El Poder de la Inteligencia Artificial Generativa
No es necesario recurrir a ChatGPT para generar una lista de razones por las que la inteligencia artificial generativa a menudo tiene sus desventajas. Cuestiones como el uso de trabajos creativos sin permiso, los sesgos dañinos en los algoritmos y la enorme cantidad de energía y agua requeridas para su entrenamiento son serios problemas. Sin embargo, dejando de lado esos aspectos, es notable el poder que la IA generativa puede tener para prototipar herramientas potencialmente útiles.
Visita al Sundai Club
Tuve la oportunidad de presenciar esto de primera mano al visitar el Sundai Club, un hackathon de inteligencia artificial generativa que se lleva a cabo un domingo de cada mes cerca del campus del MIT. Hace unos meses, el grupo amablemente accedió a que asistiera y eligió dedicar esa sesión a explorar herramientas que podrían ser útiles para los periodistas. El club está respaldado por una organización sin fines de lucro de Cambridge llamada Æthos, que promueve el uso responsable de la IA.
Colaboración entre Estudiantes y Profesionales
El equipo del Sundai Club incluye estudiantes del MIT y Harvard, algunos desarrolladores profesionales y gerentes de producto, e incluso una persona que trabaja para el ejército. Cada evento comienza con una lluvia de ideas sobre posibles proyectos que el grupo luego reduce a una opción final que realmente intentan construir. Las propuestas destacadas del hackathon para periodistas incluyeron el uso de modelos de lenguaje multimodales para rastrear publicaciones políticas en TikTok, auto-generar solicitudes de libertad de información y resúmenes de clips de audiencias judiciales locales para ayudar con la cobertura de noticias locales.
Desarrollo de Herramientas para Periodistas
Al final, el grupo decidió construir una herramienta que ayudaría a los reporteros que cubren IA a identificar posibles documentos interesantes publicados en Arxiv, un servidor popular para prepublicaciones de investigaciones. Es probable que mi presencia haya influido en esta decisión, ya que mencioné en la reunión que buscar en Arxiv investigaciones interesantes era una alta prioridad para mí.
Tras establecer un objetivo, los programadores del equipo pudieron crear un word embedding—una representación matemática de palabras y sus significados—de los documentos de IA en Arxiv utilizando la API de OpenAI. Esto hizo posible analizar los datos para encontrar documentos relevantes a un término en particular y explorar las relaciones entre diferentes áreas de investigación.
Usando otro word embedding de hilos de Reddit, así como una búsqueda en Google News, los programadores crearon una visualización que muestra documentos de investigación junto con discusiones de Reddit e informes de noticias relevantes. El prototipo resultante, llamado AI News Hound, está en sus primeras etapas, pero demuestra cómo los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a extraer información de maneras nuevas e interesantes. Aquí hay una captura de pantalla de la herramienta usada para buscar el término “agentes de IA”. Los dos cuadros verdes más cercanos al artículo de noticias y a los grupos de Reddit representan documentos de investigación que podrían incluirse en un artículo sobre los esfuerzos por construir agentes de IA.
Gracias al Sundai Club.
Fuente y créditos: www.wired.com
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