Hoy nos encontramos aquí día 27,
pues lo que es costumbre en el máster de comunicación,
máster interuniversitario de comunicación educacional,
enredadas con siempre.
Se tiene la costumbre de dar una pequeña conferencia experto
para dar apertura al este semestre el máster.
Yo soy los después de Sánchez, la secretaria de Máster
que en esta ocasión sustituyó a Tiberio feliz, que se encuentra
por el tema personal.
No puede, no puede estar aquí con unos a otros,
pero, bueno, pues yo,
en representación del máster estoy aquí para presentar
a el profesor David Marín; bueno, un una empresa cercana
a todos ha estado con nosotros en el máster;
hasta ahora voy a hacer una pequeña presentación de su perfil
y el a-el encargado de ofrecernos una interesantísima conferencia
estatal hace darle y profesor titular del departamento de Periodismo
y comunicación corporativa en la Universidad Rey Juan Carlos,
donde imparte asignaturas como las nuevas tecnologías
y las la información y producción de programas informáticos,
entre Radio, en el alcance, como profesor invitado,
el Máster de Periodismo.
Tras esta idea, unef y agencia fe en el período 2016,
3.000 veintitres fue profesor aquí en nuestro máster.
En el Máster de comunicación de educación en red de la UNED,
universidad, donde además está dirigido varios cursos
sobre estos temas, medios digitales y desinformación,
sus a través de investigación, se centrarán casting,
la desinformación, el Fachín y la inteligencia
artificial aplicada a la comunicación, es experta
en el sistema, es tarde, más de 70 publicaciones.
De las cuántas, 34 son artículos de las cuales, perdón,
son artículos científicos, 34 de ellas indexados,
entrevistas de alto impacto, escrito, seis libros,
se trata de 34 artículos del libro, es un autor, planifica avergonzar,
más de 40 ponencias en congresos nacionales
e internacionales lesionada en conferencias por invitación
en distintas instituciones universidades fundaciones
centros educativos y en 2021 la Universidad Rey Juan Carlos,
de tal como el primer premio en profesiones,
sino donde es un proyecto de educación transmedia.
En septiembre del veintitres recibió el premio internacional
la piscina o al mejor, artículo científico.
En comunicación del periodismo 2018, 2000 veintidos,
desde el 2000 veintitres,
forma parte del grupo de expertos del departamento
de seguridad nacional de España,
dependiente del ministerio de presidencia,
para realizar estudios sobre las campañas de desinformación
en el ámbito de la seguridad nacional.
Actualmente ocupa el cargo de coordinador
de desarrollo institucional
y extensión universitaria de las facultades,
Ciencias de la comunicación de la Universidad Rey Juan Carlos.
Por tanto, y con todo esto, a sus espaldas,
tenemos el placer de contar con el todo un experto,
para que, bueno, deleite y y nos ofrezca un conocimiento,
además, muy actual, con su conferencia,
titulada La inteligencia inicial en la comunicación,
oportunidades y amenazas.
Bienvenido David, aunque ya no tengo como compañera,
aunque te voy a echar de meras este año, pero bueno,
te tengo hacer, quita y te doy pasado y un placer poder contar contigo
esta tarde.
Pues muchísimas gracias.
El placer verdaderamente es mío.
Luz, yo creo que se me oye viéndose también a través del micro.
Vale?
Perfecto, genial.
Pues muchísimas gracias por esa presentación
y si efectivamente, yo voy a echar de menos el máster.
Hemos sido durante varios años compañeros,
dentro del equipo docente, de una de las asignaturas
que empiezan ahora precisamente no en este segundo cuatrimestre,
la metodología de la investigación.
Bueno, pues como estamos dentro de este marco
no del máster en comunicación y educación en la red
y como a buen seguro tenemos a una enorme cantidad
de estudiantes,
de alumnos y de alumnas que este tipo de asignaturas
no y este máster les suena bastante porque están inscritos
por estar matriculados, bueno, pues hacemos también un poco
esa.
Esa contextualización
y si efectivamente para mí es un verdadero placer
es un verdadero honor que hayáis invitado, os lo agradezco muchísimo
porque me hace bastante ilusión también estar este año,
aunque no sea llevando el día a día y el peso de una asignatura,
pero sí al menos, estar presente con esta sessió,
no esta charla inaugural de este segundo cuatrimestre,
así que muy agradecido a Tiberio, a Til,
Hurdes por.
Por todo ello, si te parece, ya arrancamos comienzo,
no ceña al perfecto.
Voy a compartir la pantalla porque bueno antes creo
que lo he hecho bien, con el propósito de que se pueda.
Me parece que ya lo estoy enviando insistiendo mi pantalla
vale perfecto vale
pues pasa esto fue a muy bien bueno pues muchísimas gracias a todos
y todas por por estar.
Ahí creo que está activada la opción de chat.
Yo creo que es interesante que cuando no me ha calculado el tiempo
y yo soy de los que hablaba bastante decir,
así que, bueno, yo espero no dilatar mucho, no, yo espero
no estar demasiado demasiado tiempo hablando sa por siguiera OIiva.
Claro, efectivamente a eso iba y bueno,
pues en cualquier momento, si se van acumulando cuestiones,
preguntas o ya directamente la parte final
o cuando yo haya terminado la la ponencia,
pues podemos entrar en una parte, un poco más dialógica,
un poco más de intercambio de pareceres
o de resolución de dudas, cuestiones a propósito de las diferentes
de las diferentes propuestas
de las diferentes ideas que por aquí vayan apareciendo bueno
efectivamente poco la idea es hablar es situarnos en la confluencia
entre dos realidades, una,
todo lo que tiene que ver con el campo de la comunicación,
con el campo de la comunicación mediática.
Claro, porque cuando hablamos de comunicación hablamos
de un concepto muy amplio que puede ser comunicación verbal
no verbal, comunicación interpersonal;
comunicación de masas, comunicación mediática.
Nos vamos a centrar más en la parte, en esa parte mediática,
en esa parte de comunicación social
que entendemos cuando hablamos del concepto de comunicación,
no tanto la comunicación interpersonal,
no la comunicación entre entre dos personas,
sino más bien el ámbito de los medios,
el ámbito del periodismo, el ámbito incluso no de la comunicación
audiovisual o comunicación en redes.
Ese sería un gran polo no una gran dimensión que vamos
a tratar en la, en la sesión de hoy y el otro lógicamente,
y lo que ancla esta sesión quizá a la actualidad
es todo lo que tiene que ver con este no tan nuevo desarrollo
de la inteligencia artificial.
Por qué se la inteligencia artificial?
Es algo en lo que se viene experimentando
y es algo que está con nosotros desde hace mucho tiempo,
pero que sí se ha popularizado
y se ha democratizado de manera masiva
a lo largo del último año y medio aproximadamente,
sobre todo a partir de finales del año 2000 veintidos.
Entonces, vamos a colocar, vamos a situar esta ponencia
en la confluencia entre la comunicación de masas,
la comunicación mediática y la inteligencia artificial
con el propósito de trazar una especie de mapa,
no una especie de cartografía de retos,
amenazas por un lado y, por otro lado, oportunidades,
es decir, que aspectos novedosos sí beneficiosos y positivos
acarrea y nos trae la inteligencia artificial en su confluencia
con el campo de la comunicación.
Primero yo creo que es interesante hacer un apartado introductorio
en relación con el concepto de inteligencia artificial,
es decir, que habla de qué hablamos o qué entendemos cuando hablamos
de inteligencia artificial.
Por qué ahora se habla mucho de este concepto,
que no es un invento nuevo
y que diferentes tipos, incluso de inteligencia artificial,
podemos podemos tener o podemos comprender,
o podemos analizar,
y no solamente eso, sino también aparte de la comunicación,
aunque por aquí vamos a pasar de manera un poco más sucinta,
no de manera un poco más superficial,
en qué otras áreas
está impactando especialmente la inteligencia artificial
que como podéis imaginar, es en prácticamente todas las áreas,
todos los ámbitos y todos los aspectos
casi de de la vida humana.
Bien, en primer lugar, claro,
cuando hablamos de inteligencia artificial,
como decía antes, hablamos de un desarrollo
que se viene estableciendo desde hace ya bastantes décadas.
Fijaos que se habla de que allá
por los años 50 se efectuó su desarrollo,
tuvo lugar el, vamos a decirlo así evento fundacional
de inteligencia artificial, que fue en una universidad estadounidense,
luego retomaré esta idea, pero ya desde los años 50
del pasado siglo se viene hablando de inteligencia artificial
y se viene experimentando con este tipo de desarrollos.
Esta imagen que vemos aquí.
Yo creo que a muchos de vosotros y vosotras os va solar
os acordaréis allá por finales de los años 90 cuando una máquina,
en este caso un ordenador, el famoso luz,
derrotó jugando al ajedrez a el ser humano
que mejor manejaba este juego que era el campeo mundial
Kasparov en este caso no entonces bueno
aquello fue todo un un espaldarazo
no para todos estos desarrollos de la inteligencia artificial,
y ya se comenzó a hablar de manera o es bastante profunda
ciertamente profunda,
sobre la capacidad que tienen las máquinas bien entrenadas
con el propósito de realizar acciones creativas o acciones inteligentes,
que hasta el momento parecían solamente vetadas
o sólo exclusivas del ser humano, no es decir cómo de buenas a primeras
apareció una máquina, un ordenador que gana al ajedrez
no jugando a un juego ciertamente complejo
como es el ajedrez a el humano, que mejor que mejor lo hace,
no al campeón mundial.
Bueno, este tipo de desarrollos desde los años 50
hasta la época actual, han tenido momentos mejores momentos,
peores momentos de, digamos, paller, por llamarlo alguna manera,
momentos de invierno.
Se ha hablado mucho muchas veces, no de períodos de invierno,
de la inteligencia artificial,
cuando parecía que no se estaba desarrollando nada nuevo
cuando los avances que en décadas anteriores
se habían desarrollado separaron en un momento determinado,
pero han seguido una progresión más o menos no sé si decir estable,
pero sí más o menos continua a lo largo de todas las décadas.
Se llegó a este punto, no a finales del siglo pasado,
a finales de la década de los 90 de del siglo pasado,
a este punto en el que ya una máquina era capaz de derrotar
a un humano humano que además juega muy bien.
