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IA en la educación: Riesgos y peligros

by MM | Ago 16, 2024 | Análisis, Caso, IA, Productos / Servicios, Sociedad, Tecnología

En este post compartimos varios segmentos de artículos sobre el tema:

Inteligencia artificial en la educación

La inteligencia artificial en la educación se ha convertido en un tema central de innovación y cambio en el sector educativo. Es por ello que en este artículo analizamos los beneficios que ofrece la IA en la educación, exploraremos sus aplicaciones más destacadas y consideraremos los desafíos y oportunidades que presenta.

Beneficios de la inteligencia artificial en la educación

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo ha transformado la forma en que aprendemos y enseñamos, no solo en colegios y universidades, sino en general, el aprendizaje.

Los siguientes son algunos de los aspectos más destacados de cómo la IA está mejorando el sector educativo.

Personalizar el proceso de aprendizaje

Los sistemas de IA pueden analizar el rendimiento y el progreso de cada estudiante, adaptando el contenido y la metodología de enseñanza según sus necesidades específicas. Esto asegura que ningún estudiante quede “atrás” y que los alumnos más avanzados no se sientan subestimulados.

Democratización de la educación y los recursos

A través de plataformas en línea y sistemas de tutoría virtual, los estudiantes y educadores pueden acceder a una riqueza de recursos educativos de alta calidad provenientes de todo el mundo. Esto permite que todos puedan beneficiarse de las mejores prácticas y la experiencia de instructores y expertos a nivel global.

Automatización de procesos administrativos

La IA ha aliviado la carga de trabajo administrativa que recae sobre educadores y personal de las instituciones educativas. Tareas como la gestión de registros, la programación de clases y la corrección de exámenes pueden ser automatizadas, permitiendo que los profesionales de la educación dediquen más tiempo a la enseñanza y al apoyo de los estudiantes.

Predicciones basadas en datos

La IA utiliza datos históricos y patrones de rendimiento para predecir el éxito de los estudiantes y detectar posibles desafíos. Esto permite a las instituciones intervenir de manera proactiva y brindar el apoyo necesario a aquellos estudiantes que puedan estar en riesgo de quedarse atrás. La analítica predictiva es una herramienta valiosa para mejorar la retención y el éxito estudiantil.

Aprendizaje interactivo

Los chatbots educativos y asistentes virtuales permiten a los estudiantes plantear preguntas y recibir respuestas de manera inmediata. Además, la IA puede crear entornos de aprendizaje más interactivos y atractivos a través de simulaciones y experiencias inmersivas.

Desarrollo de habilidades para el mundo laboral

Esta no solo es una herramienta de aprendizaje, sino que también prepara a los estudiantes para el futuro.

Al utilizar tecnologías de vanguardia, los estudiantes adquieren habilidades tecnológicas y de resolución de problemas que son cada vez más importantes en el mundo laboral actual.

Descubre cómo funciona el desarrollo de software con inteligencia artificial.

Desventajas de la inteligencia artificial en la educación

A pesar de los beneficios significativos de la inteligencia artificial en la educación, también existen algunas desventajas y desafíos que deben ser considerados. Aquí tienes una lista de los más importantes en el sector:

Puede disminuir la interacción entre estudiantes y profesores, afectando las relaciones educativas.
El uso excesivo de la tecnología puede reducir las habilidades básicas de los estudiantes.
No todos los estudiantes tienen igual acceso a la tecnología, ampliando las brechas educativas.
La recopilación de datos plantea preocupaciones sobre la privacidad de los estudiantes.
Interrupciones tecnológicas pueden afectar el proceso de aprendizaje.
La automatización de la IA puede llevar a la reducción de empleos en la educación.

Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (II)

by MM | Dic 28, 2023 | Análisis, Caso, Cultura popular, Destacado, Marcas, Negocios, Noticias Selectas para Home Page, Productos / Servicios, Redes sociales, Sociedad, Tecnología

(28 de diciembre, 2023). METAVERSO. El metaverso enfrenta dificultades en el mundo virtual. Mark Zuckerberg ha tenido razón en muchas cosas: a la gente le gusta buscar a otras personas en Internet, pero pelearse con Elon Musk es una mala idea, y la carne ahumada es deliciosa.

Pero las grandes esperanzas de Zuck y muchos inversores para el metaverso en 2023 no se materializaron completamente. Dos años después de que Facebook se renombrara a Meta y con $46.5 mil millones perdidos desde 2019, el metaverso no está más cerca del éxito. Y 2023 podría haber sido el año para terminarlo de una vez por todas.

