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Autores:
Daniel merino |Editor científico asociado y coanfitrión del podcast semanal The Conversation, The Conversation
Nehal El Hadi| Editor de ciencia y tecnología y coanfitrión del podcast semanal The Conversation, The Conversation
ChatGPT irrumpió en el mundo de la tecnología,
ganando 100 millones de usuarios a fines de enero de 2023, solo dos meses después de su lanzamiento y trayendo consigo una sensación de cambio inminente.
La tecnología en sí es fascinante, pero parte de lo que hace que ChatGPT sea especialmente interesante es el hecho de que, básicamente, de la noche a la mañana, la mayor parte del mundo obtuvo acceso a una poderosa inteligencia artificial generativa que podrían usar para sus propios fines. En este episodio de The Conversation Weekly, hablamos con investigadores que estudian informática, tecnología y economía para explorar cómo la rápida adopción de tecnologías, en su mayor parte, no logró cambiar los sistemas sociales y económicos en el pasado, pero ¿por qué la IA podría ser diferente, a pesar de sus debilidades.
Dedicar solo unos minutos a jugar con los nuevos algoritmos de IA generativos puede mostrarle lo poderosos que son. Puede abrir Dall-E, escribir una frase como "dinosaurio montando motocicleta a través de un puente", y segundos después, el algoritmo producirá múltiples imágenes que representan más o menos lo que solicitó. ChatGPT hace lo mismo, solo con texto como salida.
[caption id="attachment_90118" align="alignnone" width="776"]
Dall-E de Open AI generó esta imagen a partir de un aviso que decía "dinosaurio montando una motocicleta sobre un puente". La conversación/OpenAI , CC BY-ND[/caption]
Estos modelos están entrenados en grandes cantidades de datos tomados de Internet, y como explica
Daniel Acuña , profesor asociado de informática en la Universidad de Colorado, Boulder, en EE. UU., eso puede ser un problema. “Si estamos alimentando estos modelos con datos del pasado y datos de hoy, aprenderán algunos sesgos”, dice Acuña. “Relacionarán palabras, digamos sobre ocupaciones, y encontrarán relaciones entre las palabras y cómo se usan con ciertos géneros o ciertas razas”.
El problema del sesgo en la IA no es nuevo, pero con un mayor acceso, más personas lo están usando y, como dice Acuña, "Espero que quien esté usando esos modelos esté al tanto de estos problemas".
Con cualquier tecnología nueva, siempre existe el riesgo de un mal uso, pero estas preocupaciones suelen ir acompañadas de la esperanza de que, a medida que las personas obtengan acceso a mejores herramientas, sus vidas mejorarán. Esa teoría es exactamente lo que
Kentaro Toyama , profesor de información comunitaria en la Universidad de Michigan, ha estudiado durante casi dos décadas.
“Lo que finalmente descubrí fue que es bastante posible obtener resultados de investigación que fueran positivos, donde algún tipo de tecnología mejoraría una situación en un gobierno, una escuela o una clínica”, explica Toyama. “Pero era casi imposible tomar esa idea tecnológica y luego hacer que tuviera un impacto a escalas más amplias”.
En última instancia, Toyama llegó a creer que “la tecnología amplifica las fuerzas humanas subyacentes. Y en nuestro mundo actual, esas fuerzas humanas están alineadas de manera que los ricos se hacen más ricos y la desigualdad sigue creciendo”. Pero estaba abierto a la idea de que si la IA pudiera insertarse en un sistema que intentaba mejorar la igualdad, sería una excelente herramienta para ello.
Las tecnologías pueden cambiar los sistemas sociales y económicos cuando aumenta el acceso, según
Thierry Rayna , economista que estudia innovación y emprendimiento. Ha estudiado cómo el acceso generalizado a la música digital, la impresión 3D, la cadena de bloques y otras tecnologías cambian fundamentalmente la relación entre productores y consumidores. En cada uno de estos casos, “cada vez más, las personas se han convertido en prosumidores, lo que significa que participan activamente en el proceso de producción”. Rayna predice que lo mismo ocurrirá con la IA generativa.
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Este episodio fue escrito y producido por Katie Flood y presentado por Dan Merino. El productor ejecutivo interino es Mend Mariwany. Eloise Stevens hace nuestro diseño de sonido y nuestro tema musical es de Neeta Sarl.
