El conflicto es el gatillo que dispara nuestro interés por aprender. Cuando nos topamos con un problema complejo, nuestro cerebro se enciende. Empieza a buscar conexiones, conceptos previos, experiencias pasadas. Esa “lucha productiva” no es un castigo: es el eje de un aprendizaje profundo y duradero. Pero no siempre. No para todos. La comodidad es una droga.
Y hay que tener en cuenta la metacognición. Al resolver un reto, aprendemos a pensar sobre cómo pensamos. Descubrimos vacíos en nuestro conocimiento y desarrollamos estrategias. Memorizamos menos, pero aprendemos más.
Sin embargo, dejar a un aprendiz en la oscuridad total puede ser contraproducente. Especialmente para quien no responde bien a los retos, el apoyo docente es esencial. No hay que entregar la solución en bandeja, pero tampoco hay que exigir que floten en la duda. Proponer ejercicios iniciales, ofrecer pistas y, cuando sea oportuno, mostrar ejemplos trabajados en detalle, es clave.
Como siempre, hay que buscar el equilibrio. Aunque cualquier balance debe ser personalizado. Nunca es para todos igual, ni lo mismo. Tenemos que presentar un problema y dejar que nuestros cerebros aprendan a disecarlo. Ofrecer guías cuando se atoren, pero no antes. Al final, se trata de reforzar nuestras redes neuronales con casos similares para consolidar la comprensión.
La exploración y el descubrimiento fabrican hábitos de pensamiento. Fomentan la creatividad y la capacidad de adaptación. Y, sobre todo, nos entrenan para enfrentar la incertidumbre con solvencia.
Estamos en un punto crítico en el que el potencial de la inteligencia artificial (IA) parece ilimitado, pero también lo son los riesgos que conlleva. Shahar Avin, investigador en el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial, y Gadi Evron, experto en ciberseguridad, nos invitaron a reflexionar sobre este momento histórico en el reciente forum sobre Embodied AI organizado por la Fundación Bankinter dentro de su programa de Future Trends Forum. Entre la promesa de un futuro brillante y la sombra de un posible desastre, la pregunta es inevitable: ¿cómo asegurarnos de que la IA se convierta en una herramienta para el progreso y no en el catalizador de nuestra propia destrucción?
Para Avin, los riesgos existenciales son aquellos que amenazan con borrar a la humanidad o limitar de forma irreversible nuestro potencial. La IA, con su capacidad para transformar cada aspecto de nuestras vidas, también encierra un peligro latente. Desde sistemas que actúan fuera de nuestro control hasta el uso malicioso de la tecnología, las posibilidades de daño no pueden ser ignoradas.
Evron, desde su experiencia en la ciberseguridad, nos alerta sobre las vulnerabilidades inherentes en cualquier tecnología. En el caso de la IA, estas vulnerabilidades pueden escalar a niveles catastróficos si no se abordan desde su diseño. «La IA es solo tan segura como las medidas que implementamos para protegerla», señala con precisión.
El dilema de la innovación y la seguridad
Uno de los mayores desafíos que plantea la IA es el equilibrio entre el avance tecnológico y la precaución necesaria. ¿Cómo podemos aprovechar el poder de la IA sin correr riesgos innecesarios? Avin y Evron coinciden en que la clave está en actuar con previsión.
Avin aboga por un enfoque basado en pruebas rigurosas y evaluación continua. Desde el Instituto de Seguridad de la IA en el Reino Unido, trabaja para identificar los riesgos antes de que se materialicen. Según él, «la verdadera innovación no está en crear sin freno, sino en asegurarnos de que lo creado sea seguro y beneficie a todos».
Por su parte, Evron enfatiza la importancia del diseño seguro desde el principio. Utiliza una metáfora sencilla pero poderosa: «Construir un sistema de IA sin pensar en su seguridad es como levantar un rascacielos sobre cimientos de arena. El colapso es inevitable».
