primer inversor. Apipatana también es un asesor cercano desde los primeros días. La iniciativa de la IA va definitivamente en la dirección correcta. La IA no deja a la gente sin trabajo; crea nuevos requisitos para la fuerza laboral que necesita estar equipada y preparada para esto. Gerald Sim, director ejecutivo y fundador de MOGUL.sg AI promete enormes ganancias de productividad y, por lo tanto, está causando cierta ansiedad sobre si ciertos roles laborales podrían volverse redundantes. En MOGUL.sg, nativo de IA, los equipos utilizan herramientas como ChatGPT y Google Bard para procesar grandes cantidades de datos y generar scripts que antes tardaban muchas horas en producirse. Los creativos utilizan componentes de lenguaje natural que respaldan la redacción, mientras que el departamento de contabilidad puede generar hojas de cálculo con un aspecto más limpio. MOGUL.sg está trabajando actualmente para mejorar su plataforma y sus modelos con datos geoespaciales adicionales. «El núcleo de toda IA generativa es su capacidad para comprender y responder a entradas lingüísticas», dice Sim. «Ahora estamos trabajando para alimentar estos modelos con todos los puntos de datos que tenemos, de modo que Gen AI pueda brindar respuestas geoespaciales más profundas». La firma planea implementar nuevas funciones a principios del próximo año que apuntan a cambiar la forma en que se realizan las transacciones inmobiliarias. La ambición de MOGUL.sg es proporcionar todas las respuestas sobre un acuerdo en un mapa 3D que muestra datos sobre la propiedad y sus alrededores. Los visitantes pueden navegar por el mapa en sus dispositivos y hacer zoom en edificios individuales para captar detalles. Eso debería hacer que la compra y venta sea más intuitiva y ágil. A medida que la potencia de las computadoras se vuelve más asequible y la capacidad de almacenar y extraer grandes cantidades de datos es cada vez más accesible para las empresas emergentes, podemos esperar más innovación en todas las industrias en los próximos años. Esto nos hará en general más productivos, pero al mismo tiempo también abrirá nuevas perspectivas laborales. Crédito de la imagen destacada: MOGUL.sg
ChatGPT, el chatbot impulsado por IA que se volvió viral a principios del año pasado y desató una ola de interés en las herramientas de IA generativa, ya no necesita una cuenta para usarlo. Su creador, OpenAI, lanzó el lunes una página web que permite iniciar una conversación con el chatbot sin tener que registrarse o iniciar sesión primero. Significa que si aún no has interactuado con un chatbot impulsado por IA a pesar de haber escuchado muchas noticias sobre la tecnología durante el último año, realmente no hay excusa para esperar más. «Es fundamental para nuestra misión hacer que herramientas como ChatGPT estén ampliamente disponibles para que las personas puedan experimentar los beneficios de la IA», dijo OpenAI, respaldado por Microsoft, en una publicación de blog el lunes. “Más de 100 millones de personas en 185 países utilizan ChatGPT semanalmente para aprender algo nuevo, encontrar inspiración creativa y obtener respuestas a sus preguntas. A partir de hoy, puedes usar ChatGPT al instante, sin necesidad de registrarte”. La compañía está implementando la función de fácil acceso «gradualmente», así que haga clic en este enlace ahora para ver si funciona donde se encuentra. Pero tenga en cuenta: OpenAI puede utilizar cualquier cosa que ingrese durante sus conversaciones de texto para mejorar su tecnología de inteligencia artificial, aunque esto se puede desactivar a través de Configuración, ya sea que cree o no una cuenta. OpenAI señala que en realidad existen una serie de beneficios al crear una cuenta, como la capacidad de guardar y revisar su historial de chat, compartir chats y desbloquear funciones adicionales como conversaciones de voz e instrucciones personalizadas, así que si disfruta de su experiencia con ChatGPT y crees que quizás quieras usarlo nuevamente, vale la pena considerar configurar uno. Si vienes a ChatGPT por primera vez, Digital Trends ofrece algunos consejos sobre cómo aprovecharlo al máximo. OpenAI también ofrece algunas ideas sobre lo que quizás quieras preguntarle a ChatGPT, como 10 sugerencias de regalos para el cumpleaños de tu gato, cómo explicarle a un niño qué es una red neuronal e ideas divertidas para una fiesta en el patio trasero. Recomendaciones de los editores