Jugaba muy bien el ajedrez como pocas para este juego
y todo este desarrollo continuó hasta que sucedió algo en el año
2016; algo parecido a algo similar fijamos en el año 2016
una máquina, en este caso AlphaGo How,
que es aquí a favor, que es un desarrollo,
una máquina de la división de inteligencia artificial de Google;
el que se llama en aquella época se llamaba
Maina algo así como mente profunda.
Bueno, AlphaGo, derrotó al campeón mundial
de este juego.
Este juego, que es el juego yo lo lo american hizo
No yo lo llamo Goku, Palé,
pero si algo es un juego oriental es el juego más antiguo
del que se tienen registros y es un juego absolutamente complejo
además infinitamente más complejo que el ajedrez
porque tiene una enorme cantidad de combinaciones posibles no, bueno,
pues esta máquina, este desarrollo de inteligencia artificial,
no a el campeón mundial de este juego,
con el bou que se llama y se eoi se llamaba Aliseda en aquella época.
En este juego no.
Bueno, esto ya eran palabras mayores porque estamos hablando
de un juego mucho más complejo además que no está partida haciendo
una jugada absolutamente sorprendente,
que no es habitual y que, por tanto,
no podía estar previamente patrones azada;
es decir, no se le había introducido ese patrón al algoritmo de la máquina
y entonces sorprendió mucho a todo el mundo,
no a todos los expertos en este juego,
y especialmente a su contrincante.
Un vale es lo que queremos decir con esto,
que el desarrollo de la inteligencia artificial
y en ella lo que pasa es que que ha sucedido a lo largo del último año
y medio con el propósito de que estemos todos ahora hablando
tanto de la inteligencia artificial y sobre todo
de un desarrollo específico de la inteligencia artificial,
que es la y a generativa, es decir,
la inteligencia artificial, generativa, que es capaz
no sólo de procesar una enorme cantidad de datos,
que eso ya la inteligencia artificial no generativa era capaz,
sino de crear elementos, crear producciones
de alguna manera no solamente textos sino también audio;
imágenes de manera automática a partir de un conjunto más
o menos estructurado de datos y simular emular el estándar humano
es decir, hasta tal punto de que muchas veces
cuando leemos un texto que se ha creado con change Pepe,
no sabemos o no podemos diferenciarlo si realmente viene change pt
o viene de una mano humana, no.
Entonces, pues efectivamente, a pesar de que estos desarrollos
son muy antiguos, algo ha pasado en los últimos meses,
que estamos ahora hablando tanto de la inteligencia artificial
y de estas oportunidades y amenazas que está planteando
lo que ha sucedido todos lo sabemos, pero lo tenemos que justificar
y lo tenemos que justificar a través de datos.
Porque, claro, si la inteligencia artificial
se sirve de datos para hablar de la inteligencia artificial,
yo creo que también es importante, sobre todo en un contexto
de un máster, de investigación como este,
hacerlo con datos y hacerlo,
por ejemplo, con que con una herramienta que se llama
Google, tret, es decir, es una herramienta gratuita
que marca las tendencias de búsqueda en un tiempo
dado que nosotros podemos establecer que nosotros podemos elegir
un término de búsqueda, es decir,
cómo han evolucionado las búsquedas de la gente a través de Google,
que es un buscador que tiene una posición
absolutamente monopolística en el mercado.
Es decir, todo el mundo prácticamente todo el mundo,
cuando queremos buscar algo en Internet,
lo buscamos con Google, por lo menos hasta ahora.
Ahora con los change PTs, y con la inteligencia artificial.
Vía chata a lo mejor las búsquedas las hacemos de otra manera no,
o empezamos a hacerlas de otra manera, pero bueno,
hasta el momento Google ha tenido esta posición monopolística.
Qué es lo que sucede?
Pidiendo a través de Google 3.
Cuáles son los patrones de búsqueda de un determinado término temos.
Si ha sido tendencia en un determinado periodo
no, y aquí lo que vemos es que es la evolución
de las búsquedas del concepto del término inteligencia artificial
a lo largo de los últimos cinco años vemos que bueno son el 19
durante todo el 20 durante todo el xxi;
incluso durante la primera mitad del veintidos los términos
las las búsquedas de este concepto de este término
inteligencia artificial se mantuvieron más
o menos constantes,
pero aquí de repente hay un pico y a partir de aquí empieza
a subir de manera absolutamente exponencial,
que es lo que sucede aquí finales del año 2000 veintidos en lanzamiento
de traje, es decir,
el colocar en las manos de la gente una herramienta poderosa
de Inteligencia Artificial generativa que popularizó hamaika
democratizada el acceso a estas herramientas por cierto
aquí hay un valle en lo que a las búsquedas
de Inteligencia Artificial se refiere,
se corresponde con el verano del año pasado,
donde la gente busca otras cosas por lo
y luego subió otra vez a partir del mes de septiembre,
como, como ve claro, cuando esto lo lo lo certificamos
que es decir, asociamos esta mayor atención
al concepto de o al término de Inteligencia Artificial, Concha,
gt, a través de otra herramienta también, Google 3,
nos ofrece la posibilidad de ver cuáles son las consultas relacionadas
con un determinado término y vemos que las que están en aumento,
que se asocian con el concepto de inteligencia artificial,
las cinco primeras, tienen que ver con la inteligencia artificial.
Generativa las cuatro primeras además son búsquedas, que son versiones
tgt en conexión con el concepto de Inteligencia Artificial
o directamente change, pt Quintás, vino que ping, lo que es,
es otro buscador que utiliza inteligencia artificial
en este caso concretamente Change;
pt, 4.
Bueno, pues con estos datos vemos que la salida al mercado,
la posibilidad de utilizar Change pt ha sido
absolutamente fundamental para poner de moda todo lo que tiene que ver
con el concepto de inteligencia artificial
y ahora bien, a qué les llamamos y a que le llamamos
inteligencia artificial.
Lo primero que tenemos que tener en cuenta es que la guía
es un campo de la informática si entendemos la informática
como un campo; bueno, pues la inteligencia artificial
sería un su campo, por tanto, de la informática,
que básicamente se centra en la elaboración,
en la realización,
en el desarrollo de sistemas de programas que son capaces
de emular de realizar, de ejecutar tareas que hasta el momento
parecían absolutamente vetadas y exclusivas de los seres humanos
y de la inteligencia humana.
Estos sistemas lo que buscan son las simulaciones de procesos cognitivos
que se asocian habitualmente con la capacidad
o con la, con la habilidad humana,
como el razonamiento, la percepción, el aprendizaje,
la resolución de problemas y además de alguna manera
ejecutan acciones que sobrepasan las capacidades humanas,
sobre todo cuando hablamos del procesamiento de datos,
es decir, procesan, son capaces de procesar
una mayor cantidad de datos en menos tiempo
y además en volúmenes absolutamente enormes,
no dentro de la inteligencia artificial.
Tenemos otros un campo que es la inteligencia artificial,
generativa, que sería una parte de la inteligencia artificial,
pero no toda la inteligencia artificial de acuerdo.
Hay un tipo de,
hay varios tipos de inteligencia artificial que no es generativa,
pero no deja de ser inteligencia artificial
cuando le colocamos el apellido, generativa, que es lo que significa.
Significa lo que comentábamos anteriormente.
Que estos sistemas son capaces de producir,
de crear más o menos desde cero a través de la computación a través
del procesamiento masivo de datos, son capaces de crear producciones,
ya sea en texto, ya sea en audio,
ya sea en código incluso o ya sea envidio que emulan,
que simulan y que verdaderamente alcanzan el estándar
de no sé si de creatividad,
pero si el estándar formal que tiene la producción
y esto, lógicamente genera una serie de oportunidades por un lado,
pero también una serie de retos que vamos a ver a lo largo
esta sesión.
Claro, cuando hablamos de inteligencia artificial hablamos,
como decía antes,
de una enorme cantidad de tecnologías.
Hay algunos autores que no hablan de la inteligencia artificial
en singular, sino que hablante inteligencias artificiales en plural
porque hay muchas y de diferente tipo;
por ejemplo, llevamos ya tiempo utilizando algoritmos
utilizando sistemas de inteligencia artificial
permanentemente en nuestro día a día,
por ejemplo, las redes sociales utilizan inteligencia artificial,
utilizan algoritmos que procesan grandes cantidades de datos
para predecir qué tipo de contenido para recomendarnos contenido.
En función de lo que nosotros previamente hemos consumido
de los laicos.
De los comentarios que hemos hecho, por ejemplo, el buscador de Google
se basa en Inteligencia Artificial obviamente estamos hablando
de que cubre el recoge una enorme cantidad de datos.
Los primeros datos que recoge son es esa cadena
de palabras que nosotros podemos ponemos en el buscador
con el objetivo de buscar información,
pero luego recoge también otros datos, nos feo localizan,
los creo posiciona porque no es lo mismo
hacer una búsqueda en google de hoteles,
estando en Madrid, que estando en Nueva York.
Los resultados de búsqueda serán distintos.
Por qué?
Porque igual recoge el dato
de donde te encuentras todo esos inteligencia artificial
que está utilizando el propio buscador,
ugt es, por ejemplo, el gps,
que nos lleva al lugar donde queremos ir,
está utilizando grandes cantidades de datos de geolocalización;
son, además algoritmos, predictivos porque determinen en base
a una fórmula cuánto tiempo vas a tardar en llegar al sitio
donde quieres ir, utilizando también datos
en tiempo real del tráfico que hay en las carreteras
por donde tú vas, no, esos inteligencia artificial.
Esos son algoritmos o por ejemplo, el dictado,
la función de dictado wasap no las notas de voz,
sino que esta función,
que tiene wasap de que tú le hablas y te convierte, te reconoce la voz
y te la convierte en texto.
Esos inteligencia artificial allí este equipo,
inteligencia artificial, es de voz al texto,
es decir, te transcribe el texto,
algo que está reconociendo en forma de voz,
esos son algoritmos de inteligencia artificial que han sido
previamente entrenados con el objetivo
de desarrollar esas soluciones o, por ejemplo,
cuando, entre comillas hablamos con los smart explicas,
no con los altavoces inteligentes,
como alexa o como los asistentes virtuales que tenemos,
los teléfonos sí y otras modalidades,
no de otros sistemas operativos diferentes al ahí fuera bueno,
pues también utilizan algoritmos también,
son instrumentos de inteligencia artificial que procesan;
datos en este caso en forma de voz y en vez de ofrecernos respuestas
de manera textual.
