Windows recibe por fin la aplicación oficial de ChatGPT. Se diferencia de la versión para Mac en un aspecto clave

Los usuarios de PC hemos tenido que esperar alrededor de cinco meses para asistir al lanzamiento de ChatGPT para Windows. El cliente para Mac fue anunciado el pasado mes de mayo, pero no ha sido hasta esta semana de octubre que OpenAI ha lanzado una versión de escritorio de su popular chatbot para el sistema operativo de Microsoft.

Ahora bien, los ordenadores con Windows seguirán estando un paso por detrás de los que equipan macOS. Es que la aplicación de ChatGPT para PC lanzada recientemente es una “versión preliminar” que no ofrece la experiencia completa. Además, está disponible únicamente para los usuarios de los pagos de pago ChatGPT Plus, Team, Enterprise y Edu.

ChatGPT en PC, ventajas y limitaciones

La principal ventaja de tener una aplicación de escritorio de ChatGPT es su integración con el sistema operativo. En Windows podremos pulsar Alt + Espacio para invocar al chatbot en una ventana independiente. Se trata de una ventaja que se superpone a todas las demás y que podemos ajustar a nuestro gusto. Podemos ocultarla también con Alt + Espacio.

Tanto en la ventana principal como en la que abrimos con la combinación de teclas podemos subir archivos e imágenes para enriquecer nuestras conversaciones con ChatGPT. Esta versión también nos permite crear imágenes con DALL·E e incluso brinda acceso a la versión preliminar o1, el modelo de OpenAI que es capaz de “razonar”.

Si nos enfocamos en las desventajas, ChatGPT para Windows se deja algunas características por el camino que sí están disponibles en macOS, como la posibilidad de usar la voz tanto para ingresar texto como para conversar con el chatbot. OpenAI dice que planea lanzar “la experiencia completa” para todos a finales de este año.

Como señalamos arriba, otra de las limitaciones es que la aplicación de chatbot para PC solo está disponible para usuarios que pagan por una suscripción de ChatGPT. Esto no es diferente de lo que sucedió con el lanzamiento inicial para Mac, donde durante un tiempo también fue exclusiva de aquellos que pasaban por caja.

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Las entrevistas de trabajo siempre han sido un juego de astucia: la IA solo está llevando las cosas a otro nivel

Este lanzamiento tardío no pasa desapercibido si tenemos en cuenta que Windows no solo es el sistema operativo de escritorio más usado del mundo, sino que pertenece a Microsoft, una compañía que ha invertido más de 10.000 millones de dólares en OpenAI. En cualquier caso, la aplicación de ChatGPT se puede descargar desde la Microsoft Store.

Imágenes | OpenAI | Captura de pantalla

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Amazon, Google y Microsoft están apostando el futuro de la IA a la energía nuclear. Va a ser complicado

La necesidad obliga, dicen. Y si hay algo que necesite la IA —aparte de datos para entrenarla, claro— es energía. Mucha energía. Las grandes empresas tecnológicas lo están descubriendo a la fuerza. Sus gigantescas inversiones en nuevos centros de datos obligan a un suministro colosal, y muchas de ellas ya tienen claro cómo solucionarlo. Con energía nuclear.

Amazon. Hoy nos enterábamos de cómo AWS ha firmado un acuerdo con Dominion Energy para desarrollar un SMR (Small Modular Reactor) en Virginia (EEUU). No será el único proyecto de este tipo: en total invertirá 500 millones de dólares en tres proyectos en distintos estados de Estados Unidos. Cada uno de ellos podría llegar a generar 320 MW de potencia, de modo que si los tres proyectos se hacen realidad la capacidad conjunta será de 960 MW.

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Hemos calculado cuánto dinero se están gastando las Big Tech en centros de datos para IA. Los números son mareantes

Google. Esta semana también hemos sabido que Google ha llegado a un acuerdo con Kairos Power para construir siete reactores nucleares SMR de aquí a 2030. El proyecto permitirá sumar 500 MW de electricidad libre de emisiones gases de efecto invernadero, y alimentará sus centros de datos de IA. La idea es incluso ir más allá, y puede que la empresa ponga en marcha más reactores SMR hasta 2035.