¿Qué es un mundo virtual sin nadie en él? Hasta el año pasado, solo 200,000 personas estaban activas en Horizon Worlds, el mundo VR de Meta, y Meta aún no ha proporcionado una actualización sobre ese número. Y para los que están allí… no es tan emocionante. Quest 3, la última iteración del casco VR de Meta, debutó en octubre.

Según muchos, fue una mejora sobre el Quest 2. Pero el problema que ha plagado al metaverso permaneció: ¿Qué haces una vez que estás en él? Algunos que entraron al mundo virtual simplemente no pudieron escapar de la sensación de que era más aburrido que el mundo real.

Las empresas se alejaron del metaverso a medida que el enfoque en la inteligencia artificial se intensificó. Aunque Zuckerberg siguió siendo optimista sobre el metaverso, prestó más atención a la IA en Meta Connect 2023, la conferencia anual de Meta. Y, tan recientemente como este mes, la compañía impulsó nuevos desarrollos de IA, incluyendo «Imagine with Meta AI», una herramienta generadora de imágenes, junto con actualizaciones a su asistente de IA.

Mientras tanto, Meta listó temporalmente una correa de batería para el Quest 3 como «agotada» el mes pasado porque el producto era muy defectuoso. La compañía que se renombró a sí misma después del metaverso podría terminar pivotando hacia la IA en su lugar.

Tal vez el próximo año estaremos hablando contigo como avatares sin piernas en Horizon Worlds. Pero probablemente no.

REDES SOCIALES. Elon estaba equivocado sobre Twitter, pero otros también. Una predicción generalizada para 2023 era que el multimillonario que compró Twitter lo haría explotar, pero lo único que Elon Musk hizo estallar este año fueron dos naves espaciales.

Aunque la aplicación del pájaro aún no ha colapsado como todos pensaban que lo haría de repente… Tampoco se ha vuelto rentable como Musk y la CEO Linda Yaccarino siguen diciendo que podría ser pronto. En cambio, X ha perdido la mitad de su valor desde la adquisición, y los ingresos por publicidad han bajado más del 50% desde el año pasado.

Esto se debe en parte a que solo alrededor del 5% de los usuarios previamente verificados pagaron para mantener sus insignias, frustrando el plan de Musk de lucrarse con las marcas de verificación azules. Glitches persistentes este año y dificultades técnicas durante un evento muy publicitado de Ron DeSantis en Twitter Spaces hicieron mella en el sueño de Musk de convertir Twitter en una «aplicación para todo» llamada X (mitad lograda).

En el dinero. Políticos y grupos de defensa advirtieron que la toma de control de Musk podría llevar a un aumento en el discurso de odio y la desinformación en Twitter/X, y así fue. Musk ha implementado algunas restricciones en la plataforma sobre la recopilación de datos que han obstaculizado docenas de estudios que intentan profundizar en estas tendencias, según Reuters, pero la UE está investigando X bajo sus nuevas reglas tecnológicas.

Inesperado: No fuimos lo suficientemente creativos para predecir que este año Musk desafiaría a Mark Zuckerberg a una pelea en jaula en la «antigua Roma», y luego no lo seguiría. O que le diría a algunos de sus mayores anunciantes que «se jodan» por pausar sus gastos después de que respaldara una conspiración antisemita.

Mirando hacia el próximo año… tal vez entre reuniones de productos sobre la nueva función bancaria de X, Musk intentará tapar sus pérdidas con la ayuda de su incipiente compañía de IA, X.ai, que está buscando $1 mil millones en financiamiento. Pero también dijo hace unos meses que X «podría fracasar, como muchos han predicho.»

(Sigue)

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Imagen: MM.

Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (I)

by MM | Dic 27, 2023 | Análisis, Destacado, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Marcas, Negocios, Noticias Selectas para Home Page, Productos / Servicios, Redes sociales, Sociedad, Tecnología

(27 de diciembre, 2023). Cualquiera que predijera una recesión en 2023 fue tan acertado como aquellos astrólogos fatalistas que advirtieron de un apocalipsis en 2012.

La mayoría de los expertos de Wall Street pasaron el otoño de 2022 preparándose ansiosamente para una recesión económica en los siguientes 12 meses. En cambio, fueron sorprendidos por varios indicadores de fortaleza financiera, como el desempleo históricamente bajo, sólidas ganancias corporativas e incluso el aumento del precio del cartón.