La responsabilidad colectiva
Pero este no es un desafío que puedan afrontar solos los expertos o los legisladores. Avin subraya la necesidad de un enfoque interdisciplinario que combine tecnología, ética, sociología y política. Solo con una diversidad de perspectivas podemos crear sistemas de IA que reflejen las complejidades de la humanidad.
Evron complementa esta visión, argumentando que las alianzas entre tecnólogos, gobiernos y expertos en seguridad son esenciales. «No se trata de qué puede hacer cada sector por separado, sino de cómo podemos colaborar para protegernos colectivamente», afirma.
El desenlace depende de nosotros
La narrativa de la inteligencia artificial aún está por escribirse, pero una cosa está clara: la forma en que gestionemos sus riesgos y posibilidades definirá el curso de la historia. Como humanidad, tenemos el poder de convertir la IA en un motor de progreso que nos impulse hacia un futuro mejor o en una herramienta que exacerbe desigualdades y genere caos.
La reflexión no puede esperar. ¿Estamos preparados para hacer las preguntas difíciles? ¿Para tomar decisiones con la mirada puesta en el largo plazo? Como bien dice Avin, “el progreso sin preparación no es progreso, es un riesgo disfrazado”.
A medida que la #IA generativa continúa integrándose en nuestros sistemas educativos, surge una pregunta pertinente: ¿Está la IA erosionando nuestro pensamiento crítico? La respuesta, sin embargo, requiere una exploración más profunda de nuestras raíces educativas y culturales.
Históricamente, el pensamiento crítico ha sido un objetivo primordial de la educación, para promover la habilidad de analizar hechos, generar conexiones y evaluar argumentos de manera lógica. Sin embargo, la preocupación por su deterioro precede con creces a la aparición de la IA generativa. Este declive, argumentado por algunos educadores y pensadores, se atribuye más a cambios en los paradigmas educativos, la sobrevaloración de la memorización y la subvaloración del análisis crítico y la reflexión profunda.
La llegada de la IA generativa no ha iniciado este desafío, sino que lo ha iluminado, actuando como un espejo de nuestras prácticas educativas actuales. Lejos de ser el villano, la #IA ofrece oportunidades sin precedentes para revitalizar el pensamiento crítico. Herramientas basadas en esta tecnología pueden proporcionar escenarios complejos y datos para análisis, fomentar la discusión crítica y ofrecer simulaciones que desafíen nuestras habilidades de razonamiento y argumentación.
La clave está, como siempre, en cómo integramos la tecnología en la educación. En lugar de depender de ella para respuestas rápidas y soluciones fáciles, podemos utilizarla para crear entornos de aprendizaje que promuevan la curiosidad, la indagación y el debate crítico. La IA puede ser una aliada en enseñar a los estudiantes no solo a encontrar respuestas, sino a hacer las preguntas correctas.
La Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) representa un paradigma avanzado en la ciencia de la computación y la inteligencia artificial (IA), donde los sistemas son diseñados para generar nuevos contenidos, tales como texto, imágenes, música, e incluso códigos de programación, que no existían previamente. Esta capacidad de creación autónoma coloca a la IA generativa en la vanguardia de la innovación tecnológica.
Principios Operativos de la IA Generativa
El núcleo de la IA generativa reside en su capacidad para aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML), específicamente el aprendizaje profundo (deep learning). Estos sistemas se basan en redes neuronales artificiales, estructuradas en múltiples capas, que emulan la manera en que el cerebro humano procesa la información. Los dos enfoques más destacados son:
Redes Generativas Antagónicas (GANs): Compuestas por dos redes neuronales en competencia, una generadora y otra discriminadora. La generadora crea contenidos nuevos, mientras que la discriminadora evalúa su autenticidad. Este proceso iterativo refina continuamente los resultados hasta lograr salidas casi indistinguibles de las creaciones humanas.
Modelos de Transformadores de Atención: Utilizados principalmente en la generación de texto, estos modelos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), analizan vastas cantidades de texto y aprenden a predecir la secuencia más probable de palabras, permitiendo generar texto coherente y contextualmente relevante.