Puede encontrarnos en Twitter
@TC_Audio , en Instagram en
theconversationdotcom o
por correo electrónico . También puede suscribirse
al correo electrónico diario gratuito de The Conversation aquí . Una transcripción de este episodio estará disponible pronto.
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cómo escucharlo aquí .
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Autores:Portero de ceniza:Oficial de investigación, The Peter Doherty Institute for Infection and Immunity
Michelle wille:Australian Research Council Discovery Early Career Researcher Award Fellow, Universidad de Sydney
La gripe aviar ha causado una creciente preocupación en los últimos meses, con cientos de millones de aves muriendo a causa del virus desde octubre de 2021. Este es el brote mundial
más grande .
La semana pasada , un niño de 11 años en Camboya murió a causa de la gripe aviar, lo que generó preocupación por el contagio de aves silvestres y aves de corral a los humanos. Pero los casos que hemos visto en Camboya son una cepa de gripe aviar diferente a la que causa las muertes masivas de aves en todo el mundo.
Si bien una pequeña proporción de personas se ha enfermado al estar en contacto con aves infectadas, no hay evidencia de que ninguna de las cepas se haya propagado de humano a humano.
¿Qué es la gripe aviar?
Muchos tipos de gripe aviar circulan naturalmente en las aves silvestres. Estos son generalmente virus de influenza aviar de baja patogenicidad (LPAI), que generalmente causan pocos o ningún signo de enfermedad.
Sin embargo, algunos virus se clasifican como influenza aviar altamente patógena (HPAI), y este es el caso del virus que causa el brote mundial de gripe aviar.
Los virus de la influenza aviar también se clasifican por subtipo (creando la combinación de números H y N, aquí H5N1) y clados específicos dentro del subtipo H5 (equivalente a las variantes del SARS-CoV-2). El que nos preocupa actualmente es H5N1 clade 2.3.4.4b.
La cepa actual de gripe aviar surgió en 2020/21 y se propagó rápidamente provocando brotes en Europa y Asia. El virus se propagó a
América del Norte en diciembre de 2021 y desde entonces ha causado brotes importantes en aves silvestres y aves de corral.
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La cepa actual se ha extendido rápidamente entre las aves de corral. EPA/Keith Serey[/caption]
El virus ingresó a América del Sur en diciembre de 2022, con brotes catastróficos en
aves silvestres y
mamíferos marinos .
Solo
Australia y la Antártida permanecen libres.
¿Cómo llega a los humanos?
El virus que causa la gripe aviar es la misma especie que causa la influenza humana estacional, la influenza porcina, la influenza equina y la influenza canina, aunque están involucrados diferentes subtipos y cepas.
Sin embargo, los virus pueden saltar la barrera de las especies. Esto se llama "desbordamiento". Vemos cepas de influenza humana en
cerdos australianos , por ejemplo, y algunas cepas de influenza canina
se originaron en caballos . También hay
evidencia de que las cepas de gripe humana surgieron de las aves.
Los científicos están preocupados por la gran cantidad de eventos secundarios con esta cepa de gripe aviar. Se han
detectado casos en
mamíferos marinos en Perú y Nueva Inglaterra, zorros salvajes, zorrillos, nutrias, gatos monteses, osos y mapaches en América del Norte y otros países, y en
visones de granja en España.
¿Qué está pasando en Camboya?
La semana pasada, un niño con H5N1 murió en la provincia de Prey Veng en Camboya. De
12 contactos identificados, solo uno dio positivo: el padre del niño, que actualmente está asintomático.
Ambas infecciones parecen deberse a la exposición a aves infectadas, que se encontraron en la propiedad de la familia. La transmisión de persona a persona es poco probable.
La secuenciación genética rápida del virus determinó que era un linaje que se encuentra comúnmente en Camboya (2.3.2.1c) y distinto del linaje del clado 2.3.4.4b que causa preocupación a nivel mundial.
Este no es el primer informe de derrame en humanos. Recientemente, un niño en Ecuador se infectó con 2.3.4.4b, probablemente proveniente de aves de corral enfermas. Se han producido casos humanos debido a 2.3.4.4 en Rusia, China, Reino Unido, Estados Unidos, España, Vietnam. Hasta el momento, todos los casos humanos han ocurrido en personas expuestas a aves infectadas.
