En una medida que podría redefinir la industria de los teléfonos inteligentes, Apple ha insinuado un cambio significativo en su enfoque hacia la inteligencia artificial (IA). Según se informa, el gigante tecnológico está en conversaciones con Google para una colaboración innovadora que involucra a Gemini, la poderosa tecnología de inteligencia artificial de Google. Si este acuerdo Apple-Google se materializa, podría significar la integración del motor de inteligencia artificial de Gemini en el iPhone, marcando un momento crucial en la innovación de los teléfonos inteligentes. Apple ya ha adelantado que su próximo iOS 18 será la actualización “más grande” hasta la fecha, con un fuerte enfoque en las capacidades de inteligencia artificial del dispositivo. La compañía ha estado realizando pruebas rigurosas de sus propios modelos de lenguajes grandes en dispositivos comparándolos con puntos de referencia de la industria como OpenAI, lo que indica su compromiso de mantener una ventaja competitiva y al mismo tiempo priorizar la privacidad del usuario. Cabe destacar que Apple también ha explorado asociaciones con OpenAI para integrar chatbots de IA en iPhone y otros dispositivos iOS. IA en el iPhone: la estrategia híbrida de Apple Sin embargo, la decisión de Apple de colaborar con Google u OpenAI para funciones específicas de IA sugiere un cambio potencial hacia una estrategia de IA híbrida. Este enfoque reconoce las limitaciones inherentes de depender únicamente de las capacidades de IA del dispositivo. Al dividir sus ofertas de IA, Apple podría lograr un equilibrio entre rendimiento y privacidad. Las funciones centradas en la privacidad podrían manejarse en el dispositivo, posiblemente utilizando Gemini Nano. Mientras tanto, las tareas que requieren más recursos, como la redacción, el análisis de documentos extensos o la investigación en profundidad, podrían descargarse a la nube. Samsung, el mayor competidor de Apple, reveló recientemente planes para llevar la función Galaxy AI impulsada por Google Gemini a 100 millones de dispositivos Galaxy. Esta iniciativa abarca tanto la línea de productos de Samsung como otros dispositivos dentro del ecosistema Android de Google. Según el líder de MX de Samsung, la integración de la IA en los teléfonos significa una revolución significativa. Samsung reconoce la importancia de mejorar los estándares de seguridad y privacidad en la era actual de experiencias móviles con uso intensivo de datos. Por lo tanto, el gigante coreano ha adoptado un enfoque híbrido que combina funcionalidades de IA en el dispositivo y basadas en la nube. Esta estrategia garantiza una usabilidad perfecta al tiempo que permite a los usuarios restringir ciertas funciones para que funcionen exclusivamente en sus dispositivos, brindándoles un mayor control sobre su uso de datos. Apple, Samsung y otros fabricantes de equipos originales de Android han introducido constantemente en sus teléfonos inteligentes funciones innovadoras y especificaciones de vanguardia, como diseños plegables y compatibilidad con 5G. Apple y Samsung, en particular, se han convertido en líderes y en conjunto poseen casi el 90% del mercado de teléfonos inteligentes premium en todo el mundo. Con diferencias mínimas de rendimiento entre sus buques insignia de gama alta, la batalla por la atención del consumidor se ha intensificado. Ahora, con la integración de la IA en los dispositivos iPhone y Samsung Galaxy, sus dispositivos se volverán más atractivos, lo que generará una mayor competencia entre los dos gigantes tecnológicos. El debate entre la IA en la nube y en el dispositivo La IA se está convirtiendo en el próximo campo de batalla por la privacidad. Ya están apareciendo informes que indican que las indicaciones generativas de IA son susceptibles de piratería, y que las infracciones importantes se consideran inevitables. Apple destacó esta preocupación el mes pasado, enfatizando su postura sobre la privacidad. La empresa afirmó que algunas empresas escanean habitualmente datos personales en la nube para monetizar la información del usuario. Sin embargo, Apple no participa en tales prácticas. En cambio, Apple prioriza la seguridad y privacidad de sus usuarios, contrastando su enfoque con el de Google y sus ofertas en la nube. El debate sobre si los procesos de IA deberían ocurrir en la nube o en el dispositivo tiene importantes implicaciones para la privacidad. Los datos enviados a sistemas de inteligencia artificial en la nube carecen de cifrado de extremo a extremo, lo que los hace vulnerables al almacenamiento, la recuperación y una posible intervención gubernamental. Esta distinción tiene implicaciones sobre cómo las empresas manejan los datos y la privacidad de los usuarios. A medida que Apple, Samsung y otros competidores naveguen por la dinámica cambiante de la inteligencia artificial y la privacidad, sus enfoques serán cada vez más críticos. El equilibrio entre los procesos de IA en el dispositivo y basados en la nube dará forma a las experiencias de los usuarios y a las percepciones de privacidad. Si se materializa una asociación entre Apple y Google, tiene el potencial de remodelar la experiencia del usuario al incorporar capacidades avanzadas de inteligencia artificial directamente a los dispositivos iOS.
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Una demostración reciente realizada por la startup de robótica Figure muestra el potencial de la tecnología ChatGPT de OpenAI para impulsar conversaciones similares a las humanas para robots humanoides. Este desarrollo nos acerca a un futuro en el que los robots puedan integrarse perfectamente en nuestras vidas a través de la interacción del lenguaje natural. Los robots humanoides se acercan un paso más a la interacción natural con el procesamiento del lenguaje de OpenAI. Figure está construyendo un robot de propósito general, Figura 01, diseñado para automatizar tareas que actualmente se consideran indeseables o inseguras para los humanos. Al asociarse con OpenAI en enero de 2024, su objetivo era mejorar las capacidades del robot en percepción, razonamiento e interacción. El vídeo recién publicado ofrece un vistazo a estos avances. A través de los modelos de lenguaje de OpenAI, la Figura 01 ahora puede interpretar su entorno y entablar una conversación. El vídeo demuestra la capacidad del robot para identificar objetos, comprender comandos generales y responder en consecuencia. Cuando se le presenta una manzana y se le pide comida, la Figura 01 reconoce la manzana como comestible y cumple la solicitud. En particular, el robot explica su razonamiento, destacando su capacidad no sólo de reaccionar sino también de contextualizar sus acciones. La Figura 01 demuestra aún más su comprensión de situaciones más amplias. Recoge la basura cercana con una simple orden e incluso reconoce la necesidad de mover los platos vacíos a una rejilla para secar. Si bien el robot se toma un momento para procesar cada instrucción, su capacidad para captar la intención detrás de los comandos generales significa un paso significativo hacia la interacción intuitiva entre humanos y robots. La fecha oficial de lanzamiento de la Figura 01 sigue sin revelarse. Sin embargo, la colaboración con OpenAI subraya su compromiso de acelerar el despliegue comercial de estos robots. Este desarrollo tiene el potencial de revolucionar varias industrias mediante la introducción de robots que no sólo pueden realizar tareas sino también colaborar eficazmente con trabajadores humanos a través del lenguaje natural. El futuro de los robots humanoides con procesamiento del lenguaje natural El futuro de los robots humanoides con procesamiento del lenguaje natural (PLN) encierra una inmensa promesa para revolucionar la interacción entre humanos y robots. Estas son algunas áreas potenciales de crecimiento: Colaboración mejorada: imagine robots integrándose perfectamente en los lugares de trabajo, comprendiendo instrucciones habladas e incluso ofreciendo sugerencias para mejorar los flujos de trabajo. La PNL puede