Lo que hacen es generar pozo,
es decir, es una interfaz sonora con el objetivo
de que podamos interactuar con ellos.
Es decir, todo esto, todos estos desarrollos
son desarrollos algorítmicos, de inteligencia artificial,
que llevan ya mucho tiempo con nosotros.
Pero estrictamente, no son inteligencia artificial,
generativa como nos puede hacer tal y por ejemplo Michel
ni o y, bueno, pues todo todo;
toda la pléyade de herramientas que a lo largo
de los últimos meses han salido para diferentes usos generativas
para producir contenido;
en definitiva, bien en este punto,
y para continuar un poco buceando no metiéndonos
en lo que es la inteligencia artificial y cómo funciona claro.
Yo he de decir no vengo del campo de la computación;
no vengo del campo de la ciencia de datos,
con lo cual no vamos a hacer una incursión demasiado profunda
en cómo se entrenan a un sistema algorítmico
de inteligencia artificial con el objetivo
de que funcione correctamente, pero sí que de manera teórica
podemos establecer dos grandes campus de aprendizaje
de inteligencia artificial,
porque lógicamente la inteligencia artificial, previamente,
se tiene que haber entrenado con que entrenamos a la inteligencia
artificial con que entrenamos a un sistema de ya,
pues fundamentalmente, con datos, con grandes cantidades de datos,
con masivas, con millones, cantidades de datos,
con el propósito de generar los los resultados.
No.
Fijaos que ahora mismo
la mayor carrera que hay dentro de las empresas tecnológicas
no es tanto por crear las mejores fórmulas,
es decir, no es tanto por crear la mejor formulación algorítmica.
Para los sistemas de inteligencia artificial
las fórmulas de alguna manera ya están prácticamente todas creadas,
se utilizan librerías previas ya con el código, escrito o no,
que de alguna manera se puede si eres experto en ello,
se puede adaptar a tus necesidades, es decir,
no el reto de la inteligencia artificial no es tanto crear
mejores fórmulas,
sino conseguir más y mejores no tener mejor dataset,
tener mejores bases de datos con el objetivo
de entrenar estos dispositivos.
Entonces, dependiendo de las estrategias
que utilicemos con el propósito de entrenar, no o de hacer aprender
a estos sistemas de inteligencia artificial,
tenemos como dos grandes bloques no, por un lado
el aprendizaje automático.
Por otro lado, el aprendizaje profundo
y sin leer 1.000 sería el automático
o el de sería el el profundo dentro del automático.
Tenemos tres sus modalidades, por definirlo de algún modo.
No.
Por un lado, tenemos el no supervisado en los supervisados;
significa que el propio sistema de inteligencia artificial
es capaz de automáticamente generar reconocer patrones
en una enorme cantidad de datos que nosotros le estamos.
Estamos suministrando, por ejemplo, imaginaos,
que queremos hacer un sistema de Inteligencia Artificial
para reconocer gatos, queremos hacer un algoritmo de inteligencia
artificial.
Con el objetivo de reconocer imágenes de gatos entonces no supervisado,
lo que haríamos es entrenar al algoritmo,
es decir, introducir en el sistema de Inteligencia Artificial
una enorme cantidad de fotos, de gatos,
de manera que el algoritmo automáticamente reconoce la forma,
reconoce los ojos, reconoce a través de todos los entrenamiento,
que es un gato y que no es un gato,
es decir, el no supervisado, se basa,
se fundamenta en el reconocimiento, en la generación de patrones.
Por otro lado, en el supervisado el supervisado,
el humano tiene que suministrarle los datos
etiquetando los previamente,
es decir, le tiene que decir a la máquina.
En el mismo ejemplo de el sistema de Inteligencia Artificial,
que tiene como objetivo reconocer fotos de gatos.
Aquí en el supervisado el humano tendría
que etiquetar las fotos de datos diciéndole que esos son gatos,
las fotos de otras cosas que no son gatos,
tendría que estar etiquetada, como no gato, y entonces bueno,
pues el sistema reconoce lo que es un gato
con respecto a lo que no es un gato, es capaz de diferenciar,
porque tiene la información, porque tienen las etiquetas
de lo que es un gato y no es un gato,
y entonces genera su aprendizaje a través de esas esas etiquetas
no, y por otro lado tenemos el reforzado y reforzado.
Consiste en que, una vez que hemos entrenado al algoritmo,
mediante un entrenamiento supervisado, no supervisado,
se le ofrece una retroalimentación, es decir, se le pide imaginados;
hemos entrenado el algoritmo para que reconozca automáticamente fotos
de gatos, entonces lo aprobamos y le introducimos fotos de gatos
con el objetivo de ver si acierta o no cuando acierta.
Le decimos que acertado cuando falla le decimos que ha fallado
y él aprende automáticamente a través de ese feedback,
a través de esa retroalimentación.
Es decir, no solo aprende de manera
supervisada con etiquetas de manera no supervisada con patrones,
sino que luego hay una segunda fase de aprendizaje
a través de aprendizaje reforzado a través de esa estrategia
de reforzada, mediante la retroalimentación,
o el feedback, obtiene del pnuma.
No fijaos que esto,
que estamos aquí donde nos encontramos en este momento,
no en esta estrategia de la retroalimentación de este tipo
de aprendizaje reforzado.
Esto es lo que estamos haciendo ahora, de manera gratuita, Concha, gt
-es decir Change;
pt y otros sistemas de inteligencia artificial,
tienen una parte.
Son modelos frío,
es decir, tienen una parte que es gratuita,
que tú puedes, por ejemplo, una versión gratuita.
En el caso de Charge,
es el modelo nuevo, es la versión 3, punto 5,
luego tiene un modelo de pagos que te permite hacer
cosas que no te permiten hacer la versión frío, que es lo que sucede
que nosotros todos los usuarios de Change p, tres punto,
cinco de la versión gratuita,
lo que estamos haciendo es enseñar,
entrenar al algoritmo de change.
P con el objetivo de mejorar el, que es tanto de pago
como gratuito a través precisamente de esto,
de la retroalimentación, muchas veces después de utilizar change,
pt nos aparece una pregunta que dice algo así como estar satisfecho
con la respuesta
o quieres generar una segunda respuesta a propósito de esto,
porque la primera no te ha gustado, algo así no.
Entonces, pues cuando volvemos a pedirle que haga una respuesta,
porque la primera no nos ha gustado,
le estamos diciendo que de alguna manera,
cometido un error, y de eso, de esa retroalimentación,
de ese feedback Charge pt, aprende de manera automática
con el objetivo de mejorar sus, sus prestaciones,
vale todo eso en el campo de aprendizaje automático
del más y luego tenemos el aprendizaje profundo,
el learning, que es mucho más complejo
y que se basarse fundamental en la generación,
en la creación de diferentes capas de sistemas algorítmicos,
que simulan, que emulan las redes neuronales biológicas
del ser humano no.
Aquí no nos vamos a meter porque esto sí que tiene
una mayor capa de complejidad y lógicamente,
pues estos sistemas de elearning tienden a ser algo más efectivos
y desde luego a funcionar bastante mejor,
porque han sido, digamos, creados con una mayor sofisticación
y, sobre todo, si han sido bien entrenados
con buenos dataset, no con buenos conjuntos de datos,
pues funcionan de una manera muy, muy eficiente
o razonablemente eficiente, por lo menos teniendo en cuenta
los datos que nosotros previamente les he mostrado.
Bueno, aprendizaje automático, frente aprendizaje profundo un poco.
La idea central de todo esto
es que tenemos que tener en cuenta un principio fundamental
que rige todo modelo entrenamiento de la inteligencia artificial,
y es que una ya
una inteligencia artificial es tan buena
como bueno sean los datos con los que se la interino,
pero incido repito -la gran carrera que hay ahora mismo
en el campo de las tecnológicas no es tanto por crear mejores algoritmos,
mejores fórmulas,
sino por crear mejores conjuntos de datos,
es decir, por extraer por tener por conseguir,
y por tanto ofrecer al algoritmo ofrecer al sistema de inteligencia
artificial, mejores cantidades de datos y más datos
y además de mejor calidad,
con el objetivo de entrenar a los a los albores bien,
ámbitos donde se está utilizando la inteligencia artificial
y donde, bueno, pues puede haber una enorme cantidad de oportunidades
para mejorar ciertos sectores en el campo de la salud.
Dos vías.
Por un lado, la prevención, la prohibición de enfermedades,
los tratamientos personalizados en el campo de la agricultura,
también detección temprana de plagas, por ejemplo,
o regular los riesgos en función de determinados datos
como la temperatura del día la humedad.
Todo esto con el objetivo
de optimizar la producción en cuestiones medioambientales
y de clima sobre todo en temas predictivos,
no con fines predictivos;
para la predicción meteorológica
y incluso para la prevención o predicción de incendios
con el propósito de ofrecer una respuesta inmediata
o por ejemplo, cómo están utilizando la inteligencia artificial
en las llamadas ciudades inteligentes para recoger,
por ejemplo, datos en tiempo real del tráfico del tránsito
en una determinada ciudad para optimizar el transporte público
o para regular el tráfico, por ejemplo,
recoger datos en tiempo real de la demanda de autobuses
que hay en una ciudad que en una determinada.
Ahora puedes vivir en un barrio
y bajar en otro con el objetivo de llevar más autobuses allá
donde se esté produciendo en tiempo real, más demanda,
pues porque acaba de terminar un concierto, un partido de fútbol
y la gente está demandando más afluencia de autobuses
o de metro.
Entonces, bueno, pues con ese tipo de defines se puede utilizar
y verdaderamente es muy interesante hacerlo.
La inteligencia artificial básicamente es lo que ofrece
la inteligencia artificial desde el punto de vista
de las oportunidades de los beneficios
en todos los ámbitos.