Esperando lo peor. Bloomberg Economics proyectó en octubre pasado que las probabilidades de una recesión en el próximo año eran preocupantemente del 100%. Sin embargo, esa proyección no surgió de la nada…

La Reserva Federal aumentó las tasas de interés siete veces en 2022 (y planeaba continuar haciéndolo) en su lucha contra un nivel de inflación del 6.5%. Los costos de endeudamiento se dispararon por primera vez desde antes de la crisis financiera de 2008, amenazando con obstaculizar la inversión empresarial y suprimir el gasto del consumidor. Mientras tanto, el CEO de JPMorgan, Jamie Dimon, se preocupaba de que la erosión de los ahorros de los consumidores durante la pandemia por el crecimiento de precios «podría descarrilar la economía y causar una recesión leve o severa.»

Pero el desastre nunca llegó. La economía de EE. UU. creció a un ritmo anualizado promedio del 3.2% en los primeros tres trimestres del año, con otro 1.3% proyectado para el cuarto trimestre. La disminución de la inflación al 3.1% en noviembre y los fuertes números de empleo han hecho que muchos expertos (incluida la secretaria del Tesoro, Janet Yellen) sean optimistas de que una desaceleración de la inflación sin recesión —conocida como un «aterrizaje suave»— está sobre nosotros.

No todos eran pesimistas a finales de 2022. Mark Zandi, el economista jefe de Moody’s Analytics, fue uno de los pocos expertos que mantuvo la fe en un aterrizaje suave. Señaló que las recesiones suelen surgir de la nada y que había una buena posibilidad de que la Fed controlara la inflación sin hundir la economía.

Zandi recientemente dijo que la economía todavía parece saludable, en parte porque las empresas tomaron préstamos cuando las tasas de interés eran bajas, por lo que muchas de ellas pudieron evitar una crisis crediticia.

Pero pocos vieron venir la «vibecesión»… Muchos estadounidenses sienten que la economía está fallando a pesar de todos los indicadores elegantes, lo cual algunos expertos atribuyen a los altos pagos de intereses sobre la deuda del consumidor y los efectos persistentes de la inflación (junto con la implacable cobertura mediática de ellos).

(Sigue)

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Imagen: MM.

ChatGPT, si te pregunto sobre las vulnerabilidades de la IA ¿qué respondes?

by MM | Dic 26, 2023 | ChatGPT, Inteligencia Artificial, Opinión, Sociedad, Tecnología

Las vulnerabilidades de la IA se refieren a posibles debilidades de seguridad o fallos en los sistemas de inteligencia artificial que pueden ser explotados por los atacantes para causar daño u obtener acceso no autorizado a datos sensibles. Estas vulnerabilidades pueden manifestarse en diferentes formas dependiendo de la aplicación específica o del caso de uso del sistema de IA.

Algunos ejemplos comunes de vulnerabilidades de IA incluyen:

Ataques adversarios: donde un atacante manipula los datos de entrada de un sistema de IA para hacer que produzca una salida incorrecta o dañina.

Envenenamiento de datos: donde un atacante introduce datos maliciosos en el conjunto de datos de entrenamiento utilizado para entrenar un modelo de IA, con la intención de comprometer su precisión o rendimiento.

Robo de modelos: donde un atacante puede obtener una copia del modelo de IA, ya sea mediante ingeniería inversa o robándolo directamente, y usarlo para fines malintencionados.

Problemas de sesgo y equidad: donde el sistema de IA puede estar sesgado hacia ciertos grupos o individuos, resultando en un trato o resultados injustos.

Para abordar estas vulnerabilidades, es importante seguir las mejores prácticas para la seguridad de la IA, como implementar controles de acceso fuertes, realizar pruebas regulares de vulnerabilidades y garantizar que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos diversos y representativos. Además, es crucial estar al día con las últimas investigaciones de seguridad y avances en la tecnología de seguridad de la IA.

Por ejemplo ¿en qué momento puedes cometer errores?

Como modelo de lenguaje de IA, puedo cometer errores si encuentro un lenguaje que está fuera de mis datos de entrenamiento o si malinterpreto el contexto o la intención detrás de una pregunta o afirmación. Si bien mi precisión es generalmente bastante alta, hay algunos escenarios en los que es posible que no proporcione la respuesta más precisa o adecuada.

