La intel·ligència artificial (IA) s'ha tornat una eina important per a la avaluació i anàlisi del contingut digital, especialment pel que fa a la detecció de contingut inapropiat o de baixa qualitat. Un exemple daixò és el detector de contingut dIA.

Un detector de contingut dIA és una eina que utilitza algorismes daprenentatge automàtic per analitzar i avaluar el contingut digital. El procés comença amb la recopilació dinformació del contingut, incloent text, imatges i vídeos. Posteriorment, els algorismes d'aprenentatge automàtic analitzen aquesta informació per avaluar diferents aspectes del contingut, com ara la gramàtica, l'ortografia, la coherència i l'adequació del contingut per al públic objectiu.

En el cas de la gramàtica i l'ortografia, els algoritmes busquen detectar errors d'escriptura i gramaticals per garantir que el contingut s'entengui de manera clara i precisa. Quant a la coherència, savalua lestructura del contingut per assegurar que el missatge sigui coherent i tingui sentit.

A més d'avaluar la qualitat del contingut, un detector de contingut d'IA també pot identificar problemes potencials, com ara el plagi o contingut inapropiat. Per detectar el plagi, el detector de contingut compara el contingut analitzat amb altres continguts publicats en línia i, en cas de trobar-hi similituds, alerta l'usuari. Pel que fa al contingut inapropiat, els algoritmes busquen detectar contingut violent, sexualment explícit, discriminatori od'odi.

Es creu de la necessitat per a qualsevol organització que busqui establir-ne una presència en línia i atraure el seu públic objectiu. No obstant això, a causa de la gran quantitat d'informació que existeix a la xarxa, és essencial garantir que el contingut publicat compleixi certs estàndards de qualitat i adequació.

En aquest context, un Detector de Contingut d'intel·ligència artificial (IA) es presenta com una eina valuosa per a l'avaluació automatitzada del contingut. Un detector de contingut dIA és una solució tecnològica que empra algorismes daprenentatge automàtic per analitzar i avaluar la qualitat i pertinència del contingut. El funcionament implica la recopilació d'informació sobre el contingut, incloent-hi text, imatges i vídeos, i el seu posterior processament i anàlisi mitjançant algorismes d'aprenentatge automàtic. Aquests algorismes, en base a criteris prèviament establerts, avaluen la gramàtica, l'ortografia, la coherència i l'adequació del contingut al públic objectiu.

A més de la seva capacitat per avaluar la qualitat del contingut, un detector de contingut de IA també pot identificar problemes potencials com a plagi o contingut inapropiat. D'aquesta manera, contribueix a garantir que el contingut publicat sigui d'alta qualitat, original i apropiat per a la vostra audiència.

Un detector de contingut d'IA és una eina de gran utilitat per a organitzacions i empreses que busquen millorar la qualitat del seu contingut i augmentar la seva notorietat en línia. Així mateix, permet estalviar temps i recursos en eliminar la necessitat de realitzar revisions manuals del contingut, cosa que permet que els equips de màrqueting i producció de contingut s'enfocaran en altres tasques. És una solució tecnològica eficient i poderosa que pot millorar significativament la qualitat del contingut produït i assegurar-ne l'adequació per al públic objectiu.

Les 3 millors eines de detecció de contingut de IA:

AI Content Detector

Smodin en espanyol

Content at Scale

Per a les organitzacions que busquen millorar la seva presència en línia, un detector de contingut dIA és una eina indispensable.

El Aprenentatge Profund al núvol (Deep Learning) es refereix a l'ús de serveis al núvol per entrenar, optimitzar i executar models daprenentatge profund.

Podríem considerar que el 'Big Data' va ser la recopilació i l'estructuració d'informació i l''Aprenentatge Profund' la capacitat d'analitzar aquestes dades i transformar-les en respostes fàcils d'entendre per a les empreses. Això suposa la comprensió de les dades, l'adquisició del coneixement i l'extracció del valor utilitzant ingents quantitats de dades per a la presa de decisions en mil·lisegons.

Aquesta tecnologia permet pot ser usada per empreses i organitzacions, fins i tot si no tenen experiència en infraestructura de maquinari o programari complexa.

