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Riesgos de la Inteligencia Artificial Generativa

modernización, cripto

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. También se trata aquí del uso de grandes modelos lingüísticos y herramientas de IA generativa en la redacción de artículos académicos y sus riesgos.

Innovación en Inteligencia Artificial

Se examina aquí la innovación en IA en algunos campos. La inteligencia artificial (IA), definida comúnmente como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de esos datos y utilizar esos aprendizajes para lograr objetivos y tareas específicas mediante una adaptación flexible”, puede clasificarse en IA analítica, de inspiración humana y humanizada en función de su aplicación de la inteligencia cognitiva, emocional y social.

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.

Regulación de la Inteligencia Artificial

Se examina aquí cómo encaja el proyecto de reglamento sobre inteligencia artificial en la legislación digital europea. La inflación de la legislación digital europea está dando lugar a una diversidad y multitud de regímenes jurídicos. Por otra parte, existen problemas de coordinación entre las normas vigentes y las que están en proceso de adopción.

El proyecto de reglamento sobre inteligencia artificial, de la Unión Europea, representa una pieza fundamental del futuro derecho europeo, cuya aplicación exigirá el examen de una variedad de textos jurídicos en dos situaciones diferentes: las cuestiones de gobernanza de los datos antes de que el producto salga al mercado, y las cuestiones de responsabilidad una vez que se haya difundido en nuestra economía.

Inteligencia Artificial en el Crowdsourcing

En este texto se examina la reencarnación de los concursos tradicionales en plataformas de crowdsourcing en línea: 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 adquisición de diseños y hemos hablado de la integración de diversas tecnologías de IA en el embudo del crowdsourcing, como los sistemas de recomendación de precios y de prospección de espacios. Además, profundizamos en cómo la IA -en particular, el aprendizaje profundo- puede “leer” la arquitectura (a través de representaciones gráficas) y generar potencialmente diseños conceptuales. Los arquitectos confían cada vez más en los servicios en la nube, las herramientas de software avanzadas y el conocimiento del diseño ambiental proporcionado por las aplicaciones inteligentes, que captan y procesan nuestro entorno, esbozan ideas, ayudan en la dirección del diseño y, con el tiempo, pueden incluso diseñar por nosotros. Tarde o temprano, nos enfrentaremos a la pregunta existencial: “¿Cuál es nuestro papel como arquitectos?”. Todo lo que pueda cuantificarse de algún modo acabará realizándose mejor, más rápido y de forma más eficaz mediante la automatización. A corto plazo, los diseñadores pueden beneficiarse de las herramientas de software impulsadas por la IA para poner en marcha su proceso de diseño. A largo plazo, sin embargo, es posible que existan herramientas de consumo que sean utilizadas directamente por los clientes para generar y poner en práctica diversas soluciones de diseño. Inevitablemente, estos avances tendrán repercusiones significativas en la profesión de arquitecto.

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