capacitar a los robots para que se conviertan en socios colaborativos, no sólo en reemplazos, de los trabajadores humanos. Cuidado mejorado: los robots humanoides equipados con PNL podrían brindar compañía y asistencia a personas mayores o con limitaciones físicas. Podrían comprender y responder solicitudes, ofrecer recordatorios e incluso entablar conversaciones para combatir la soledad. Educación y formación avanzadas: los robots impulsados por PNL podrían personalizar las experiencias de aprendizaje adaptando su estilo de comunicación a cada estudiante. Podrían responder preguntas, brindar comentarios y actuar como tutores incansables, haciendo que la educación sea más accesible y atractiva. Servicio al cliente de siguiente nivel: las interacciones del servicio al cliente podrían transformarse mediante robots que puedan comprender el lenguaje natural, responder preguntas complejas e incluso navegar por los matices emocionales. Esto agilizaría los procesos, mejoraría la satisfacción del cliente y liberaría a los agentes humanos para tareas más complejas. Accesibilidad universal: la PNL puede cerrar la brecha de comunicación para las personas con discapacidad. Los robots podrían traducir el lenguaje de señas, convertir voz en texto y viceversa, fomentando una mayor inclusión social. Desafíos a abordar: Si bien el futuro es brillante, hay desafíos a considerar: Preocupaciones éticas: a medida que los robots se vuelven más sofisticados, será necesario abordar cuestiones relacionadas con el tratamiento ético y el posible desplazamiento laboral. Noticias de la semana de Gizchina Seguridad y protección: Se deben implementar salvaguardias sólidas para garantizar que los robots funcionen de manera segura, mitigando los riesgos potenciales asociados con la IA avanzada. Sesgo y equidad: los algoritmos de PNL pueden heredar sesgos sociales. Abordar estos sesgos es crucial para garantizar que los robots interactúen con todos de manera justa y sin prejuicios. Revolucionando los lugares de trabajo: la PNL puede marcar el comienzo de una nueva era de colaboración entre humanos y robots. Los robots no se limitarán a realizar tareas; entenderán instrucciones habladas, se adaptarán a situaciones cambiantes e incluso ofrecerán sugerencias para mejorar la eficiencia. Imagine una línea de montaje de una fábrica donde los robots no solo manipulan piezas sino que también se coordinan verbalmente con los trabajadores humanos, ajustando dinámicamente el flujo de trabajo para obtener resultados óptimos. Este enfoque colaborativo podría mejorar significativamente la productividad y la seguridad en diversas industrias. La delicada danza del cuidado: los robots humanoides con PNL tienen el potencial de transformar el cuidado de personas mayores y la vida asistida. Imagine un robot compañero que no sólo pueda comprender las solicitudes de ayuda sino también entablar una conversación, reduciendo los sentimientos de aislamiento y soledad. Sin embargo, surgen consideraciones éticas. ¿Podrán los robots reemplazar realmente la conexión y la empatía humanas, especialmente para aquellos en estados vulnerables? Será crucial lograr el equilibrio adecuado entre la asistencia tecnológica y la auténtica atención humana. La democratización de la educación: los robots impulsados por PNL tienen el potencial de personalizar las experiencias de aprendizaje a gran escala. Un robot tutor equipado con PNL podría adaptar sus explicaciones y estilo de comunicación a las necesidades de cada estudiante, brindando retroalimentación inmediata y abordando las brechas de aprendizaje en tiempo real. Esto podría revolucionar la educación, haciéndola más accesible y atractiva para estudiantes de todos los orígenes y estilos de aprendizaje. Sin embargo, garantizar la igualdad de acceso a dicha tecnología será vital para evitar mayores disparidades educativas. Más allá del servicio al cliente: la PNL puede elevar las interacciones de servicio al cliente mucho más allá de las respuestas escritas. Los robots que comprendan el lenguaje natural, incluidos el humor, el sarcasmo y la frustración, podrían agilizar los procesos y mejorar la satisfacción del cliente. Imagine a un cliente explicando un problema complejo a un robot, y el robot no sólo comprende el problema sino que también sugiere soluciones de una manera que resulta natural y útil. Esto liberaría a los agentes humanos para tareas más complejas y crearía una experiencia de cliente más positiva. Cerrar la brecha de comunicación: la PNL puede ser una herramienta poderosa para la inclusión. Los robots que traducen el lenguaje de señas, convierten la voz en texto y viceversa, pueden cerrar la brecha de comunicación para las personas con discapacidad. Esta tecnología tiene el potencial de derribar barreras y fomentar una sociedad más inclusiva. Sin embargo, garantizar que estos robots estén disponibles y accesibles para todos sigue siendo un desafío. Desafíos en el horizonte: si bien el futuro es prometedor, es necesario superar importantes obstáculos. Deben considerarse cuidadosamente las consideraciones éticas en torno al desplazamiento de empleos y el potencial de los robots para exacerbar las desigualdades sociales. Las medidas sólidas de seguridad y protección serán cruciales para mitigar los riesgos potenciales asociados con la IA avanzada. Además, abordar los sesgos inherentes a los algoritmos de PNL es esencial para garantizar que los robots interactúen de manera justa y sin prejuicios. El camino por delante: Los robots humanoides con PNL representan una poderosa tecnología próxima. Si abordamos cuidadosamente los desafíos y priorizamos el desarrollo ético, podemos aprovechar esta tecnología para crear un futuro en el que los robots trabajen a nuestro lado, no en nuestra contra. Este futuro tiene el potencial de mejorar nuestras vidas de innumerables maneras, desde revolucionar los lugares de trabajo hasta fomentar una sociedad más inclusiva. La clave está en el desarrollo responsable, asegurando que estos avances beneficien a toda la humanidad. En general, el futuro de los robots humanoides con PNL está lleno de posibilidades. Al afrontar cuidadosamente los desafíos, podemos aprovechar esta tecnología para crear un futuro en el que los robots trabajen junto a nosotros, mejorando nuestras vidas de muchas maneras. El futuro de los robots humanoides con procesamiento del lenguaje natural (PNL) presenta un panorama fascinante repleto de inmenso potencial y obstáculos cruciales que superar. Aquí hay una inmersión más profunda en este campo en evolución: Descargo de responsabilidad: es posible que algunas de las empresas de cuyos productos hablamos nos compensen, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. 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La empresa australiana de auditoría, impuestos y consultoría RSM Australia tiene ahora más de 100 años. Sin embargo, la empresa mantiene la vista puesta en el futuro con un movimiento para implementar tecnologías de automatización e inteligencia artificial en los últimos años para mejorar la experiencia de sus empleados y clientes. Paul Joseph, director digital de RSM Australia, le cuenta a TechRepublic cómo la implementación de UiPath por parte de la empresa ha resultado en importantes ganancias de eficiencia y ahorros de costos. También está involucrando a una fuerza laboral multigeneracional en trabajos más satisfactorios y menos mundanos. ¿Qué problema está resolviendo RSM Australia con la automatización? La búsqueda de la automatización por parte de RSM Australia comenzó con el deseo de crear mejores experiencias para más de 1800 empleados. La empresa quería devolver el tiempo a través de un trabajo más inteligente y eficiente para que los empleados pudieran dedicar tiempo a realizar tareas más satisfactorias y lograr un mejor equilibrio entre el trabajo y la vida personal. Se llevaron a cabo reuniones públicas con empleados y talleres de Gartner para dar forma a la estrategia tecnológica. «Adoptamos un enfoque de toda la empresa para