Hi ha diversos beneficis d'utilitzar l'aprenentatge profund al núvol, entre ells:

  1. Escalabilitat: Els serveis al núvol poden manejar grans quantitats de dades i recursos computacionals, cosa que permet entrenar models més grans i complexos. Això permet a les empreses i organitzacions fer tasques que altrament serien impossibles.
  2. Accessibilitat: El núvol proporciona un accés fàcil i ràpid als recursos d'aprenentatge profund, cosa que significa que fins i tot les empreses i organitzacions petites poden aprofitar aquesta tecnologia sense necessitat d'invertir en infraestructura costosa.
  3. Estalvi de costos: En utilitzar serveis al núvol, les empreses i organitzacions no han d'invertir en maquinari costós, com a servidors i unitats de processament gràfic (GPU), per entrenar els seus models d'aprenentatge profund. Això pot estalviar molts diners a llarg termini.
  4. Flexibilitat: Els serveis al núvol permeten a les empreses i organitzacions canviar ràpidament la quantitat de recursos computacionals que necessiten, la qual cosa significa que poden escalar cap amunt o cap avall segons calgui. Això és especialment útil en situacions en què els requisits de recursos canvien amb el temps.
  5. Integració fàcil: Els serveis al núvol es poden integrar fàcilment amb altres eines i serveis, cosa que permet a les empreses i organitzacions crear solucions personalitzades i altament eficients.
  6. Actualitzacions automàtiques: Els serveis al núvol s'actualitzen automàticament, cosa que significa que els usuaris no s'han de preocupar per mantenir el programari actualitzat. Això assegura que els models d'aprenentatge profund sempre utilitzen les últimes tècniques i millors pràctiques.

 

Una IA alimentada amb continguts autogenerats mitjançant IA seran de baixa qualitat i que, per tant, es produiria un efecte recursiu de baixa qualitat en el contingut generat.

Això és perquè una IA s'entrena en base a les dades que se li proporcionen, i si aquestes dades són de baixa qualitat, la IA n'aprèn i pot generar contingut igualment de baixa qualitat. Si el contingut generat és utilitzat com a entrada per a la generació de més contingut, l'efecte recursiu de baixa qualitat podria agreujar-se i esdevenir un cicle viciós difícil de superar.

Per això, és important que les IA siguin alimentades amb dades d'alta qualitat i supervisades de prop per garantir que el contingut generat sigui d'alta qualitat. A més, és important tenir en compte que la creativitat i el coneixement humà són elements essencials per crear continguts d'alta qualitat, i la IA no pot substituir completament la necessitat d'aquests elements en molts casos.

Si la IA fos utilitzada de manera absurda o inapropiada, podria generar respostes que no siguin coherents o precises en funció del context de la pregunta de lusuari. Per exemple, si se li fes una pregunta científica complexa, i la IA no tingués prou capacitat o coneixement per generar una resposta precisa, podria generar una resposta absurda o incorrecta en lloc de reconèixer-ne les limitacions i proporcionar una resposta més adequada.

La IA encara requereix supervisió i edició humana per brindar els resultats esperats. Ve amb grans riscos i té una qualitat més baixa que el contingut fet a mà i és menys efectiu per atraure audiències. Podeu disminuir la qualitat general del contingut que es troba a Internet i reduir les veus i perspectives en el contingut. I, finalment, el contingut impulsat per IA no és tan fàcil de trobar i fins i tot pot ser penalitzat pels motors de cerca.

La paradoxa de Moravec és un fenomen rellevant en el camp de la intel·ligència artificial i la robòtica. Va ser descobert per l'enginyer de sistemes i robòtic Hans Moravec a la dècada de 1980 i es refereix a l'aparent contradicció que, encara que els robots i la intel·ligència artificial poden realitzar amb facilitat tasques cognitives complexes, com el càlcul, la resolució de problemes i la presa de decisions, encara tenen dificultats per fer tasques simples que són fàcils per als humans, com reconèixer objectes, navegar en un entorn i respondre a estímuls sensorials simples.

Aquesta paradoxa és perquè la intel·ligència artificial es basa en la solució de problemes i la realització de tasques mitjançant algoritmes i càlculs matemàtics, mentre que les habilitats sensorials i de percepció són més difícils de programar i modelar. Tot i que la intel·ligència artificial ha aconseguit avenços significatius en el reconeixement de patrons i la presa de decisions, la percepció sensorial i la comprensió de l'entorn són encara un desafiament per als investigadors i desenvolupadors.

Marvin Minsky, científic nord-americà considerat un dels pares de la intel·ligència artificial va escriure: «En general, no som conscients de les nostres millors habilitats», «som més conscients dels petits processos que ens costen que dels complexos que es fan de forma fluida ».