También en la comunicación,
en todos estos que hemos visto anteriormente,
en todos estos que hemos visto que hemos visto anteriormente agricultura
en el campo de las ciudades inteligentes,
medioambiente en el campo de la salud,
en el campo de la educación también,
cómo no, en el campo de la comunicación,
cuáles son los principales beneficios,
si si el sistema ha sido bien entrenado
y además, bueno, pues tiene una formulación correcta,
no tiene sesgos y no tiene ninguna problemática que genera
o que puede generar algún tipo de desigualdad que luego veremos.
Bueno, pues suelen ser sistemas que nos hacen ganar
eficiencia, no, nos hacen ser un poco más eficientes a través
quizá del ahorro de tiempo
y nos suelen ofrecer también capacidades, ciertamente expandidas,
en el sentido de que son capaces de hacer
cosas que nosotros no podemos hacer,
sobre todo a la hora de procesar datos de manera muy, muy rápido,
pero lógicamente todo esto.
Si hablamos de eficiencias, hablamos de ahorro de tiempo.
Si hablamos de capacidades,
expandidas, si hablamos de este tipo de beneficio por parte
de la inteligencia artificial,
tiene que ser en tareas que sean más o menos británicas.
Es decir, en tareas que puedan ser programables,
que se puedan reducir a fórmulas, es decir,
los sistemas de inteligencia artificial te pueden ganar al ajedrez
porque el ajedrez tiene un conjunto de normas,
un conjunto de reglas,
y tiene unas probabilidades que pueden ser patrones dadas,
es decir, que pueden ser introducidas en un programa que se pueden reducir
a un lenguaje de alguna manera, matemático,
y que más o menos se pueden hasta predecir,
pero los sistemas de inteligencia artificial
son tremendamente malos para la improvisación, es decir,
para tomar decisiones para las que previamente no han sido entrenadas.
Qué es lo que sucede con con los sistemas de inteligencia artificial?
Pues que para este tipo de tareas mecánicas
de las que estamos hablando, como por ejemplo jugar al ajedrez,
pueden ser muy buenos, es decir, te puede ganar al ajedrez,
pero si el ordenador dónde está esa esa máquina?
No el ordenador?
Dónde está ese sistema de Inteligencia?
Artificial, está en una habitación que se incendia
en ese momento va a morir, seguro, tú podrás morir o no,
pero intentará es adaptarte, a la circunstancia;
intentará salvar salvarte de alguna manera,
intentar así improvisar una solución.
Ese ordenador que no ha sido entrenado para esa función
en concreto va a morir, seguro, con lo cual,
aquí dependiendo de cómo consideremos la inteligencia,
es decir, depende de cómo definamos el concepto de inteligencia.
Así serán máquinas más inteligentes o no?
Son tremendamente poco.
Inteligentes en este caso
cuando se tienen que adaptar a situaciones inesperadas,
a situaciones que previamente han sido programadas.
Vale?
Bueno, hemos visto una serie de.
Voy a hacer un pequeño parón porque tengo aquí el café que es
que ya llegan unas obras que necesita un cafecito.
Eso me permite, ese es el Hurdes, dale,
dale mientras no es nada en relación con el cafetito,
estoy diciendo algunas participantes a través del correo que no pueden ver
en cha.
Entonces no sé qué es lo que se podría hacer
y esto va un poco a la persona con la que me estoy chatear amigo
del técnico, para ver qué podemos hacer política
y tiene que haber asedio tres D web.
Se entonces.
Claro, a ellos les habrá llegado al correo
un un enlace canalón para ponerlo en envío de indirecta,
pero no se pueden hacer para para ver el chat y luego poder.
Bueno, pues preguntarle, adalid
alguna cuestión que le haya surgido después de la conferencia.
Sí que siempre me he hablado con la persona encargada
de si tal vez y por Canal UNED es cierto
que hay un mail en el tiempo de nacer consulta,
y eso lo reciben.
No sé si es Tiberio.
No sé si soy vosotros, pero por ahí pueden hacer consultas,
pero el chats,
o sea, para acceder a el chat de lo que viene a ser la sesión
tendrían que tener el de acceso a mueve a esta llamada.
Devuelve ex entonces,
por lo que yo he visto en este mensaje.
Ellos el que tienen es el para verlo en vivo y en directo.
Ahora bien, no tienen esta sesión de.
Vale dejar su pregunta por correo y tal,
pero este chateo que tenemos nosotros aquí ahora mismo o no lo pueden ver?
Bueno, pues como time, yo no sé si lo habrían gestionado
de alguna manera con el no estar, y yo.
Bueno, pues aunque iba a estar como como oyente,
pero al final he hecho las veces del medio
y y entonces no sé si dar mi correo
que me mandara mi las preguntas al correo,
porque yo estoy con el correo abierto,
lo cual podría ser una solución para yo lo sé yo lo puedo saber.
Qué correo han dejado en el Canal UNED?
La misma duda le está llegando a ello.
Claro que dio a la nueva era una posibilidad.
Entonces el mío es con el arroga en un punto net
o entonces era la parte antes de la roba?
Es el Pérez Sánchez vale para dejarlo en la mesa perdón ah
vale nada dejándolo de alumno perdón
que ya lo hace muy claro gracias también y bueno,
yo he escrito a mí correos que entonces es Sánchez,
toda junta minúscula, arroga punto UNED.
Puntuales voces recapitulando para preguntas
los que tengan el chat, que la dejen por el chat,
los que no tengan el chat que la manera al correo
que acaba de dar l Hurdes,
que se podrá compartir el término de de la sesión vale?
Bueno, pues estupendo; Muchas gracias a ti nada.
Nada no, no me ha venido bien para terminar mi alcance.
Entonces, qué pasa con la comunicación?
Ya hemos hablado de todo, lógicamente,
pero de cuestiones que tienen que ver con la inteligencia artificial.
Ahora vamos a ver más bien la confluencia, la afectación
o las implicaciones que está teniendo la inteligencia artificial
en las cuestiones relacionadas con la comunicación,
y para esto para esto vamos a hacer lo mismo que hacíamos anteriormente
con Google Training.
Es decir, vamos a ir a los datos y vamos a ir
a que se está investigando en concreto,
es decir, que conocimiento de fronteras
se está creando en la confluencia entre inteligencia,
artificial y comunicación, sobre todo desde el año 2000
veintidos.
Tomamos como referente año 2000 veintidos, año 2000 veintitres,
y lo que llevamos de 2024,
que se está investigando,
de que se está hablando la investigación científica
en esa confluencia, en esa convergencia,
en esa intersección entre comunicación
la inteligencia artificial.
Bueno, pues hemos hemos ido
a las bases de datos que Intexa toda esa publicación científica
y hemos hecho un estudio, un pequeño estudio además,
ha dado que ex profeso para para esta sesión lo hemos hecho claro,
como el concepto comunicación podía generar ahora falsos positivos,
es decir, podía generar la operación de determinados artículos,
no de determinadas publicaciones que no tengan que ver con la comunicación
mediática y sí con la comunicación interpersonal.
La búsqueda se ha hecho con inteligencia artificial
y periodismo en concreto,
y a, y Journal en inglés y Periodismo,
y que es lo que nos hemos encontrado,
pues nos hemos encontrado una variedad de temas que yo creo
que nos vienen muy bien para cartografiar,
para establecer un mapa de cuáles son las principales preocupaciones
que tiene la sociedad y que tiene la investigación
científica en relación con la inteligencia artificial,
y su aplicación al campo de la comunicación mediática.
Vale.
Lo que hemos visto es básicamente esta red,
vale, es una red que tiene diferentes agrupaciones de Kivu,
no de palabras clave.
Todos estos nuevos que vemos aquí son palabras clave.
Bueno, pues, de alguna manera se pueden configurar
como grandes temas a partir de los cuales
se está investigando en relación con inteligencia artificial
y periodismo.
Como vemos,
hay diferentes agrupaciones que están esos colores,
que veis ahí claro, cada color es una agrupación
que la terminología del análisis de redes,
se llama cluster o cláster como queráis.
Yo tengo tiempo a decirlo.
En inglés, no cláster, pero bueno, si queréis que digamos
que ustedes vivos, que usted no pasa absolutamente nada.
Entonces, cuáles son estas agrupaciones de conceptos,
de términos, estas agrupaciones, en definitiva,
de preocupaciones que hay ahora mismo en relación
con la inteligencia artificial y la comunicación cuáles son?
Bueno, pues vemos esto.
Si hacemos un análisis rápido, visual, lo vemos claramente.
Vemos que hay cinco grandes agrupaciones,
cinco grandes clusters.
Este rojo tenemos aquí
un azul; tenemos este verde tenemos ahí uno morado aquí
y tenemos este arriba, que es de color amarillo;
tenemos esos 5, que son los que articulan toda la gran red,
y luego tenemos 2, un poco más pequeños
y un poco más, más dispersos.
No, uno es este naranja,
que además tiene una de las palabras clave, que es periodismo,
y luego hay uno aquí marrón empotrado con el rojo
por algo muy lógico que luego vamos a ver.
Entonces, todo esto nos sirve para hacer
como decía antes ese ese mapa de preocupaciones de oportunidades,
de amenazas y también de beneficios
que podemos encontrar en la inteligencia artificial,
y su aplicación a la comunicación.
Cuáles son esos clases?
Los vamos a analizar.
El primero es este rojo y aquí es el más grande de todos.
Fijaos es un cláster de la.
La la temática fundamental que representa
es inteligencia artificial, cómic, 19 influencia,
informe por cole y 19 desinformación.
La inteligencia artificial,
básicamente como la inteligencia artificial, se utiliza
con el objetivo de desmontar la desinformación del cómic 19.
Hemos cogido investigación del año 2000 veintidos,
investigación del año 2000 veintidos que de alguna manera
todavía seguía anclada lo que pasó en el 20 lo que pasó en el 21,
es decir, a la hora de definir a la hora de ofrecer
claridad a propósito de cuestiones informativas sobre el cómic 19.
Entonces cuáles son las palabras esenciales?
Claves de este cláster las tenemos aquí vemos por ejemplo coronavirus
Covidod publicación vacuna redes sociales medios sociales pandemia mis
informáis antes información.
Investigación médica,
es decir un poco la conjunto semántico de todo ello,
la agrupación de términos tiene que ver con el uso
de la inteligencia artificial.
