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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.
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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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Te puede interesar:
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La tecnología deep fake fraud es una técnica de manipulación de imágenes, audios y videos mediante algoritmos de inteligencia artificial para crear contenido falso o engañoso que parece real. Esta tecnología se ha popularizado en los últimos años y ha sido utilizada con fines malintencionados, como la creación de videos de propaganda política.
El deep fake utiliza una técnica de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo (deep learning) para generar contenido falso y engañoso. En particular, utiliza una arquitectura de red neuronal conocida como Redes Generativas Adversarias (GAN, por sus siglas en inglés), que consiste en dos redes neuronales en competencia: una red generadora y una red discriminadora.
La red generadora es entrenada para generar imágenes o videos falsos que sean lo suficientemente convincentes para engañar a la red discriminadora, mientras que la red discriminadora es entrenada para distinguir entre imágenes o videos verdaderos y falsos. A medida que ambas redes se entrenan juntas, la red generadora se vuelve cada vez más sofisticada y capaz de generar contenido falso de alta calidad.
Por lo tanto, el deep fake utiliza una cantidad significativa de inteligencia artificial, en términos de algoritmos de aprendizaje profundo, redes neuronales y técnicas de procesamiento de imágenes y videos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el deep fake no es la única aplicación de la inteligencia artificial, y que la IA tiene muchos otros usos y aplicaciones, desde el reconocimiento de voz y texto hasta la robótica y la automatización industrial.
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El deep fake ha ganado popularidad en los últimos años debido a varios factores:
- El aumento de la capacidad de procesamiento de la computación y el creciente acceso a grandes cantidades de datos han permitido a los investigadores y a los entusiastas de la tecnología crear deep fakes cada vez más sofisticados y realistas.
- La amplia disponibilidad de software de código abierto y herramientas de aprendizaje profundo ha facilitado la creación de deep fakes incluso para personas sin experiencia técnica especializada. Esto ha llevado a un aumento en el número de deep fakes que se comparten en línea, lo que ha aumentado la conciencia pública sobre esta tecnología.
- La creciente preocupación sobre la veracidad de la información en línea y la capacidad de la tecnología para manipular y engañar ha aumentado el interés en el deep fake. A medida que las personas se dan cuenta de que la tecnología puede ser utilizada para crear contenido falso y engañoso, están interesadas en aprender más sobre cómo detectar y prevenir su propagación. En resumen, el aumento de la capacidad tecnológica, la accesibilidad y la preocupación pública sobre la información falsa son algunos de los factores que han contribuido a la popularidad del deep fake en estos días.
INCIDENTES FAMOSOS DE DEEP FAKE
En 2017, se creó un video deep fake de Barack Obama en el que parecía decir cosas que nunca había dicho. Este video fue creado por una empresa de tecnología y fue diseñado para mostrar lo fácil que es crear videos deep fake convincentes.
En 2018, se creó un video deep fake de Mark Zuckerberg que se hizo viral en Internet. En el video, Zuckerberg parecía estar hablando sobre el poder de Facebook y cómo controla los datos de los usuarios. Este video fue creado por artistas digitales y fue diseñado para llamar la atención sobre los peligros de la manipulación de videos en línea.
RIESGOS EN ÉPOCAS ELECTORALES
Durante las épocas electorales, los deep fakes pueden ser utilizados para difundir información falsa y manipulada con el fin de influir en los resultados de las elecciones. Los deep fakes pueden ser utilizados para difundir noticias falsas sobre candidatos, manipular discursos y crear videos que parezcan auténticos pero que en realidad son falsos.
En estas épocas, todos los países y culturas pueden estar expuestos a riesgos de deep fake, especialmente en la actual era de la información digital. Sin embargo, algunos países o culturas pueden ser más susceptibles a este tipo de amenazas debido a una variedad de factores.
Por ejemplo, en países donde la alfabetización digital y la educación sobre tecnología son bajos, las personas pueden ser más propensas a aceptar información falsa o engañosa como verdadera. Además, en países con regímenes autoritarios, los ciudadanos pueden ser más propensos a creer en noticias falsas y propaganda.
También, en culturas donde la imagen pública es muy valorada, los políticos pueden ser más propensos a ser víctimas de deep fake. Además, en países donde la polarización política es alta, la propagación de noticias falsas y la desinformación puede ser más común.
En resumen, aunque todos los países y culturas pueden estar en riesgo de deep fake, ciertos factores pueden aumentar la probabilidad de caer en estas trampas. Por lo tanto, es importante que todos los ciudadanos, independientemente de su país o cultura, sean conscientes de las amenazas potenciales y tomen medidas para protegerse contra ellas.
SUGERENCIAS PARA NO CAER EN LA TRAMPA
Para evitar caer en la trampa de los deep fakes, es importante verificar la fuente de cualquier contenido sospechoso y siempre buscar información adicional de fuentes confiables. También es importante ser críticos con el contenido que consumimos en línea y educar a los demás sobre los riesgos de los deep fakes.
Además, se pueden utilizar herramientas de detección de deep fakes como Deepware Detection, que utiliza técnicas de análisis de imágenes y videos para detectar deep fakes.
CONCLUSIONES
La tecnología deep fake fraud representa un riesgo significativo durante las épocas electorales, ya que puede ser utilizada para difundir información falsa y manipulada.
Sin embargo, existen medidas que podemos tomar para protegernos de los deep fakes, como la verificación de la fuente de cualquier contenido sospechoso y la utilización de herramientas de detección de deep fakes.
Es importante tener en cuenta que los deep fakes son una amenaza para la democracia y que se deben tomar medidas para regular su uso y evitar su propagación.
REFERENCIAS
Te puede interesar:
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