Category: Artificial Intelligence

Nueva investigación de la Universidad de Duke sugiere que el uso de herramientas de IA como ChatGPT en el trabajo podría tener un inconveniente oculto: podría impactar negativamente en tu reputación profesional. Un estudio reciente publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS) encontró que colegas y gerentes podrían percibir a los empleados que usan IA como menos competentes y motivados, independientemente de su demografía.

Según una investigación reciente de la Universidad de Duke, la integración de herramientas de IA en el lugar de trabajo presenta una paradoja compleja. Si bien la IA generativa puede mejorar potencialmente la productividad, su uso puede dañar inadvertidamente la reputación profesional de un individuo. Esta naturaleza de doble filo de la adopción de la IA forma el argumento central del estudio publicado en las *Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)*.

El estudio, realizado por los investigadores Jessica A. Reif, Richard P. Larrick y Jack B. Soll de la Escuela de Negocios Fuqua de Duke, explora las consecuencias sociales del uso de herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Gemini en el trabajo. Sus hallazgos indican que los empleados que utilizan estas herramientas se enfrentan a juicios negativos con respecto a su competencia y motivación, tanto de colegas como de gerentes. Esta “penalización de evaluación social” es una conclusión clave de la investigación.

El equipo de Duke empleó cuatro experimentos separados, con más de 4.400 participantes, para examinar a fondo las percepciones en torno a los usuarios de herramientas de IA. La investigación se centró tanto en las evaluaciones anticipadas como en las reales de las personas que aprovechan la asistencia de la IA. El patrón consistente reveló un sesgo contra aquellos que reciben ayuda de la IA, lo cual es un hallazgo significativo.

Uno de los aspectos más preocupantes de este estigma social, como destacan los investigadores, es su universalidad. Las percepciones negativas asociadas con el uso de la IA no se limitaron a grupos demográficos o profesionales específicos. Los autores afirmaron explícitamente en su artículo: “Encontramos que ninguno de estos atributos demográficos objetivo influye en el efecto de recibir ayuda de la IA en las percepciones de pereza, diligencia, competencia, independencia o seguridad en sí mismo”. Esto sugiere una estigmatización generalizada del uso de la IA en varios grupos.

El primer experimento, diseñado por el equipo de Duke, implicó que los participantes se imaginaran usando una herramienta de IA o una herramienta convencional de creación de paneles en el trabajo. Los resultados revelaron que aquellos en el grupo de IA anticipaban ser juzgados como más perezosos, menos competentes, menos diligentes y más fácilmente reemplazables en comparación con aquellos que usaban tecnología tradicional. Además, informaron una mayor renuencia a revelar su uso de IA tanto a colegas como a gerentes, lo que destaca el costo social percibido.

El segundo experimento proporcionó evidencia concreta para respaldar las anticipaciones iniciales. A los participantes se les presentaron descripciones de empleados y se les pidió que los evaluaran. Los resultados mostraron consistentemente que las personas que recibieron ayuda de la IA fueron calificadas como más perezosas, menos competentes, menos diligentes, menos independientes y menos seguras de sí mismas que aquellas que recibieron asistencia similar de fuentes no pertenecientes a la IA o ninguna ayuda en absoluto. Esto confirma la existencia de una penalización social tangible asociada con el uso de la IA en el lugar de trabajo.

La investigación subraya un dilema crítico para las personas que consideran la adopción de herramientas de IA. Si bien la IA puede, sin duda, aumentar la productividad, su uso también puede desencadenar consecuencias sociales negativas, lo que podría afectar el avance profesional y la posición profesional. Los hallazgos del estudio sugieren que, a medida que la IA se vuelve más prevalente en el lugar de trabajo, las personas deben considerar cuidadosamente las posibles compensaciones entre las ganancias de productividad y las percepciones sociales asociadas con el uso de estas poderosas herramientas.

Nueva investigación de la Universidad Duke revela una “penalización de evaluación social” por usar herramientas de IA como ChatGPT en el trabajo, percibiendo colegas y gerentes a los usuarios como menos competentes y motivados, sin importar la demografía. Aunque la IA aumenta la productividad, este costo social oculto requiere una cuidadosa consideración a medida que se expande la adopción de la IA. Es crucial explorar estrategias para mitigar este sesgo y asegurar una integración equitativa y positiva de la IA en el lugar de trabajo.

La Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. ha indicado una posible oposición a que empresas de IA como Meta utilicen material con derechos de autor obtenido ilegalmente, como a través de torrents, para entrenar sus modelos de IA. Esto ocurre mientras Meta enfrenta una demanda de autores que alegan que su tecnología de IA infringe sus derechos de autor, y las observaciones de la Oficina de Derechos de Autor sugieren que los tribunales podrían examinar cada vez más la práctica de utilizar contenido pirateado para el desarrollo de IA, particularmente cuando compite con los mercados existentes.

La Oficina de Derechos de Autor parece estar adoptando una postura crítica contra el uso de materiales con derechos de autor por parte de Meta, particularmente aquellos obtenidos a través de torrenting, para entrenar sus modelos de IA. Esta oposición es evidente en las recientes observaciones de la Oficina de Derechos de Autor sobre los límites del uso justo, especialmente en el contexto del desarrollo de la IA.

Específicamente, la Oficina de Derechos de Autor expresó su preocupación de que “hacer un uso comercial de vastos conjuntos de obras con derechos de autor para producir contenido expresivo que compite con ellas en los mercados existentes, especialmente cuando esto se logra a través de acceso ilegal, va más allá de los límites establecidos del uso justo”. Esta declaración implica directamente que la adquisición no autorizada de obras con derechos de autor, como a través de torrenting, debilita significativamente cualquier defensa de uso justo.

Además, el informe de la Oficina de Derechos de Autor sugiere una posible alineación con los tribunales sobre la cuestión de las empresas de IA que utilizan contenido pirateado o al que se accede ilegalmente con fines de capacitación. Esta alineación es crucial porque indica una tendencia legal más amplia contra la práctica.

