Derroche de BS

Una IA alimentada con contenidos autogenerados mediante IA serán de baja calidad y que, por lo tanto, se produciría un efecto recursivo de baja calidad en el contenido generado.

Esto se debe a que una IA se entrena en base a los datos que se le proporcionan, y si esos datos son de baja calidad, la IA aprende de ellos y puede generar contenido igualmente de baja calidad. Si el contenido generado es utilizado como entrada para la generación de más contenido, el efecto recursivo de baja calidad podría agravarse y convertirse en un ciclo vicioso difícil de superar.

Por esta razón, es importante que las IA sean alimentadas con datos de alta calidad y supervisadas de cerca para garantizar que el contenido generado sea de alta calidad. Además, es importante tener en cuenta que la creatividad y el conocimiento humano son elementos esenciales para la creación de contenidos de alta calidad, y la IA no puede sustituir completamente la necesidad de estos elementos en muchos casos.

Si la IA fuera utilizada de manera absurda o inapropiada, podría generar respuestas que no sean coherentes o precisas en función del contexto de la pregunta del usuario. Por ejemplo, si se le hiciera una pregunta científica compleja, y la IA no tuviera la capacidad o el conocimiento suficiente para generar una respuesta precisa, podría generar una respuesta absurda o incorrecta en lugar de reconocer sus limitaciones y proporcionar una respuesta más adecuada.

La IA aún requiere supervisión y edición humana para brindar los resultados esperados. Viene con grandes riesgos y tiene una calidad más baja que el contenido hecho a mano y es menos efectivo para atraer audiencias. Puede disminuir la calidad general del contenido que se encuentra en Internet y reducir las voces y perspectivas en el contenido. Y, por último, el contenido impulsado por IA no es tan fácil de encontrar e incluso puede ser penalizado por los motores de búsqueda.

La paradoja de Moravec

La paradoja de Moravec es un fenómeno relevante en el campo de la inteligencia artificial y la robótica. Fue descubierto por el ingeniero de sistemas y robótico Hans Moravec en la década de 1980 y se refiere a la aparente contradicción de que, aunque los robots y la inteligencia artificial pueden realizar con facilidad tareas cognitivas complejas, como el cálculo, la resolución de problemas y la toma de decisiones, todavía tienen dificultades para realizar tareas simples que son fáciles para los humanos, como reconocer objetos, navegar en un entorno y responder a estímulos sensoriales simples.

Esta paradoja se debe a que la inteligencia artificial y la robótica se basan en la solución de problemas y la realización de tareas mediante algoritmos y cálculos matemáticos, mientras que las habilidades sensoriales y de percepción son más difíciles de programar y modelar. Aunque la inteligencia artificial ha logrado avances significativos en el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, la percepción sensorial y la comprensión del entorno todavía son un desafío para los investigadores y desarrolladores.

Marvin Minsky, científico estadounidense considerado uno de los padres de la inteligencia artificial escribió: «En general, no somos conscientes de nuestras mejores habilidades», «somos más conscientes de los pequeños procesos que nos cuestan que de los complejos que se realizan de forma fluida».

Además, la paradoja de Moravec también se ve influenciada por la diferencia en la forma en que los humanos y los robots procesan la información. Mientras que los humanos tienen habilidades sensoriales y perceptuales innatas que les permiten procesar y comprender fácilmente el entorno, los robots dependen de algoritmos programados y de la información recopilada para comprender su entorno.

A pesar de estas dificultades, la investigación en inteligencia artificial y robótica sigue avanzando rápidamente y se espera que en el futuro se encuentren soluciones a la paradoja de Moravec. La investigación en aprendizaje profundo y en sistemas sensoriales y perceptuales avanzados está llevando a avances significativos en la capacidad de los robots para comprender y responder a su entorno.

En conclusión, la paradoja de Moravec sigue siendo un desafío importante en el campo de la inteligencia artificial y la robótica, pero la investigación continua y los avances tecnológicos están permitiendo una mayor comprensión y solución de este fenómeno.

Los chatbots y su supuesta «inteligencia»

Los chatbots que usan Inteligencia Artificial son excelentes herramientas para responder preguntas, conversar y realizar tareas simples. Pero, como cualquier tecnología, también tienen algunos problemas que es importante tener en cuenta. Tienen propensión a replicar prejuicios y estereotipos encontrados en los textos utilizados para entrenarlos. Es habitual encontrarse respuestas poco sensibles o ofensivas, lo que puede afectar negativamente la experiencia del usuario.

La falta de comprensión de contextos complejos, la identificación de ironías o sarcasmo puede resultar en respuestas poco precisas o inapropiadas.

Además, a veces los chatbots que usan Inteligencia Artifical pueden ser confusos o difíciles de entender para los usuarios. Esto puede deberse a una falta de claridad en las respuestas o a una dificultad para proporcionar información en un formato accesible y fácil de entender.

Es importante tener en cuenta que son herramientas diseñadas para complementar, no reemplazar, la interacción humana. Por lo tanto, es posible que no sean adecuados para situaciones críticas o importantes, donde la precisión y la comprensión completa son esenciales.

Así pues, son excelentes herramientas para responder preguntas, conversar y realizar tareas simples pero es importante tener en cuenta sus limitaciones y utilizarlos de manera apropiada (como cualquier herarmienta) para asegurarse de que brinden la mejor experiencia posible.

¿Qué és el ChatGPT?

ChatGPT es un modelo de lenguaje de gran escala desarrollado por OpenAI, una organización de investigación en inteligencia artificial con sede en San Francisco. Desde su lanzamiento en 2020, ChatGPT se ha convertido en una de las herramientas de procesamiento de lenguaje más avanzadas y versátiles disponibles en el mercado.

A diferencia de otros modelos de lenguaje, ChatGPT fue entrenado usando una técnica llamada transfer learning, que permite aprovechar la experiencia adquirida por el modelo en una tarea para mejorar su rendimiento en otras tareas. El modelo fue entrenado en una amplia variedad de tareas de lenguaje, incluidas la generación de texto, la traducción de idiomas, la respuesta a preguntas y la identificación de entidades nombradas.

Una de las características más destacadas es su capacidad para generar texto con una gran coherencia y fluidez. Gracias a su entrenamiento en una amplia variedad de textos, el modelo puede crear respuestas coherentes y convincentes a una amplia variedad de preguntas, desde preguntas técnicas hasta conversaciones casuales.

Otra de las fortalezas  es su capacidad para responder a preguntas de forma precisa y efectiva. El modelo puede procesar preguntas complejas y responder con información relevante y precisa, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para aplicaciones como la creación de asistentes virtuales o la respuesta automatizada a preguntas frecuentes.

 

 

Además, ChatGPT es tan versátil que puede ser utilizado en una amplia variedad de aplicaciones mediante su API. Por ejemplo, el modelo se ha utilizado en el desarrollo de aplicaciones de traducción automática. También se ha utilizado en la creación de bots de chat que proporcionan una experiencia de atención al cliente personalizada y eficiente. Incluso la generación de textos para mejorar el SEO de webs.

A pesar de sus muchas fortalezas, ChatGPT también presenta algunos desafíos. En particular, el modelo puede ser propenso a replicar prejuicios y estereotipos encontrados en los textos que utiliza para entrenarse. Una carencia que cabe destacar es que no sabe callar. Siempre tiene una respuesta para todo, aunque sea vaga o inexacta.

Aunque el modelo es muy avanzado, todavía hay áreas en las que puede fallar así que  iremos siguiendo de cerca los avances de esta prometedora tecnología, ya que sólo puede ir a mejor.