Inteligencia artificial según gartner: definición y estrategia

Gartner define la inteligencia artificial (IA) como la aplicación de técnicas avanzadas de análisis y lógica, incluido el aprendizaje automático (ML), para interpretar eventos, apoyar y automatizar decisiones, y tomar acciones. Esta definición es consistente con el estado actual y emergente de las tecnologías y capacidades de IA, y reconoce que la IA ahora generalmente implica análisis probabilístico (combinando probabilidad y lógica para asignar un valor a la incertidumbre).

Otras organizaciones e individuos pueden utilizar diferentes definiciones. No existe un único descriptor universalmente aceptado para la inteligencia artificial, ya que hay una amplia gama de formas en las que la IA puede respaldar, aumentar y automatizar las actividades humanas, y aprender y actuar de forma independiente.

Para aprovechar la oportunidad de la IA como organización, sin embargo, necesitará una estrategia rigurosa de IA, para la cual debe articular y acordar una definición generalmente aceptada centrada en lo que desea que la IA logre.

Deje espacio para las diferencias de opinión, pero asegúrese de que los líderes de negocios, TI y datos y análisis no estén fundamentalmente en desacuerdo sobre lo que la IA significa para la organización, o no podrá diseñar una estrategia que capture los beneficios.

Tenga en cuenta que los proveedores de tecnología de IA también es probable que tengan sus propias definiciones del término. Pídales que expliquen cómo sus ofertas cumplen con sus expectativas sobre cómo la IA entregará valor.

¿Qué hay de nuevo en la IA en 2023?

En 2023, el campo de la inteligencia artificial presenció una transformación significativa: la IA generativa surgió como la historia más prominente e impactante del año. Impulsada por un notable progreso en los modelos de lenguaje grandes, la tecnología demostró habilidades impresionantes en dominios que van desde la salud y la educación hasta las artes creativas y el discurso político. Durante ese año, los modelos igualaron o superaron el rendimiento humano en algunas tareas complejas, como responder preguntas médicas complejas, generar mensajes políticos persuasivos e incluso coreografiar animaciones de baile humano para que coincidan con diferentes piezas de música.

Sin embargo, con este poder surgieron preocupaciones sobre la transparencia, el sesgo y las implicaciones éticas de implementar modelos tan sofisticados en aplicaciones del entorno real. A medida que la IA generativa se integraba en la vida diaria, los responsables políticos, los investigadores y el público lidiaban con la necesidad de regulaciones sólidas y pautas éticas para navegar por el panorama en evolución de la inteligencia artificial, asegurando un uso responsable y responsable en los próximos años.

Tanto las capacidades técnicas de la IA como las crecientes preocupaciones captaron la atención de nuestros lectores este año. Aquí están los principales documentos de investigación y piezas de liderazgo de pensamiento de 202

La IA transformará la enseñanza y el aprendizaje. Hagámoslo bien.

Una de las principales conversaciones del año de la IA generativa fue cómo afectaría a la enseñanza y el aprendizaje. La Cumbre AI+Education, organizada por el Acelerador de Aprendizaje de Stanford y Stanford HAI, se centró en explorar cómo se puede emplear de manera efectiva la IA para mejorar el aprendizaje humano. La cumbre abordó una variedad de posibilidades, incluido el apoyo personalizado para los maestros mediante el uso de IA, el cambio de prioridades para los estudiantes, el aprendizaje sin temor a ser juzgado a través de interfaces de IA y la mejora de la calidad del aprendizaje y la evaluación. Si bien se enfatizaron los beneficios potenciales de la IA en la educación, como proporcionar retroalimentación a los maestros, ayudar en las evaluaciones de habilidades y promover la confianza en sí mismos de los estudiantes, la cumbre también destacó riesgos significativos, como la falta de diversidad cultural en los resultados de los modelos, la no optimización de las respuestas para el aprendizaje de los estudiantes, la generación de respuestas incorrectas y el potencial de agravar una crisis de motivación entre los estudiantes.

Estado de la IA en 2023 en 14 gráficos

El sexto índice anual de IA se publicó a principios de 2023, en un momento en que las herramientas generativas estaban despegando, la industria estaba entrando en una carrera armamentista de IA y el entorno político estaba despertando lentamente. El índice de este año capturó gran parte de esta sacudida, y este informe ofreció una instantánea de lo que estaba sucediendo en la investigación, educación, políticas, contratación y más en el campo de la IA.