El uso de el análisis de redes con el propósito,
con instrumentos de inteligencia artificial
pone el propósito de desmontar mis informáis,
es decir, te es información sobre todo esto
sobre literatura médica sobre Couve y 19 sobre vacunas.
Sobre información médica,
información en salud, información científica
dentro del marco de la comida 19, este es el primer gran cláster,
y una de las primeras cuestiones que hay que poner encima de la mesa,
como la inteligencia artificial,
nos puede servir para combatir la desinformación
a través de herramientas que, bueno, pues se van a poner al servicio
de la verdad, no tanto de la mentira,
seguimos avanzando en tamaño.
El segundo cláster es el verde de acuerdo es este de aquí
y este es muy interesante
porque es el que tiene la dimensión más formativa,
es decir, esto es todo un desafío que tenemos en este momento
y una gran oportunidad, formación y competencias en el uso
de la inteligencia artificial para la producción mediática
para la comunicación, la producción periodística
y la producción mediática de acuerdo es todo este gran cláster verde,
con palabras clave algunas las vemos por aquí training formación,
hay otra por aquí y las vamos a ver más desglosadas.
Aquí está este es el segundo cláster con training y completas
no competencias por un lado, formación por otro y todo
lo que tiene que ver con la parte más de producción periodística
o de producción,
incluso de inteligencia artificial, generativa, es decir,
cómo formamos a los profesionales de los medios.
Como formamos, a los profesionales de la información,
como ofrecemos alfabetización algorítmica, aquí hay algo curioso,
la palabra algoritmo está metida en este segundo cláster,
no está en otro, está aquí en este, es decir,
cómo se relaciona el concepto de algoritmo con algo,
con un objeto de estudio que tenemos que conocer con el propósito
de adaptarnos a esta era gobernada por la inteligencia artificial,
o donde la inteligencia artificial
va a ser especialmente más más importante, no?
Entonces, bueno, pues aquí tenemos esta segunda gran agrupación
o este segundo,
este segundo frente temático que tiene que ver con la formación
y con las competencias;
en el uso de la inteligencia artificial para fines mediáticos
para fines periodísticos para fines comunicativos,
ojo, y también para orientar a las audiencias, palabra clave
que aparece aquí y no en otro cláster de acuerdo
también interesante.
El tercero por tamaño, es el azul.
Este azul que vemos aquí vale y es el que tiene una dimensión
quizá un poco más relacionado con la relacionada
con el ámbito laboral.
Uno de los grandes retos.
Uno de los grandes desafíos que tiene la inteligencia artificial
es las transformaciones que va a ocasionar
en determinados ámbitos laborales prácticamente en todos.
Entonces, este segundo, perdón.
Este tercer cláster el azul lo que nos viene a decir
es qué transformaciones,
qué modificaciones va a haber en las rutinas profesionales
vinculadas con el campo de la comunicación,
cuando se integre la inteligencia,
artificial en las relaciones periodísticas,
a la hora de generar guiones, por ejemplo para cine,
para cortos a la hora de producir imágenes sintéticas
hace menos de 15 días o ella ahí ha sacado.
Es decir ya ahí que es la empresa de Change
y de Dalí ha sacado un nuevo, no lo ha sacado todavía,
pero ha anunciado el desarrollo de un nuevo instrumento
de Inteligencia Artificial que viniera automáticamente
a partir de texto imágenes entonces.
Eso es una bomba, esos todo un desafío, imágenes en movimiento
porque ya existía la posibilidad de generar automáticamente imágenes
estáticas con tal y y con otros sistemas que no son de ella hay
pero en este caso estamos hablando de imágenes en movimiento,
con lo cual bueno pues eso impone una,
un nuevo desafío lógicamente para los hacedores de imágenes
y movimiento para los cineastas.
Bueno, entonces este tercer cláster un poco por ahí,
es decir, transformaciones en las rutinas profesionales
a partir de la integración de tecnología de frontera
en el sector, la generación, en definitiva,
de nuevos tipos de periodismo a partir de la inteligencia
artificial y aquí los tememos periodismo algorítmico periodismo
de inteligencia artificial periodismo automatizado periodismo computacional
automatización de noticias es decir nuevas concepciones del periodismo
una transformación del periodismo,
hacia un lado mucho más automatizado ,
hacia un lado donde donde hay determinados procesos
que se van a automatizar y donde es absolutamente necesaria
lo que la la, la la tendencia que veíamos en el segundo cláster
la formación del periodista, la formación de los comunicadores.
Con el objetivo de adaptarnos a estas transformaciones
que vemos en el cláster número 3, vemos que hay una relación,
una conexión lógica entre unos clusters
y otros no vale el número 4.
El número cuatro es también ciertamente interesante,
es el que país aquí en color amarillo
y tiene que ver también con el campo profesional,
pero desde otro punto de vista es cómo va a afectar
no tanto cómo se van a integrar las herramientas,
que eso sería el azul,
sino cómo van a afectar las herramientas de inteligencia
artificial al campo de la comunicación,
tanto al campo del periodismo como al campo
de la generación de imágenes no o en general
a la producción de creaciones mediáticas.
No, cómo van a afectar
y como se puede ver a dar dos elementos,
dos aspectos absolutamente fundamentales, tanto del periodismo
como de la comunicación en general, que son la integridad,
la honestidad por un lado y por otro lado,
la calidad del producto.
Porque, claro, si antes era un humano el que generaba las noticias
el que cuidaba que las fuentes fuera de agua potable,
el que cuidaba la veracidad,
ahora va a haber una máquina que va a generar determinadas
informaciones.
Cómo se va a degradar,
si es que se va a degradar la calidad de todo eso,
como cuidamos, en definitiva, la calidad del producto,
cuando introducimos las herramientas de inteligencia artificial
dentro de las redacciones
o dentro de los centros de producción de creaciones mediáticas.
No, y ahí vemos palabras clave como este.
Cláster cuatro palabras clave como alta calidad
o como, por ejemplo, honestidad o integridad,
que sería esta las huérfanas, no a la hora
de escribir, por ejemplo, a la hora de la práctica periodística,
y como la gente va a percibir eso,
es decir cómo la gente va a va a sí; bueno, pues de alguna manera asumir
que ya la información en parte que le puede empezar a llegar ya
no es tanto de producción humana ya no viene por parte del humano,
sino que puede venir por parte de una máquina algorítmica
que ha procesado una enorme cantidad de datos
y que lo que que ha hecho
ha sido ofrecer un resultado final sin sin ese espíritu humano,
sin si ese toque humano que tiene normalmente
un escrito cuando ha sido tratado
por un alma humana, en definitiva.
Entonces, bueno, pues todo eso tiene que ver con un verdadero retorno,
con un verdadero desafío, el de la calidad
y el de la integridad de la producción mediática,
cuando se están utilizando herramientas automáticas
de inteligencia artificial,
y ahí todo esto nos sitúa en un desafío muy importante,
muy potente, que es el de los sesgos;
es decir,
de qué manera cuidamos que la producción mediática
no tenga sesgos,
precisamente porque uno de los problemas que tienen
la inteligencia artificial es que cómo se nutre de datos
que pueden tener sesgos, o la propia fórmula
puede estar sesgada también en su creación por parte
del que ha elaborado la propia fórmula.
Como eso se va a traducir también en los resultados,
siempre se dice que este tipo de herramientas no son neutrales,
asumen los sesgos de sus creadores,
no, esto es algo que luego vamos a retomar.
Entonces, todo esto ya también es una gran preocupación
que hay dentro del campo de la investigación
en materia de información información
comunicación la inteligencia artificial la calidad
la integridad la integridad la ausencia de sesgos a la hora
de elaborar este tipo de producciones,
cuando intervienen de alguna manera,
instrumentos de inteligencia artificial, nos vamos con el quinto,
el quinto cláster es no es el más pequeño,
pero de los los fundamentales,
si es el que tiene menos fuerza es este que vemos aquí el morado
y es el que tiene que ver desde mi punto de vista
es menos interesante,
pero también se está investigando sobre esto,
es algo que tiene que ver con tecnologías afines
a la inteligencia artificial y que generan sinergias,
como por ejemplo el blockchain o sistemas inmersiva
como la realidad aumentada la realidad virtual
o, por ejemplo, los niños, es decir,
la manera de producir noticias de forma damnificada,
es decir, la creación de juegos,
que realmente lo que están haciendo es informando
sobre un determinado aspecto, sobre una determinada realidad,
pero con una estrategia luz, edificada,
con una estrategia de gamificación.
Bueno, pues también esto,
más que un reto, yo lo veo más como una oportunidad,
es decir, la oportunidad de construir,
de generar sinergias interesantes entre diferentes tecnologías
para realizar producciones más potentes,
que tengan que estar controladas, lógicamente,
que no tengan sesgos que además,
en el caso de la tecnología blockchain,
funcionen verdaderamente de manera descentralizada,
que es lo que promete el blockchain, etcétera.
Bueno, aquí tenemos las palabras fundamentales
de este frente temático.
No ruina aumentada blockchain se habla de periodismo digitales
en plural o por ejemplo no y luego como la gente
aceptar todo eso, tecnología sexta, un poco nos sitúa también
en el lado de la percepción de la gente no del receptor
si se quiere, o del usuario de este tipo de tecnologías,
y luego hay dos cosas muy,
muy descentralizados mucho menos potentes,
pero que también son ciertamente interesantes.
Por un lado, tenemos uno naranja, que está muy disperso,
pero que es menor en términos de fuerza,
pero que a mí me parece absolutamente fundamental,
y además me sorprende que no tenga mayor fortaleza
en la investigación científica,
porque es todo lo que tiene que ver con la ética,
la transparencia y la regulación.
Aquí tenemos las palabras clave, leyes de copyright,
es decir, las leyes de propiedad está este es un desafío
también fundamental en relación con la inteligencia artificial
y la comunicación.
Tenemos que tener en cuenta
que la inteligencia artificial no crea producciones desde 0,
sino que se nutre de cosas que han hecho
otros pero claro nosotros por ejemplo cuando elaboramos un artículo
hacemos un marco teórico y tomamos referencias de otorgamos,
ideas de otros autores.
Los tenemos que referenciar esto.
