Alternativas a Chatgpt

Las alternativas a ChatGPT, tanto en código abierto como en código cerrado, o bien están en fase beta y requieren un desarrollo constante, o bien las ya establecidas siguen mejorando. Requiere implicación humana, habilidades y conocimientos fundamentales. Este campo ofrece abundantes oportunidades de crecimiento profesional y tiene un enorme potencial. Se trata de alternativas a ChatGPT listas para responder a las preguntas candentes de los usuarios. Si tienen ganas de hablar, pero ChatGPT está saturado, tienen otras opciones de chatbot de IA, como, por ejemplo, Bard de Google, Bing de Microsoft, ChatSonic y YouChat.

Riesgos de la Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia artificial (IA) generativa se ha hecho muy popular, pero su adopción por parte de las empresas conlleva cierto riesgo ético. Las organizaciones deben dar prioridad al uso responsable de la IA generativa garantizando que sea precisa, segura, honesta, potenciadora y sostenible. Las organizaciones deben ser conscientes de las implicaciones éticas y tomar las medidas necesarias para reducir los riesgos. En concreto, necesitan: utilizar datos de cero o de primera parte, mantener los datos frescos y bien etiquetados, asegurarse de que hay un humano en el bucle, probar y volver a probar, y obtener retroalimentación.

Impacto de los Medios de Comunicaci√≥n en √Āfrica

Este texto ha se√Īalado algunas din√°micas fundamentales en las intersecciones de la religi√≥n, las mujeres y la distribuci√≥n de noticias e informaci√≥n en el √Āfrica subsahariana. Hemos llamado la atenci√≥n sobre los diversos par√°metros culturales y sociales que definen las posibilidades del papel de las mujeres como reporteras. La an√©cdota inicial insinuaba el papel de los poderes ocultos dentro de la competencia en una sala de prensa; los dos estudios de caso analizaban los antecedentes de g√©nero y religiosos de las mujeres que difunden informaci√≥n en √Āfrica Occidental, la griotte y una reportera congole√Īa en l√≠nea que vive en la di√°spora y que moviliza el cristianismo como estrategia para comprar el capital moral de su p√ļblico. A lo largo del siglo XX, los cambios pol√≠ticos y tecnol√≥gicos han dado lugar a nuevas formas de producci√≥n de noticias, a nuevos tipos de p√ļblico y a novedosas formas de contar historias. Sin embargo, la religi√≥n sigue desempe√Īando un papel importante no s√≥lo como tema sobre el que informar, sino tambi√©n en las formas en que las periodistas se presentan ante su p√ļblico. Todo ello requiere, obviamente, un an√°lisis profundo, que este cap√≠tulo no ha podido aportar.

Empresas de Alojamiento de Sitios Web

Crear una empresa de alojamiento web puede ser una excelente manera de entrar en una industria altamente lucrativa con unos ingresos previstos de 267.000 millones de dólares en 2028. Con una planificación y ejecución adecuadas, en general, y a pesar de la competencia, se puede encontrar un nicho de mercado. También se propone un plan de marketing digital para empresas de alojamiento.

Inteligencia Artificial en el Crowdsourcing

En este texto se examina la reencarnaci√≥n de los concursos tradicionales en plataformas de crowdsourcing en l√≠nea: llevar el protocolo de concurso justo y abierto a proyectos de menor escala en todo el mundo. Nos hemos explayado sobre los modelos competitivos frente a los colaborativos de adquisici√≥n de dise√Īos y hemos hablado de la integraci√≥n de diversas tecnolog√≠as de IA en el embudo del crowdsourcing, como los sistemas de recomendaci√≥n de precios y de prospecci√≥n de espacios. Adem√°s, profundizamos en c√≥mo la IA -en particular, el aprendizaje profundo- puede “leer” la arquitectura (a trav√©s de representaciones gr√°ficas) y generar potencialmente dise√Īos conceptuales. Los arquitectos conf√≠an cada vez m√°s en los servicios en la nube, las herramientas de software avanzadas y el conocimiento del dise√Īo ambiental proporcionado por las aplicaciones inteligentes, que captan y procesan nuestro entorno, esbozan ideas, ayudan en la direcci√≥n del dise√Īo y, con el tiempo, pueden incluso dise√Īar por nosotros. Tarde o temprano, nos enfrentaremos a la pregunta existencial: “¬ŅCu√°l es nuestro papel como arquitectos?”. Todo lo que pueda cuantificarse de alg√ļn modo acabar√° realiz√°ndose mejor, m√°s r√°pido y de forma m√°s eficaz mediante la automatizaci√≥n. A corto plazo, los dise√Īadores pueden beneficiarse de las herramientas de software impulsadas por la IA para poner en marcha su proceso de dise√Īo. A largo plazo, sin embargo, es posible que existan herramientas de consumo que sean utilizadas directamente por los clientes para generar y poner en pr√°ctica diversas soluciones de dise√Īo. Inevitablemente, estos avances tendr√°n repercusiones significativas en la profesi√≥n de arquitecto.