esa innovación», dijo Joseph. «Cada miembro del equipo, desde los pasantes hasta los ejecutivos, tuvo voz a la hora de dar forma a la estrategia y se trataba de la evolución tecnológica y el viaje en el que nos estábamos embarcando». VER: Las principales tendencias de TI para las que las organizaciones australianas se están preparando en 2024. El 32 % del trabajo de proyecto que surgió de su ronda inicial de talleres de participación de los empleados fue la automatización de procesos robóticos. Joseph dijo que los clientes de RSM también esperan que la empresa utilice las plataformas tecnológicas adecuadas para maximizar la eficiencia internamente y brindar un mejor servicio. Automatización e IA que esperan los graduados Hay expectativas entre los graduados de que los empleadores estarán al día con la tecnología, dijo Joseph. Los graduados que se unieron en febrero de 2024 han estado expuestos a herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT durante 14 meses, mientras que la cohorte del próximo año habrá utilizado IA durante la mayor parte de su carrera. «Están entrando al primer día en RSM esperando un nivel sofisticado de adopción de tecnología en el negocio, de modo que no se espera que realicen tareas mundanas y repetitivas», dijo. ¿Qué solución de automatización eligió RSM Australia? RSM adoptó una plataforma robótica de automatización de procesos, pero no pudo lograr la tracción tan rápido como deseaba, según Joseph. Esto llevó a la empresa a tomar la decisión de «fallar rápidamente» y cambiar a UiPath, que proporciona una plataforma de automatización empresarial e inteligencia artificial para la transformación empresarial. UiPath se utiliza para automatizar una serie de procesos en el negocio. Está integrado en su API y su negocio, desde infraestructura y sistemas de gestión de documentos y contenidos hasta la recopilación de datos a través de formularios en línea. «Todo el ecosistema está trabajando en conjunto», dijo Joseph. ¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la automatización hasta ahora? La automatización se ha aplicado a varios casos de uso en todo el negocio de RSM Australia. Comprobación de conflictos durante el proceso de incorporación de clientes La automatización ahora forma parte del proceso de verificación de conflictos de RSM, una parte esencial de la incorporación de nuevos clientes. La automatización puede proporcionar análisis y eliminar tareas procesales mundanas en el proceso, así como gestionar el riesgo al tener un proceso dedicado para la incorporación de clientes. Presentación automatizada de las comunicaciones de los clientes con la ATO La firma ha mejorado, mediante la automatización, la presentación de las declaraciones de impuestos de los clientes y las comunicaciones con la Oficina de Impuestos de Australia. Esto ha dado como resultado un ahorro considerable de tiempo para su fuerza laboral, lo que le ha permitido aplicar sus habilidades cognitivas a la prestación de servicios al cliente de mayor nivel. Una fuente de mano de obra para el enriquecimiento de datos que requiere mucho tiempo La empresa ha podido realizar proyectos utilizando a su «trabajador digital» como fuente de mano de obra. Esto incluye un proyecto de enriquecimiento de datos que, después de ser programado por un ingeniero de RPA, se ejecutó las 24 horas del día, los siete días de la semana durante varias semanas mientras el ingeniero estaba de licencia. ¿Cómo se ha beneficiado RSM Australia de la automatización? La adopción de la automatización por parte de los empleados fue más rápida de lo esperado en toda la fuerza laboral multigeneracional de RSM. Las cifras proporcionadas por RSM muestran que la automatización con UiPath ha generado una serie de beneficios, que incluyen ganancias de eficiencia, ahorro de costos, crecimiento del empleo y satisfacción de los empleados. RSM ahorró 350 000 dólares australianos (230 000 dólares estadounidenses) gracias al aumento de la eficiencia durante el primer año. Los ahorros aumentaron a AUD $4,2 millones (USD $2,8 millones) en el segundo año del programa de automatización de RSM, y la compañía está en camino de lograr un total de AUD $6 millones (USD $3,9 millones) en ahorros en el año actual del programa. En el último trimestre calendario de enero a marzo de 2024, la empresa calculó que había ahorrado aproximadamente 6.500 horas de trabajo en toda la empresa, lo que valió 1 millón de dólares australianos para sus resultados finales (661.000 dólares estadounidenses) cuando se calcula con un “cargo de cargo conservador”. tasa.» RSM ha podido ofrecer a los graduados herramientas, conjuntos de habilidades y capacitación adaptados a las nuevas tecnologías en el lugar de trabajo. Para las generaciones anteriores, la automatización intuitiva ha cerrado la brecha al ejecutar procesos back-end y brindarles análisis y conocimientos de datos más profundos de manera más rápida y sencilla. Más cobertura de Australia ¿Qué ha ayudado a RSM a implementar la automatización en el negocio? Estandarización y estructura Los sistemas de gestión de contenidos y documentos empresariales de RSM, implementados hace una década, proporcionaron la estandarización necesaria para respaldar la implementación de RPA. Apoyó la codificación de flujos de trabajo mediante la creación de reglas y eliminó posibles complejidades. La aplicación de Six Sigma RSM mapeó sus procesos antes de emprender cualquier codificación para la automatización y aplicó metodologías Six Sigma sobre esos procesos para eliminar cualquier deficiencia. Esto permitió que RPA a través de UiPath se aplicara a procesos eficientes y evitara codificar ineficiencias. Documentación de diseño de procesos La documentación de diseño de procesos, o PDD, se utiliza en RPA en la fase de diseño de soluciones. RSM dijo que el PDD era una base importante para los desarrolladores durante el ciclo de vida del diseño del software, respaldando su capacidad para dejar y codificar los procesos que la empresa quería automatizar. Medir y demostrar el éxito El éxito de la implementación de la automatización dependía de poder medir el éxito para establecer credibilidad desde el principio en el negocio. Joseph dijo que RSM sabía qué medir y proporcionó esas mediciones, lo que le permitió ganar aceptación para la automatización de procesos posteriores. ¿Cómo planea RSM sacar provecho de la automatización en el futuro? RSM Australia cree que la combinación de automatización e inteligencia artificial será «realmente poderosa» en el futuro. Con la automatización como «músculos» y la IA como «cerebro», la empresa cree que las dos tecnologías podrían proporcionar un efecto multiplicador de los beneficios empresariales a lo largo del tiempo. Los empleados sugerirán nuevos casos de uso de automatización e inteligencia artificial. La empresa ha iniciado un programa de desarrollo ciudadano que permite a los empleados crear herramientas innovadoras impulsadas por la inteligencia artificial que pueden aplicar inmediatamente a sus funciones. Esto coloca a RSM Australia en un camino continuo de innovación impulsado por los empleados de toda la empresa y en todos los niveles. PREMIUM: consulte estos principales casos de uso de inteligencia artificial. La automatización con IA ahorrará tiempo y proporcionará información. Actualmente, la empresa está trabajando en el uso de la automatización para realizar la parte procesal de la ingesta de conjuntos de documentos, que pueden constar de cientos de documentos, y en el uso de un modelo de IA personalizado para extraer información significativa para su equipo. . Joseph dijo que ya está dando resultados «emocionantes». RSM Australia puede adelantarse a las regulaciones cambiantes RSM Australia espera que la automatización impulsada por la IA le ayude a seguir el ritmo (e incluso un paso por delante) de los requisitos regulatorios emergentes que enfrentan las organizaciones australianas, como los nuevos estándares ambientales, sociales y de gobernanza obligatorios y la identidad digital.
Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas a continuación pertenecen únicamente al autor. El 30 de noviembre de 2022, el día en que OpenAI lanzó ChatGPT al público, nos sumergimos en una realidad completamente nueva, aunque no desconocida, dada la cantidad de novelas y películas de ciencia ficción que predecían que algún día estaríamos conversando con máquinas inteligentes. . Lanzados casi al mismo tiempo, los modelos de difusión nos mostraron que las computadoras pueden aprender a generar imágenes a voluntad, seguidas de secuencias de video cada vez más sofisticadas, como lo demostró recientemente Sora de OpenAI. De la noche a la mañana, a las computadoras se les han otorgado poderes para hacer cosas que hasta ahora sólo los humanos podían hacer: crear, hablar, diseñar, dibujar y escribir. Desde entonces, la moda de la IA se ha apoderado del mundo. Estamos discutiendo cómo y cuándo los robots quitarán nuestros trabajos, dejando a millones de personas en el despido, antes de conquistar el planeta y amenazar nuestra existencia misma. En su camino hacia el dominio total, parecen haber conquistado ya el mundo de los negocios. Se está invirtiendo a nivel mundial un flujo aparentemente interminable de miles de millones de dólares en empresas que construyen modelos de IA competitivos y el hardware necesario para ejecutarlos. Y todo el mundo quiere quedarse con un trozo del pastel. Ahora no solo tenemos computadoras portátiles o teléfonos inteligentes con funciones de inteligencia artificial, sino también aspiradoras y cortadoras de césped con inteligencia artificial. Millones de dispositivos electrónicos inanimados parecen estar adquiriendo habilidades de razonamiento que se espera que pongan nuestro mundo patas arriba en unos pocos años. Algunos expertos en el campo hacen predicciones audaces de que la Inteligencia General Artificial (máquinas con capacidad de razonamiento igual a la de los seres humanos) podría llegar en tan solo tres a ocho años. Incluso el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, predijo que la IA podría superar todas las pruebas en humanos dentro de cinco años. Sin embargo, si la historia nos enseña algo, es posible que la espera sea mucho más larga. La ley de los rendimientos decrecientes Con la llegada de las lavadoras y refrigeradores compatibles con IA, creo que vale la pena hacer una pausa y pensar si no nos estamos adelantando. Samsung promociona una lavadora con inteligencia artificial, pero ¿qué tan inteligente es realmente y en qué medida es solo exageración de marketing? / Crédito de imagen: Samsung La naturaleza del desarrollo tecnológico es que normalmente comienza con un gran avance antes de disminuir gradualmente a medida que la evolución y el refinamiento de la nueva invención inevitablemente toman cada vez más tiempo. No hay ninguna razón por la que la IA deba ser diferente. Visualización ilustrativa de la utilidad marginal decreciente de un producto, servicio o cualquier otra actividad. Piénselo de esta manera: la primera porción de pizza suele brindar la mayor satisfacción. También obtienes bastante con la segunda o tercera rebanada. Pero en algún momento, para satisfacer su hambre, cada bocado que dé le proporcionará cada vez menos gratificación: menos “retorno marginal” o “utilidad marginal”. ¿Recuerda cómo se promovió el 5G como el próximo gran avance tecnológico? Pero ¿cuántos de nosotros hemos notado realmente alguna diferencia? 4G era lo suficientemente bueno para la gran mayoría de los usos cotidianos. 3G supuso un gran salto en rendimiento con respecto a 2G, que a su vez proporcionó el mayor salto marginal al hacer que la Web fuera razonablemente accesible en dispositivos móviles por primera vez. Los avances tecnológicos que cambian vidas siempre han requerido un esfuerzo enorme, incluso si el camino estaba claro para ingenieros e inversores. También requieren mucho tiempo. Se necesitaron 25 años para que las computadoras de propósito general abandonaran los complejos militares y las universidades, haciendo su debut en los hogares a principios de la década de 1970, y otros 40 años antes de alcanzar la saturación global. Hoy en día, están siendo superados por dispositivos móviles personales, como los teléfonos inteligentes, que pueden realizar muchas de las mismas funciones. En cuanto a los teléfonos móviles, el primero del mundo se lanzó en 1983, pero tuvieron que pasar otros 20 años hasta que se convirtió en un dispositivo omnipresente incluso en el mundo desarrollado. Hoy en día, la mayoría de los seres humanos tienen un teléfono inteligente en el bolsillo, una “revolución” tecnológica que, sin embargo, ha necesitado cuatro décadas para desarrollarse por completo. O tomemos un ejemplo más reciente: Tesla. La innovadora compañía de vehículos eléctricos lanzó el sistema de asistencia al conductor Autopilot para sus automóviles en 2013 y, desde entonces, nos prometieron que los vehículos autónomos estaban a la vuelta de la esquina. Elon Musk, de Tesla, nos prometió coches autónomos hace una década, pero no parece que estemos más cerca. / Crédito de imagen: Tesla De hecho, Elon Musk ha hecho tantas predicciones fallidas sobre el tema que tiene una página de Wikipedia dedicada. Muchas personas, tal vez incluso la mayoría, aceptaron estas visiones porque el piloto automático original ya era muy bueno. Si podemos enseñar al automóvil a conducirse solo en la mayoría de las situaciones, ¿qué tan difícil puede ser mejorarlo para que pueda conducirnos de manera confiable todo el tiempo? La respuesta es: mucho. De hecho, el paralelo entre la conducción autónoma y la IA es particularmente relevante, ya que ambas tecnologías tienen como objetivo enseñar a las máquinas a comportarse y pensar como un ser humano. Y es por eso que es probable que la IA tenga dificultades en el futuro, tal como lo han hecho las tecnologías de conducción autónoma. Es fácil enseñar a un automóvil a cambiar de carril de manera confiable, ajustar la velocidad o evitar obstáculos en la mayoría de las condiciones, pero es muy difícil lograr que se adapte a aquellas que son menos predecibles y juzgan con flexibilidad la situación cambiante en la carretera. De la misma manera, es mucho más fácil hacer que una máquina aprenda a imitar el habla y la escritura humanas en la mayoría de las situaciones, dándole una impresión de inteligencia. Sin embargo, es mucho más difícil hacerlo pensar. Si no confía en mí en esto, no tiene que buscar muy lejos para confirmar la desaceleración en el desarrollo de la IA; basta con mirar el progreso de los últimos 15 meses. ¿Qué tan grande fue el salto entre ChatGPT 3.5 y 4? ¿Cuántas características nuevas e importantes se agregaron el año pasado? Llevamos 15 meses en la revolución de la IA y, sin embargo, casi todo lo que hacen los chatbots «inteligentes» es lo mismo que el día 1: resumir documentos, brindar sugerencias simples, escribir o reescribir documentos, responder preguntas, escribir código simple. Lo mismo ocurre con los generadores de imágenes, tan universalmente vilipendiados por artistas y diseñadores. Después de las mejoras iniciales que hicieron que las imágenes que producen fueran más utilizables y con la reciente incorporación de un mejor manejo del texto, sus resultados no han mejorado exactamente a pasos agigantados. La mayoría todavía está limitada a una resolución bastante insignificante de 1 megapíxel (1024x1024px) y tiene problemas de precisión o coherencia. Dar esa primera impresión de hacer algo de la nada fue mucho más fácil (y mucho más notable) que pasar meses trabajando solo para asegurarse de que los humanos generados por IA tengan cinco dedos en cada mano. El ex presidente de Estados Unidos, Donald Trump, lo experimentó “de primera mano” hace dos meses cuando publicó una imagen generada por IA de sí mismo orando con… seis dedos en las manos. Incluso después de más de un año desde el lanzamiento al público de los generadores de imágenes de IA, todavía están luchando con cosas que son obvias y muy básicas para los humanos. Repararlos sigue consumiendo un esfuerzo significativo, algo bastante inesperado, considerando que nos dicen que la IA está a punto de ser más astuta que nosotros. Aquí es donde se encuentra actualmente la revolución de la IA: su “fase de trabajo”, donde miles de ingenieros de todo el mundo están trabajando muy duro para refinar cosas que deberían ser bastante fáciles si la tecnología fuera