No es algo que haga la Inteligencia Artificial
sin la Inteligencia Artificial,
una inteligencia artificial, generativa da imágenes,
crea una imagen en la que sea tomando como referencia,
60.000 imágenes de otros autores, no los va a referenciar de hecho,
no lo referencia no, pero sin embargo,
ahí hay el trabajo de muchas personas que está aportando
para la generación de una nueva producción,
no?
Entonces, todo eso de alguna manera
tiene que estar regulado y puesto las cuestiones de autoría.
Verdaderamente son retos.
Son desafíos que tenemos que que abordar,
como todo lo que tiene que ver con la parte de la ética,
la regulación.
Claro, tenemos que tener en cuenta que gran parte
de la investigación de frontera gran
parte de la primera investigación que se hace
a propósito de un tema novedoso viene fundamentalmente de Estados Unidos,
que sucede en Estados Unidos,
en relación con la regulación de la inteligencia artificial,
que va muy por detrás de lo que está haciendo
Europa Europa hace unos meses.
Ha generado aprobado un primer borrador con el propósito
de regular la inteligencia artificial dentro de las fronteras europeas,
pero, sin embargo, Estados Unidos, el mundo más anglosajón americano
en este caso va muy por detrás.
Entonces, bueno, puede resultar sorprendente por un lado,
pero por otro lado, no tanto.
El hecho de que la investigación científica,
por lo menos en el campo de la comunicación,
todavía no nos ha puesto las pilas en relación con la cola, regulación,
por eso este cláster es tan no es este naranja,
que tiene muy poquitos nodos,
y además están muy dispersos y luego ya.
Por último, tenemos otra otra agrupación temática
que tiene que ver con la primera que veíamos,
con la utilización de instrumentos de inteligencia artificial,
con el objetivo de luchar contra la desinformación,
que es esta marrón de aquí que la vemos muy empotrada.
Precisamente en el primer cláster queráis cerrojo de acuerdo.
Bueno, pues este cláster número siete el marrón tiene que ver con el Fachín
automatizado, es decir, la verificación de datos que se nutre
de instrumentos de inteligencia artificial para hacer más efectiva,
para hacer más, más eficiente su labor.
De acuerdo,
aquí tenemos las palabras clave, análisis de datos
y grandes cantidades de datos, desinformación facha
quien aprendizaje automático y procesamiento
del lenguaje natural, es decir utilizar,
herramientas de inteligencia artificial con el objetivo
de detectar automáticamente textos que puedan ser falsos
o incluso hacer análisis de redes sociales con el objetivo
de detectar patrones de desinformación de manera automática
o con el objetivo de detectar por es decir,
falsas cuentas que están distribuyendo desinformación nadita.
Esto es un reto, por un lado,
porque obviamente la inteligencia artificial,
si se pone al servicio de la desinformación,
va a aumentar la escala y la velocidad de la producción
y de la diseminación de desinformación,
pero por otro lado podemos utilizar esas mismas tecnologías
con el objetivo de luchar de combatir contra esta,
contra esta problemática, no, que es la desinformación, los bulos,
los discursos de odio, las teorías conspirativas,
etcétera, vale, estamos ya terminando, quiero cerrar
con una serie de consideraciones finales que me parecen interesantes.
Por un lado,
la necesidad de transparencia, necesidad de transparencia,
los instrumentos de inteligencia artificial,
aplicados a la comunicación aplicados al periodismo
o aplicados a cualquier otro aspecto o cualquier otro ámbito.
Yo aquí estoy utilizando la metáfora de la caja negra
porque estos instrumentos de inteligencia artificial
no son otra cosa sino cajas negras, cajas negras,
que muchas veces ni siquiera como aprenden de manera automática,
ni siquiera los propios diseñadores,
pueden explicar por qué un determinado algoritmo
porque un determinado sistema de inteligencia artificial
genera un resultado determinado o no,
y aquí hay un concepto absolutamente fundamental,
que es el de explicabilidad del algoritmo,
es decir, aquellos que diseñan los algoritmos aquellos
que diseñan estos sistemas de inteligencia artificial,
tienen que tener la suficiente transparencia
como para que expliquen varias cosas.
Por un lado,
con qué datos se ha entrenado ese sistema
y cuál es la formulación, es decir,
cuál es el diseño algorítmico ese sistema,
qué elementos se están favoreciendo,
qué elementos están privilegiando en la realización de la fórmula
que pueden explicar el resultado final en déficit visual.
Otra idea básica y fundamental.
El asunto de los sesgos lo decíamos antes.
Una un instrumento de Inteligencia Artificial,
están bueno, como bueno sean los datos de entrenamiento.
Qué pasa?
Si los datos de entrenamiento tienen sesgos.
Los resultados de ese instrumento de Inteligencia,
Artificial van a estar sesgados también aquí pongo un ejemplo,
un ejemplo que le pasó a Zona.
Hace ya unos años
Amazon creó un algoritmo, un sistema de Inteligencia Artificial,
para detectar talento automáticamente.
Es decir, para elegir a sus nuevos empleados
se dieron cuenta de que solo elegía a hombres
prácticamente entonces estuvieron analizándolo todo, y vieron.
Se dieron cuenta de que claro a ese sistema
de inteligencia artificial lo habían entrenado
con los currículums de los empleados de Amazon que eran casi todos hombres
entonces automáticamente como los datos no eran digamos
o eran diversos como los datos estaban sesgados hacia el lado
de los hombres,
porque casi todos los empleados de Amazon eran hombres,
pues lo que hacía el algoritmo era seguir reproduciendo los datos
que tenía, o sea, seguir diciendo que ante un curriculum de hombre
y un currículum de mujer de una mujer,
pues había que preferir a al hombre no;
es decir, el sesgo lo que hacía era reproducir la estructura
de los datos que previamente se habían introducido al algoritmo.
Claro, este es un ejemplo que no viene del campo de la comunicación,
que nos estamos dando cuenta ahora en el campo de la comunicación,
que estos sistemas de inteligencia artificial
tienen, sexo, Chequia, y algunos estudios,
que determinan, por ejemplo, que cuando nosotros, a tal
y a un sistema de creación automática de imágenes,
le pedimos que cree que genere una persona
y no especificamos la raza por defecto la crea blanca,
nunca como si el patrón, por defecto del ser humano fuera el ser blanco
y lo otro,
fueran las otras etnias, por llamarlo de alguna manera las otras razas,
fueran accidentes.
Digamos que lo normal es el blanco y lo otro.
O me lo dices o me lo dice esa específicamente mucho lo que hago
yo lo que generó es una persona blanca
o, por ejemplo, cuando en inglés le decimos a este mismo tipo
de sistemas que cree una enfermero o enfermera,
nos escrito nuls en inglés.
Claro, ahí no hay género en inglés, no se tiene género en las palabras.
El género viene dado por por cuestiones no, es decir,
cuando tú le pides que genere una enfermera o enfermero
no, automáticamente te genera una mujer,
pero sí le pide, es que genere un doctor,
automáticamente te genera un hombre por defecto,
salvo que le digas explícitamente que te genere una doctor,
doctora mujer o un enfermero, hombre,
si no le dices específicamente cuál es el género del personaje
que quieres general, automáticamente te genera en el caso
de los enfermeros, enfermeras, mujeres en el caso de los doctores
y doctoras hombres de manera por defecto.
Con lo cual, bueno, pues ahí estamos.
Viendo, estamos detectando ya una serie de sesgos
en estos instrumentos de Inteligencia Artificial generativa,
lo decíamos antes, el problema de la autoría,
especialmente esto de alguna manera se tiene que regular.
Debería haber una propiedad,
digamos, protegida de todos esos autores cuyas obras
están generando o están contribuyendo a generar producciones
a partir de este tipo de instrumentos de y a generativa,
que pasa con esto, claro, qué pasa con el problema de la desinformación
y, sobre todo con esto de las?
La desinformación?
No es un problema nuevo,
no vamos a decir que existe más desinformación
y que existe desinformación y bulos por culpa
de la inteligencia artificial.
Es un problema que ya venimos arrastrando desde hace mucho tiempo.
Lo que pasa es que la desinformación puede verse agravada
con la inteligencia artificial,
sobre todo con la generativa en términos de escala,
es decir,
se puede producir más desinformación en menos tiempo y, además,
se puede distribuir también en menos tiempo.
Por qué?
Porque a través de un sistema
como Charge pt es mucho más fácil diseñar, diseñar, programar un voto
para que lo pongamos a correr en las redes sociales,
con el objetivo de difundir más desinformación
a través de esos circuitos, no a través de esos canales,
con lo cual el problema que trae la inteligencia artificial,
generativa a la cuestión de la desinformación,
no es un problema, digamos, de que vaya a crear
la propia problemática, la problemática ya estaba,
sino que es un problema de escala que lo va a complejizar,
que va a producir más desinformación,
y, además, va a hacer,
o puede hacer que se difunda a mayor velocidad,
y luego, claro, la inteligencia artificial.
Nos generan nuevos tipos de desinformación
o de contenidos informativos, como son las Féix.
La artífex son sobre todo vídeos,
no estos videos donde aparece una persona haciendo o diciendo
cosas que realmente nunca hizo y que realmente nunca dijo no,
pues cada vez es más fácil,
incluso hay aplicaciones con el móvil que te permiten hacer
este tipo de producciones y Féix no de utilizar,
en definitiva, instrumentos de inteligencia artificial,
con el objetivo de producir videos falsos,
pero tremendamente realistas.
Por cierto, si nos gusta el término en inglés diferit,
castellano-fundéu, digamos que recomienda.
Utilizar ultra falso
vale ultra falsos es el equivalente en castellano según funden,
y es lo que recomienda utilizar Fundéu.
Si nos gusta, claro esto, se ha sofisticado tanto
que ya tenemos distintos tipos de diferents,
distintos tipos de ultra falsos.
Es decir, hay una tipología de las diferents que las vamos
las podemos repasar ahora rápidamente.
Por un lado, la creación caras más o menos desde 0,
es decir, a partir de un sujeto
a partir de una foto de alguien real,
crear alguien que no existe de acuerdo,
es decir, crear personas.
Estas personas de abajo no existen.
No es que sean las de arriba con rasgos modificados,
es que se han utilizado algunos patrones de la cara
de los de arriba con el objetivo de generar gente
que no existe directamente.