La perspectiva del juez Chhabria sobre las actividades de torrenting de Meta en el caso de los autores de libros, descrita como “un poco desordenada”, refuerza aún más esta visión negativa. La recomendación de la Oficina de Derechos de Autor de que “el uso consciente de un conjunto de datos que consta de obras pirateadas o a las que se ha accedido ilegalmente debería ir en contra del uso justo sin ser determinante” subraya la importancia de la fuente de los datos de entrenamiento. Si bien no es una sentencia definitiva contra el uso justo, la oficina claramente considera que el método de adquisición de los datos es un factor significativo.

La posición de la Oficina de Derechos de Autor se consolida aún más por su énfasis en las implicaciones negativas del uso de materiales pirateados. La oficina afirma claramente que “obtener acceso ilegal” a obras con derechos de autor “sí afecta al carácter del uso”. Esto implica que el acto de adquirir material con derechos de autor por medios ilegales, como torrenting, es un factor significativo para evaluar la equidad de su uso posterior.

La Oficina de Derechos de Autor va un paso más allá, argumentando que “entrenar con material pirateado o al que se ha accedido ilegalmente va un paso más allá” que simplemente usar obras con derechos de autor “a pesar de la denegación de permiso de los propietarios”. Esta distinción es importante porque resalta el daño adicional causado por la adquisición ilegal del material.

Además, la oficina sugiere que si los autores pueden demostrar que los modelos de IA entrenados con obras pirateadas resultaron en pérdidas de ventas, una defensa de uso justo podría fracasar. Esto introduce un elemento económico crucial al debate, lo que sugiere que el potencial de daño al mercado causado por los modelos de IA entrenados con contenido pirateado es una consideración clave.

La Oficina de Derechos de Autor aborda explícitamente el daño potencial al mercado causado por el uso de contenido pirateado. La oficina escribió: “El uso de colecciones pirateadas de obras con derechos de autor para construir una biblioteca de entrenamiento, o la distribución de dicha biblioteca al público, dañaría el mercado de acceso a esas Obras”. Esta declaración destaca el potencial de que los modelos de IA entrenados con datos pirateados socaven el mercado de copias legítimas de las obras con derechos de autor.

La oficina continúa: “Y donde el entrenamiento permite que un modelo genere copias textuales o sustancialmente similares de las obras en las que se entrenó, y esas copias son de fácil acceso para los usuarios finales, pueden sustituir a las ventas de esas obras”. Esto subraya la preocupación de que los modelos de IA podrían competir directamente con las obras originales, dañando aún más el mercado de material con derechos de autor.

Finalmente, es probable que la perspectiva de la Oficina de Derechos de Autor sea frustrante para Meta, especialmente dados sus esfuerzos por excluir pruebas relacionadas con sus actividades de torrenting. La postura de la oficina es clara: “la copia de obras expresivas de fuentes piratas para generar contenido sin restricciones que compite en el mercado, cuando la licencia está razonablemente disponible, es poco probable que califique como uso justo”. Esto sugiere que las acciones de Meta, si se demuestran, probablemente enfrentarán importantes desafíos legales.

La Oficina de Derechos de Autor se opone firmemente a que empresas de IA como Meta utilicen material con derechos de autor obtenido ilegalmente, como torrents, para el entrenamiento de IA, argumentando que excede los límites del uso justo y podría perjudicar los mercados de dichas obras. Si bien los tribunales priorizan las cuestiones de uso justo, la Oficina sugiere que el uso de contenido pirateado debería ser un factor negativo en las determinaciones de uso justo, especialmente si conduce a la copia textual o sustituye las ventas. Esta postura podría impactar significativamente el desarrollo de la IA y el panorama legal en torno a los derechos de autor.

La IA está transformando rápidamente nuestras vidas, influyendo discretamente en todo, desde las solicitudes de empleo y la atención médica hasta el consumo de noticias y la gestión urbana. Si bien promete conveniencia y eficiencia, esta creciente dependencia plantea una pregunta crucial: ¿tenemos derecho a vivir libres de la influencia omnipresente de la IA?

Imagina un mundo donde los algoritmos, impulsados por la inteligencia artificial, dictan nuestro acceso a empleos, atención médica y servicios esenciales. Esto no es una fantasía futurista, sino una realidad en rápida evolución, lo que plantea una pregunta crucial: ¿conservamos el derecho fundamental a vivir libres de la influencia omnipresente de la IA?

**El Alcance Generalizado de la IA:** La IA ya no se limita a la ciencia ficción; está moldeando sutilmente casi todas las facetas de la vida moderna. Desde las noticias que consumimos, curadas por algoritmos de IA, hasta el flujo de tráfico en nuestras ciudades, gestionado por sistemas inteligentes, la presencia de la IA es innegable. Si bien promete conveniencia, productividad e innovación, su creciente poder exige una cuidadosa consideración de su impacto en la autonomía individual.

**La Dificultad de No Participar:** El desafío radica en la dificultad práctica de desvincularse de la IA. La IA sustenta la infraestructura crítica, incluyendo la atención médica, el transporte y las finanzas. También influye en decisiones cruciales como la contratación, las solicitudes de préstamos e incluso nuestras experiencias en las redes sociales. Intentar impugnar las decisiones impulsadas por la IA puede ser arduo, a menudo requiriendo intervención legal. Además, optar por no participar por completo es casi imposible, ya que requiere distanciarse de los componentes centrales de la vida moderna. Por ejemplo, los usuarios de las plataformas de redes sociales de Meta en Australia no pueden evitar que sus datos se utilicen para entrenar los modelos de IA de la empresa.

**El Auge del Sesgo y la Exclusión:** Los sistemas de IA no son inmunes al sesgo. Las herramientas de contratación automatizadas, por ejemplo, pueden favorecer inadvertidamente a ciertos grupos demográficos, y la puntuación crediticia impulsada por la IA puede llevar a denegaciones de préstamos injustas. Estos sesgos no son meramente teóricos; se manifiestan en nuestras interacciones diarias. Si la IA se convierte en la guardiana de los servicios esenciales, aquellos que elijan evitarla podrían enfrentar desventajas significativas. La brecha digital agrava aún más este problema. En países como India, donde los sistemas digitales se están expandiendo rápidamente, solo el 12% de las personas mayores de 15 años se consideran alfabetizadas digitalmente, lo que destaca los desafíos de los cambios tecnológicos. Muchas personas son excluidas simplemente porque no encajan en el modelo definido por la IA, lo que hace que optar por no participar sea una cuestión de supervivencia en un mundo que cambia rápidamente. Esto crea una barrera social, ampliando la brecha entre los que abrazan la IA y los que se quedan atrás.