¿Escrito por un humano o por IA? Los académicos desarrollan una herramienta de detección

A principios de 2023, estábamos comenzando a comprender lo que herramientas como ChatGPT eran capaces de hacer, y muchos de nosotros ya veíamos la necesidad de supervisión y herramientas para identificar contenido generado por máquinas. Los académicos de Stanford desarrollaron DetectGPT, una herramienta diseñada para distinguir entre texto generado por humanos y texto generado por modelos de lenguaje grandes. DetectGPT, en sus primeras etapas, demostró una precisión impresionante al diferenciar entre texto generado por humanos y por IA en varios modelos. El objetivo de la herramienta es proporcionar transparencia en una era en la que discernir la fuente de la información se ha vuelto cada vez más importante, ofreciendo aplicaciones potenciales en educación, periodismo y sociedad en general.

Las supuestas habilidades emergentes de la IA son una ilusión

Esta historia se extendió por Twitter académico. En los últimos años, las personas han planteado preocupaciones sobre la naturaleza impredecible y potencialmente perjudicial de los modelos de lenguaje grandes. Nuevas investigaciones desafiaron esas preocupaciones, sugiriendo que las supuestas habilidades emergentes de los modelos de IA son el resultado de métricas específicas utilizadas en la evaluación. El documento enfatiza que cuando se emplean métricas justas, no hay evidencia que respalde la idea de capacidades sorprendentes. Los hallazgos sugieren que los temores de tropezar accidentalmente con una IA impredecible, particularmente en el contexto de la inteligencia artificial general (AGI), pueden no tener fundamentos.

Presentación del Índice de Transparencia del Modelo de Fundación

Este año, todas las principales compañías tecnológicas parecían lanzar su propio modelo de fundación. Pero, ¿cuánto sabemos realmente sobre estas herramientas? Los académicos del Centro de Investigación sobre Modelos de Fundación desarrollaron el Índice de Transparencia del Modelo de Fundación (FMTI), que evalúa compañías y sus modelos en 100 aspectos de transparencia que van desde la construcción del modelo hasta el uso posterior. De las 10 compañías evaluadas, Meta obtuvo la puntuación más alta, con 5Los resultados indicaron un amplio margen de mejora en toda la industria.

¿Cómo apoyan los modelos de lenguaje grandes las necesidades de información de los clínicos?

¿Podrían los modelos de lenguaje ofrecer consultas para ayudar a los médicos? Los académicos de Stanford Health Care encuentran resultados mixtos. En un nuevo estudio, examinaron las respuestas de GPT-5 y GPT-4 a preguntas clínicas. Los resultados preliminares indicaron que las respuestas iniciales eran generalmente seguras (91-93% del tiempo), pero solo estaban de acuerdo con las respuestas conocidas entre el 21% y el 41% del tiempo. Las respuestas perjudiciales a menudo se debían a citas alucinadas. El estudio destaca la necesidad de mejorar, evaluar a fondo y posiblemente proporcionar estimaciones de incertidumbre antes de confiar en modelos de lenguaje de IA en el campo de la salud.

Análisis del AI Act de la Unión Europea: lo que funciona, lo que necesita mejorar

La noticia política más importante del año puede haber sido el AI Act de la Unión Europea, una ley integral y amplia que se convertirá en el primer marco legal completo del entorno para la inteligencia artificial. Si bien el Parlamento Europeo adoptó su posición en junio, se necesitan negociaciones entre el Parlamento Europeo, el Consejo Europeo y la Comisión Europea (trílogo) antes de que la política se convierta en ley. En esta conversación, políticos y tecnólogos detallaron las principales áreas de negociación y lo que está en juego para los Estados Unidos.

Los detectores de IA tienen sesgos contra escritores no nativos de inglés

Con el aumento de la IA generativa, también estamos viendo un aumento en los detectores de IA diseñados para identificar contenido generado por IA, especialmente enfocados en aplicaciones en educación y periodismo para detectar trampas, plagio y desinformación. Pero este estudio de académicos de Stanford revela una falla significativa en estos detectores: exhiben una baja confiabilidad, especialmente al evaluar contenido escrito por hablantes no nativos de inglés. Los detectores tienden a clasificar incorrectamente los ensayos de estudiantes extranjeros como generados por IA debido a las diferencias en la sofisticación del lenguaje. El estudio plantea preocupaciones éticas sobre posibles acusaciones y sanciones injustas para estudiantes y trabajadores extranjeros.