Bueno, esto es algo que ahora lo estamos viendo mucho en el caso
de los falsos influencias, es decir,
cada vez tenemos más cuentas de que son falsos, falsos,
influencers, que tienen una enorme cantidad de seguidores
pero que no son personas, sino que son entes, avatares,
generados con inteligencia artificial,
que simulan ser personas reales,
no bueno, pues primer modelo de diferit,
la generación de cero de rostros;
Aledo rostros incluso de cuerpo está la segunda, el hecho bueno,
se llamaban ingleses Hayden, disuade.
Esto consiste en poner la cara de una persona en el cuerpo de otra,
de manera que parece que el dueño delatará está haciendo acciones
del dueño del cuerpo.
No, esto empezó la primera de infecta
y la historia fue así; fue una sustitución de rostros.
En este caso aquí hay un sesgo de género que perjudica a la mujer.
Como aco como casi todo, verdad fue y viene de la industria del porno;
es decir, colocaron la cara descarguen Johan
son el cuerpo de obra actriz por no
de manera que parecía que era esquerra,
Johan o son quienes estaba protagonizando esa escena,
y esa se considera que fue la primera cifra
y que sería bueno, pues consiste en eso.
Aquí tenemos la fuente que es, digamos, la fila de arriba,
son los sujetos que ponen en cuerpo la fila de abajo.
Es el sujeto a quien quieres menospreciar,
o con el que te quieres meter, o al que quieres dejar en ridículo,
que es el que pone la cara,
y entonces se pone la cara del segundo en el cuerpo del primero
y se genera el vicio de acuerdo.
Es la sustitución de los rostros.
Esto os voy a poner aquí un ejemplo vale hace unas más que unas semanas,
hace unos meses en Madrid, en el edificio gran
dote de Fundación Telefónica que está en la Gran Vía.
Hubo una exposición maravillosa estupenda sobre efectius
y allí había todo un pasillo e había una parte muy relacionada
con el mundo del artífex y había un juego interactivo
en el que tú lo vemos aquí a ver momento.
Aquí estoy en el que pulsando usted soy yo, pulsando a un botón 7.
Cambiaba tu rostro por el resto de personas famosas.
Es exactamente lo mismo que acabo de explicar,
es decir, es colocar la cara de una persona en el cuerpo de otra.
Entonces ahí está reconociendo el sistema mi cara
y bueno dando un botón puedo ser will smith,
dando a otro, se me pone la cara de Leonardo
dedica prior, ahí soy le homes y simplemente a golpe de clic,
a golpe de voto.
Esto son tecnologías algorítmicas,
tecnologías de inteligencia artificial
que permiten hacer todo esto.
Vale?
Es un ejemplo de esto que hemos visto.
La sustitución de los rostros vale.
Luego tenemos otra estrategia,
otra técnica, que es la manipulación de atributo.
Esto en qué consiste?
Consiste en cambiar rasgos de la cara
o del cuerpo de una persona real.
Vale?
Esto es algo con lo que estamos más familiarizados,
porque son las famosas aplicaciones,
estas tipo Faisán que te ponían viejo,
es decir, que tú les subidas una foto te reconocía los rasgos
y mediante un sistema de inteligencia artificial
te envejecida como si tuviera 60 años o 70, 80 años,
vale?
Esto se está utilizando mucho en el campo comercial,
es decir, hay sistemas donde, bueno, pues tú te subiendo una foto,
tú te puedes poner unas gafas en la cara para ver cómo te quedarían
o el pelo de color morado, se me ocurre o pues yo,
que sea un peinado, diferente al que llevas bueno.
Aquí vemos ejemplos,
no vemos que el real es el de arriba y el de abajo es el mismo,
pero con más pelo, esto seguro que es algo que se está utilizando
en las clínicas de implantes capilares para los hombres,
supongo, no.
Aquí tenemos el real,
en el segundo caso tenemos el niño real
y luego el cómo le quedarían las gafas
que una óptica que están intentando vender, no?
Y aquí tenemos, por ejemplo, en el último caso
en el de la derecha.
Vemos a una chica con un peinado
y la misma chica con un peinado diferente.
Bueno, pues es manipulación de atributo;
ojo con esto porque podemos decir.
Bueno, pero esto qué daño puede hacer?
Pues sí porque igual que nos pueden poner cosas nos las pueden quitar,
y eso ha sido lo que ha pasado
en los últimos meses con las chicas extremeñas,
que mediante sistemas de inteligencia artificial,
las desnudaron artificial, vale y difundieron esas imágenes,
que no eran ellas desnudas pero lógicamente,
poco encima eran menores.
No, no es agradable ver cómo aunque no sea tu cuerpo lógicamente
que te pongan o que simulan en una foto que estás desnuda
y aparezca estuvo en tu no.
Pues todo eso surge a partir del desarrollo de este tipo.
Todo eso es posible gracias a este tipo de herramientas
y este tipo de estrategias no y luego por último,
tenemos la cuarta, que es la sincronización labial.
No son técnicas más sofisticadas donde hay un software,
tú necesitas tener un vídeo, un vídeo que es real
y luego tienes un software que lo que hace.
Es entrenarlo con la voz de esa persona,
de manera que el algoritmo reconoce la voz
y es capaz de crear una voz sintética exactamente igual
a la de esa persona, pero con el texto,
es decir, con el mensaje.
Que tú quieras que diga.
Y tú tú lo único que tienes que hacer es ponerlo en el texto,
es decir, darle un input de texto.
Vale.
Entonces el sistema reconoce la voz.
Tú lo que quiere es que él diga que esa persona diga
lo tecleas.
Vale?
Todo eso lo meten en el vídeo de acuerdo,
y, además, el vídeo automáticamente hace la sincronización labial,
con lo que tú has tecleado de acuerdo,
con lo cual se generan vídeos, verdaderamente realistas,
desincronización labial y, además,
utilizando el reconocimiento de voz a través;
o con el objetivo de crear voces sintéticas,
exactamente iguales a la persona que protagonizaba el vídeo real.
Qué pasa con esto?
Que, claro existe la tecnología para hacer este tipo de difereix,
pero también tenemos la tecnología
para detectar este tipo de videos de manera automática,
y aquí tenemos una herramienta que yo sugiero que podéis utilizar,
que es gratuita, que además es de Google.
El que se llama que vamos a ver cómo vamos a hacer una demostración
en vivo muy rápida para que veáis cómo cómo funciona una,
porque creo que tenemos tiempo.
Estamos, ya terminando,
a ver.
Aquí me ha salido algo.
Aquí vale, no esté.
Este es un vídeo.
Aquí vale publicidad.
Vale, no, no sé si está llegando el el audio igual
no.
Pero bueno, lo importante es que se país que este es un vídeo falso
digo va avala esto es un rifai con sincronización labial
vemos que la boca no tiene un gesto muy natural
se puede reconocer fácilmente,
pero bueno, vamos a utilizar esa herramienta web
con el objetivo de ver si este vídeo es falso o no; si es una cifra,
y entonces, bueno, pues nos vamos a ti dituen que sea aquí y bueno,
aquí está y esto es muy fácil,
porque lo que lo que podemos hacer es cargar, envío directamente,
lo podemos tener descargado, o meterle la web.
Vale?
Entonces nos vamos a la web no lo tengo descargado lo hacemos
vía web rdl copiamos digamos aquí y le decimos que lo es Kane
y automáticamente nos va a dar una gradación.
No nos dice sí o no, solo nos dice de una grabación
de tres colores verde, amarillo y rojo.
Si está hay más o menos posibilidades
de que el vídeo sea diferit, aquí no hay duda,
es se ha ido directamente al rojo, ha detectado un adif freud,
y aquí vemos más metadatos del propio vídeo
imaginábamos que se nos queda la duda,
que la aguja no es concluyente y se queda del amarillo.
Vale?
Bueno, pues esta herramienta nos da la posibilidad
de pedirle la opinión a un experto.
Si nos vamos a aquí vemos que en este botón azul
pone pedir revisión del experto.
Si hacemos click, aquí damos nuestro correo electrónico
y automáticamente para llegar a la gente de ti esta consulta,
y nos van a contestar diciendo.
Pues qué cosas tenemos que tener en cuenta para tomar
una decisión a la hora de determinar si esto es cierto o no,
si el vídeo en cuestión es verdadero o no funciona de manera
bastante fina, porque yo he hecho la prueba,
con vídeos verdaderos y con vídeos falsos,
con vídeos que eran diferit y con vídeos reales,
y no me ha dado falsos positivos, no me ha dado falsos negativos
tampoco, así que, bueno, yo creo que funciona de manera bastante.
Ya para terminar, y pasar ya a las cuestiones a las preguntas,
hay, hay un desafío narrativo que tenemos que tener en cuenta,
es decir, a la hora de situarnos nosotros en el mundo y a la hora
de situar nuestra relación con la inteligencia artificial.
No solo tenemos que regularla, no solo tenemos que aprenderla,
no solo tenemos que que de alguna manera convivir
y que integrarla hay que apropiarnos de ella,
sino que tenemos que contarla bien.
Hay un desafío narrativo,
es decir, en función de cómo contemos la inteligencia artificial.
Así nos vamos a situar nosotros en el mundo
y para nosotros como humanos, va a ser más fácil
o más difícil.
El hecho de convivir y de integrar este tipo de herramientas,
lo primero que tenemos que tener en cuenta
es que el hecho de denominar a este tipo de desarrollos
como los denominamos, están contando una historia,
es decir, está construyendo un marco fijaos.
Yo matar cin, matemático de Estados Unidos,
fue, digamos uno de los padres de la inteligencia artificial,
fue el organizador de un seminario en la Universidad
de dar modus.
En Estados Unidos allá por el año 1956,
el seminario era sobre este tipo de desarrollos,
el se debatía entre dos nombres a la hora de ponerle el apellido,
no al propio seminario.
tenía claro que el nombre tenía que ser seminario de pero de qué?
Pero al mismo
el desarrollo tecnológico era el mismo y tenía una disyuntiva.
Le quería poner por un lado,
seminario de procesamiento de información compleja
era uno de los títulos que manejaba, el otro título que manejaba
era seminario, de inteligencia artificial,
eligió el segundo,
y con eso no cambió todo porque no es lo mismo que esto,
se llame procesamiento, a información compleja,
a que esto se llame inteligencia artificial.