Eventos de desbordamiento como estos ocurren cuando las personas están en contacto con aves enfermas. Afortunadamente, los eventos indirectos no suelen conducir a la transmisión del virus de persona a persona.
Sin embargo, si el virus desarrolla la capacidad de propagarse en un nuevo huésped, pueden ocurrir brotes (e incluso pandemias). Los científicos están monitoreando de cerca cualquier evidencia de adaptación y propagación de la gripe aviar entre mamíferos, incluidos los humanos.
¿Por qué (y cómo) los virus cambian de host?
Como parte de su evolución natural, algunos virus son particularmente buenos para "saltar" a nuevos huéspedes. Por ejemplo, mpox (que solía llamarse viruela del mono) y SARS-CoV-2 son virus zoonóticos.
Se cree que la mpox infecta naturalmente a los roedores . Mpox se propaga a los humanos cada pocos años, incluido un derrame el año pasado que ha continuado hasta convertirse en un brote continuo y generalizado .
Esperamos que el linaje ancestral del SARS-CoV-2 estuviera circulando en las poblaciones de murciélagos antes de que se extendiera a los humanos. El SARS-CoV-2 podría haber infectado a un huésped intermedio antes de saltar a la población humana, adquiriendo algunas mutaciones ventajosas que le permitieron propagarse rápidamente en los humanos. Se han sugerido varios animales como huéspedes intermedios potenciales, incluidos los visones y los pangolines.
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Si bien los dos paneles superiores están ocurriendo actualmente y existe la sospecha de que se ha producido el tercer panel, el panel inferior es el tipo de evolución que queremos evitar con la gripe aviar. Portero de ceniza[/caption]
Según la vigilancia genómica, los casos de gripe aviar en mamíferos casi siempre contienen la misma mutación. Existe la preocupación de que puedan surgir más mutaciones cuando circula en un huésped intermedio que puede permitir que el virus se transmita mejor entre mamíferos, como el contagio en las granjas de visones, donde se sospecha que ocurrió la transmisión de visón a visón.
Hasta la fecha, el riesgo de transmisión de la gripe aviar de persona a persona sigue siendo bajo . Pero como los hurones (que están emparentados con los visones) son un animal modelo para la infección de influenza en humanos, si la transmisión de visón a visón ocurriera en la granja en España, la transmisión de persona a persona es plausible.
¿Qué podría pasar después?
El cambio climático y la urbanización están acercando a los humanos y la vida silvestre, lo que significa que hay más oportunidades de interactuar con animales infectados.
Nuestra historia de pandemias de influenza causadas por virus con combinaciones de genes de virus de influenza A porcina, aviar y humana muestra que necesitamos una vigilancia constante y continua de los virus de influenza A, particularmente en granjas junto con poblaciones de animales silvestres y en cautiverio.
Las agencias gubernamentales y los investigadores de todo el mundo están trabajando activamente en la detección, respuesta y vigilancia genómica de los brotes de gripe aviar en aves y mamíferos. La secuenciación y la vigilancia genómica pueden ayudarnos a informarnos sobre dónde se están propagando los virus y cómo se están adaptando los virus a los nuevos huéspedes.
La Organización Mundial de Sanidad Animal recomienda evitar el contacto directo con aves silvestres enfermas o muertas, aves de corral y animales salvajes y reportar los brotes a las autoridades locales.
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La tecnología en sí es fascinante, pero parte de lo que hace que ChatGPT sea especialmente interesante es el hecho de que, básicamente, de la noche a la mañana, la mayor parte del mundo obtuvo acceso a una poderosa inteligencia artificial generativa que podrían usar para sus propios fines. En este episodio de The Conversation Weekly, hablamos con investigadores que estudian informática, tecnología y economía para explorar cómo la rápida adopción de tecnologías, en su mayor parte, no logró cambiar los sistemas sociales y económicos en el pasado, pero ¿por qué la IA podría ser diferente, a pesar de sus debilidades.
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“Lo que finalmente descubrí fue que es bastante posible obtener resultados de investigación que fueran positivos, donde algún tipo de tecnología mejoraría una situación en un gobierno, una escuela o una clínica”, explica Toyama. “Pero era casi imposible tomar esa idea tecnológica y luego hacer que tuviera un impacto a escalas más amplias”.
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