Por ejemplo, si me haces una pregunta sobre un tema específico que está fuera de mis datos de entrenamiento o mi expertise, es posible que no pueda proporcionar una respuesta completa o precisa. Del mismo modo, si utilizas un lenguaje complejo o ambiguo, puedo malinterpretar tu significado y proporcionar una respuesta incorrecta.

También es importante tener en cuenta que, si bien puedo entender y generar lenguaje natural, no tengo el mismo nivel de conocimiento de sentido común o habilidades de razonamiento que los humanos. Esto a veces puede resultar en respuestas que pueden parecer sin sentido o irrelevantes en ciertos contextos.

Sin embargo, estoy siendo actualizado y entrenado continuamente con nuevos datos, por lo que mi precisión y capacidad para entender el lenguaje están siempre mejorando. Además, hago mi mejor esfuerzo para entender y responder a tus consultas, y siempre me esfuerzo por proporcionar respuestas útiles e informativas.

Polémica: la IA en el salón de clases

by MM | Dic 25, 2023 | Análisis, Caso, Inteligencia Artificial, Sociedad, Tecnología, Tópico

(26 de diciembre, 2023). La introducción de la inteligencia artificial (IA) en las aulas escolares es un tema ampliamente debatido en el campo de la educación. Instituciones como la Escuela de Educación de Harvard y el Instituto Brookings han publicado artículos interesantes sobre la relación entre la IA y la educación, planteando preguntas clave: ¿Debería implementarse en los salones de clases? ¿O debería utilizarse únicamente desde fuera? ¿Sería un asistente ideal o un factor disruptivo en el proceso de aprendizaje?

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que los estudiantes aprenden y los profesores enseñan. Mediante el uso de tecnología avanzada, como la IA, las escuelas pueden ofrecer un aprendizaje más personalizado y adaptativo, brindando a cada estudiante la oportunidad de progresar a su propio ritmo y según sus necesidades individuales.

La implementación de la IA en las aulas también puede facilitar la recopilación y análisis de datos en tiempo real, permitiendo a los profesores identificar áreas de mejora y brindar retroalimentación más precisa y oportuna a los estudiantes. Además, la IA puede proporcionar recursos educativos interactivos y enriquecedores, que ayudan a despertar el interés y la motivación en los estudiantes.

No obstante, es fundamental abordar los posibles desafíos y consideraciones éticas asociadas con la integración de la IA en las escuelas. Se deben garantizar la privacidad y seguridad de los estudiantes, así como evitar una dependencia excesiva de la tecnología que pueda perjudicar el desarrollo de habilidades y competencias humanas.

En última instancia, la decisión de introducir la IA en los salones de clases debe ser cuidadosamente considerada y respaldada por evidencia científica sólida. Es necesario evaluar tanto los beneficios como los riesgos potenciales, teniendo en cuenta el contexto educativo y las necesidades específicas de los estudiantes. La inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en el ámbito educativo, siempre y cuando se implemente de manera responsable y con un enfoque centrado en el aprendizaje y desarrollo integral de los estudiantes.

Si integran la IA generativa: el caso de Nueva York

Las Escuelas Públicas de la Ciudad de Nueva York, el primer sistema escolar en bloquear el acceso a ChatGPT, también fue el primero en revertir su prohibición. En un lapso de cuatro meses desde la prohibición inicial, la reversión ocurrió después de reuniones de representantes de la industria tecnológica y educadores para evaluar los riesgos emergentes y comprender cómo aprovechar las capacidades de ChatGPT de manera positiva.

Para respaldar a los maestros, los líderes del distrito escolar de la ciudad de Nueva York prometieron proporcionar recursos desarrollados por el MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts), junto con ejemplos reales de una exitosa implementación de la IA en aulas del distrito que fueron pioneras en la adopción temprana de la tecnología. El distrito también planea crear un repositorio compartido para seguir el progreso de cada escuela y compartir hallazgos entre las escuelas.

Escuelas como el Distrito Escolar de Peninsula en Washington ya estaban trabajando en la integración de la IA en sus planes de estudio, por lo que cuando llegó ChatGPT, estaban preparadas. Equipos de aprendizaje digital visitaron aulas en diferentes niveles de grado para explicar cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo identificar y aprovechar el contenido generado por la IA. El Distrito Escolar de la Ciudad de Alliance en Ohio también está aprovechando el potencial de ChatGPT, resolviendo establecer límites de uso de manera proactiva para prevenir un uso indebido.