Riesgos de la Inteligencia Artificial

Riesgos de la Inteligencia Artificial Este elemento es una profundizaci√≥n de los cursos y gu√≠as de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y an√°lisis sobre “Riesgos de la Inteligencia Artificial”. Un sistema de lectura de labios es lo que los legisladores llaman una “tecnolog√≠a de doble uso”, y refleja muchas nuevas tecnolog√≠as que surgen de los mejores … Leer m√°s

Algoritmos

El t√©rmino de elecci√≥n actual para un procedimiento de resoluci√≥n de problemas, algoritmo, se utiliza com√ļnmente hoy en d√≠a para el conjunto de reglas que sigue una m√°quina (y especialmente un ordenador) para alcanzar un objetivo concreto. Sin embargo, no siempre se aplica a la actividad mediada por ordenador. El nombre deriva de la traducci√≥n latina, Algoritmi de numero Indorum, del tratado de aritm√©tica del matem√°tico musulm√°n (persa) del siglo IX al-Khwarizmi. Vivi√≥ alrededor del a√Īo 820 y que introdujo la numeraci√≥n decimal en Occidente (desde la India) y ense√Ī√≥ las reglas aritm√©ticas elementales relacionadas con ella.

Peores Resultados de B√ļsqueda en Google

Peores Resultados de B√ļsqueda en Google Este elemento es una expansi√≥n del contenido de los cursos y gu√≠as de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y an√°lisis sobre este tema. “Google Se Muere” Una de las herramientas m√°s utilizadas en Internet ya no es lo que era. La primera p√°gina de resultados de b√ļsqueda da la sensaci√≥n … Leer m√°s

Huella Digital

Este texto se ocupa de la forma silenciosa en que los anunciantes rastrean su navegaci√≥n. Las cookies est√°n en v√≠as de desaparici√≥n, pero no se hace lo suficiente con respecto a las huellas digitales del navegador. ¬ŅDe qu√© se trata? En los √ļltimos a√Īos, los principales navegadores, como Safari y Firefox, han restringido esta pr√°ctica. Incluso Chrome se ha dado cuenta de que las cookies son una pesadilla para la privacidad. Pero suprimirlas s√≥lo pone fin a un tipo de rastreo en l√≠nea: otros son posiblemente peores. La huella digital, que implica la recopilaci√≥n de informaci√≥n detallada sobre la configuraci√≥n del navegador o del tel√©fono, entra en esta categor√≠a. El m√©todo de rastreo est√° en gran medida oculto, no hay mucho que se pueda hacer para detenerlo, y los reguladores han hecho poco para limitar la forma en que las empresas lo utilizan para seguirle en Internet.

gig y algoritmos

Los trabajadores aut√≥nomos de China desaf√≠an a sus jefes algor√≠tmicos Los repartidores de comida est√°n utilizando los sistemas potenciados por datos de las plataformas, los grupos masivos de WeChat y los sindicatos no oficiales para luchar contra las condiciones injustas. HUANG HUI PUEDE resumir su per√≠odo de seis meses como trabajador de gigas en Shangh√°i … Leer m√°s

Minería de Datos

En esta entrada se ofrece un breve resumen del campo de la minería de datos. Los temas tratados son la explosión de datos, el proceso de descubrimiento de conocimientos, las aplicaciones de la minería de datos, los datos etiquetados y no etiquetados, el aprendizaje supervisado: clasificación y predicción numérica, y el aprendizaje no supervisado: reglas de asociación y agrupación.