Microsoft. Y ojo, porque no son las únicas. Microsoft ha llegado a un acuerdo con la empresa Constellation Energy, que reabrirá la central nuclear Three Mile Island, que llevaba cerrada desde 2019. Constellation Energy invertirá 1.600 millones de dólares en restaurar y modernizar la planta. Una vez restaurada, la central destinará sus 835 MW de potencia a los centros de datos de Microsoft que, claro está, la necesitan para potenciar sus proyectos de IA. La empresa ya invirtió en 2023 en una apuesta de futuro: la de Helion Energy —respaldada por Sam Altman— y su promesa de fusión nuclear.

¿Serán los SMR el remedio? El consumo energético de los centros de datos de empresas como Google o Microsoft es enorme: un estudio reciente revela cómo en ambos casos ascendió a 24 TWh, una cifra cercana al consumo anual completo de países como Eslovaquia o Ecuador. Las cifras que se manejan en estos proyectos —entre 500 y 1.000 MW— ayudarán sin duda a cubrir necesidades futuras a corto y medio plazo, pero hay otro problema.

Hay prisa. Estos proyectos plantean soluciones prometedoras, pero esas centrales no estarán disponibles inmediatamente. Tenemos el ejemplo en Microsoft: la planta nuclear Three Mile Island no estará lista como mínimo hasta dentro de cuatro años. En China y Corea del Sur la construcción y puesta en marcha de una nueva central nuclear requiere unos cinco años, y son los países "más rápidos" en este tipo de proyectos.

Dudas sobre el futuro. No está del todo claro que sean suficientes: un estudio reciente de Goldman Sachs reveló que los centros de datos en EEUU provocarán que la demanda energética se triplique entre 2023 y 2030. Eso obligará a proporcionar 47 GW más de energía. Parte la aportarán las renovables, sin duda, y estos proyectos ayudarán, pero es probable que veamos más inversiones (públicas y privadas) en este ámbito para satisfacer esa demanda.

Resurge el amor por la energía nuclear. Tras años de mala fama y una visión pesimista para el futuro de la energía nuclear —en España no levantamos cabeza— muchos países han reactivado proyectos para contar con más centrales de este tipo. Estados Unidos es un buen ejemplo: quieren activar 300 nuevos reactores de última generación antes de 2050. Los citados requisitos energéticos que impone el desarrollo de la inteligencia artificial generativa han provocado un repentino idilio entre las Big Tech y la energía nuclear.

Cambios en la demanda energética por región, 2022 - 2026. Fuente: IEA.

Predicciones astronómicas. Según la International Energy Agency (IEA), se espera que el consumo global de electricidad se duplique desde los estimados 460 TWh de 2022 hasta los más de 1.000 TWh de 2026. Esa demanda es aproximadamente la que todo Japón consume en un año.

Pero la cosa podría ir aún a más. Esa predicción podría fallar si finalmente la IA generativa acaba siendo tan popular como algunos analistas aseguran. En agosto supimos que OpenAI ya tenía 200 millones semanales de usuarios de ChatGPT, cuando en noviembre de 2023 la cifra era justo la mitad. Si el uso se dispara, también lo harán las necesidades energéticas de los centros de datos que nos proporcionan todas esas respuestas y contenidos.

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Pero sigue habiendo críticas a la nuclear. Mientras, la controversia sigue activa, sobre todo por la oposición de los activistas que destacan los riesgos medioambientales y de seguridad que imponen las centrales nucleares. En Greenpeace aseguran que "la energía nuclear es increíblemente cara, peligrosa y lenta de construir".

Y cuidado con la competencia con renovables. Quienes critican la energía nuclear no la consideran una alternativa válida a las renovables, pero lo cierto es que la competencia entre ambas fuentes energéticas es clara. El apoyo gubernamental que las renovables han recibido en los últimos años contrasta con ese nuevo impulso de la energía nuclear, al menos desde el sector privado (y en la opinión pública). Aquí podría haber un desequilibrio: si las nuevas centrales nucleares desplazan a fuentes renovables más baratos, podría haber un aumento de precios de la electricidad.