**La Metáfora del Aprendiz de Brujo:** La historia de El Aprendiz de Brujo sirve como un potente recordatorio de los peligros de desatar fuerzas fuera de nuestro control. El mal uso de la magia por parte del aprendiz, que conduce al caos, refleja los riesgos potenciales del desarrollo descontrolado de la IA. Como ha escrito el historiador Yuval Noah Harari, debemos “nunca invocar un poder que no puedas controlar”. Incluso los avances bien intencionados pueden salirse de control si no se gestionan adecuadamente. La preocupación central no es solo la seguridad, sino la libertad. A medida que la IA se integra más profundamente en nuestras vidas, la pregunta crucial es si tenemos derecho a decidir cuánto queremos de ella en nuestras vidas. La libertad de elegir, de optar por no participar, es esencial para preservar nuestra autonomía en la era digital.

**La Necesidad de Políticas y Acción:** Para salvaguardar el derecho a una vida libre de la influencia constante de la IA, se requiere una acción decisiva. Si bien los marcos de gobernanza de la IA existentes a menudo se centran en el uso responsable, enfatizando la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas, con frecuencia pasan por alto el derecho fundamental a desconectarse por completo de los sistemas de IA sin enfrentar exclusión o desventajas. Los gobiernos, las empresas y las comunidades deben crear políticas que no solo regulen la IA, sino que también respeten las libertades individuales. Las personas deberían tener la opción de vivir sin IA, sin enfrentar discriminación ni exclusión de los servicios esenciales.

**La Importancia de la Transparencia y la Alfabetización Digital:** Los procesos de toma de decisiones de la IA deben ser transparentes. Ya sea en la contratación automatizada, la atención médica o los servicios financieros, los sistemas de IA deben ser comprensibles, responsables y abiertos al escrutinio. Ya no podemos permitir que estos sistemas operen a puerta cerrada, tomando decisiones que afectan la vida de las personas sin proporcionar recursos para los afectados. Además, la sociedad debe invertir en la alfabetización digital. Todos deben comprender los sistemas que impactan sus vidas y tener las herramientas para desafiarlos cuando sea necesario. Asegurar que las personas sepan cómo navegar y controlar las tecnologías que dan forma a su mundo es esencial para mantener la libertad en la era digital.

**La Irreversibilidad de la Integración de la IA:** Algunos podrían sugerir un “interruptor de apagado” para desactivar la IA si fuera necesario. Sin embargo, una vez que la IA se entrelaza en sistemas esenciales como la atención médica, el transporte o la comunicación, se convierte en una parte integral de la vida moderna, no fácilmente reversible sin una interrupción importante. Al igual que la electricidad o Internet, se convierte en una parte fundamental de la vida moderna, no fácilmente reversible sin una interrupción importante.

**La Pregunta Urgente:** A medida que la IA se extiende aún más a cada rincón de nuestras vidas, debemos preguntar urgentemente: ¿seguiremos teniendo la libertad de decir no? Si no actuamos ahora para proteger el derecho a elegir, corremos el riesgo de un futuro en el que la autonomía personal se vea comprometida y la influencia de la IA no se controle. La pregunta no es si podemos vivir con la IA, sino si aún tendremos derecho a vivir sin ella antes de que sea demasiado tarde para romper el hechizo.

El contenido argumenta que la creciente omnipresencia de la IA amenaza la autonomía personal, ya que la opción de no participar se vuelve casi imposible y los sesgos impulsados por la IA amplían la brecha social. Se exigen políticas que protejan el derecho a desconectarse de los sistemas de IA, promuevan la transparencia en la toma de decisiones de la IA e inviertan en alfabetización digital para empoderar a los individuos. La pregunta central sigue siendo: ¿conservaremos la libertad de decir no a la influencia de la IA antes de que rehaga irreversiblemente nuestras vidas?

El Papa Francisco, recientemente, se hizo eco de las preocupaciones sobre el potencial de la inteligencia artificial para ser utilizada tanto para el bien como para el mal, estableciendo paralelismos con los desafíos planteados por la Revolución Industrial. Este artículo explora el contexto histórico de esta preocupación, centrándose en la encíclica de 1891 del Papa León XIII, Rerum Novarum, que abordó la explotación de los trabajadores durante un período de rápida industrialización y sentó las bases para la doctrina social católica moderna.

El Papa Francisco, en enero, destacó la doble naturaleza de la Inteligencia Artificial (IA), afirmando que, como cualquier creación humana, puede ser utilizada tanto para fines beneficiosos como perjudiciales. Enfatizó que cuando la IA se emplea de maneras que defienden la dignidad humana y fomentan el bienestar, puede contribuir positivamente a la experiencia humana. Sin embargo, también advirtió que existe el potencial de mal uso, dada la capacidad humana inherente de tomar decisiones moralmente incorrectas.

Basándose en esto, el texto traza un paralelo entre las preocupaciones actuales en torno a la IA y el contexto histórico de la Revolución Industrial. Específicamente, el artículo sugiere que la respuesta de la iglesia a la IA refleja su compromiso anterior con los desafíos planteados por la industrialización.

El artículo señala entonces que el llamado del Papa Francisco al desarrollo ético de la IA no es del todo novedoso. Observa que la inspiración histórica para la elección del nombre del Papa León XIV es significativa para comprender la postura de la iglesia. El texto enfatiza que el anterior Papa León XIII, en su encíclica de 1891 *Rerum Novarum*, abordó directamente los disturbios laborales de la Revolución Industrial.