Aplicaciones Avanzadas de la IA Generativa
ChatGPT y Aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Estos sistemas no solo generan texto coherente, sino que también comprenden y responden a consultas complejas, realizan resúmenes y traducciones, y crean contenido creativo y técnico.
DALL-E y Stable Diffusion en la Generación de Imágenes: Estos modelos transforman descripciones textuales en imágenes visualmente ricas y detalladas, abriendo nuevas fronteras en el arte digital, el diseño gráfico y la animación.
Industria Farmacéutica: La IA generativa acelera el descubrimiento de fármacos mediante la síntesis y optimización de secuencias de proteínas, reduciendo significativamente los tiempos y costos asociados con la investigación y el desarrollo farmacéutico.
Creación de Contenido Escrito: La generación automática de noticias, informes, reseñas y contenidos publicitarios está revolucionando el campo del periodismo y el marketing digital.
Impacto y Futuro de la IA Generativa
La relevancia de la IA generativa se extiende más allá de sus aplicaciones prácticas; está redefiniendo la interacción entre la tecnología y la creatividad humana. Su capacidad para automatizar y mejorar procesos creativos promete transformar industrias enteras, desde el entretenimiento hasta la atención médica.
Conclusión
La IA generativa no es solo una herramienta tecnológica avanzada; es un catalizador de innovación y creatividad. A medida que continuamos explorando sus capacidades y aplicaciones, es probable que desempeñe un papel cada vez más crítico en la solución de algunos de los desafíos más complejos de nuestra era.
Esperamos que este análisis haya proporcionado una comprensión más profunda y técnica de la IA generativa. Para cualquier consulta o comentario adicional, su participación es bienvenida. ¡Continuemos explorando juntos el futuro de la IA!
Referencias:
ComputerWorld – Análisis técnico de la IA generativa.
AWS – Exploración en profundidad de las aplicaciones y funcionamiento de la IA generativa.
Oracle España – Discusión sobre los fundamentos y el impacto de la IA generativa.
En un mundo donde la tecnología evoluciona a un ritmo vertiginoso, la inteligencia artificial (IA) generativa está marcando un nuevo capítulo en la sanidad. Con capacidades que van desde la generación de datos sintéticos hasta la creación de modelos predictivos, la IA generativa tiene el potencial de revolucionar la atención sanitaria. Sin embargo, este avance no está exento de desafíos éticos y de seguridad. En este artículo, exploramos estos retos y cómo pueden abordarse para asegurar una implementación segura y ética de la IA generativa en los sistemas de salud.
La IA generativa, especialmente aquellas basadas en modelos como GANs (Redes Generativas Antagónicas) y modelos de lenguaje avanzados, están transformando la investigación médica y la práctica clínica. Estos sistemas pueden generar datos de pacientes sintéticos, lo que mejora la investigación sin comprometer la privacidad de los pacientes. Además, están siendo utilizados para el desarrollo de fármacos personalizados y en la elaboración de diagnósticos más precisos.
Desafíos éticos:
Privacidad y Confidencialidad: aunque la IA generativa puede generar datos sintéticos, la línea entre datos reales y sintéticos puede ser borrosa. Esto plantea preguntas sobre la privacidad y la confidencialidad de los datos de los pacientes.
Consentimiento Informado: en la era de la IA, obtener consentimiento informado para el uso de datos de pacientes se vuelve más complejo. ¿Cómo se asegura que los pacientes comprendan el uso potencial de sus datos en modelos generativos?
Sesgos en los Datos: los modelos generativos son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Los sesgos en estos datos pueden llevar a conclusiones erróneas o a prácticas médicas ineficaces.
Desafíos de seguridad:
Integridad de los Datos: asegurar que los datos generados por IA no sean manipulados es crucial, especialmente cuando estos datos podrían influir en decisiones clínicas.
Ataques Adversarios: los sistemas de IA son susceptibles a ataques que pueden hacer que generen datos falsos o perjudiciales.