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45 minutos con el CEO de Lenovo. El gigante chino tiene la obsesión de liderar la era de IA

Estamos sentados en una sala de prensa repleta de periodistas de todas partes del mundo, portátil al frente y grabadora en REC. En un estrado se acomodan Yuanqing Yang, CEO de Lenovo, y Tolga Kurtoglu, CTO de la compañía. Somos conscientes de que lo que están haciendo, dando casi una hora del tiempo de ambos, es muy caro para la empresa y no todos los días se tiene una oportunidad así.

Ambos esperan las preguntas que les vamos a hacer como colofón del Tech World 2024, un evento que ha demostrado el músculo de Lenovo en la industria tecnológica. La presencia de líderes como Pat Gelsinger de Intel con su anuncio bomba, Lisa Su de AMD y Jensen Huang de NVIDIA en el escenario principal, junto con mensajes en vídeo de Mark Zuckerberg y Satya Nadella, ha convertido este encuentro en una exhibición de poderío. Hasta Infantino, presidente de la FIFA, se apuntó a la fiesta.

Yang comienza hablando de su relación con Pat Gelsinger, CEO de Intel. "Nos conocemos desde hace años, y esa confianza es fundamental para construir estrategias y asociaciones entre empresas", dice.

Yuanqing Yang y Tolga Kurtoglu, CEO y CTO de Lenovo, durante la sesión con periodistas internacionales. Imagen: Xataka.

Esta declaración revela la importancia de las relaciones personales en la cima del sector tecnológico, un aspecto a menudo subestimado en el análisis de las alianzas corporativas. Un rato antes veíamos a Yang abrazándose a Huang, CEO de NVIDIA, recordando historias de hace muchos años. La química suele traer algo más.

La conversación gira rápidamente hacia la IA híbrida, un concepto en el que Lenovo está apostando fuerte. Yang explica: "Hay muchos desafíos para nuestros clientes al decidir sobre IA híbrida, y ahí es donde Lenovo aporta valor".

Esta estrategia de combinar IA en la nube pública con modelos empresariales locales es la clave para que Lenovo se diferencie en un mercado cada vez más saturado de soluciones de IA. O al menos es hacia donde creen que se dirige el disco.

Kurtoglu profundiza en los aspectos técnicos, destacando la importancia de la personalización y la interfaz entre soluciones on-premise y en la nube. Su explicación subraya que Lenovo no solo vende hardware, sino soluciones integrales de IA. Y es donde están dedicando esfuerzos de comunicación: a que cale ese mensaje.

El CEO en el estrado. Imagen: Xataka.

La privacidad y la seguridad de los datos son temas recurrentes en las preguntas de periodistas. Yang enfatiza su "marco de IA responsable" y los procesos de gobernanza. Suena creíble que en la sede de Lenovo hay mimo a este aspecto: sin la confianza del usuario, no hay adopción masiva de la IA, y menos aún inversiones en ella.

Cuando se le pregunta sobre la diferenciación de Lenovo en el mercado de la IA, Yang sorprende con una respuesta clara y estructurada: "Somos la única compañía con una definición clara de la IA PC, con cinco características clave". Es una afirmación singular para la industria de los PC, que busca desesperadamente nuevos vectores de crecimiento y creen haberlo encontrado en la IA.

La visión de Yang de "una IA personal, múltiples dispositivos, múltiples aplicaciones" suena ambiciosa pero factible. Si Lenovo logra ejecutar esta estrategia tiene el éxito asegurado en este campo, pero no cabalga en solitario.

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La discusión sobre la IA proactiva vs reactiva revela la profundidad de la visión de Lenovo. Kurtoglu habla de "motores de comprensión de intenciones" y "motores de ejecución y estrategia", conceptos que suenan lejanos pero que Lenovo ya está desarrollando en sus laboratorios.

Cuando llega mi turno, pregunto sobre qué innovación mostrada hoy tendrá el mayor impacto en nuestra interacción diaria con la tecnología. Al fin y al cabo, Lenovo ha mostrado varias pruebas de concepto subrayando que no es segura su llegada comercial, al menos en ese formato, incluyendo el AI Buddy y otros conceptos.