Centrándose en *Rerum Novarum*, el texto detalla las duras realidades que enfrentaron los trabajadores durante la Revolución Industrial. Las condiciones de las fábricas se caracterizaban por largas jornadas laborales, trabajo infantil, maquinaria peligrosa y salarios inadecuados. La encíclica destacó específicamente la “miseria y la miseria” experimentadas por la clase trabajadora. La evidencia de estas condiciones incluía jornadas laborales de 16 horas, la explotación de niños y salarios que apenas permitían la supervivencia.

Además, el texto explica que *Rerum Novarum* rechazó tanto el capitalismo desenfrenado como el socialismo. En cambio, propuso la doctrina social católica que defendía los derechos de los trabajadores. Esto incluía el derecho a formar sindicatos, ganar salarios dignos y descansar los domingos. León XIII argumentó que el trabajo poseía dignidad inherente y que los empleadores tenían obligaciones morales con sus trabajadores.

En consecuencia, se destaca el impacto de la encíclica. *Rerum Novarum* moldeó la enseñanza social católica moderna e influyó en los movimientos laborales en todo el mundo. La iglesia se estableció como defensora de los trabajadores atrapados entre el capital industrial y el socialismo revolucionario. Este es un punto clave, ya que demuestra el papel histórico de la iglesia en la abordaje de los cambios tecnológicos y sociales.

El texto traza entonces una comparación directa entre la Revolución Industrial y los desafíos actuales planteados por la IA. Así como la mecanización interrumpió el trabajo tradicional en la década de 1890, la inteligencia artificial ahora amenaza potencialmente los patrones de empleo y la dignidad humana. El Papa León XIV cree que estos desafíos actuales requieren un liderazgo moral similar por parte de la iglesia.

Finalmente, el texto concluye con una cita directa del discurso formal de León XIV. Afirmó que la Iglesia ofrece su enseñanza social en respuesta a la nueva revolución industrial y a los desarrollos en la IA. Esta enseñanza aborda los desafíos a la dignidad humana, la justicia y el trabajo planteados por la IA. Esta declaración final subraya el compromiso continuo de la iglesia de abordar las implicaciones éticas y sociales de los avances tecnológicos.

El Papa Francisco, al igual que León XIII en 1891 ante la Revolución Industrial, insta al desarrollo ético de la IA. Ambos papas subrayan la necesidad de liderazgo moral para proteger la dignidad humana y la justicia frente a la disrupción tecnológica, ofreciendo la doctrina social católica como guía. Aprendamos de la historia y aseguremos que el progreso tecnológico sirva a la humanidad.

Los republicanos de la Cámara de Representantes han introducido un nuevo lenguaje controvertido en el proyecto de ley de Reconciliación Presupuestaria que podría impactar significativamente a millones de estadounidenses. Más allá de los recortes propuestos a Medicaid, el proyecto de ley incluye una disposición que, en efecto, impediría a los estados regular la inteligencia artificial durante la próxima década, anulando potencialmente las leyes estatales existentes y futuras diseñadas para proteger a los consumidores y abordar las preocupaciones éticas que rodean la tecnología de IA.

Anoche, los republicanos de la Cámara de Representantes revelaron un nuevo lenguaje dentro del proyecto de Ley de Reconciliación Presupuestaria, lo que generó una preocupación significativa. Este proyecto de ley, tal como está, propone reducir drásticamente el acceso a Medicaid para millones de estadounidenses, lo que podría conducir a dificultades generalizadas. Además, el proyecto de ley incluye disposiciones que aumentarían los costos de atención médica para muchos, haciendo que la atención médica sea más gravosa financieramente.

Más allá del impacto inmediato en el acceso a la atención médica, el proyecto de ley contiene una disposición de mayor alcance: un intento generalizado de impedir la regulación estatal de la inteligencia artificial. Este aspecto del proyecto de ley, si se promulga, podría tener profundas consecuencias para el futuro de la gobernanza de la IA y la protección del consumidor.

Específicamente, el lenguaje del proyecto de ley busca impedir que los estados hagan cumplir cualquier ley o regulación relacionada con modelos de IA, sistemas o sistemas de toma de decisiones automatizados durante una década después de la promulgación del proyecto de ley. Esta moratoria, propuesta por el congresista Brett Guthrie de Kentucky, presidente del Comité de Energía y Comercio de la Cámara de Representantes, está programada para ser considerada durante la revisión de la reconciliación presupuestaria el 13 de mayo.

El alcance de esta preclusión propuesta es notablemente amplio. El proyecto de ley define la IA y los sistemas automatizados de una manera que abarca tanto las herramientas de IA generativa relativamente nuevas como las tecnologías establecidas. Esta definición expansiva, junto con una interpretación amplia de lo que constituye “regulación”, plantea serias preocupaciones sobre el impacto potencial en las leyes estatales existentes y futuras.

Por ejemplo, considere las recientes acciones legislativas de California. El año pasado, California promulgó una ley que exige a los proveedores de atención médica que revelen cuándo utilizan IA generativa para comunicar información clínica a los pacientes. Esta ley tiene como objetivo promover la transparencia y el consentimiento informado en las interacciones de atención médica.

De manera similar, Nueva York ya ha tomado medidas para abordar los posibles sesgos en las decisiones de empleo impulsadas por la IA. En 2021, Nueva York aprobó la primera ley en los Estados Unidos que exige a los empleadores que realicen auditorías de sesgos de las herramientas de IA utilizadas en la contratación y otros procesos relacionados con el empleo. Esta ley busca garantizar la equidad y prevenir resultados discriminatorios.

Además, California tiene una ley programada para entrar en vigor en 2026 que exige a los desarrolladores de modelos de IA generativa que proporcionen documentación detallada en sus sitios web con respecto a los datos utilizados para entrenar estos modelos. Este es un paso crucial, ya que las empresas de IA han sido criticadas por ocultar su uso de materiales con derechos de autor en el desarrollo de estos modelos.

Por lo tanto, si el proyecto de Ley de Reconciliación Presupuestaria respaldado por los republicanos se aprueba con el lenguaje actual, estas leyes estatales, y potencialmente muchas otras, dejarían de ser exigibles. Esto efectivamente privaría a los estados de su capacidad para proteger a sus ciudadanos de los posibles daños asociados con las tecnologías de IA.