Dependencia de Sistemas Automatizados: una excesiva dependencia de la IA en la toma de decisiones médicas puede llevar a errores no detectados y a una pérdida de habilidades clínicas críticas.
Para enfrentar estos desafíos, es esencial desarrollar un marco ético robusto y normativas de seguridad específicas para la IA en sanidad. La colaboración entre desarrolladores de IA, profesionales sanitarios, pacientes y reguladores es clave para establecer estándares y prácticas que salvaguarden la integridad y la eficacia de los sistemas de salud.
The phrase «resistance to AI is futile» is often used in a playful or humorous context, drawing a reference to the famous line «Resistance is futile» from the science fiction series «Star Trek,» spoken by the Borg, a technologically advanced and assimilating civilization. However, in the context of AI, it is essential to clarify that resistance to AI is not futile, nor is it necessarily undesirable.
AI, as a transformative technology, is rapidly advancing and integrating into various aspects of our lives, from everyday applications to complex industries. There are both proponents and skeptics of AI, and discussions around its impact on society, ethics, and employment are ongoing.
Some reasons why people might consider resistance to AI difficult include:
Pervasive Integration: AI is already integrated into numerous technologies and services. Its application is becoming increasingly widespread and deeply embedded in many industries, making it challenging to avoid its presence.
Technological Advancement: AI technologies continue to evolve and improve, enhancing their capabilities and potential benefits in various fields.
Economic and Industrial Advantages: AI adoption can provide significant advantages in productivity, efficiency, and innovation for businesses and industries.
Automation and Labor Displacement: AI has the potential to automate certain tasks, leading to concerns about job displacement in certain sectors.
Policy and Regulation Challenges: Formulating appropriate policies and regulations to govern AI’s ethical use and potential risks is complex and requires careful consideration.
However, it is essential to acknowledge that resistance, skepticism, and critical evaluation are vital elements of technological progress. Responsible development and deployment of AI require addressing potential challenges and ensuring that the technology benefits society as a whole.
Image created with Dall-e by Julio Mayol
As with any transformative technology, embracing AI should be a thoughtful and well-informed process, considering its implications on privacy, security, ethics, and equitable distribution of benefits. Encouraging open discussions, ethical considerations, and collaboration among stakeholders can help shape AI’s future in a manner that aligns with societal values and aspirations. Thus, while resistance might face challenges, active participation and critical engagement remain important aspects of AI’s integration into our lives.
The same prompt, three different responses from three different Large Languages Models (LLM) that are easily available: ChatGPT, BingGPT and Bard.
Human large language models
Prompt: How are ChatGPT, BingGPT and Bard different?
ChatGPT
ChatGPT, BingGPT, and Bard are three distinct language models developed by OpenAI, and GooogleAI, each with its own characteristics and intended applications. Here are the key differences between them:
Purpose and training data:
ChatGPT: ChatGPT is designed to engage in conversation with users and provide useful responses across a wide range of topics. It has been trained on a mixture of licensed data, data created by human trainers, and publicly available text from the internet.
BingGPT: BingGPT is a language model developed specifically to assist with search-related tasks. It has been trained using a diverse range of internet text, including web pages, search queries, and search result pages.
Bard: Bard is a language model trained to generate poetic text. It focuses on mimicking different poetic styles, structures, and themes. It has been trained on a curated dataset of high-quality poetry from diverse sources.
Output style and focus:
ChatGPT: ChatGPT aims to provide informative and practical responses in a conversational manner. It is designed to generate text that is helpful, engaging, and contextually relevant.
BingGPT: BingGPT is tailored for search-related tasks and is intended to generate responses that assist users in finding information or performing specific search-related functions.
Bard: Bard is specifically trained to generate poetic text, with a focus on creating expressive, aesthetic, and emotionally evocative poetry.
Use cases:
ChatGPT: ChatGPT can be used in various applications involving interactive dialogue, such as chatbots, virtual assistants, and customer support systems. It is suitable for providing conversational responses to user queries.