Yang responde alejándose de conceptos futuristas y volviendo a la herramienta básica, el motivo ulterior por el que están aquí: ordenadores. "Nuestros PC impactarán en la forma en que todos usamos la computadora para mejorar la productividad. La pantalla tendrá un impacto significativo en cómo usaremos las herramientas digitales en el futuro". Y añade que las ventajas que aporta la IA impulsarán las ventajas del PC para clientes y empresas.

Cuando terminan los 45 minutos de preguntas queda un poso evidente: Lenovo no está dispuesta a poner infraestructura para que únicamente corran sobre ello servicios de terceros, sino que quieren un papel protagonista también en lo que aparece en pantalla. Hardware, pero también soluciones empresariales complejas.

El gran reto para Lenovo, ejecutar esa estrategia en un mercado en el que Apple, Google o Microsoft compiten de manera feroz. Su capacidad para innovar en hardware, su experiencia en soluciones empresariales y su enfoque en la IA híbrida serán sus armas para una batalla que acaba de comenzar.

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Tu próximo compañero de trabajo será una IA, según el CEO de NVIDIA. Y será lo habitual en el futuro

El ambiente en el auditorio se calentó cuando Jensen Huang, CEO de NVIDIA, subió al escenario junto a Yuanqing Yang, CEO de Lenovo, en el evento Tech World 2024 en Seattle. Fue la estrella invitada de un cartel en el que hubo muchas y sus declaraciones estuvieron a la altura.

Huang empezó a delinear su visión de un futuro impulsado por la IA e hizo énfasis en cómo esa IA transformará nuestros lugares de trabajo.

Una revolución. "Vamos a tener compañeros de trabajo IA, trabajadores IA que son buenos en marketing, para ayudarnos con la gestión de la cadena de suministro, y tener estos agentes trabajando con todos nuestros empleados, para que podamos ser mucho más productivos", dijo Huang entusiamado.

Si alguien creía que Huang era reposado y frío, se equivoca. Fue enfático, enérgico, hasta gritó un 'Go, Lenovo!' con el puño en alto para despedirse.

"Una productividad sobrehumana". Ese es el cuadro que Huang quiere ayudar a pintar. "Nos gustaría lograr, esencialmente, una productividad sobrehumana", fue la frase que pronunció.

No solo concibe la IA como una herramienta, sino con un medio para amplificar la capacidad humana.

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Las entrevistas de trabajo siempre han sido un juego de astucia: la IA solo está llevando las cosas a otro nivel

Agentes digitales, robots físicos. Huang profundizó en el concepto de IA agéntica: "La IA en su forma más general es básicamente robótica". Describió un futuro con dos tipos de inteligencias artificiales:

1. Robots digitales, a los que llamó "agentes", capaces de entender instrucciones, descomponerlas en acciones, usar herramientas para recuperar información y realizar tareas.
2. Robots físicos, que trabajarán junto a sus contrapartes digitales.

"Estas dos inteligencias artificiales serán el fundamento de las industrias del mundo", afirmó Huang. Dicho de otro modo: el CEO de NVIDIA plantea un futuro en el que será cotidiano tener IAs como compañeros de trabajo. Hasta se animó a mostrar su propio avatar de agente IA, un guiño simpático.

El avatar del agente IA de Huang. Imagen: Xataka.

Una gran revolución industrial. "Esta va a ser la más grande de las revoluciones industriales que hemos visto jamás", dijo Huang, señalando el "despertar extraordinario" que ha observado en cada industria, empresa y país en los últimos doce meses.

Huang argumentó que estamos reinventando la computación "de la manera más grande posible", con el aprendizaje automático reemplazando la codificación tradicional y las GPU tomando el lugar de las CPU en muchas tareas.

Imagen: Xataka.

En resumen. Si la visión de Huang se materializa, estamos a punto de entrar en una nueva era de colaboración entre humanos y máquinas que podría redefinir fundamentalmente la naturaleza del trabajo tal como lo conocemos.

