Ajuca

OpenAI ha publicado un estudio en el que afirma haber descubierto una forma de mejorar el "comportamiento" de los modelos lingüísticos con respecto a los valores éticos, morales y sociales del lenguaje GPT-3 que la misma firma desarrolló.

Según OpenAI, este enfoque puede dar a los desarrolladores unas herramientas que sean capaces de dictar el tono y la personalidad de un modelo de inteligencia artificial en función de las indicaciones que se le den.

Como publica VentureBeat, a pesar del potencial de los modelos de lenguaje natural como el GPT-3, OpenAI sigue viendo que existen muchos obstáculos. "Los modelos no siempre pueden responder correctamente a los problemas matemáticos o a las preguntas sin parafrasear los datos que se usaron en las pruebas" y eso según los estudios, esto puede traer sesgos en los resultados.

55 aviones King Air para ofrecer vuelos completamente autónomos, desde el despegue hasta el aterrizaje. Merlin Labs se ha aliado con Dynamic Aviation para intentar plasmar su objetivo de crear una flota de aviones autónomos, sin pilotos humanos y capaces de transportar pasajeros.

Subir fotos personales a internet puede parecer divertido. Pero... ¿Y si esas fotos ayudan a entrenar algún algoritmo de aprendizaje automático?

Una herramienta de reconocimiento facial entrenada con las fotos de millones de personas extraídas de la web. Cualquier persona con habilidades básicas de programación puede desarrollar un software de reconocimiento facial [ 1 ], [ 2 ], [ 3 ] lo que significa que hay más posibilidades que nunca de abusar de esta tecnología para casi todo, desde el acoso sexual, discriminación racial hasta la opresión religiosa y la persecución política.

La Fuerza Aérea de Estados Unidos "espera enfrentar un avión no tripulado autónomo equipado con un sistema de control de vuelo impulsado por inteligencia artificial contra un avión de combate con un piloto humano en poco más de un año", informa The Drive:

El a concepto general de un vehículo aéreo de combate no tripulado (UCAV) totalmente autónomo capaz de combate aire-aire, así como ataques aire-tierra, tiene un gran potencial para cambiar fundamentalmente el carácter de la guerra aérea. En su forma más básica, un UCAV podría realizar muchas de las mismas funciones que las aeronaves tripuladas, pero podría tomar decisiones clave de manera más rápida y precisa, teniendo en cuenta mucha más información en un período de tiempo más corto, sin ninguna preocupación por estar distraído o confundido por el caos general del combate.

PC Magazine entrevistó recientemente a Janelle Shane, la científica de investigación óptica y experimentadora de IA que escribió el nuevo libro "Pareces una cosa y te amo: cómo funciona la inteligencia artificial y por qué está haciendo del mundo un lugar más extraño". "You Look Like a Thing and I Love You: How Artificial Intelligence Works and Why It's Making the World a Weirder Place."

En un momento, Shane explica por qué cualquier IA de "recuadro negro" puede ser un problema:

Creo que la ética en la IA debe incluir algún reconocimiento de que las IA generalmente no nos dicen cuándo han llegado a sus respuestas a través de métodos problemáticos. Por lo general, todo lo que vemos es la decisión final, y algunas personas han tenido la tentación de tomar la decisión "como imparcial" únicamente porque estaba involucrada una máquina. Creo que el uso ético de la IA tendrá que implicar el examen de las decisiones de IA. Si no podemos mirar dentro del recuadro negro, al menos podemos realizar estadísticas sobre las decisiones de la IA y buscar problemas sistemáticos o fallas extrañas... Hay algunos investigadores que ya ejecutan estadísticas sobre algunos algoritmos de alto perfil, pero las personas que programan estos algoritmos tienen la responsabilidad de hacer la debida diligencia en su propio trabajo. Esto es además de ser más ético acerca de si un algoritmo particular debe ser construido en absoluto...

En los últimos tiempos no dejan de aparecer aplicaciones de inteligencia artificial que muestran una impresionante precisión a la hora de generar personas, casas o gatos que no existen. El avance se debe a las Redes generativas antagónicas GAN), que pueden generar datos desde cero empleando dos redes neuronales enfrentadas.

El problema del libre albedrío es uno de los grandes enigmas sin resolver en la ciencia, por no hablar de la filosofía, la teología, jurisprudencia, etc. La pregunta básica es si somos capaces de tomar decisiones por nosotros mismos o si los resultados están predeterminados y la noción de la elección no es más que una ilusión. Ahora, un físico teórico ha esbozado una 'Test de Turing' para el libre albedrío y dice que mientras que los dispositivos simples, tales como termostatos no pueden pasarlo, otros más complejos como iPhones si podrían. La prueba se basa en una extensión del problema de la parada de Turing en ciencias de la computación. Esto indica que no hay modo general de conocer cómo un algoritmo terminará al ejecutarlo. Esto significa que cuando un ser humano tiene que tomar una decisión, no hay manera de saber de antemano cómo va a terminar.