La relación de la industria de la IA con ciertas figuras políticas, particularmente aquellas asociadas con el partido Republicano, agrega otra capa de complejidad a este problema. Existe una historia notable de la industria de la IA que cultiva relaciones con figuras prominentes, incluido el expresidente Donald Trump.

Esta relación es evidente de varias maneras, desde la participación de Elon Musk con DOGE hasta el papel de David Sacks como asesor de IA. Trump, a su vez, ha tomado medidas que parecen favorecer a la industria de la IA, como revertir las órdenes ejecutivas de la era Biden destinadas a mitigar los riesgos de la IA.

En consecuencia, el intento de impedir que los estados regulen la IA representa una desviación significativa de los enfoques anteriores. Esta medida, si tiene éxito, limitaría severamente la capacidad de los estados para proteger a sus ciudadanos y trazar su propio rumbo para abordar los desafíos y oportunidades que presenta la IA. Esta es posiblemente una de las posiciones más radicales que los republicanos han tomado sobre este tema.

Este proyecto de ley de Reconciliación Presupuestaria contiene disposiciones alarmantes: recortes al acceso a Medicaid, aumento de las tarifas de atención médica y una prohibición general que impide a los estados regular la inteligencia artificial durante una década. Esto invalidaría las leyes estatales existentes que protegen a los consumidores y garantizan la transparencia en el uso de la IA, especialmente en la atención médica y el empleo. La medida parece favorecer a la industria de la IA, alineándose con la postura pro-IA de Trump y potencialmente obstaculizando los esfuerzos para mitigar los riesgos de la IA.

Infórmese sobre el lenguaje específico del proyecto de ley y contacte a sus representantes para expresar sus preocupaciones sobre esta extralimitación sin precedentes.

Coca-Cola lanzó recientemente una nueva campaña publicitaria, “Clásico”, con el objetivo de celebrar el impacto cultural de la marca haciendo referencia a sus apariciones en la literatura clásica. La campaña utilizó inteligencia artificial (IA) para identificar estas menciones y recrear el proceso de escritura, pero ha surgido un error significativo: la IA parece haber cometido errores importantes sobre varios autores, incluyendo a J.G. Ballard, y sus obras, demostrablemente incorrectos.

Coca-Cola debutó recientemente una nueva campaña publicitaria titulada “Clásico”, diseñada para celebrar la perdurable presencia de la marca en la cultura popular. La campaña se centra específicamente en la inclusión de Coca-Cola en obras literarias clásicas.

Para crear estos anuncios, la productora de Coca-Cola empleó tecnología de inteligencia artificial (IA). La IA fue encargada de escanear libros en busca de menciones de Coca-Cola. Posteriormente, los anuncios tenían como objetivo sumergir a los espectadores en la perspectiva del autor, mostrando el acto de escribir el texto en una máquina de escribir.

Sin embargo, a pesar de la sofisticada tecnología empleada, la ejecución de la IA sufrió de significativas inexactitudes factuales. La IA tuvo problemas con la información básica sobre los autores y sus obras literarias, lo que llevó a errores en la presentación de la campaña.

Un anuncio en particular destaca la obra de J.G. Ballard, un prominente autor británico. Ballard es ampliamente reconocido por su controvertida novela, *Crash*, y su posterior adaptación cinematográfica por David Cronenberg. Esta elección de autor y obra tenía como objetivo conectar a Coca-Cola con un público más sofisticado y culturalmente relevante.

En el anuncio que presenta a Ballard, a los espectadores se les presenta una perspectiva en primera persona de alguien que escribe una frase. La frase supuestamente está tomada de “Extreme Metaphors by J.G. Ballard”, una obra que el anuncio afirma fue escrita en 1967. Esto prepara el escenario para la integración de Coca-Cola en la narrativa.

El diseño visual del anuncio luego refuerza la presencia de la marca. Cuando la frase llega a la mención de “Coca-Cola”, la tipografía cambia abruptamente. La fuente genérica de máquina de escribir es reemplazada por el logotipo rojo de Coca-Cola, instantáneamente reconocible. Esta transición visual tiene la intención de resaltar la integración de la marca dentro de la obra literaria.

Desafortunadamente, la afirmación del anuncio sobre el material de origen es inexacta. La obra específica, “Extreme Metaphors”, no es una publicación conocida de J.G. Ballard. Este error socava la credibilidad del anuncio y plantea preguntas sobre la precisión de la IA para identificar y verificar fuentes literarias.

Además, la atribución errónea del material de origen por parte del anuncio resalta un problema más amplio con la campaña. La dependencia de la IA, aunque innovadora, parece haber conducido a errores factuales que restan valor al mensaje general. El objetivo de la campaña de celebrar la presencia de Coca-Cola en la literatura se ve comprometido por estas inexactitudes.

El error en el anuncio de Ballard es un ejemplo significativo de las deficiencias de la campaña. Sugiere que la IA, a pesar de su función prevista, no logró identificar y verificar con precisión el material de origen. Esto genera preocupaciones sobre la efectividad general de la campaña y su capacidad para conectar auténticamente con su público objetivo.

En última instancia, la dependencia de la campaña “Clásico” de la IA, junto con sus errores factuales, presenta un desafío a su mensaje previsto. La identificación errónea de la obra de Ballard, y potencialmente otras inexactitudes en la campaña, socavan su credibilidad y disminuyen su efectividad para celebrar la presencia de Coca-Cola en la cultura literaria. Esto plantea preguntas sobre el equilibrio entre la innovación tecnológica y la necesidad de información precisa y confiable en la publicidad.

La nueva campaña publicitaria “Clásica” de Coca-Cola, que empleó IA para conectar la marca con la literatura clásica, fracasó debido a importantes inexactitudes factuales sobre los autores y sus obras, especialmente al tergiversar “Metáforas Extremas” de J.G. Ballard y su fecha de publicación. Esto subraya los riesgos potenciales de depender de la IA para esfuerzos creativos, especialmente cuando la precisión es fundamental. Se cuestiona la integración sin control de la IA en la narración de marcas y si la búsqueda de novedad debe comprometer la integridad factual.