Lo que está claro es que, si la visión de Huang se materializa, estamos a punto de entrar en una nueva era de colaboración entre humanos y máquinas que podría redefinir fundamentalmente la naturaleza del trabajo tal como lo conocemos. Y no lo ha pronosticado cualquiera.

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Jensen Huang, sorprendido, dice que Elon Musk instaló 100.000 GPU de NVIDIA en solo 19 días. Un despliegue así llevaría años

A principios del año pasado, Elon Musk se lanzó a la carrera de la inteligencia artificial (IA) con su propia empresa llamada xAI. La idea del empresario era competir con OpenAI, Microsoft o Google, pero para enfrentarse a este tipo de rivales necesitaba un supercomputador cuyo rendimiento estuviera a la altura. Tras lanzar las primeras versiones de Grok, un rival de ChatGPT, xAI estrenó el pasado mes de julio el "clúster de entrenamiento IA más potente del mundo”, una bestia con 100.000 GPU H100 de NVIDIA situada en Memphis, Tennessee.

Ahora tenemos más detalles sobre este proyecto que, como hemos podido vez, se ha estado desarrollando contrarreloj. La información proviene de una interesante conversación que el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, mantuvo esta semana con los presentadores del podcast BG2. El ejecutivo explicó que el equipo de xAI pasó de la etapa de concepto a la integración completa de las 100.000 unidades de procesamiento en el clúster de Memphis en solo 19 días, hito que se alcanzó con la primera tarea de entrenamiento, promocionada por Elon Musk en X.

Montando un centro de datos en 19 días

Huang explica que el proceso implicó no solo montar las GPU, sino también equipar a las instalaciones tanto con un sistema de refrigeración líquida como con un sistema de alimentación para que los chips pudieran funcionar. “Solo hay una persona en el mundo que podría hacer eso”, dijo el CEO de la segunda compañía más valiosa por capitalización bursátil, y añadió que gran parte del logro se debe a que sus equipos trabajaron con los “excelentes” equipos de software, redes e infraestructura de la nueva firma de IA de Musk.

Las dimensiones del trabajo realizado pueden entenderse mejor con algunos datos interesantes que Huang aportó posteriormente. Según sus cálculos, poner en marcha un supercomputador de 100.000 GPU suele tardar unos cuatro años. Tres años se dedicarían a la planificación, mientras que el último año se recibiría el equipo, se instalaría y se probaría para que todo funcione. Es que montar un centro de datos dedicado a soportar altas cargas de trabajo es un auténtico desafío, un desafío que incluye corregir errores y trabajar la optimización.

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Huang también explicó que la integración de 100.000 GPU H100 “nunca se había hecho antes”, y que no se verá en otra compañía durante un tiempo. Cuando hablamos del clúster de xAI estamos haciendo referencia a una infraestructura con tecnología de acceso directo de memoria remota (RDMA), que ofrece transferencias de datos rápidas y eficientes, lo que permite mejorar el rendimiento. Un aspecto clave es que se trata de una solución escalable, que podrá ser ampliada con el paso del tiempo, presumiblemente con GPU H200.

Imágenes | Nvidia (1,2) | xAI

En Xataka | Diferenciar el contenido IA en Internet es cada vez más difícil. La solución pasa por algo similar a los filetes

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Las entrevistas de trabajo siempre han sido un juego de astucia: la IA solo está llevando las cosas a otro nivel

Las entrevistas de trabajo son un elemento clave para que tanto empleador como empleado pongan las cartas sobre la mesa. Sin embargo, tal y como recomendaba Andrew McCaskill, experto en carreras de LinkedIn: “debes aprenderte buen tu papel y salir a escena con tus frases preparadas”. Con la llegada de la IA a los procesos de reclutamiento, la obra de teatro no ha hecho más que comenzar.

El primer filtro para tu currículum ya es la IA. Los procesos de selección se han automatizado en los últimos años, incorporando algoritmos de seguimiento de candidatos (ATS, por las siglas en inglés de Applicant Tracking Systems) en los primeros cribados de candidatos. Esto ha permitido a los reclutadores ahorrar tiempo y dinero eliminando a los candidatos que "supuestamente" no cumplían con los requisitos demandados.