realmente avanzada. Asegurarse de que los modelos “inteligentes” no alucinen, que proporcionen resultados precisos en todo momento, que no engañen ni insulten a sus usuarios. Un millón de detalles que todavía requieren sudor humano para salir bien. Los insumos crecientes producen productos incrementales cada vez más pequeños. Yann LeCun, investigador principal de IA de Meta, destacó el problema con el enfoque actual tras la revelación de OpenAI de Sora, su herramienta de generación de texto a video: realmente no puede pensar ni percibir los objetos, escenas, personas o animales que crea. Permítanme aclarar un *enorme* malentendido aquí. La generación de videos en su mayoría de aspecto realista a partir de indicaciones *no* indica que un sistema comprenda el mundo físico. La generación es muy diferente de la predicción causal de un modelo mundial. El espacio de los videos plausibles es… https://t.co/gBCdTOnDbp—Yann LeCun (@ylectun) 17 de febrero de 2024 Simplemente intenta predecir con precisión cuáles deberían ser los siguientes píxeles de la secuencia, sin comprender lo que realmente representa (incluso si es notablemente convincente). en ello). Es una aproximación realmente convincente más que una creación inteligente, y aún es sólo un prototipo que no se espera que se lance pronto. La lentitud es buena Estamos en un punto en el que producir mejoras cada vez más pequeñas requerirá inversiones cada vez mayores. Sin embargo, esa es la realidad del progreso en todos los ámbitos de la vida (pensemos en lo difícil que es hoy establecer un nuevo récord mundial en 100 m lisos que hace 50 años). Es posible que ya hayamos superado el «¡guau!» Momento que fue el lanzamiento de ChatGPT. Es probable que cada nuevo servicio o producto de IA sea menos impresionante, aunque sigue siendo importante y, en última instancia, transformador para nuestras vidas (al igual que toda la tecnología anterior). La inevitable desaceleración no es una mala señal. Al contrario, así ha sido siempre. El primer iPhone supuso un avance mayor que el iPhone 15, pero no cambiarías el nuevo por el antiguo, ¿verdad? Dado que todavía estamos en los inicios de la IA, ocasionalmente podemos ver grandes avances, especialmente a medida que la tecnología ingresa a nuevos campos. Pero también tenemos que aceptar que incluso las personas que están impulsando la revolución dicen que requerirá billones de dólares y años de inversiones, lo que la convertirá en una de las iniciativas globales más costosas jamás emprendidas por el hombre. Por lo tanto, no debemos dejarnos engañar por conversaciones muy humanas con robots de inteligencia artificial haciéndonos pensar que los androides inteligentes están a la vuelta de la esquina, ni por las predicciones pesimistas de los detractores, que afirman que la humanidad está a punto de terminar. Probablemente estemos al menos a décadas de crear una máquina verdaderamente pensante, pero es poco probable que sea Terminator. Imagen destacada: Nvidia
¿Bill Gates acaba de ser destruido en una entrevista de ABC News con Sarah Ferguson? ¡Echa un vistazo al vídeo viral y descubre cuáles son realmente los hechos! Actualizado @ 2023-10-07: Actualizado con nueva información después de que el video se volviera viral nuevamente. Publicado originalmente @ 2023-03-08 Afirmación: ¡Bill Gates fue destruido en una entrevista de ABC News! La gente está compartiendo un vídeo de TikTok con el título “Bill Gates atrapado en una esquina”, que muestra a Bill Gates siendo destruido en una entrevista reciente de ABC News. Aquí están los subtítulos que acompañan a la entrevista, pero son bastante largos, así que siéntete libre de pasar a la siguiente sección para conocer los hechos. ABC News: Entonces, Sr. Gates, en sus propias palabras, ¿qué ha aportado al mundo? Bill Gates: No estoy seguro de que lo sepas, pero creé el sistema operativo de computadora más popular del mundo. ABC News: No, por supuesto, pero como todos sabemos, no fuiste tú quien lo creó, de hecho, el predecesor de Windows, Emma. [sic] DOS fue creado por Gary Kildahl, que luego básicamente le robaste por un par de dólares. Bill Gates: No es sólo desarrollo, hay muchos factores importantes para dirigir una empresa enormemente exitosa como Microsoft. ABC News: Entonces, dejemos el mundo de la informática por un momento. Usted ha sido un portavoz importante de las vacunas COVID durante la pandemia, sí. [sic]¿Qué es exactamente lo que convierte a usted, un ingeniero informático que ni siquiera programó su producto inicial, en un representante válido de la industria farmacéutica? Bill Gates: He leído muchos libros sobre ese tema, sí, ¿cómo es eso? Espera, espera un segundo, y me reuní con especialistas en el campo en todo el mundo. ABC News: Señor Gates, con el debido respeto, ¿cómo se siente al respecto ahora, ahora que es cada vez más evidente que el medicamento que usted promocionaba mientras usted mismo había invertido mucho en él, generando así miles de millones de [sic] ha causado innumerables lesiones, efectos secundarios y muerte. Bill Gates: Ésa es una forma muy inmadura de verlo. ABC News: Francamente, esta es mi última pregunta: ¿es esto un patrón de comportamiento? Bill Gates: ¿Qué quieres decir exactamente? ABC News: Tomar tecnología de otras personas que no entiendes, vender un producto lleno de errores, causar daños masivos y lucrar con ello de una manera espectacular. Bill Gates: No, no, no, no, no, así no es como funciona el mundo. ABC News: ¿Puedes dormir por la noche? Bill Gates: Está bien, ya es suficiente. Esta entrevista ha terminado. Gracias. Recomendado: ¿Bill Gates está liberando millones de mosquitos transgénicos? Verdad: ¡Bill Gates NO fue destruido en una entrevista de ABC News! Este es otro ejemplo más de NOTICIAS FALSAS creadas para volverse virales en TikTok, y estas son las razones por las cuales… Hecho #1: ABC News entrevistó a Bill Gates el 31 de enero de 2023 Primero, comencemos compartiendo un contexto básico sobre la entrevista de ABC News. con Bill Gates. La entrevista fue realizada por la periodista de la Australian Broadcasting Corporation, Sarah Ferguson, en su programa de actualidad, a las 7.30, y se publicó el martes 31 de enero de 2023. Hecho n.º 2: ABC News no destruyó a Bill Gates en esa entrevista Cualquiera que vea la ABC real La entrevista de noticias de Bill Gates quedará desconcertada por el video viral y la afirmación, porque Sarah Ferguson nunca “destruyó” a Bill Gates. Puede leer todo sobre su entrevista e incluso ver el vídeo en un artículo escrito por Sarah Ferguson y su colega Myles Wearring. En su entrevista, solo le preguntó a Bill Gates sobre: Las teorías de conspiración de COVID-19 Elon Musk compró Twitter el auge de la inteligencia artificial el cambio climático y las energías renovables su asociación con Jeffrey Epstein su filantropía y su promesa de regalar la mayor parte de su riqueza Sarah Ferguson terminó la entrevista agradeciendo a Bill Gates, quien solo asiente. Nunca abandonó la entrevista frustrado, como se muestra en el video viral. Hecho #3: La Fundación Gates calificó el video viral como falso El departamento de medios de la Fundación Bill y Melinda Gates calificó el video viral como falso: Confirmamos que el audio de este video alterado es falso. Recomendado: ¿Filipinas emitió orden de arresto contra Bill Gates? Hecho #4: El video viral fue editado usando inteligencia artificial El video viral fue creado por un creador de TikTok llamado bdti989, quien lo publicó con la leyenda: Qué peligrosa puede ser la IA 😱#BillGates #billgates #microsoft #Microsoft #followformore #follow #msdos #uops #ups #ops #world #interview #interviews #artificialintelligence #ai bdti989 también declaró varias veces que editó la entrevista de ABC News utilizando inteligencia artificial. Es básicamente un video profundamente falso. ¡Sí, está generado por IA! Hecho #5: El video falso no fue una sátira Si bien algunas personas intentan justificar la creación y/o compartir el video como “sátira”, eso no es cierto. Ni siquiera el propio creador del contenido lo llamó sátira. bdti989 no parece crear sátira. Su cuenta está llena del típico contenido de noticias editado que promueve conspiraciones de derecha, no sátiras. La mayoría de sus vídeos no son especialmente populares y suelen tener menos de 3.000 visitas. Sólo su vídeo falso generado por IA de la entrevista de ABC News a Bill Gates se ha vuelto viral, con más de 1,4 millones de visitas. Es probable que lo haya creado para probar su capacidad para crear vídeos falsos utilizando inteligencia artificial. Con suerte, esto no lo inspirará a crear más videos tan falsos para aumentar la popularidad de su canal de TikTok. ¿Este periodista acaba de destruir a Bill Gates en una entrevista de ABC News? 