A més, la paradoxa de Moravec també es veu influenciada per la diferència en la manera com els humans i els robots processen la informació. Mentres que els humans tenen habilitats sensorials i perceptuals innates que els permeten processar i comprendre fàcilment l'entorn, els robots depenen d'algorismes programats i de la informació recopilada per comprendre el seu entorn.

Tot i aquestes dificultats, la investigació en intel·ligència artificial i robòtica continua avançant ràpidament i s'espera que en el futur es trobin solucions a la paradoxa de Moravec. La recerca en aprenentatge profund i en sistemes sensorials i perceptuals avançats porta a avenços significatius en la capacitat dels robots per comprendre i respondre al seu entorn.

En conclusió, la paradoxa de Moravec continua sent un desafiament important, però la investigació contínua i els avenços tecnològics estan permetent més comprensió i solució d'aquest fenomen.

Els chatbots que usen Intel·ligència Artificial són excel·lents eines per respondre preguntes, conversar i fer tasques simples. Però, com qualsevol tecnologia, també en tenen alguns problemes que és important tenir en compte. Tenen propensió a replicar prejudicis i estereotips trobats als textos utilitzats per entrenar-los. És habitual trobar respostes poc sensibles o ofensives, cosa que pot afectar negativament l'experiència de l'usuari.

La manca de comprensió de contextos complexos, la identificació d'ironies o el sarcasme pot resultar en respostes poc precises o inadequades.

A més, de vegades els chatbots que usen Intel·ligència Artificial poden ser confusos o difícils d'entendre per als usuaris. Això pot ser degut a una manca de claredat en les respostes oa una dificultat per proporcionar informació en un format accessible i fàcil d'entendre.

És important tenir en compte que són eines dissenyades per complementar, no reemplaçar, la interacció humana. Per tant, és possible que no siguin adequats per a situacions crítiques o importants, on la precisió i la comprensió completa són essencials.

Així doncs, són excel·lents eines per respondre preguntes, conversar i realitzar tasques simples, però és important tenir en compte les seves limitacions i utilitzar-les de manera apropiada (com qualsevol eina) per assegurar-se que brindin la millor experiència possible.

ChatGPT és un model de llenguatge de gran escala desenvolupat per OpenAI, una organització de recerca en intel·ligència artificial amb seu a San Francisco. Des del seu llançament el 2020, ChatGPT s'ha convertit en una de les eines de processament de llenguatge més avançades i versàtils disponibles al mercat.

A diferència d'altres models de llenguatge, ChatGPT va ser entrenat usant una tècnica anomenada transfer learning, que permet aprofitar l'experiència adquirida pel model en una tasca per millorar-ne el rendiment en altres tasques. El model va ser entrenat en una àmplia varietat de tasques de llenguatge, incloses la generació de text, la traducció d'idiomes, la resposta a preguntes i la identificació d'entitats anomenades.

Una de les característiques més destacades és la capacitat per generar text amb una gran coherència i fluïdesa. Gràcies al seu entrenament en una àmplia varietat de textos, el model pot crear respostes coherents i convincents a una àmplia varietat de preguntes, des de preguntes tècniques fins a converses casuals.

Una altra de les fortaleses és la seva capacitat per respondre preguntes de manera precisa i efectiva. El model pot processar preguntes complexes i respondre amb informació rellevant i precisa, cosa que el converteix en una eina valuosa per a aplicacions com la creació d'assistents virtuals o la resposta automatitzada a preguntes freqüents.

 

 

A més, ChatGPT és tan versàtil que pot ser utilitzat en una àmplia varietat d'aplicacions mitjançant la seva API. Per exemple, el model ha estat utilitzat en el desenvolupament d'aplicacions de traducció automàtica. També s'ha fet servir en la creació de bots de xat que proporcionen una experiència d'atenció al client personalitzada i eficient. Fins i tot la generació de textos per millorar el SEO de webs.

Tot i les seves moltes fortaleses, ChatGPT també presenta alguns desafiaments. En particular, el model pot ser propens a replicar prejudicis i estereotips trobats als textos que utilitza per entrenar-se. Una mancança que cal destacar és que no sap callar. Sempre té una resposta per a tot, encara que sigui vaga o inexacta.

Encara que el model és molt avançat, encara hi ha àrees on pot fallar així que anirem seguint de prop els avenços d'aquesta prometedora tecnologia, ja que només pot anar millor.