BingGPT: BingGPT is primarily designed to enhance search experiences by providing more accurate and contextually relevant search results, assisting with search queries, or generating snippets for search results.
Bard: Bard can be used in applications related to creative writing, poetry generation, and artistic expression. It can assist poets, writers, and artists in generating poetic text or serve as a source of inspiration.
These models have different focuses and are trained on different datasets, enabling them to serve distinct purposes. It’s important to consider these differences when choosing the most appropriate model for a specific use case or application.
BingGPT
ChatGPT, BingGPT and Bard are three different models of natural language generation (NLG) that have been developed by OpenAI, Microsoft Research and GoogleAI, respectively. NLG is the task of generating natural language text from some input, such as keywords, images, or structured data. Each of these models has its own strengths and limitations, and they are designed for different purposes and scenarios.
ChatGPT is a model that specializes in conversational text generation. It can generate realistic and engaging dialogues between two or more agents, such as humans or chatbots. ChatGPT is based on the GPT-3 architecture, which uses a large-scale neural network to learn from a massive corpus of text data. ChatGPT can handle various topics, languages, and styles of conversation, and it can also generate creative content such as jokes, stories, or poems.
BingGPT is a model that focuses on web search and information retrieval. It can generate relevant and informative responses to user queries, such as facts, summaries, definitions, or suggestions. BingGPT is also based on the GPT-3 architecture, but it has been fine-tuned on a large collection of web documents and search results. BingGPT can leverage the rich information available on the web to provide comprehensive and accurate answers to user questions.
Bard is a model that excels in generating artistic and literary text. It can generate original and diverse content such as lyrics, essays, speeches, or novels. Bard is based on the Transformer-XL architecture, which uses a recurrent neural network to capture long-term dependencies and coherence in text. Bard can learn from various sources of text data, such as books, articles, or social media posts, and it can generate text with different genres, themes, and emotions.
Bard
ChatGPT, BingGPT, and Bard are all large language models (LLMs) that have been trained on massive datasets of text and code. They can all generate text, translate languages, write different kinds of creative content, and answer your questions in an informative way. However, there are some key differences between the three models.
ChatGPT is a model generative pre-trained transformer developed by OpenAI. It is trained on a dataset of text and code that includes a lot of conversation data. This means that ChatGPT is very good at generating text that is conversational and engaging. However, ChatGPT can also be sessed and can generate text that is offensive or harmful.
BingGPT is a model that is based on the same GPT-4 technology as ChatGPT, but it has been trained on a dataset that includes more information about the real world. This means that BingGPT is more likely to generate text that is factual and accurate. However, BingGPT is not as good at generating text that is creative or engaging as ChatGPT.
Bardis a model that is based on Google’s own LaMDA language model. LaMDA is a factual language model that has been trained on a massive dataset of text and code. This means that Bard is very good at generating text that is factual and accurate. However, Bard is also good at generating text that is creative and engaging. Additionally, Bard has access to the information of the world real through Google Search, which allows it to provide more comprehensive and informative answers to your questions.
In general, Bard is a more comprehensive and informative model than ChatGPT or BingGPT. It is less likely to generate text that is offensive or harmful, and it has access to the information of the world real through Google Search. However, ChatGPT is better at generating text that is conversational and engaging, while BingGPT is more likely to generate text that is factual and accurate.
Here is a table that summarizes the key differences between ChatGPT, BingGPT, and Bard:
Feature
ChatGPT
BingGPT
Bard
Developer
OpenAI
Microsoft
Google AI
Model
GPT-3.5
GPT-4
LaMDA
Data
Text and code
Text and code
Text and code, as well as information of the world real through Google Search
Strengths
Conversational, engaging
Factual, accurate
Comprehensive, informative
Weaknesses
Can be sessed
Not as good at generating creative or engaging text
Not as good at generating factual or accurate text
Ultimately, the best model for you will depend on your specific needs. If you need a model that is good at generating conversational and engaging text, then ChatGPT is a good option. If you need a model that is good at generating factual and accurate text, then BingGPT is a good alternative. And if you need a model that is comprehensive and informative, then Bard is the best option for you.
