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Una enfermedad que solo existe para la IA

Una investigadora médica de la Universidad de Gotemburgo en Suecia, Almira Osmanovic Thunström, «inventó» una enfermedad de los ojos. La llamó «bixonimania». Claro, ella la inventó: tal enfermedad no existe.

La investigadora eligió ese nombre a propósito porque es absurdo: el sufijo «manía» es un término psiquiátrico que jamás sería usado para una afección ocular.

Para reforzar la «seriedad» del asunto, subió dos estudios falsos a internet. Y para continuar con el absurdo, llamó al fondo de financiamiento «Fundación Bob Patiño»  (popular personaje para los seguidores de la serie The Simpsons), aclarando además que «este paper entero es inventado». Las pistas estaban ahí para cualquiera que leyera.

El caso es que, como es obvio, esta enfermedad no aparece en ningún libro de medicina, pero las IA empezaron a tratarla como una enfermedad real. Para agravar aún más el asunto, no cayeron solo las máquinas: científicos humanos citaron la bixonimania en un paper con revisión de pares que tardó más de un año en retractarse.

No es novedad que ciertas ideas tomadas como «verdades reveladas» de la ciencia médica son finalmente negadas o corregidas a partir del estudio serio y la investigacion. Desde la certeza de antaño de que las sangrías curaban la mayoría de las enfermedades hasta el descubrimiento bien entrado el SXX de que, en contra de lo que se pensaba, el cerebro adulto sí genera nuevas neuronas, todo un abanico de falsas convicciones han sido confrontadas y desterradas.

Si algo tiene cara de ciencia, los humanos suponemos que debe ser verdad. Y luego citamos sin leer y repetimos sin chequear. Muy humano, sí. Y la IA repite el mismo patrón.

¿La IA podrá algún día pensar como un humano? No lo sabemos. Pero por el momento se presenta un gran problema con esta tecnologia: La IA no sabe decir «no sé». Y mucho menos puede hacer uso del tan humano sentido común.


Fuente: Nature. com

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El uso de tecnología no exime de responsabilidad intelectual

En estos días alcancanzó notoriedad en las redes el caso de la publicación de un libro en formato papel sobre Derecho, escrito por profesionales del area, que incluye párrafos en los que se evidencia el uso de inteligencia artificial en la elaboración del texto.  Frases como «Si quieres te lo separo en párrafos…» o «Te gustaría profundizar en…», típicos en el uso de IA para la elaboración de textos, quedaron impresos en el papel y detonaron las redes con comentarios de lo más variados, algunos acusando y otros justificando a los autores una vez hecho público el caso.

El uso de distintas fuentes no es extraño, claro, en un trabajo de investigación. Para estos jóvenes abogados autores del texto, a la multitud de libros, artículos y otras medios de referencia existentes y a la mano, se les suma la que se ha convertido en la herramienta de consulta por excelencia en este primer cuarto de siglo, la Inteligencia Artificial. 

Pero intuímos que el problema de base no es haber dejado esos párrafos allí, sino la falla de varios de los actores que tomaron parte de la publicación. Es decir, la responsabilidad intelectual -o la falta de ella- más allá de la herramienta elegida para la tarea.

Primeramente, la lectura y relectura por parte de los autores mismos. Luego, el pase de manos a la Editorial, con sus editores y correctores. Sigue la prueba de galera, es decir la maqueta del texto para un último contro de calidad.

Toda esa cadena falló.

Luego, el o los prologuistas: ¿escribieron sobre lo que no leyeron? ¿también pasaron por alto la referencia de la IA?

Este caso, que no es el único, es usado por algunos comentaristas y críticos, ya sea adrede o involuntariamente, para confundir más aun al observador desprevenido con opiniones que mezclan el uso lícito de una herramienta tecnológica novedosa -y sus conflictos aún irresueltos- con la necesaria responsabilidad intelectual al momento de su utilización.

Culpar a la tecnología es un error, porque la IA, como toda tecnología, necesita de la educación y el control humano.


Fuente de la imagen: CincoDías

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La IA no reduce los costos laborales, sino que los transforma

Así lo asegura Gartner, la firma global de investigación y consultoría, especializada en el sector de negocios y tecnologías de la información. Y afirma que «la IA está transformando la economía laboral, pero los mayores riesgos para el retorno de la inversión provienen de los costos que los líderes no están controlando.»

La IA está transformando la economía laboral, pero los mayores riesgos para el retorno de la inversión provienen de los costos que los líderes no están controlando.

La IA se considera una herramienta clave para la eficiencia, la productividad y la reducción de costes. A medida que las organizaciones aceleran la inversión —el 88 % planea aumentar el gasto en IA—, las expectativas de ahorro en costes laborales también aumentan. Sin embargo, la IA no reduce los costos laborales, sino que los transforma, modificando su ubicación y la forma en que se presentan. Muchos de estos costos no están planificados, lo que dificulta su previsión e incluso su gestión. Esta dinámica hace que la optimización de los costos laborales sea más compleja que los enfoques tradicionales y exige que los directores de recursos humanos vayan más allá de la reducción reactiva de costos y adopten una estrategia más integrada a nivel empresarial.