Algoritmo de TikTok

El espeluznante algoritmo de TikTok, seg√ļn algunos observadores, no nos conoce. La extra√Īa y adictiva IA ha convertido las matem√°ticas en una fuerza m√≠stica y ha aplanado a la humanidad en una serie de c√≥digos. El algoritmo de TikTok utiliza las interacciones del usuario con el contenido de la plataforma para recomendar v√≠deos. Estas interacciones incluyen: Las se√Īales de interacci√≥n se basan directamente en las interacciones con otros usuarios en la app. Las se√Īales de informaci√≥n de v√≠deos se basan en el contenido que los usuarios buscan a trav√©s de la pesta√Īa Descubrir.

Retos de la Justicia Digital

Este texto se ocupa de los retos de la justicia digital, y en especial del acceso a la justicia digital. El texto ofrece un marco conceptual de los retos y el acceso a la justicia digital. Se ofrece una visi√≥n general de los or√≠genes del acceso a la justicia, los diversos obst√°culos a la justicia y los diferentes enfoques para hacer frente a esos obst√°culos. La introducci√≥n de la tecnolog√≠a digital est√° repercutiendo en el acceso a la justicia de m√ļltiples maneras, a veces contradictorias. Por una parte, est√° creando muchas nuevas controversias para las que los mecanismos tradicionales de soluci√≥n de controversias suelen ser ineficaces. Por otra parte, est√° facilitando el desarrollo de v√≠as novedosas, accesibles y flexibles de soluci√≥n de controversias en l√≠nea (ODR) y de prevenci√≥n (ODP). En el texto se analizan las condiciones en que esos nuevos procesos pueden mejorar el acceso a la justicia y superar el equilibrio entre eficiencia y equidad, una caracter√≠stica de larga data del √°mbito tradicional de la soluci√≥n de controversias.

Prevención de Controversias en Línea

Este texto se ocupa de la prevención de controversias en línea. En cada uno de los ámbitos examinados sobre este tema -comercio, atención sanitaria, redes sociales, empleo y tribunales- analizaremos la prevalencia, los orígenes y la naturaleza de las controversias, la disponibilidad y el funcionamiento de la solución de controversias en línea, y la existencia y la eficacia de los esfuerzos de prevención de controversias. En la medida en que las actividades de resolución y prevención de controversias sean rigurosas, equilibradas y eficaces, pueden mejorar verdaderamente el acceso a la justicia. Lamentablemente, muchos planes de solución de controversias en línea no cumplen actualmente esas expectativas o no están disponibles en absoluto para ciertos males, generando en cambio acceso a la injusticia. Comprender cómo y por qué lo hacen nos ayuda a determinar cómo debería ser el panorama para la resolución de controversias y la prevención en el futuro.