😆 Aquí están los hechos: https://t.co/GLjOz2Iu2L#TechARP #BillGates #ABCNews #Interview #Viral #Microsoft #Windows #Computer #Vaccine #Vaccination #ArtificialIntelligence #DeepFake #TikTok #Facts #FactCheck pic.twitter.com /mP9UlnqQKl – Dr. Adrian Wong (@AdrianTechARP) 8 de marzo de 2023 Hecho n.º 6: Bill Gates fue un programador notable Independientemente de lo que podamos pensar de Bill Gates como hombre de negocios y/o persona, estaba bien considerado como programador. Tanto Gates como Paul Allen desarrollaron Altair BASIC, un intérprete de programación BÁSICA para las computadoras MITS Altair 8800 y S-100. Paul Allen escribiría un programa de arranque durante un vuelo para demostrar su intérprete Altair BASIC, pero Bill Gates ganaría la apuesta sobre quién podría escribir el programa de arranque más corto posible. Hecho #6: MS-DOS no fue creado por Gary Kildall Gary Kildall (mal llamado Gary Kildahl en el video falso) fue el creador del sistema operativo CP/M que alguna vez fue considerado por IBM para su primera PC. Bill Gates no sólo no robó MS-DOS de Gary Kildall, sino que fue Gates quien sugirió que IBM debería comprar CP/M-86 de Kildall para su próxima PC. Sin embargo, Gary Kildall se fue a volar en su avión privado en lugar de reunirse con representantes de IBM y no lograron llegar a un acuerdo. Hecho #7: MS-DOS se basó en 86-DOS MS-DOS (erróneamente llamado DOS de Emma en el video falso) se basó en 86-DOS de Seattle Computer Products. Después de que IBM y Digital Research no lograron llegar a un acuerdo sobre CP/M-86, el negociador principal de IBM, Jack Sams, le pidió a Bill Gates que encontrara un sistema operativo utilizable para la PC de IBM. Más tarde, Gates propuso utilizar 86-DOS. Luego, Microsoft compró una licencia no exclusiva para 86-DOS en diciembre de 1980 por 25.000 dólares y contrató a Tim Paterson para portarla a la PC IBM, de modo que funcionara en el procesador Intel 8086. IBM enviaría más de 300 solicitudes de cambio antes de aceptar la adaptación final. No fue hasta julio de 1981, un mes antes de que IBM lanzara la PC, que Microsoft compró todos los derechos de 86-DOS de Seattle Computer Products por 50.000 dólares. Luego, Microsoft otorgó la licencia del 86-DOS modificado a IBM y se convirtió en PC DOS 1.0. En resumen, MS-DOS (rebautizado como PC DOS) se basó en 86-DOS, que era un sistema operativo diferente del CP/M inventado por Gary Kildall. Kildall persuadiría más tarde a IBM para que ofreciera CP/M-86 con la PC. Eso no sería posible si Kildall realmente vendiera CP/M a Microsoft “por un par de dólares”, como alega el vídeo falso. Recomendado: ¿Interpol está investigando a Bill Gates por asesinato? Hecho #8: Se ha demostrado que las vacunas contra el COVID-19 son seguras y efectivas. Los defensores de las vacunas no están interesados en su salud, razón por la cual siguen mintiendo sobre la seguridad y eficacia de las vacunas contra el COVID-19. La verdad es que las vacunas contra la COVID-19 solo se aprobaron DESPUÉS de haber sido sometidas a exhaustivas pruebas de seguridad y eficacia, en las que participaron decenas de miles de voluntarios. E incluso después de recibir la Autorización de uso de emergencia y la aprobación total de la FDA, se continúa monitoreando su seguridad y eficacia. La razón por la que los médicos y las autoridades sanitarias recomiendan ENCARECIDAMENTE la vacunación es porque, en primer lugar, se ha COMPROBADO que las vacunas protegen a la gran mayoría de las personas de contraer COVID-19. E incluso si usted se infecta después de la vacunación, la vacuna lo protegerá contra la hospitalización y la muerte por COVID-19. ¡Ayúdenos a COMBATIR LAS NOTICIAS FALSAS compartiendo este artículo de verificación de datos y APOYA nuestro trabajo! ¡Por favor apoye mi trabajo! ¡Apoya mi trabajo a través de una transferencia bancaria/PayPal/tarjeta de crédito! Nombre: Adrian WongTransferencia bancaria: CIMB 7064555917 (Código Swift: CIBBMYKL)Tarjeta de crédito/Paypal: https://paypal.me/techarp El Dr. Adrian Wong ha estado escribiendo sobre tecnología y ciencia desde 1997, e incluso ha publicado un libro con Prentice Hall llamado Rompiendo la barrera del BIOS (ISBN 978-0131455368) mientras estaba en la escuela de medicina. Continúa dedicando innumerables horas todos los días a escribir sobre tecnología, medicina y ciencia, en su búsqueda de hechos en un mundo de posverdad. Lectura recomendada Volver a > Verificación de hechos | Salud | Soporte técnico ARP ¡ARP técnico! Apóyenos visitando a nuestros patrocinadores, participando en los foros Tech ARP o haciendo una donación a nuestro fondo. ¡Gracias! Así: Me gusta Cargando…
El gobierno australiano ve el valor de la IA generativa en los gobiernos locales, estatales y federales. Sin embargo, las restricciones de gasto inusualmente largas y las preocupaciones sobre los desastres de la automatización están frenando la adopción de la IA, al menos en términos de soluciones orientadas a los ciudadanos. Según una encuesta de Gartner entre CIO de los gobiernos de APAC (con Australia justo en el medio de la tendencia), la IA/aprendizaje automático y la IA generativa son las dos mayores prioridades que se implementarán para 2026 (Figura A). Y, sin embargo, otras presiones están haciendo que las agencias gubernamentales duden en adoptar la IA en áreas que el gobierno australiano considera de importancia crítica. Figura A: Las tecnologías que los CIO de los gobiernos de APAC esperan implementar para 2026. Imagen: Gartner Por ejemplo, si bien la investigación de Gartner muestra que el 84% de los CIO consideran que la inversión para sobresalir en la experiencia del ciudadano es una prioridad máxima (Figura B), menos del 25% de las organizaciones gubernamentales tendrán servicios generativos de cara al ciudadano habilitados por IA para 2027. Figura B: Las tres principales prioridades de las agencias gubernamentales de APAC. Imagen: Gartner La desconexión del gobierno australiano entre el deseo de implementar la IA y la capacidad de lograr resultados Como dijo Dean Lacheca, vicepresidente y analista de Gartner, en una entrevista con TechRepublic, existe escepticismo público en torno a los grandes modelos públicos de aprendizaje, con preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y la preparación de los datos. impactando la velocidad de adopción de la IA. Este es un tema particularmente delicado en Australia, donde la automatización, incluida la IA, dentro de los servicios gubernamentales ha causado daños materiales. En consecuencia, existe una desconfianza inherente hacia cualquier aplicación que se considere que automatiza las interacciones con los ciudadanos en todo el gobierno. Lo más notable es que, si bien no fue una aplicación de la IA, el escándalo de la “Robodeuda” que afectó tan significativamente a los australianos dio lugar a una Comisión Real tras un cambio de gobierno. La automatización que estuvo en el centro de esa controversia ha hecho que muchas agencias gubernamentales duden en anunciar al público que están explorando el uso de la IA. «Esa asociación con la automatización no se expresa abiertamente, pero el sentimiento subyacente es que las agencias gubernamentales son conscientes de que hay mucho riesgo para su reputación si se equivocan», dijo Lacheca. «Existe cierta frustración a nivel ejecutivo sobre por qué no pueden avanzar más rápido en el espacio de la IA, pero hay validez en el enfoque conservador de los primeros pasos y en pensar completamente en los casos de uso». Los presupuestos ajustados también tienen un impacto en la adopción de IA por parte del gobierno australiano. Este conservadurismo se ve agravado aún más por la prolongada austeridad en el gasto gubernamental en TI, que según Lacheca está impactando los tipos de proyectos que están recibiendo luz verde. Se comprende la necesidad de inversión, dijo, pero los líderes que dan luz verde a los proyectos se centran totalmente en la productividad, la eficacia y un rápido retorno de la inversión. Dado que la IA es un área nueva para muchos CIO y sus equipos en el gobierno, y que la IA requiere transformación y nuevos enfoques de la tecnología, encontrar y luego articular los proyectos adecuados que puedan entregarse rápidamente puede ser un desafío. “Debido a que los objetivos de los proyectos tienden a ser relativamente modestos, en la búsqueda de un rápido retorno de la inversión, también existe una parte educativa que los equipos de TI deben realizar con el ejecutivo”, dijo Lacheca. “A menudo escuchamos elementos de frustración como ‘mi hijo adolescente está en casa usando ChatGPT, ¿por qué nos complicas más las cosas?’ «Por lo tanto, gestionar las expectativas de lo que se puede lograr con la tecnología, dado el enfoque en objetivos inmediatos, y superar las dudas en torno a los servicios de cara al ciudadano es parte del proceso con la adopción gubernamental de la IA en este momento». Más cobertura de Australia La solución de Gartner: centrarse primero en entregar aplicaciones internas Según Gartner, la solución a estos desafíos con la adopción de IA es comenzar entregando aplicaciones que no estén orientadas a los ciudadanos pero que puedan respaldar ganancias de productividad dentro de la organización interna. La fruta “mañana” permite a las agencias y departamentos gubernamentales evitar los riesgos percibidos asociados con la IA en los servicios orientados a los ciudadanos, al tiempo que desarrollan los conocimientos y habilidades críticos que se necesitan para desarrollar estrategias de IA más ambiciosas. Las agencias también deben generar confianza y mitigar los riesgos asociados mediante el establecimiento de marcos transparentes de gobernanza y garantía de la IA para las capacidades de IA desarrolladas y adquiridas internamente, añade la guía de Gartner. «Hay mucho que las organizaciones gubernamentales deben hacer para dar pasos hacia la IA», dijo Lacheca. “Para un caso de uso, por ejemplo, una agencia podría querer resumir un conjunto de datos, pero esos datos contienen información personal y tal vez no tengan las etiquetas de metadatos correctas. Quizás quieran analizar eso. “Otros buscan soluciones en la nube donde los datos nunca abandonan su mundo, y otros buscan el enfoque de ‘vidrieras’ que garantizará un nivel de ofuscación de los datos al salir como estrategia para proteger la privacidad. Hay mucha madurez arquitectónica en la forma en que se implementan las estrategias de IA, por lo que las organizaciones deberían buscar desarrollar estas capacidades antes de aplicarlas a implementaciones públicas”, añadió. Cómo deberían buscar los socios para involucrar al gobierno de Australia en materia de IA Estas tensiones internas también afectarán a los socios de las agencias del gobierno australiano. Hay apetito por la IA, pero lograr un paso decisivo y ayudar a implementar soluciones significa comprender que la austeridad en los presupuestos gubernamentales es inusualmente prolongada y que el conservadurismo sobre las posibles consecuencias es más sensible de lo que podría ser el caso en otros sectores. «Los próximos pasos que el gobierno podría tomar probablemente serán mucho más lentos que los de algunas de sus contrapartes comerciales, porque su apetito por el riesgo tiene que ser diferente», dijo Lacheca. Para los profesionales de TI que trabajan en y en asociación con agencias gubernamentales, las recomendaciones de Gartner sobre cómo dar un paso adelante con la IA se reducen a poder demostrar un rápido retorno de la inversión con un riesgo mínimo para los datos públicos y las interacciones. Los socios que puedan lograrlo estarán en una posición sólida cuando el gobierno comience a acelerar la adopción para cumplir sus ambiciones a largo plazo.
Las instituciones militares, los institutos de investigación de IA y las universidades de China todavía pueden obtener y comprar chips de IA de NVIDIA, ¡aunque en pequeñas cantidades! ¡A AMD + NVIDIA se les prohíbe vender chips de IA a China! El gobierno de EE. UU. ordenó tanto a AMD como a NVIDIA que dejaran de vender chips de IA de alto rendimiento a China y Rusia el 26 de agosto de 2022. Esta prohibición se introdujo para evitar que ambos países utilizaran esos chips de IA de alto rendimiento con fines militares. Con efecto inmediato, el gobierno de EE. UU. prohibió la exportación de todos los chips de IA que sean iguales o más rápidos que los chips NVIDIA A100 (y H100) o AMD Instinct MI250. Luego, NVIDIA creó chips de IA A800 y H800 más lentos para el mercado chino, pero incluso ellos también fueron prohibidos en octubre de 2023. Recomendado: ¡AMD y NVIDIA tienen prohibido vender chips de IA a China! ¡China todavía tiene acceso a los chips de IA NVIDIA de alta velocidad! A pesar de la actual prohibición de la venta de chips de IA de alto rendimiento a China y Rusia, parece que los institutos de investigación chinos vinculados al ejército todavía pueden obtener y comprar chips de IA de NVIDIA, ¡aunque en pequeñas cantidades! Según un informe de Reuters del 14 de enero de 2024, los documentos de licitación pública muestran que docenas de instituciones militares, institutos de investigación de inteligencia artificial y universidades en China con vínculos con el ejército han comprado y recibido chips de inteligencia artificial de NVIDIA de alto rendimiento como el A100 y el H100. así como los chips AI A800 y H800 más lentos. El Instituto de Tecnología de Harbin compró seis chips NVIDIA A100 en mayo de 2023 para entrenar un modelo de aprendizaje profundo que la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China compró en NVIDIA A100 en diciembre de 2022, para un propósito no especificado. Ambas universidades están sujetas a las restricciones de exportación de Estados Unidos, aunque la venta de esos chips de IA no es ilegal en China. Se identificaron más de 100 licitaciones en las que entidades estatales chinas compraron con éxito chips NVIDIA A100 y H100, y docenas de licitaciones muestran compras exitosas de los chips más lentos A800. La Universidad de Tsinghua compró dos chips H100 en diciembre de 2023, así como unos ochenta chips A100 desde septiembre de 2022. Un laboratorio del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información compró un chip H100 en diciembre de 2023. Una entidad anónima del Ejército Popular de Liberación (EPL) con sede en Wuxi buscó para comprar tres chips A100 en octubre de 2023 y un chip H100 en enero de 2024 El Instituto de Inteligencia Artificial de Shandong compró cinco chips A100 de Shandong Chengxiang Electronic Technology en diciembre de 2023 La Universidad de Chongqing compró un chip NVIDIA A100 en enero de 2024. Recomendado: Can StopNCII Remove All Nude / ¡¿Fotos falsas profundas?! Para ser claros, ni NVIDIA ni sus minoristas aprobados suministraron esos chips. NVIDIA dijo que cumple con todas las leyes de control de exportaciones aplicables y exige que sus clientes hagan lo mismo: si nos enteramos de que un cliente ha realizado una reventa ilegal a terceros, tomaremos las medidas inmediatas y apropiadas. – Portavoz de NVIDIA Aunque las entidades estatales chinas parecen poder comprar chips de IA de alto rendimiento, el informe de Reuters también muestra la eficacia de la prohibición estadounidense de chips de IA. El entrenamiento de grandes modelos de inteligencia artificial requiere miles de chips de IA de alto rendimiento, y China no parece ser capaz de adquirir más que un puñado de estos chips críticos. Eso no significa que China esté desacelerando sus iniciativas de IA. En lugar de depender de las “importaciones grises” de chips AI de AMD o NVIDIA, las entidades chinas están haciendo todo lo posible para cambiar a alternativas locales. En 2023, HUAWEI recibió pedidos de unos 5.000 de sus chips Ascent 910B. Megaempresas chinas como Baidu, Alibaba y Tencent también tienen sus propios chips de IA internos como Kunlunxin Gen 2, Hanguang 800 y Zixiao. ¡Por favor apoye mi trabajo! ¡Apoya mi trabajo a través de una transferencia bancaria/PayPal/tarjeta de crédito! Nombre: Adrian WongTransferencia bancaria: CIMB 7064555917 (Código Swift: CIBBMYKL)Tarjeta de crédito/Paypal: https://paypal.me/techarp El Dr. Adrian Wong ha estado escribiendo sobre tecnología y ciencia desde 1997, e incluso ha publicado un libro con Prentice Hall llamado Rompiendo la barrera del BIOS (ISBN 978-0131455368) mientras estaba en la escuela de medicina. Continúa dedicando innumerables horas todos los días a escribir sobre tecnología, medicina y ciencia, en su búsqueda de hechos en un mundo de posverdad.