Capacidades que se deprecian

La competencia por las habilidades en IA ha provocado un fuerte aumento en las remuneraciones, llegando algunos puestos en este campo a ganar entre tres y cuatro veces más que el trabajador promedio. Al mismo tiempo, el valor de estas habilidades es cada vez más efímero. El ciclo de vida de las habilidades técnicas se ha reducido de ocho a doce años a tan solo dos a cinco años, lo que significa que las organizaciones pueden estar pagando salarios elevados por capacidades que se deprecian rápidamente.

Las organizaciones que contratan en exceso o pagan de más por talento en IA pueden verse atrapadas en estructuras de costos fijos que superan el valor para el negocio.

Problemas a futuro

Las mejoras en la productividad impulsadas por la IA están provocando reducciones de plantilla, sobre todo en puestos de trabajo para profesionales noveles. Si bien estas medidas pueden reducir los costes a corto plazo, suelen generar presión financiera a largo plazo. Gartner predice que hasta el 30 % de los puestos eliminados por la IA se volverán a cubrir para 2029, a menudo con un coste mayor. Los gastos de recontratación, las primas salariales y los costes de reclutamiento pueden, en conjunto, superar el ahorro inicial.

La mayoría de las implementaciones de IA en las empresas se centran en potenciar el trabajo existente: aumentar la velocidad y el volumen de producción en lugar de redefinir fundamentalmente los roles. Sin embargo, las organizaciones no han alineado completamente las expectativas ni los modelos de compensación con estos cambios. Solo el 25 % de los empleados manifiesta mayores expectativas de productividad a pesar de la disponibilidad de herramientas de IA.

El extenso informe concluye en que el mayor riesgo reside en los costes laborales imprevistos. Las organizaciones que no tengan en cuenta las primas por talento, el impacto de la reestructuración de la plantilla y los cambios en los modelos de rendimiento podrían obtener rendimientos inferiores a los esperados en sus inversiones en IA.

El artículo completo (en inglés) puede leerse haciendo clic AQUÍ


 

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El Telescopio Espacial Roman explorará el cautivador misterio de la energía oscura

A finales de agosto, el gran observatorio espacial de la NASA recorrerá 1,5 millones de kilómetros antes de llegar a su destino final: el punto de Lagrange 2, una ubicación que compartirá con el telescopio espacial James Webb. Desde allí, tendrá una vista constante y sin obstrucciones de una amplia región del cielo.

Con una resolución comparable a la del observatorio Hubble y un campo de visión cien veces mayor, este telescopio podrá captar imágenes más extensas del cosmos, cartografiará la distribución de la materia y nos ayudará a responder una de las grandes preguntas de la astrofísica moderna: ¿qué es la energía oscura?

El nombre

Nancy Grace Roman fue una astrónoma estadounidense y una de las primeras mujeres ejecutivas de la NASA, y una de las «fundadoras visionarias del programa espacial civil estadounidense». A menudo se la conoce como la «madre del Hubble» por su papel en el diseño del telescopio espacial Hubble. Fue oradora y educadora pública activa, así como una defensora de las mujeres en la ciencia.


Más información en https://science.nasa.gov/mission/roman-space-telescope/

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Podrían obligar a la IA de Google a chequear sus fuentes… como a cualquier humano

Un fallo en Munich cuestiona la protección legal tradicional de los buscadores con IA. Google apelará el fallo, que trata AI Overviews como contenido propio de la compañía.

El fallo, dictado a fines de mayo, sostiene que AI Overviews produce declaraciones “independientes, nuevas y sustantivas”, por lo que no puede ser tratado del mismo modo que un resultado tradicional de búsqueda que solo remite a contenido de terceros.

El recurso contra Google fue interpuesto por dos empresas editoriales de Munich. Según la denuncia, AI Overviews vinculó sus nombres con estafas, trampas de suscripción y prácticas comerciales dudosas. Esas afirmaciones no aparecían en las fuentes citadas por el propio resumen generado por IA. El sistema habría confundido a las demandantes con competidores que sí estaban asociados con prácticas cuestionables.

Google confirmó el 12 de junio que apelará la decisión. La empresa sostuvo que invierte en la calidad de AI Overviews y que la función está diseñada para reflejar la información existente en la web.

El tribunal rechazó esa vía, al considerar que la protección para contenido de terceros no aplica cuando el contenido fue generado por el propio sistema de Google.

La analogía usada por el tribunal se aproxima al derecho de prensa: un editor puede ser responsable por un titular o bajada difamatoria aunque el lector pueda acceder al texto completo para verificar la información. En esa lógica, la posibilidad de hacer clic en las fuentes no libera a Google de responsabilidad por afirmaciones generadas por su propia herramienta.

Si la apelación de Google fracasa y el razonamiento del tribunal se mantiene, las consecuencias operativas podrían ser considerables. Antes de generar afirmaciones sobre personas o empresas identificables, un motor de respuestas con IA tendría que verificar que esas afirmaciones estén respaldadas por las fuentes subyacentes.


Más información en DiarioTI.com

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