Yo tengo mi propio análisis. Se remonta a mi trabajo para la clase de filosofía de 3º de BUP. Pero ahora GPT4 me dice lo siguiente:
Hildegart Rodríguez Carballeira fue una niña prodigio, una activista feminista y una defensora de la eugenesia y el amor libre en la España de los años 20 y 30. Nacida en 1914, fue educada por su madre, Aurora Rodríguez Carballeira, una mujer obsesionada con crear un ser humano perfecto.
Aurora sometió a su hija a un riguroso plan de estudios que la convirtió en una políglota, una escritora, una abogada y una líder política. Hildegart llegó a ser reconocida internacionalmente como una de las mentes más brillantes de su época, y recibió el apoyo de personalidades como H.G. Wells, Marie Curie o Clara Campoamor.
Seeking freedom by Julio Mayol
Sin embargo, la relación entre madre e hija se deterioró cuando Hildegart empezó a tener una vida propia, alejada del control de Aurora. Hildegart se enamoró de un periodista, se afilió al Partido Socialista Obrero Español y se opuso a los planes de su madre de esterilizarla. Aurora, celosa y furiosa, vio en su hija una traición a su proyecto eugenésico y decidió acabar con su vida.
El 9 de junio de 1933, mientras Hildegart dormía, Aurora le disparó cuatro veces en la cabeza con una pistola que le había regalado el escritor Ramón Gómez de la Serna. Después, llamó a la policía y confesó el crimen.
Aurora fue juzgada por parricidio y declarada demente. Fue internada en un manicomio, donde murió en 1955. Hildegart fue enterrada en el cementerio civil de Madrid, donde su tumba lleva la inscripción: «Hildegart Rodríguez Carballeira, mártir del pensamiento libre».
¡Absolutamente! Los modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT, pueden ser herramientas muy útiles para fomentar la creatividad. Estos modelos están diseñados para comprender y generar texto coherente en diferentes contextos y estilos, lo que los convierte en una fuente de inspiración para la creatividad.
Woman drinking wine – by Julio Mayol (with Dall-e)
Aquí hay algunas formas en las que los large language models pueden ayudar a potenciar la creatividad:
Generación de ideas: Puedes utilizar el modelo para generar una lista de ideas sobre cualquier tema. Por ejemplo, si estás buscando inspiración para escribir una historia, puedes hacer preguntas o darle una frase de inicio al modelo, y te ofrecerá diferentes posibilidades y perspectivas que pueden estimular tu creatividad.
Expansión de conceptos: Si tienes una idea inicial pero necesitas desarrollarla más, puedes utilizar el modelo para explorar diferentes enfoques y detalles. Puedes hacer preguntas al modelo, pedirle que describa escenas o personajes, o incluso que te ayude a crear diálogos realistas.
Generación de contenido creativo: Los large language models pueden generar texto creativo por sí mismos. Por ejemplo, puedes pedirle al modelo que escriba un poema, una canción o un cuento breve basado en ciertos criterios o temas. Aunque el modelo no tenga experiencia personal ni emociones, puede ofrecerte opciones y estructuras interesantes para inspirarte.
Asistente de escritura: Si estás trabajando en un proyecto de escritura, puedes utilizar el modelo como un asistente para recibir sugerencias, corregir gramática o explorar diferentes estilos de escritura. Esto puede ayudarte a superar bloqueos creativos y descubrir nuevas formas de abordar tu trabajo.
Es importante destacar que, aunque los large language models pueden ser herramientas valiosas para estimular la creatividad, es esencial que también confíes en tu propio juicio y conocimiento. Los modelos de lenguaje no sustituyen la originalidad y la perspectiva humana, sino que pueden servir como una fuente adicional de inspiración y apoyo.