√Ārbol de Decisi√≥n

El √°rbol de decisi√≥n es la herramienta m√°s poderosa y popular para la clasificaci√≥n y predicci√≥n. (Tal vez sea de inter√©s m√°s investigaci√≥n sobre el concepto). Un √°rbol de decisi√≥n es un diagrama de flujo como una estructura de √°rbol, donde cada nodo interno denota una prueba sobre un atributo, cada rama representa un resultado de la prueba, y cada nodo de hoja (nodo terminal) tiene una etiqueta de clase. Un √°rbol puede “aprenderse” dividiendo el conjunto de fuentes en subconjuntos bas√°ndose en una prueba de valor de atributo. Este proceso se repite en cada subconjunto derivado de una manera recursiva llamada partici√≥n recursiva. La recursi√≥n se completa cuando el subconjunto de un nodo tiene el mismo valor de la variable objetivo, o cuando la divisi√≥n ya no a√Īade valor a las predicciones. La construcci√≥n del clasificador de √°rbol de decisi√≥n no requiere ning√ļn conocimiento de dominio o parametrizaci√≥n, y por lo tanto es apropiado para el descubrimiento de conocimiento exploratorio. Los √°rboles de decisi√≥n pueden manejar (gestionar) datos de gran tama√Īo. En general, el clasificador de √°rboles de decisi√≥n tiene una buena precisi√≥n. (Tal vez sea de inter√©s m√°s investigaci√≥n sobre el concepto). La inducci√≥n de √°rboles de decisi√≥n es un enfoque inductivo t√≠pico para aprender conocimientos sobre clasificaci√≥n. (Tal vez sea de inter√©s m√°s investigaci√≥n sobre el concepto). Los √°rboles de decisi√≥n clasifican las instancias clasific√°ndolas desde la ra√≠z del √°rbol hasta alg√ļn nodo de hoja, lo que proporciona la clasificaci√≥n de la instancia. Una instancia se clasifica comenzando en el nodo ra√≠z del √°rbol, probando el atributo especificado por este nodo, luego bajando por la rama del √°rbol correspondiente al valor del atributo como se muestra en la figura de arriba, este proceso se repite para el sub√°rbol arraigado en el nuevo nodo.

Sesgos en los Sistemas Comerciales de Inteligencia Artificial

Sesgos en los Sistemas Comerciales de Inteligencia Artificial Este elemento es una expansi√≥n del contenido de los cursos y gu√≠as de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y an√°lisis sobre este tema. Sesgo de G√©nero y Tipo de Piel en los Sistemas Comerciales de Inteligencia Artificial Tres programas de an√°lisis facial comercialmente lanzados por las principales compa√Ī√≠as … Leer m√°s

Algoritmos Políticos

Algoritmos Pol√≠ticos Este elemento es una expansi√≥n del contenido de los cursos y gu√≠as de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y an√°lisis sobre este tema. Los fabricantes de Clickbait se encuentran con los algoritmos de Facebook “Si hay una verdad fundamental sobre el impacto de los medios sociales en la democracia es que amplifica la intenci√≥n … Leer m√°s

Algoritmos de Publicidad Política

Esta entrada examina tres amenazas principales a la democracia americana relacionadas con Facebook: Los micro objetivos de Facebook y los anuncios oscuros, la manipulaci√≥n del comportamiento de Cambridge Analytica, y las f√°bricas de clickbait pol√≠tico. El cap√≠tulo considera la efectividad de la publicidad psicogr√°ficamente microenfocada y la cuesti√≥n de la exposici√≥n a “noticias falsas” en Facebook durante los meses previos a las elecciones presidenciales de 2016. El texto explica por qu√© los anuncios oscuros informados por el comportamiento y microdirigidos son una importante y novedosa amenaza a la pr√°ctica democr√°tica independiente de la arquitectura general del entorno medi√°tico, aunque advierte que no hay evidencia que apoye esta teor√≠a. Tambi√©n argumenta que tanto la Anal√≠tica de Cambridge como las amenazas pol√≠ticas de los anuncios oscuros fueron exageradas.

Cambio del Algoritmo de Facebook

El Cambio del Algoritmo de Facebook Este elemento es una expansi√≥n del contenido de los cursos y gu√≠as de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y an√°lisis sobre este tema. El gran cambio del algoritmo de Facebook: 2018; y Qu√© Hacer al Respecto El algoritmo de Facebook est√° en constante evoluci√≥n para proporcionar, dice Facebook, una mejor … Leer m√°s

Big Data

Cuanto m√°s se est√© procediendo la automatizaci√≥n de las m√°quinas, mayor ser√° el aumento de los desaf√≠os jur√≠dicos. En algunos sectores, el sistema jur√≠dico aplicable parece hacer frente a estos desaf√≠os, mientras que la necesidad de la enmienda existe en otras esferas. Si el legislador quiere tomar medidas, debe tomar en cuenta la funci√≥n principal de la ley como elemento de orden, control y dise√Īo. Con esto en mente, se pueden encontrar reglamentos para grandes problemas de datos, que son particularmente justos y econ√≥micos.