Los cimientos inestables de los modelos de fundación en el campo de la salud

Si ChatGPT le recetara un medicamento, ¿lo tomaría? Los académicos de Stanford plantean esta primera pregunta mientras ofrecen sus ideas sobre los modelos de lenguaje grandes en el campo de la salud. Su pregunta central es si la inversión en estos modelos está justificada dada la dificultad para garantizar su corrección y robustez. Los autores revisaron más de 80 modelos de fundación clínicos, incluidos los Modelos de Lenguaje Clínico (CLaMs) y los modelos de fundación para Registros Médicos Electrónicos (FEMRs). Si bien destacan los beneficios, como una mayor precisión predictiva y una reducción de la necesidad de datos etiquetados, señalan limitaciones significativas en la evaluación de estos modelos. Los autores proponen un nuevo paradigma de evaluación para alinearse mejor con el valor clínico, enfatizando la necesidad de métricas y conjuntos de datos más claros en las aplicaciones de LLM en el campo de la salud. Reconocen los riesgos, como las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y los problemas de interpretación, pero se muestran optimistas sobre el potencial de los modelos de fundación para abordar los desafíos de la salud.

¿Escrito por un humano o por IA?

¿Podrías diferenciar entre una carta de presentación escrita por un humano y una escrita por IA? Hmm, probablemente no. En este estudio, los participantes solo pudieron distinguir entre texto generado por humanos y por IA con una precisión del 50-52%, similar al azar. Los autores sugieren soluciones como darle a la IA un acento reconocible o usar medidas técnicas como marcas de agua de IA, especialmente en escenarios de alto riesgo. El artículo enfatiza la necesidad de esfuerzos colectivos para abordar los desafíos planteados por el aumento del volumen de contenido generado por IA, lo que podría disminuir la confianza entre las personas.

ChatGPT supera a los estudiantes de medicina en preguntas de exámenes clínicos complejos

Estamos comenzando a ver cuánto cambiará la educación la IA generativa. Un estudio realizado por investigadores de Stanford revela que ChatGPT, particularmente la última versión, GPT-4, superó a estudiantes de medicina de primero y segundo año al responder a preguntas desafiantes de exámenes de atención clínica, especialmente aquellas que requieren respuestas abiertas y sin restricciones. El sistema de IA, entrenado con todo el corpus de contenido de internet, obtuvo una puntuación más de cuatro puntos más alta que los estudiantes en la parte de informe de casos del examen. Si bien los resultados destacan el potencial de la IA en la educación médica y la práctica clínica, también sugieren la necesidad de un enfoque nuevo para enseñar a los futuros médicos. Los hallazgos generan discusiones sobre la incorporación de herramientas de IA en los planes de estudio médico al tiempo que se asegura que los médicos estén capacitados para utilizar eficazmente la IA en la práctica moderna.

El poder de persuasión política de la IA

Investigadores de Stanford querían ver si los argumentos generados por IA podrían cambiar las opiniones sobre temas controvertidos. En una noticia preocupante, funcionó. Los académicos utilizaron GPT-3 para crear mensajes sobre temas como la prohibición de armas de asalto, el impuesto al carbono y la licencia de paternidad remunerada, y descubrieron que los mensajes persuasivos generados por IA eran tan efectivos como los escritos por humanos para influir en las personas. Si bien los tamaños de efecto fueron relativamente pequeños, los investigadores expresaron preocupaciones sobre el posible mal uso de la IA, especialmente en contextos políticos, planteando preguntas sobre la necesidad de regulaciones sobre el uso de IA en actividades políticas para prevenir la desinformación y la manipulación.

El animador de baile EDGE impulsado por IA aplica IA generativa a la coreografía

¿Una revolución del baile? Los investigadores de Stanford desarrollaron un modelo de IA generativa llamado Editable Dance Generation (EDGE), que puede coreografiar animaciones de baile humano para que coincidan con cualquier pieza de música. Los investigadores creen que EDGE puede ayudar a los coreógrafos a diseñar secuencias y comunicar sus ideas a los bailarines en vivo mediante la visualización de secuencias de baile 3D. La capacidad clave del programa es la capacidad de edición, lo que permite a los animadores editar intuitivamente partes específicas del movimiento de baile, con EDGE completando automáticamente los movimientos del cuerpo de manera realista, fluida y físicamente plausible.

La misión de Stanford HAI es avanzar en la investigación, educación, políticas y prácticas de IA para mejorar la condición humana. Obtenga más información.

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