Hood intentó una solución convencional y amenazó con demandar por difamación a OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT.

Pero entrenar a este tipo de robot es un proceso lento y costoso, por lo que este problema expone a la luz un desafío que será crucial en los próximos años, especialmente de cara a la reglamentación en la Unión Europea sobre protección de los datos personales.

Hood afirma que sus comunicaciones con OpenAI no fueron de gran ayuda, pero que sus quejas, que inundaron los medios, solucionaron el problema cuando la empresa actualizó la aplicación y el robot dejó de repetir estas afirmaciones falsas sobre sus antecedentes penales.

“Irónicamente, la gran cantidad de [información en] prensa sobre mi historia corrigió los registros”, relató a AFP Hood, que es alcalde de la ciudad de Hepburn, en Australia.

La empresa OpenAI no respondió a las peticiones de comentarios sobre este tema.

“La capacidad de eliminar datos de las bases de datos de entrenamiento es un tema crítico de cara al futuro”, señaló Lisa Given, de la Universidad RMIT de Melbourne, en Australia.

En el caso de los buscadores de internet, es posible borrar entradas, pero este proceso no es tan simple con los modelos basados en la IA.

En respuesta a este desafío, un grupo de científicos está estudiando un nuevo campo denominado el “desaprendizaje automático”, que trata de entrenar algoritmos para que “olviden” datos que sean problemáticos.

– “Una herramienta interesante” –

Un experto en este campo, Meghdad Kurmanji de la Universidad de Warwick en el Reino Unido, explicó a AFP que este tema comenzó a cobrar relevancia en los últimos tres o cuatro años.

Entre quienes se apuntaron a este desafío está Google DeepMind, la división de IA del gigante californiano.

Los expertos de Google redactaron junto a Kurmanji un artículo publicado el mes pasado en el que proponen un algoritmo para depurar los datos seleccionados de las bases que componen los algoritmos en los que se basan ChatGPT y el chatbot Bard de Google.

Además, Google lanzó una competencia en junio para medir distintos métodos para “desaprender”, que hasta ahora atrajo a más de 1.000 participantes.

Kurmanji afirma que “desaprender” puede ser una “herramienta muy interesante” para que los motores de búsqueda administren las peticiones para eliminar contenido, por ejemplo, debido a asuntos relacionados con las leyes sobre la privacidad.

El experto afirmó además que el algoritmo también logró buenos resultados en pruebas de eliminación de material protegido por derechos de autor y en la corrección de sesgos.

– “No es la panacea” –

Lisa Given señaló que todavía hay mucho desconocimiento sobre cómo funcionan estos sistemas e incluso sobre cuáles son las bases de datos que sirven como entrenamiento para estas máquinas, por lo que encontrar una solución puede ser un proceso largo.

Michael Rovatsos, de la Universidad de Edimburgo, apuntó que quedan aristas técnicas por resolver, por ejemplo qué hacer si una compañía recibe una ola de peticiones para eliminar contenido.

Añadió que el desaprendizaje no resuelve temas más amplios que enfrenta la industria de la IA, como la forma en que la que se recopilan los datos, quién se beneficia de su uso o quién asume la responsabilidad si un algoritmo causa un daño.

“La solución técnica no es la panacea”, afirmó.

En un momento en que la investigación sobre este campo está en pañales y la regulación es casi inexistente, Hood, que es un ferviente defensor del la IA, pese a su experiencia, señaló que todavía estamos en una era de soluciones anticuadas.

“Cuando los chatbot generan basura, los usuarios simplemente necesitan revisar todo dos veces”, afirmó.

Una serie de elementos oscuros y enjutos creados en su totalidad por procesos no biológicos, que parece una plétora de espeluznantes arañas, ha sido detectada en la superficie de Marte, según se observa en una imagen captada por una nave espacial en órbita compartida este viernes por la Agencia Espacial Europea.

La fotografía muestra la denominada ‘ciudad inca’ de Marte, una extraña formación llamada así porque se asemeja a ruinas antiguas vista desde arriba.

De acuerdo con el portal especializado en ciencia ScienceAlert, los mencionados elementos se forman como consecuencia de los cambios estacionales que tienen lugar en el planeta rojo, así como por los fríos inviernos seguidos del calentamiento primaveral.

Con el inicio de la primavera, las temperaturas suben y el hielo normal se derrite, pero el hielo seco no y, en su lugar, se sublima y se convierte directamente en gas.

Cuando esto ocurre con el hielo que se encuentra en el fondo del depósito, la presión aumenta hasta que se produce una miniexplosión y la superficie de Marte estalla como un hervor. Entonces, aparecen grietas en el hielo y el material polvoriento más oscuro de debajo de la superficie es arrastrado y rociado hacia arriba con el gas que escapa en enormes géiseres, creando así manchas oscuras que pueden medir hasta un kilómetro de diámetro.

Los fósiles de los reptiles Puentemys mushaisaensis, que se calcula medían cerca de 1,5 metros de largo, fueron hallados en el montañoso municipio de Socha (noreste), aseguró la Universidad del Rosario en un comunicado.

El descubrimiento es inédito en esta zona andina, pues los ejemplares de esta especie más cercanos están a cientos de kilómetros en El Cerrejón, una mina de carbón cercana al mar Caribe.

“Encontrarlas 500 kilómetros al sur (...) nos permite reconstruir y entender cómo eran los paisajes” del norte de Sudamérica, pues en lugar de las actuales montañas andinas de hasta más de 5.000 msnm allí había “lagos conectados y cordilleras de muy baja altitud”, explicó Edwin Cadena, el paleontólogo a cargo de la investigación.

El estudio “permite conocer mejor la conectividad de los ambientes acuáticos del norte de Sudamérica durante una parte del tiempo geológico conocido como el Paleoceno y Eoceno”, añade el comunicado.

Ambas épocas hacen parte del Paleógeno (66 a 23 millones de años atrás), el primer período geológico después de la extinción de los dinosaurios.

Fuente: AFP

Verse a uno mismo en la pantalla durante videollamadas en plataformas como Zoom o Teams causa cansancio mental, según en un estudio publicado recientemente en la revista científica Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking.

Los investigadores de la Universidad de Galway (Irlanda) evaluaron la actividad cerebral de 32 personas (16 hombres y 16 mujeres) mediante electroencefalogramas mientras estaban en una videollamada en Zoom, y en distintos momentos de la comunicación se mostraban o se ocultaban en su propia pantalla.

Los resultados revelaron que los niveles de cansancio fueron mayores cuando los participantes podían verse a sí mismos, y esto afectaba tanto a hombres como a mujeres de manera similar. Esta conclusión contradice las deducciones de investigaciones previas que afirman que las mujeres experimentan más cansancio que los hombres dado que tendrían “la mayor conciencia de sí mismas generada al verse en una pantalla”, señala el estudio.

“Nuestro estudio demuestra que la sensación de cansancio que surge durante las videollamadas es real y el hecho de ver nuestro propio reflejo lo hace aún más agotador”, indicó Eoin Whelan, quien dirigió la investigación. “Desactivar la imagen en espejo puede ayudar a compensar la sensación de cansancio en las reuniones virtuales”, agregó.