YouTube está tomando medidas enérgicas contra los canales que producen tráileres de películas falsos generados por IA. Una investigación reciente de Deadline expuso la práctica generalizada de crear tráileres convincentes, pero totalmente fabricados, para atraer espectadores e ingresos publicitarios, lo que llevó a YouTube a suspender la monetización de anuncios para varias cuentas clave, incluyendo Screen Trailers y Royal Trailer, vinculadas a los populares canales Screen Culture y KH Studio.

YouTube ha intensificado su ofensiva contra los canales que distribuyen tráileres de películas falsos, dirigiéndose específicamente a aquellos que utilizan la IA para generar interacción y engañar a los espectadores. Esta acción sigue a una investigación de Deadline que expuso la prevalencia y sofisticación de estas prácticas engañosas.

Específicamente, YouTube ha suspendido los ingresos publicitarios de Screen Trailers y Royal Trailer, cuentas alternativas vinculadas a Screen Culture y KH Studio, respectivamente. Esta decisión se alinea con la política más amplia de YouTube de abordar los canales que violan sus directrices de monetización.

La ola inicial de suspensiones ocurrió en marzo, impactando a Screen Culture y KH Studio, identificados como actores importantes en la creación de tráileres conceptuales. Estos canales utilizan en gran medida la IA para generar contenido, a menudo diseñado para imitar materiales de marketing oficiales y capitalizar el interés de los fans. Por ejemplo, Screen Culture ha creado tráileres que se asemejan mucho al marketing oficial de franquicias como “Los Cuatro Fantásticos: Primeros Pasos” y “Superman”.

Las políticas del programa de socios de YouTube son claras sobre los requisitos para la monetización. Los creadores deben alterar significativamente el material prestado para que sea propio. Los vídeos no deben ser duplicativos, repetitivos o destinados únicamente a generar visualizaciones. Además, las políticas de desinformación de YouTube prohíben explícitamente el contenido que ha sido manipulado o alterado técnicamente para engañar a los espectadores.

La escala de estos canales es sustancial. Screen Culture cuenta con 1,4 millones de suscriptores, con su cuenta alternativa Screen Trailers teniendo 33.000 seguidores. KH Studio tiene 724.000 suscriptores, mientras que Royal Trailer tiene 153.000 seguidores. Estas cifras subrayan el potencial de alcance e impacto generalizados.

La investigación de Deadline también reveló un aspecto preocupante de este problema: algunos estudios de Hollywood supuestamente reclamaban ingresos publicitarios en los tráileres de Screen Culture. Estos estudios, incluyendo Warner Bros. Discovery y Sony, declinaron hacer comentarios sobre el asunto.

En respuesta a esta práctica, SAG-AFTRA, un importante sindicato que representa a los artistas, expresó su fuerte desaprobación. Afirmaron que monetizar usos no autorizados y deficientes de la propiedad intelectual centrada en el ser humano es perjudicial, incentivando las ganancias a corto plazo a expensas de los esfuerzos creativos a largo plazo. Esto destaca las implicaciones éticas y económicas del contenido generado por IA y su impacto potencial en la industria del entretenimiento.

KH Studio, como otro ejemplo, es conocido por crear tráileres conceptuales extravagantes, como una película de James Bond protagonizada por Henry Cavill y Margot Robbie, o una temporada de “El Juego del Calamar” con Leonardo DiCaprio. Estos tráileres, aunque imaginativos, están diseñados para generar interés y visualizaciones, potencialmente engañando a los espectadores para que crean que son auténticos.

La declaración de YouTube con respecto a las suspensiones enfatiza que estas acciones de cumplimiento se extienden a todos los canales propiedad de o operados por los creadores afectados. Esto sugiere un enfoque integral para abordar el problema y prevenir la elusión de sus políticas.

YouTube ha tomado medidas contra canales de “falsos tráileres de películas” como Screen Trailers y Royal Trailer, suspendiendo sus ingresos publicitarios debido a la creación y distribución de tráileres conceptuales generados por IA que a menudo engañan a los espectadores. Aunque los estudios de Hollywood inicialmente se beneficiaron de estos tráileres, SAG-AFTRA ha condenado la práctica, destacando la posible devaluación de la creatividad humana. Esta situación plantea interrogantes cruciales sobre los derechos de autor, el papel de la IA en el entretenimiento y la responsabilidad de las plataformas y los estudios en la salvaguarda de la integridad artística.

Nueva investigación de la Universidad de Duke sugiere que, si bien las herramientas de IA como ChatGPT pueden aumentar la productividad, también podrían impactar negativamente en su reputación profesional. Un estudio reciente publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS) encontró que los colegas y gerentes a menudo perciben a los empleados que usan IA como menos competentes y motivados, revelando una potencial “penalización de evaluación social” por la adopción de la IA.

Según una investigación reciente de la Universidad de Duke, la integración de la IA en el lugar de trabajo presenta una paradoja compleja: si bien puede mejorar la productividad, puede infligir simultáneamente daños a la reputación profesional de un individuo. Esta naturaleza de doble filo de la adopción de la IA es el tema central de un estudio publicado en *Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)*.

Específicamente, el estudio indica que los empleados que utilizan herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Gemini en el trabajo probablemente enfrentarán juicios negativos con respecto a su competencia y motivación, tanto de colegas como de gerentes. Este hallazgo subraya la existencia de una “penalización de evaluación social” asociada con el uso de la IA, un concepto que constituye el eje central de la investigación del equipo de Duke.

Los investigadores, Jessica A. Reif, Richard P. Larrick y Jack B. Soll de la Escuela de Negocios Fuqua de Duke, destacan este dilema, afirmando: “Aunque la IA puede mejorar la productividad, su uso conlleva costos sociales”. Esta afirmación resume el conflicto central identificado por el estudio: el potencial de mayor eficiencia frente al riesgo de daños a la reputación.

Las conclusiones del equipo de Duke se basan en cuatro experimentos distintos que involucran a más de 4.400 participantes. Estos experimentos fueron diseñados para examinar tanto las evaluaciones anticipadas como las reales de los usuarios de herramientas de IA. El patrón consistente en estos experimentos revela un claro sesgo contra las personas que utilizan la asistencia de la IA.