Procesamiento, información compleja.
Pone el acento en la máquina, en el desarrollo mecánico,
en que esto no es inteligente, esto es procesamiento puro y duro
de datos y aquí no hay creatividad ninguna y esto jamás podrá sustituir
al ser humano, podrá ayudar,
lo podrá asistirlo pero nunca podrá sustituirlo.
Sin embargo, al decidir poner el nombre
a todos estos desarrollos de Inteligencia Artificial
estaba indirectamente contando una historia que historia
estos cacharros son inteligentes, cuidados, ser humano,
que vienen aporte y eso lo cambió todo,
entonces tenemos que saber contar bien quiénes somos en relación
con la tecnología, dónde estamos y sobre todo
qué relación tenemos que tener y qué rol pueden asumir
este tipo de desarrollos tecnológicos en nuestro día a día.
Termino con una reflexión en este caso contando no la historia,
pero sí leyendo textualmente un un escrito,
un escrito que me parece interesante y que, bueno, pues yo creo
que puede reflejar muy bien las cosas que están pasando;
nos dice.
Vivimos un cambio de era, entramos en una extraordinaria,
era de la comunicación a partir de una herramienta
revolucionaria a permitir el intercambio y la difusión
de la cultura del conocimiento científico,
permitiendo el ejercicio de la razón y la imaginación;
otros que tienen más reservas, creen que encerrara al ser humano
en una especie de burbuja de información
a a crear exclusiones entre los que saben
y no saben usarla a crear exclusión entre los que pueden
y no pueden comprarla; puede ser un vehículo de pornografía
y puede ser un vehículo para eludir a las instituciones.
Claro, cuando cuando uno lee esto te tengo aquí el ustedes
ahora mismo que es la única persona que estoy viendo cuando oyes esto.
Claro, tú piensas rápidamente o cualquiera puede pensar rápidamente
en qué desarrollos actuales, verdad?
En lo que está pasando en las redes,
en lo que está pasando con la tecnología actual,
en lo que está pasando en la contemporaneidad
de lo que está pasando con la inteligencia artificial vale,
este texto es del año 1.478 cuando él La Sorbona,
compraron la imprenta
debutan debutan qué significa esto cada vez que ha venido
una tecnología disruptiva siempre se han generado
este tipo de visiones más tecno, celebrado horas,
visiones también más inocentes a propósito de empoderamiento,
con la tecnología y visiones totalmente socio
críticas y totalmente catastrofistas.
Entonces tenemos que beber un poco de lo que ha pasado previamente
de lo que hemos pensado como seres humanos anteriormente,
cada vez que ha venido una tecnología disruptiva
y aprender que una tecnología
simplemente un instrumento es simplemente una herramienta,
y a quien corresponde modular su uso, que es lo importante,
es al ser humano.
Nuestra reflexión termina luces, muchísimas gracias, gracietas.
Sigo su interesantísimo.
Yo creo que nos ha estado o nos ha ofrecido una visión básica,
pero la sigan entrando un poco en en varios núcleos,
no de interés que,
especialmente relacionada con el tema del periodismo
y tal, que es tu área, no, o área de desarrollo profesional
también, perdón.
Es verdad que que y yo desde el punto de vista educativo
no, que es el que, bueno,
me afecta también directamente cuando hago reflexiones
de cómo esto nos va a poder afectar en tu caso al tema del periodismo,
también educativo,
porque tú eres docente universitario y mirador,
a mí esto me da un poco de pie, quita a mí esto me asusta un poco,
porque es que además no es bueno todo el tema ético,
que es importante, no, que creo que no estamos forzados
ni estamos preparados para esto que nos está viniendo,
nos va a requerir una formación y el ponernos muy al día
con todos estos temas ya no solo para conocer los signos,
saber cómo aprovecharlos, para que no se utilicen mal,
pues desde el punto de vista de los periodistas.
Desde el punto de vista de los estudiantes
que tenemos a nuestro cargo y demás, entonces a esta situación
creo que es como la ancha que se nos está viniendo décima.
Es verdad
que el tema de las nuevas tecnologías también ha sido un gran cambio,
no la virtualidad.
Estamos en manos de la tecnología para bueno, para casi todos,
no yo creo que ha sido como algo más paulatina,
y aunque sabemos que la inteligencia artificial lleva tiempo con nosotros
y que hemos estado haciendo uso de ella
sin saberlo técnicamente ha habido una explosión de información
y aplicaciones de usos de potencialidades de así
lo tremendo.
Entonces nos está obligando un poco, forzar el paso
a hay un poco a marchas forzadas con este tema.
Algunos ámbito, cada uno a su terreno,
pero estamos haciendo cursos, estamos leyendo libros,
estamos practicando la aplicación.
Es esa basándonos exposición, donde hablaba de las mínimos
de no sé qué entonces pruebas está allí mismo tal y dices Dios;
migas que tengo que estar así no tengo que ir a un ritmo,
pues a mí me da un poco bueno,
un poquito de suscita papá en falta de goaz.
Ahora saber sin faenaba un palco, las propias necesidades,
a nosotros nos están ofreciendo constantemente formación
en temas de inteligencia artificial, change, pero todos estos temas
estamos haciendo cosas como que está bien,
no se debe y nos tenemos que realizar,
pero creo que se va a quedar mucha gente atrás.
Creo que para así
es como un soldado que, claro, aquí claro,
esta última idea que comentas, Hurdes
es así y ha pasado con desarrollos tecnológicos anteriores,
es decir, siempre que hay un salto tecnológico
tan fuerte, hay brechas,
y hubo una brecha digital.
Anda que que hace 10, 15 o 20 años no se hablaba de la brecha digital.
Bueno, es que si restamos en las redes,
es que había gente que se resistía,
incluso luego yo en la vida estar en la red,
yo la vida tendré redes sociales al final terminamos entrando o no,
y yo creo que aquí estamos absolutamente
obligados a la red habilitarnos, es decir,
a generar una serie de nuevas competencias.
Por ejemplo, hay una competencia fundamental que poco a poco vamos
a necesitar, que es la habilidad de conversar
con este tipo de sistemas de inteligencia artificial,
es decir, cómo generar los procesos adecuados para que sean eficientes
para que estos sistemas nos den exactamente el resultado
que queremos, y ya hay incluso librerías.
Bibliotecas, repositorios de promesa,
con el objetivo de que la gente no, no piense demasiado verdad
y que directamente coja el propio aíslo,
adapte un poco a lo que necesite, con el propósito de generar,
pues, por ejemplo, un logotipo,
se me ocurre o, por ejemplo, un no sabe un texto
que pueda generar Change, Pepe exactamente con la información
que estas busca.
Bueno, entonces,
pero esto es algo que de alguna manera ya también previamente
habíamos hecho con, por ejemplo, los buscadores,
es decir, a base de equivocarnos, aprendimos hablar con Google
aprendimos a a ponerle exactamente a Google
las palabras que nosotros necesitamos buscar.
Con el objetivo de que Google nos nos entienda,
esto se llama esto, está muy teorizado,
no en las teorías que tienen que ver con el mundo
y con el impacto social de los algoritmos.
Se llama negociación tácita, es decir,
cuando sabemos que vamos a ser evaluados de alguna manera
por un algoritmo o cuando sabemos que nos estamos poniendo en contacto
con un algoritmo, adaptamos nuestro comportamiento
para que sea fácilmente leíble y fácilmente adaptable
a lo que le gusta al algoritmo.
Esto, cualquiera que tiene redes sociales
lo ha ido aprendiendo con el paso del tiempo,
es decir, como generó el mensaje,
ni esta gran, como género, el mensaje toca para que lo vea,
la mayor cantidad de gente posible,
y ese aprendizaje se va haciendo con el uso.
Entonces, yo creo que es justo lo contrario,
no tenemos que tener miedo,
tengo que ser atrevidos para usando esas herramientas aprenderlas,
naturalizarla e-interiorizarlas,
como hemos aprendido naturalizado interiorizado,
tecnologías anteriores.
Sí.
Sí es cierto que, aunque ahora se está dando la adhesión
precisamente de Inteligencia, Artificial y viendo un poco
posibles utilidades, aplicaciones y demás,
e incluso entramos ya en Camba, para generar infografías,
estábamos viendo la competencia digital de contenidos,
y ya la propia Camba tiene su apartadito,
que te permite, a través de una instrucción,
generar una imagen.
Es decir, a partir de texto genera una imagen.
Es de carácter gratuito
-extremos haciendo pruebas, los alumnos daban instrucciones
y ambas y veíamos los resultados, no a veces en inglés y y bueno,
espectaculares en algunas casas.
También es verdad que había cierta confusión
porque decíamos.
Paseando por un campo de margaritas italiana,
una chica con una Margarita en buena medida,
la larga lista,
hay afinaron colgarlas las extranjera para evitar esto pequeñas efectiva,
gravats.
Claro, es que estos sistemas tienen de todo menos inteligencia,
es decir, no son inteligentes no tan nada por sentado,
allí hay toda una ciencia del prou.
Determina que cuanto más contexto le de es mejor
más se va a aparecer el resultado final
de lo que es el instrumento de inteligencia artificial
con respecto a lo que tú quieres entonces cuanto más contexto mejor
efectivamente.
Ahora si es insalvable,
tengo a ser miedo aquí en casa hijas, esa quite bueno
pues no he recibido ningún correo electrónico consultando nada,
así que bueno es yo creo que lo podemos dar por concluida.
Muchísimas gracias.
Ha sido superintensa, que yo tengo una hoja llena de notas
y de cosas para mirar algo adelante y bueno,
muchísimas gracias.
Está siendo un placer allí tenerte aquí esta tarde
y habernos dedicado este ratito y bueno, esto han quedado
ha quedado grabado.
Entonces se podrá ver con posterioridad
para que muy bien podamos profundizar en estos temas
tan tan, tan necesario, no muy bien.
David verdes, ha sido un verdadero placer y nada
pues me pongo a vuestra disposición para cualquier acción parecida
que se pueda desarrollar sobre este tipo de temas,
también sobre temas relacionados con la desinformación.
Yo estaré encantado de colaborar,
como si muchas gracias a muchas otras.
Gracias.
Muchísimas gracias a un saludo para todos y todas
dar las gracias a digas.