En el Distrito Escolar de Lower Merion, los estudiantes de Pensilvania perfeccionarán sus habilidades de pensamiento crítico al analizar y editar textos generados por la IA. En todos los casos anteriores, integrar de manera responsable la IA generativa como herramienta educativa requerirá que los distritos escolares inviertan en procedimientos de supervisión adecuados y en el desarrollo profesional de los educadores.

En este sentido, las Escuelas Públicas de Garden City en Nueva York han llevado a cabo sesiones de capacitación para los educadores para demostrar las capacidades de diferentes herramientas de IA generativa, así como cómo incorporarlas de manera efectiva y adaptar los materiales a las necesidades de los estudiantes. Escuelas como las Escuelas del Área de Norway-Vulcan en Michigan también planean brindar oportunidades de desarrollo profesional para los maestros, así como fortalecer la comprensión de la comunidad escolar sobre su código de honor y políticas contra el plagio. El distrito ha alentado a los maestros a utilizar el detector de IA de Turnitin para verificar casos de plagio, mientras se preparan para enseñar con la IA generativa en el otoño.

Algunas escuelas están siendo más cautelosas al integrar la IA generativa. En el Distrito Escolar Independiente de Mineral Wells en Texas, han adoptado un enfoque más prudente, probando el uso de la IA generativa en un conjunto experimental de aulas y enviando a esos instructores a una capacitación general en IA. En otros lugares de Texas, el Distrito Escolar Independiente de Eanes también se enfoca en ayudar a los maestros a aprovechar al máximo la IA generativa, mientras primero prueban ChatGPT en casos de uso administrativo, como la planificación de horarios o lecciones.
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Imagen: Pixabay.

El lado oscuro de la IA

by MM | Dic 23, 2023 | Análisis, Caso, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Productos / Servicios, Sociedad, Tecnología

(23 de diciembre, 2023). La Luna tiene un lado oscuro y, se dice, que casi todo en el mundo también. El lado oscuro de la inteligencia artificial (IA) se refiere a los desafíos éticos, sociales y económicos asociados con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA. Algunas de las preocupaciones clave incluyen:

Desplazamiento laboral: la inteligencia artificial y la automatización tienen el potencial de reemplazar empleos humanos en diversas industrias, lo que genera desempleo y perturbaciones económicas, particularmente en sectores donde las tareas pueden automatizarse fácilmente.
Sesgo y discriminación: los sistemas de IA pueden heredar y perpetuar los sesgos presentes en los datos en los que están entrenados, lo que lleva a resultados discriminatorios, especialmente en áreas como la contratación, los préstamos y la aplicación de la ley. Abordar estos sesgos es un desafío importante en el desarrollo de la IA.
Preocupaciones por la privacidad: las aplicaciones de IA a menudo implican recopilar y analizar grandes cantidades de datos. Proteger la privacidad de las personas en este contexto es una preocupación importante. El acceso no autorizado a datos personales puede provocar robo de identidad, vigilancia y otras violaciones de la privacidad.
Implicaciones éticas: La IA plantea cuestiones éticas, como el uso de armas autónomas, deepfakes y sistemas de vigilancia impulsados por IA. Estas tecnologías pueden utilizarse indebidamente, lo que tiene graves consecuencias para la sociedad.
Riesgos de seguridad: los sistemas de IA pueden ser vulnerables a los ataques. Los ataques adversarios, en los que actores malintencionados manipulan datos de entrada para engañar a los algoritmos de IA, pueden tener graves implicaciones, especialmente en aplicaciones críticas como los vehículos autónomos y la ciberseguridad.
Pérdida de control humano: a medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, existe el riesgo de perder el control sobre ellos. Garantizar que la IA opere dentro de límites éticos y se alinee con los valores humanos es un desafío importante.
Impacto ambiental: entrenar modelos complejos de IA requiere una potencia computacional significativa, lo que contribuye a un alto consumo de energía y emisiones de carbono. Abordar el impacto ambiental de la IA es crucial para el desarrollo sostenible.
Dependencia y monopolio: La dependencia de unas pocas empresas poderosas de IA puede conducir a un comportamiento monopolístico y reducir la competencia, lo que podría obstaculizar la innovación y limitar las opciones para los consumidores.

Abordar estos desafíos requiere una combinación de innovación técnica, marcos regulatorios y pautas éticas para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y al mismo tiempo minimice sus consecuencias negativas.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

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