La respuesta esperable por parte de los candidatos no se ha hecho esperar: optimizar los currículums con técnicas específicas orientadas a burlar a estos algoritmos y saltarse ese primer filtro. Ravin Jesuthasan, coautor de 'The Skills-Powered Organization', lo define así: "Ambas partes están utilizando IA en el proceso de contratación. Parece una carrera que no hará más que acelerarse".

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Cada vez hay más gente usando ChatGPT para aplicar a ofertas de trabajo. Los reclutadores están desbordados

Un entrenador para las entrevistas. Los candidatos también están utilizando a ChatGPT como un entrenador para simular entrevistas de trabajo con el que perder el rubor a hablar con otras personas de los méritos propios.

El uso de la IA para este cometido permite preparar respuestas a preguntas que, tal vez, nunca se te habrían ocurrido, dando una imagen de mayor seguridad al entrevistador.

Entrevistas asistidas por IA. La proliferación de las entrevistas de trabajo en remoto y el avance de las interfaces de voz para agentes de IA está incrementando su uso entre los candidatos. Algo que, como recoge Business Insider, no está muy bien visto entre los reclutadores.

Según el portal de noticias norteamericano, cada vez es más frecuente que los entrevistados utilicen las funciones de voz de ChatGPT para responder en directo a las preguntas de los entrevistados con un modelo entrenado para ello, apoyando el proceso con la IA de NVIDIA que permite simular que estás mirando a cámara de forma "natural" para ocultar que se está leyendo la respuesta del móvil.

El proceso de selección está roto. Sin embargo, los propios reclutadores reconocen que el proceso de selección de candidatos está roto. Lindsey Zuloaga, científica jefe de datos de la plataforma de reclutamiento HireVue, reconoce en una entrevista para el podcast Tuesdays with Trailblazers que "muchos de los esfuerzos [de los candidatos] por hacer trampa provienen del hecho de que la contratación está muy rota. Así que dices: 'Oh, Dios mío, ¿Cómo lo supero? ¿Cómo me perciben? ¿Seré evaluado de manera justa?". Superar eternos procesos de selección es insostenible para los candidatos.

Desde Adecco aseguran que reclutadores se cuestionan si ese uso de la IA supone una falta de ética (sobre todo cuando se trata de superar pruebas técnicas o de programación) o, por el contrario, el uso legítimo de una herramienta a su disposición como puede ser una ropa adecuada para causar buena impresión o escribir un correo de agradecimiento tras la entrevista. "Los clientes tienen diferentes puntos de vista sobre si usar ChatGPT es incluso hacer trampa o no. Ahora la IA también forma parte de la caja de herramientas de un desarrollador", resaltó Zuloaga.

La solución: no demonizar a la IA. Una de las soluciones que propone Lindsey Zuloaga es afrontar el dilema desde la transparencia, planteando la candidato un escenario claro en el que se especifique que solo quieres conocer a la persona, no someterle aun examen con trampa. "Queremos escucharte a ti mismo. Aunque herramientas como ChatGPT pueden ser útiles para preparar una entrevista, es importante que hables desde tu propia experiencia”, comenta la experta a Business Insider.

La experta confirma que no es complicado engañar a un reclutador durante una videollamada, pero asegura que cada vez prestan más atención a la fluidez de la conversación durante sus respuestas. "¿Están hablando fluidamente sobre las cosas que hicieron? Cuando las respuestas son auténticas, los candidatos tienden a contar su con más naturalidad sus experiencias anteriores y cómo resolvieron el problema", aseguraba Zuloaga

En Xataka | Disimular los huecos en el currículum de una carrera laboral intermitente: el arte de no engañar sin decir toda la verdad

Imagen | Unsplash (Nathan Dumlao, Emiliano Vittoriosi)

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Diferenciar el contenido IA en Internet es cada vez más difícil. La solución pasa por algo similar a los filetes

Esa foto que estás viendo puede no ser real. Ese vídeo, esa canción, tampoco. Puede que esa foto, ese vídeo o esa música haya sido generada parcial o totalmente con inteligencia artificial, y el problema está ahí: en que no hay forma de saberlo, y cada vez hay más y mas contenidos de este tipo. ¿Cómo resolverlo?

