La proliferación de contenidos generados con IA reabre el debate sobre la progresiva automatización de lo que ocurre en la Red. La teoría “Internet muerto” dice que desde 2016 la inmensa mayoría del contenido es generado por bots y algoritmos automatizados. Investigadores y expertos advierten que el Internet muerto podría estar ahora acercándose a la realidad. Se apoyan en datos del informe de Imperva sobre actividad automatizada en Internet de 2024, que apunta que el tráfico online generado por fuentes no humanas se acerca al 50 % del total.
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old.meneame.net/story/internet-esta-muerto-teoria-conspirativa-podria-
Me hice una cuenta solo para hacer viñetas de humor absurdo con ilustraciones hechas con IA hace ya tiempo (algunas tienen un poco de retoque por encima)
www.instagram.com/dibusmiserias/
- Una calculadora, de estas de bolsillo de toda la vida, es, para la mayoría de personas, una caja negra: "No saben como funciona, ni en concepto (algoritmo) ni en la práctica (tecnológicamente), solo saben que, en las pruebas a que son sometidas: 5x7, 23+4... los resultados son correctos así que asumen que lo son para todas las operaciones, pero no las comprueban, simplemente se lo creen, una IA para mucha gente es lo mismo, pero como es algo nuevo le tienen miedo, para un informático ni la calculadora ni la IA son misterios, saben perfectamente como funcionan".
Por otro lado no hace falta fusionar varias si no que trabajen juntas y eso ya se llama Mixture Of Experts (MOEs)
Cuando trabajas con datos, cada variable se puede ver como una dimensión en un espacio de n-dimensiones. Por ejemplo, si tienes tres variables numéricas y una cuarta que funciona a modo de etiqueta, cada fila representa un punto en un espacio tridimensional definida por la coordenada que conforman esas tres variables. Los algoritmos tradicionales lo que hacen es segmentar el espacio para que todos los puntos contenidos en ese subespacio (si son tres variables podríamos verlo por simplicidad como si esas regiones fueran esferas) tengan la misma etiqueta y la forma de conseguirlo es muy fácil de visualizar para la mente humana.
Por ejemplo, en el caso de KNN tenías que si K puntos cercanos entre sí tienen una etiqueta, cualquier otro suficiente cercano a ellos tiene todas las papeletas para tener la misma etiqueta. O en el caso de árboles de decisión podías ver con expresiones matemáticas sencillas cómo se segmentaba el espacio, pudiendo decir que todos los datos comprendidos entre tales y tales valores para unas ciertas dimensiones tenían que tener una etiqueta. Y lo cierto es que esas reglas se pueden obtener del propio algoritmo y son fáciles de interpretar. Incluso hasta las SVM, que puede ser un algoritmo bastante abstracto, se pueden interpretar con la ayuda de la transformación del espacio que realizan.
Pero con las redes neuronales no es así. Si partimos de la red neuronal más sencilla donde tienes varias capas de neuronas todas ellas conectadas entre sí por capas, tienes un conjunto de elementos (las neuronas de una capa) que interaccionan todos ellos con todos los elementos de otro conjunto (las neuronas de otra capa) y en principio es imposible determinar qué neurona ha tenido más peso a la hora de tomar la decisión y por qué. El motivo es que en esa decisión, el peso que ha tenido una neurona viene influido por el peso que han tenido las de la capa anterior, así que a nivel neurona es imposible determinar quién ha tenido más peso en tomar la decisión y cuál es la expresión matemática que justifica esa decisión.
Ahora bien, sí que se puede ver a nivel de capa cómo están trabajando todas las neuronas. Por ejemplo, cuando clasificas imagen puedes ver cómo cada una de ellas lo que hace es extraer características como pueden ser tamaños, bordes, contrastes... Es decir, puedes tener una cierta idea cómo está operando pero no puedes saber por qué el perro lo ha clasificado como gato, cosa que con árboles de decisión puedes ver que a esa persona no le concede el crédito el algoritmo porque su saldo en cuenta y sus ingresos son muy bajos y durante el entrenamiento se ha visto que una inmensa mayoría de las personas que tienen esas dos características terminan siendo morosos.
Por lo menos en la U.E.
Puede que no estemos viviendo nuestro mejor momento, pero en preocupación por sus ciudadanos, (los que no pertenecen a la U.E, ya es otro tema) la U.E está a la cabeza del mundo.
Imagino que todo el mundo lo tiene, pero no todo el mundo sabe que lo tiene.
Por otro lado machine learning clásico, cosas como random forests Y demas Si tienen "explainability" por que abriendo el árbol de decisión interno puedes decir, dijo si por que esta variable es mayor que X
Pero en la otra parte un alto porcentaje es una gran trama de astroturfing y brushing asistida o automatizada en parte por ia. Por ejemplo 10 usuarios humanos reales que con la ayuda de sistemas de ia y otros, simulan ser 1.000, 10.000 o 100.000 usuarios.
www.meneame.net/story/detienen-influencer-4-600-moviles-casa-usaba-tru
www.meneame.net/story/cientifico-confiesa-tener-pruebas-vivimos-simula
Infiltro una IA entre Humanos... y el resultado da MIEDO
www.meneame.net/m/tecnología/infiltro-ia-entre-humanos-resultado-da-m
Igualmente la fusión de varias IA en una sola también será un indicio de que la revolución tecnológica ha llegado.
Otro gran problema que podremos ver es como solventan la computación cuántica, y la integran en sus propias IA para aprovechamiento propio. Ahí si que te puedes echar a temblar porque no hay cifrado posible en la computación electrónica que no se pueda descifrar.
¿Cómo lo implementas? ¿Cómo sabes si un contenido está generado por la IA? Es más, ¿cómo detectas, si es que hay alguno, el contenido generado sin usar la IA?
Es una batalla perdida.
Vaya puta mierda, la verdad.
www.youtube.com/shorts/XFNNubX3F4A?app=desktop
www.researchgate.net/publication/377861387_Desinformacion_y_perfiles_f
Obviamente no será perfecto, pero será mejor que no hacer nada. De todas formas eso es un problema para los dirigentes a nivel Europeo o nacional, que tienen un buen sueldo para eso, para pensar.
Dentro de 20 años las relaciones cercanas serán mas importantes que internet, porque internet se habrá vuelto un terreno controlado por algoritmos autómatas y ya dejará de ser util para la sociedad mas allá de las comunicaciones entre peers.
Sigo creyendo que lo mejor que puede pasarnos es que las IA se coman internet. En ese momento dejaremos de comentar en menéame, y otras redes sociales. Ya no será divertido, ya no tendrá fuste y no sabrás si debates con una IA o no, y tendrás que asumir que siempre son IAs.
Creo que la destrucción del concepto de "comunidad" en internet va a ser muy beneficioso para todos
Cada vez más portales de esos que pagan por palabras tienen textos que dudo que siquiera se lo haya leído alguien antes de publicarlo, traducciones automáticas....