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¡Baidu acaba de negar cualquier vínculo entre su servicio de IA generativa ERNIE Bot y una IA militar china! SCMP: ¡Bot Baidu ERNIE vinculado al ejército chino! El 12 de enero de 2024, el South China Morning Post (SCMP) informó que un laboratorio de investigación dependiente de la división de guerra cibernética de la Fuerza de Apoyo Estratégico del Ejército Popular de Liberación “forjó un vínculo físico” entre su sistema de inteligencia artificial y grandes modelos lingüísticos en China, específicamente el Baidu ERNIE Bot y iFLYTEK Spark. Según SCMP, el proyecto se detalló en un artículo revisado por pares publicado en la edición de diciembre de 2023 de la revista académica china Command Control & Simulation. También informó que es la primera vez que el ejército chino confirma públicamente su uso de modelos comerciales de lenguaje grande. Según los científicos involucrados en el proyecto, un laboratorio de investigación de la Fuerza de Apoyo Estratégico del Ejército Popular de Liberación (EPL), que supervisa el espacio, la cibernética, la inteligencia y la guerra electrónica del ejército chino, ha forjado un vínculo físico entre su sistema de inteligencia artificial y Ernie y Baidu. Spark de iFlyTek, que son modelos de lenguaje grandes similares a ChatGPT. La IA militar puede convertir grandes cantidades de datos de sensores e información proporcionada por las unidades de primera línea en lenguaje descriptivo o imágenes y transmitirlos a los modelos comerciales. Después de que confirman que entienden, la IA militar genera automáticamente indicaciones para un intercambio más profundo en diversas tareas, como simulaciones de combate. Todo el proceso está completamente libre de participación humana. El artículo de Sun Yifeng y su equipo de la Universidad de Ingeniería de la Información del EPL analiza cómo alimentaron datos de IA militar sobre la intervención militar estadounidense en Libia en 2011 a grandes modelos de lenguaje como el Baidu ERNIE Bot, y después de varias rondas de diálogo, pudieron para predecir la estrategia de combate del ejército estadounidense. En el artículo, el equipo de Sun analizó uno de sus experimentos que simulaba una invasión militar estadounidense de Libia en 2011. La IA militar proporcionó información sobre las armas y el despliegue de ambos ejércitos a los modelos de lenguaje grandes. Después de varias rondas de diálogo, los modelos predijeron con éxito el próximo movimiento del ejército estadounidense. Después de la publicación de esa historia, las acciones de Baidu cayeron más de un 11,5%, en medio de temores de que un vínculo tan directo con el ejército chino resultaría en sanciones de Estados Unidos, no muy diferente de lo que le sucedió a HUAWEI. Recomendado: ¿Estaban realmente los misiles chinos llenos de agua? ¡Baidu niega el vínculo del bot ERNIE con la investigación militar china! Inicialmente, Baidu solo declaró que no tenía conocimiento del proyecto de investigación: No tenemos conocimiento del proyecto de investigación, y si se hubiera utilizado nuestro modelo de lenguaje grande, habría sido la versión que está disponible públicamente en línea. Sin embargo, después del precio de sus acciones cayó, Baidu emitió un desmentido más contundente el 15 de enero de 2024. Baidu declaró que no tenía ninguna “colaboración comercial” con el equipo de Sun Yifeng ni con la Universidad de Ingeniería de la Información del EPL, y afirmó que si se utilizaba ERNIE Bot en esa investigación, ha sido la versión disponible públicamente. ERNIE Bot está disponible y utilizado por el público en general. El artículo académico, publicado por académicos de una universidad china, describe cómo los autores crearon indicaciones y recibieron respuestas de los LLM, utilizando las funciones disponibles para cualquier usuario que interactúe con herramientas de IA generativa. Baidu no ha participado en ninguna colaboración comercial ni ha proporcionado ningún servicio personalizado a los autores del artículo académico ni a ninguna institución a la que estén afiliados. Baidu también afirmó que desde entonces SCMP ha «aclarado y corregido» su informe. El South China Morning Post, el primer medio de comunicación que informó sobre este artículo académico, aclaró y corrigió su informe original. SCMP eliminó su referencia a un vínculo físico entre Ernie Bot y cualquier sistema de IA militar chino, modificándola para decir que el laboratorio del EPL probó su sistema de IA en Baidu Ernie e iFLYTEK Spark. ¡Por favor apoye mi trabajo! ¡Apoya mi trabajo a través de una transferencia bancaria/PayPal/tarjeta de crédito! Nombre: Adrian WongTransferencia bancaria: CIMB 7064555917 (Código Swift: CIBBMYKL)Tarjeta de crédito/Paypal: https://paypal.me/techarp El Dr. Adrian Wong ha estado escribiendo sobre tecnología y ciencia desde 1997, e incluso ha publicado un libro con Prentice Hall llamado Rompiendo la barrera del BIOS (ISBN 978-0131455368) mientras estaba en la escuela de medicina. Continúa dedicando innumerables horas todos los días a escribir sobre tecnología, medicina y ciencia, en su búsqueda de hechos en un mundo de posverdad.
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Después de demandar a OpenAI este mes, alegando que la empresa se ha vuelto demasiado cerrada, Elon Musk dice que publicará su respuesta de “búsqueda de la verdad” a ChatGPT, el chatbot Grok, para que cualquiera pueda descargarla y usarla. “Esta semana, @xAI abrirá el código fuente Grok”, escribió Musk hoy en su plataforma de redes sociales X. Eso sugiere que su empresa de inteligencia artificial, xAI, publicará el código completo de Grok y permitirá que cualquiera pueda usarlo o modificarlo. Por el contrario, OpenAI ofrece una versión de ChatGPT y el modelo de lenguaje detrás de él disponible para su uso de forma gratuita, pero mantiene su código privado. Musk había dicho poco anteriormente sobre el modelo de negocio de Grok o xAI, y el chatbot estuvo disponible solo para suscriptores Premium. a X. Después de haber acusado a sus cofundadores de OpenAI de incumplir una promesa de regalar la inteligencia artificial de la compañía a principios de este mes, Musk puede haber sentido que tenía que abrir su propio chatbot para demostrar que está comprometido con esa visión. OpenAI respondió a la pregunta de Musk. demanda la semana pasada al publicar mensajes de correo electrónico entre Musk y otros en los que parecía respaldar la idea de hacer que la tecnología de la compañía fuera más cerrada a medida que se volviera más poderosa. Musk finalmente invirtió más de 40 millones de dólares en OpenAI antes de separarse del proyecto en 2018. Cuando Musk anunció por primera vez que Grok estaba en desarrollo, prometió que tendría menos sesgo político que ChatGPT u otros modelos de IA, que él y otros tienen derechos. Las opiniones inclinadas han sido criticadas por ser demasiado liberales. Las pruebas realizadas por WIRED y otros demostraron rápidamente que, aunque Grok puede adoptar un estilo provocativo, no está muy sesgado en un sentido u otro, lo que tal vez revela el desafío de alinear los modelos de IA de manera consistente con un punto de vista particular. El abastecimiento abierto de Grok podría ayudar a Musk a generar interés en la IA de su empresa. Limitar el acceso de Grok solo a suscriptores pagos de X, una de las plataformas sociales globales más pequeñas, significa que aún no tiene la tracción de ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google. El lanzamiento de Grok podría atraer a los desarrolladores a utilizar y desarrollar el modelo y, en última instancia, podría ayudarlo a llegar a más usuarios finales. Eso podría proporcionar a xAI datos que puede utilizar para mejorar su tecnología. La decisión de Musk de liberar a Grok lo ve alinearse con el enfoque de Meta hacia la IA generativa. Los modelos de código abierto de Meta, como Llama 2, se han vuelto populares entre los desarrolladores porque pueden personalizarse y adaptarse completamente a diferentes usos. Pero adoptar una estrategia similar podría arrastrar a Musk aún más a un creciente debate sobre los beneficios y riesgos de dar a cualquiera acceso a los modelos de IA más potentes. Muchos expertos en IA sostienen que los modelos de IA de código abierto tienen importantes beneficios, como una mayor transparencia y un mayor acceso. «Los modelos abiertos son más seguros y robustos, y es fantástico ver más opciones de empresas líderes en el espacio», dice Emad Mostaque, fundador de Stability AI, una empresa que construye varios modelos de IA de código abierto.
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