C2PA. La llamada Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) se ha convertido en una de las opciones más interesantes para ofrecer algo cada vez más importante: información sobre el origen de una imagen. La trazabilidad que la tecnología posibilita en muchas industrias —es posible seguirle la pista a ese filete que te comiste ayer gracias a ella— es una prometedora opción para los contenidos que inundan internet.

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La IA ha avanzado tanto que el problema no son solo los deepfakes. Es que desconfiamos incluso de las fotos reales

Cada vez más empresas implicadas. Adobe, Amazon, BBC, Google, Intel, Meta, Microsoft, Publicis, OpenAI, Sony y TruePic son las grandes integrantes de esta alianza que tiene como objetivo "proporcionar a los grupos editoriales, los creadores, y los consumidores la capacidad de trazar el origen de distintos tipos de medios".

Etiquetas con un montón de información. Las tecnologías de C2PA —con la especificación Content Credentials a la cabeza— permiten añadir una especie de "etiquetas" a los contenidos, metadatos que permiten revelar su origen, pero también todas las etapas por las que esos contenidos han pasado. No solo cómo han sido creados —¿una captura de una cámara? ¿un prompt de IA?— sino cuándo, quién y cómo las modificó —¿alguien la subió a Instagram aplicando un filtro? ¿Alguien la editó con el editor mágico de Android, borró objetos y puso un cielo distinto?—.

Son (de momento) invisibles, pero muy completas. Esas etiquetas pueden ser luego consultadas con una sencilla aplicación que nos "chivará" todo sobre la imagen: tanto su procedencia como sus posibles variantes. Uno esperaría una especie de "sello" identificativo por ejemplo para imágenes generadas por IA que permitiera rápidamente comprobar su origen, pero de momento esa visibilidad no existe.

Una gran idea para combatir los deepfakes. La propuesta de C2PA es una potencial solución al inquietante problema que tenemos con las imágenes generadas por IA. No tanto por ilustraciones virales e inofensivas —que también—, sino por la enorme cantidad de deepfakes (imágenes falsas) que se están utilizando para influir en la opinión pública y que por ejemplo pueden desequilibrar procesos electorales como el que próximamente se celebrará en las elecciones presidenciales de Estados Unidos.

Pero esto va lento. Aunque la idea es prometedora, su implementación es lenta. Por ejemplo, solo unas pocas cámaras de fotos integran información C2PA en cada foto —la Leica M11-P o la Sony Alpha 7 IV, por ejemplo—, pero quienes deberían hacerlo cuanto antes son las cámaras de nuestros móviles, y eso de momento no ocurre, como indican en The Verge. No está claro que eso vaya a pasar, de hecho, pero sería un paso fundamental para que esta propuesta triunfara. Google es miembro de la coalición, pero Apple, que teóricamente debería estar muy a favor del esfuerzo, no. También es especialmente importante que las grandes redes sociales se unan al esfuerzo: en Meta lo están intentando hacer ya, pero en X de momento no.

Pasito a paso. Lo cierto es que en los últimos meses estamos viendo avances y casos en los que algunas plataformas comienzan a implantar estas medidas. Google ya habló de ellas y YouTube acaba de hacerlo con una etiqueta llamada "capturado con una cámara" que identifica vídeos subidos en la plataforma con su metraje y sonido inalterados. OpenAI también ha comenzado a adoptar C2PA en DALL-E 3, e incluso TikTok ha comenzado a plantear su solución fuera de la coalición C2PA. Y mientras, la UE avisa: las empresas tecnológicas como Google o Meta deben comenzar a etiquetar contenidos generados por IA para evitar campañas de desinformación.

Imagen | Dcyberskull con Midjourney

En Xataka | Wikipedia se está llenando de contenido generado por IA. Tanto, que ya tiene un equipo dedicado a encontrarlo

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