Uno de los hallazgos más significativos de la investigación es la universalidad de esta estigmatización social. La percepción negativa del uso de la IA trasciende las fronteras demográficas. Como señalaron los autores en su artículo, “Descubrimos que ninguno de estos atributos demográficos objetivo influye en el efecto de recibir ayuda de IA en las percepciones de pereza, diligencia, competencia, independencia o seguridad en sí mismo”. Esto sugiere que los juicios negativos no se limitan a grupos específicos, sino que representan un fenómeno social general.

El primer experimento, por ejemplo, pidió a los participantes que imaginaran usar una herramienta de IA o una herramienta convencional de creación de paneles en el trabajo. Los resultados revelaron que los del grupo de IA anticipaban ser juzgados como más perezosos, menos competentes, menos diligentes y más fácilmente reemplazables en comparación con los que usaban tecnología tradicional. Además, expresaron una menor disposición a revelar su uso de la IA a colegas y gerentes, lo que indica un riesgo social percibido asociado con la transparencia.

El segundo experimento proporcionó validación empírica para estos temores. A los participantes se les presentaron descripciones de empleados y se les pidió que los evaluaran. Las evaluaciones mostraron consistentemente que las personas que recibieron asistencia de IA fueron calificadas como más perezosas, menos competentes, menos diligentes, menos independientes y menos seguras de sí mismas que aquellas que recibieron ayuda similar de fuentes no IA o ninguna asistencia. Este experimento proporciona evidencia concreta de la penalización social que los investigadores identificaron.

La investigación destaca el costo social oculto de la adopción de la IA, un factor que las personas y las organizaciones deben considerar cuidadosamente. Si bien las herramientas de IA ofrecen beneficios innegables en términos de productividad y eficiencia, su uso puede conducir inadvertidamente a percepciones negativas y potencialmente obstaculizar el avance profesional. Esto subraya la importancia de comprender y navegar la dinámica social que rodea la implementación de la IA en el lugar de trabajo.

Nueva investigación de la Universidad Duke revela una “penalización por evaluación social” al usar herramientas de IA como ChatGPT en el trabajo, con colegas y gerentes percibiendo a los usuarios como menos competentes y motivados, independientemente de factores demográficos. Aunque la IA aumenta la productividad, este costo social oculto requiere una cuidadosa consideración a medida que se expande la adopción de la IA. Es crucial investigar más a fondo para mitigar estos sesgos y asegurar una integración equitativa de la IA en el lugar de trabajo.

La industria tecnológica está en auge con la inteligencia artificial generativa, pero una pregunta crucial persiste: ¿pueden estas empresas realmente ser rentables? A pesar de la expectación y las inversiones masivas, existe una creciente preocupación de que muchas empresas de IA generativa estén luchando por obtener un retorno de la inversión y podrían dirigirse hacia una burbuja.

El fervor de la industria tecnológica por la inteligencia artificial generativa (IA generativa) parece estar eclipsando una pregunta crucial: ¿pueden estas empresas realmente obtener ganancias? El autor expresa cansancio ante la constante exageración que rodea a la IA generativa, reconociendo su potencial utilidad, particularmente como reemplazo de los motores de búsqueda, pero cuestionando su efectividad general.

En primer lugar, el autor destaca la falta de un retorno de la inversión (ROI) tangible de las iniciativas de IA, citando una encuesta de IBM a 2.000 directores ejecutivos. La encuesta reveló que solo el 25% de las iniciativas de IA han entregado el Retorno de la Inversión esperado en los últimos años. Además, solo el 52% de los directores ejecutivos encuestados informaron haber obtenido valor de las inversiones en IA generativa más allá de la reducción de costos. Esto sugiere que la adopción generalizada de la IA no se está traduciendo necesariamente en ganancias financieras significativas para muchas organizaciones.

Añadiendo a la preocupación, el autor señala que una parte importante de los directores ejecutivos están impulsados por el miedo a quedarse fuera (FOMO) al invertir en nuevas tecnologías. La encuesta indicó que el 64% de los directores ejecutivos reconocen este riesgo, pero solo el 37% cree que es mejor ser “rápido y equivocado” que “correcto y lento” en la adopción de tecnología. Esto plantea interrogantes sobre la racionalidad de estas decisiones de inversión, particularmente al considerar los importantes compromisos financieros involucrados.

El autor luego profundiza en las realidades comerciales de la IA generativa, argumentando que las promesas de la industria no se están cumpliendo. Un ejemplo principal es Copilot de Microsoft, que ha enfrentado tasas de adopción de usuarios decepcionantes. Según Newcomer, el número de usuarios semanales de Copilot se ha mantenido esencialmente plano, rondando los 20 millones, a pesar de la importante inversión de Microsoft en la tecnología.

Incluso el CEO de Microsoft, Satya Nadella, ha reconocido la falta de una “aplicación asesina” para la IA, a pesar del sustancial compromiso financiero de la compañía con la IA generativa, que supera los $10 mil millones. El autor sugiere que simplemente integrar las funciones de Copilot en cada programa de Microsoft no necesariamente conducirá a la rentabilidad.

El núcleo del problema radica en los importantes obstáculos que enfrentan las empresas de IA generativa para convertir la innovación en ganancias sostenibles. Si bien algunos sectores experimentan un rápido crecimiento de los ingresos, muchos luchan con altos costos operativos y caminos inciertos hacia el éxito financiero a largo plazo.

El asombroso costo de operar las operaciones de IA generativa es un desafío importante. OpenAI, una empresa líder en IA generativa, supuestamente gastó $9 mil millones en 2024 para generar aproximadamente $4 mil millones en ingresos. La mayor parte de estos gastos están relacionados con la potencia de cálculo para entrenar y ejecutar modelos de IA. Ed Zitron, un conocido comentarista de tecnología, señala que OpenAI está perdiendo dinero con cada cliente de pago, a pesar del aumento de los números de suscripción.

El autor luego contrasta las dificultades de muchas empresas de IA generativa con el éxito de unas pocas, como Tempus AI, que aplica la tecnología en medicina de precisión. Tempus AI informó un aumento de ingresos interanual del 75%, lo que demuestra un prometedor impulso financiero. La diferencia clave, según el autor, es el enfoque de Tempus AI en un caso de negocio específico donde la IA generativa puede mejorar demostrablemente los resultados, en lugar de depender de una vaga promesa de mejoras mágicas.

El autor también aborda el éxito de Nvidia, un actor importante en el espacio de la IA. Sin embargo, el autor aclara que el éxito de Nvidia no está directamente relacionado con la rentabilidad de las empresas de IA generativa. Nvidia vende sus productos a empresas que brindan servicios de IA, no directamente a los usuarios finales.

El autor concluye estableciendo un paralelismo entre el actual auge de la IA generativa y la burbuja de las puntocom de finales de la década de 1990 y principios de la de 2000. El autor advierte que la burbuja de la IA generativa está creciendo y eventualmente estallará, particularmente si los capitalistas de riesgo comienzan a cuestionar la rentabilidad a largo plazo de estas empresas, en lugar de centrarse únicamente en el crecimiento perpetuo.

La exageración en torno a la IA generativa oculta un problema crucial: su rentabilidad es altamente incierta. A pesar de las enormes inversiones y valoraciones crecientes, muchas empresas de IA generativa, como OpenAI, están perdiendo dinero, luchando con altos costos operativos y careciendo de caminos claros hacia el éxito financiero a largo plazo. Aunque algunas aplicaciones específicas son prometedoras, el panorama actual se asemeja a la burbuja de las punto com, lo que genera preocupaciones sobre una posible corrección futura. Es hora de evaluar críticamente el modelo de negocio de la IA generativa más allá del entusiasmo.

Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo llamado FaceAge que utiliza una foto del rostro de una persona para predecir la edad biológica y los resultados de supervivencia, demostrando que una simple selfie puede contener información importante que podría ayudar a informar la toma de decisiones clínicas.

Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo llamado FaceAge, que analiza fotografías faciales para predecir la edad biológica de una persona y los posibles resultados de supervivencia, particularmente en pacientes con cáncer. Esta innovadora herramienta promete proporcionar datos objetivos para informar las decisiones de tratamiento en el cuidado del cáncer y otras enfermedades crónicas.

La funcionalidad principal de FaceAge reside en su capacidad para estimar la edad biológica de una persona a partir de una simple fotografía facial. Esto se logra mediante el uso de aprendizaje profundo y tecnologías de reconocimiento facial. El algoritmo fue entrenado con un vasto conjunto de datos de 58,851 fotos de individuos presumiblemente sanos, lo que le permitió aprender las sutiles señales visuales asociadas con el envejecimiento.

Los hallazgos del estudio revelan que los pacientes con cáncer, en promedio, exhiben una FaceAge más alta en comparación con las personas sin cáncer. Específicamente, los pacientes con cáncer parecían aproximadamente cinco años mayores que su edad cronológica, lo que sugiere un posible vínculo entre las características faciales y las condiciones de salud subyacentes. Esta observación subraya el potencial de FaceAge para servir como un indicador no invasivo de la salud general.

Además, la investigación demostró una correlación entre las predicciones de FaceAge más altas y peores resultados de supervivencia general en varios tipos de cáncer. Esta asociación sugiere que FaceAge podría ser una herramienta valiosa para evaluar el pronóstico y adaptar las estrategias de tratamiento. Por ejemplo, los pacientes con una FaceAge más alta podrían requerir intervenciones más agresivas o un seguimiento más cercano.

El estudio también comparó el rendimiento de FaceAge con el de los médicos en la predicción de las expectativas de vida a corto plazo para los pacientes que se someten a radioterapia paliativa. Los resultados indicaron que FaceAge superó a los médicos en esta tarea. Cuando a los médicos se les proporcionó la información de FaceAge del paciente, sus predicciones mejoraron significativamente, lo que destaca el potencial del algoritmo para aumentar la toma de decisiones clínicas.

Los investigadores enfatizan el potencial de FaceAge para proporcionar medidas objetivas que puedan informar las decisiones clínicas. Los médicos, como cualquier persona, pueden tener sesgos sobre la edad de una persona que pueden influenciarlos, lo que alimenta la necesidad de medidas predictivas más objetivas para informar las decisiones de atención. FaceAge ofrece una evaluación más objetiva, lo que podría reducir la influencia de las interpretaciones subjetivas.

Las implicaciones de esta investigación se extienden más allá del cuidado del cáncer. A medida que muchas enfermedades crónicas se reconocen cada vez más como enfermedades del envejecimiento, la capacidad de predecir con precisión la trayectoria de envejecimiento de un individuo se vuelve aún más crítica. FaceAge tiene el potencial de ser utilizado como un sistema de detección temprana en una variedad de aplicaciones, dentro de un marco regulatorio y ético sólido, para ayudar a salvar vidas.

Los autores del estudio destacan la necesidad de una mayor investigación para validar y refinar FaceAge. Los estudios de seguimiento incluyen la expansión de este trabajo en diferentes hospitales, la observación de pacientes en diferentes etapas del cáncer, el seguimiento de las estimaciones de FaceAge a lo largo del tiempo y la prueba de su precisión en comparación con los conjuntos de datos de cirugía plástica y maquillaje.

El desarrollo de FaceAge representa un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina. Demuestra el potencial de utilizar datos fácilmente disponibles, como fotografías faciales, para obtener información sobre la salud de una persona y predecir su respuesta al tratamiento. Los investigadores son optimistas sobre las futuras aplicaciones de esta tecnología y su potencial para mejorar la atención al paciente.

Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado FaceAge, un algoritmo de IA que predice la edad biológica y los resultados de supervivencia a partir de fotos faciales. La herramienta revela que los pacientes con cáncer a menudo parecen mayores que su edad cronológica, y las predicciones de FaceAge más altas se correlacionan con peores tasas de supervivencia. Aunque se necesita más investigación, FaceAge muestra potencial como un nuevo biomarcador y sistema de detección temprana para diversas enfermedades, lo que podría revolucionar la atención médica y resaltar el potencial sin explotar dentro de las imágenes cotidianas.