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00:00:15,420 --> 00:00:17,609
El concepto de máquinas que pueden pensar
2
00:00:17,610 --> 00:00:21,569
y actuar como si los humanos hubieran existido durante siglos.
3
00:00:21,570 --> 00:00:24,119
Mucho antes de los teléfonos inteligentes o incluso de la electricidad
4
00:00:24,120 --> 00:00:27,359
Nuestros antepasados se inspiraron en el mundo que los rodeaba.
5
00:00:27,360 --> 00:00:29,939
y los misterios de la vida misma.
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00:00:29,940 --> 00:00:33,003
Ya hemos pasado por estos cambios antes como humanidad.
7
00:00:34,080 --> 00:00:36,089
¿Vas a tener miedo?
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00:00:36,090 --> 00:00:38,669
¿O vas a ver las oportunidades?
9
00:00:38,670 --> 00:00:41,249
Cuanto más personas tengan acceso a la IA,
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00:00:41,250 --> 00:00:45,599
Cuanto mejor sea la situación para las futuras generaciones.
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00:00:45,600 --> 00:00:48,119
Deberíamos estar tratando la IA
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00:00:48,120 --> 00:00:50,879
como lo hacemos con un niño pequeño amado,
13
00:00:50,880 --> 00:00:55,880
o quieres enseñarle cómo ser un buen ciudadano del mundo.
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00:00:57,000 --> 00:01:00,239
Desde los mitos antiguos hasta las maravillas modernas,
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00:01:00,240 --> 00:01:03,329
Nos adentraremos en las historias de los pioneros que se atrevieron.
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00:01:03,330 --> 00:01:06,059
soñar con máquinas pensantes
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00:01:06,060 --> 00:01:07,949
y los avances tecnológicos
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00:01:07,950 --> 00:01:11,387
que nos han acercado a hacer realidad ese sueño.
19
00:01:11,388 --> 00:01:13,409
Toda la tecnología
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00:01:13,410 --> 00:01:15,213
no tiene conciencia propia
21
00:01:16,410 --> 00:01:19,713
Ya sea que se convierta en una fuerza para el bien o para el mal,
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00:01:20,820 --> 00:01:22,229
depende del hombre
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00:01:22,230 --> 00:01:24,119
La historia de la IA es un testimonio
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00:01:24,120 --> 00:01:27,423
a la curiosidad humana, la creatividad,
25
00:01:29,190 --> 00:01:31,190
y la búsqueda incansable del conocimiento.
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00:01:40,230 --> 00:01:41,253
¿Qué es la IA?
27
00:01:42,570 --> 00:01:45,843
La inteligencia artificial o IA está dotando a las computadoras de un cerebro.
28
00:01:46,770 --> 00:01:48,809
El diccionario lo define como la teoría
29
00:01:48,810 --> 00:01:52,619
y desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas
30
00:01:52,620 --> 00:01:55,289
que normalmente requieren inteligencia humana.
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00:01:55,290 --> 00:01:57,929
Hoy en día se piensa en la IA como ChatGPT,
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00:01:57,930 --> 00:01:59,489
Pero lo que realmente es,
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00:01:59,490 --> 00:02:01,469
es un sistema de razonamiento y planificación
34
00:02:01,470 --> 00:02:03,029
que nunca hemos visto antes.
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00:02:03,030 --> 00:02:05,969
Cuando se trata de IA, hay oportunidades en todas partes.
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00:02:05,970 --> 00:02:08,549
Ya sabes, estamos en el salvaje oeste.
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00:02:08,550 --> 00:02:11,339
y podrían ser oportunidades para conseguir financiación
38
00:02:11,340 --> 00:02:14,849
con una buena idea y una prueba de concepto convincente.
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00:02:14,850 --> 00:02:16,739
En realidad hay dos tipos
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00:02:16,740 --> 00:02:20,249
de la IA que se utiliza en el mundo hoy en día.
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00:02:20,250 --> 00:02:23,399
Una es la IA más grande y generalizada.
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00:02:23,400 --> 00:02:25,439
que conocemos como Google Translate.
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00:02:25,440 --> 00:02:28,079
Y ChatGPT en el otro lado,
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00:02:28,080 --> 00:02:31,019
Existe lo que llamamos IA de automatización, que está construida
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00:02:31,020 --> 00:02:32,839
con lo que llamamos datos dorados,
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00:02:32,840 --> 00:02:36,419
o datos que se derivan específicamente para ese caso de uso
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00:02:36,420 --> 00:02:39,359
y elimina los puntos problemáticos de los flujos de trabajo.
48
00:02:39,360 --> 00:02:42,359
Generalmente ocurre en las empresas o en la rutina diaria de las personas.
49
00:02:42,360 --> 00:02:46,139
Puedes escoger cualquier cosa y construir una idea a partir de ello.
50
00:02:46,140 --> 00:02:47,369
Alguien construyó una empresa
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00:02:47,370 --> 00:02:52,370
Eso es usar IA para calificar tarjetas de béisbol.
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00:02:52,440 --> 00:02:54,719
Por lo tanto, en lugar de que un experto tenga que mirar...
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00:02:54,720 --> 00:02:57,689
y decir que esto es nuevo o casi nuevo o muy bueno,
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00:02:57,690 --> 00:03:00,809
Podrías simplemente tomar fotos de 20 tarjetas
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00:03:00,810 --> 00:03:02,939
y te dará calificaciones para todos ellos.
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00:03:02,940 --> 00:03:05,369
La IA está destinada a cambiar el mundo tal como lo conocemos.
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00:03:05,370 --> 00:03:07,559
La llegada de esta nueva inteligencia
58
00:03:07,560 --> 00:03:10,379
Cambiará profundamente nuestro país y el mundo.
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00:03:10,380 --> 00:03:12,779
de maneras que no podemos comprender plenamente.
60
00:03:12,780 --> 00:03:13,799
Y ninguno de nosotros,
61
00:03:13,800 --> 00:03:16,769
Incluyéndome a mí mismo y, francamente, a cualquiera en esta sala,
62
00:03:16,770 --> 00:03:18,820
Está preparado para las implicaciones de esto.
63
00:03:19,860 --> 00:03:22,137
Entonces, ¿cuáles son los orígenes de la IA?
64
00:03:25,110 --> 00:03:27,509
Los antiguos griegos contaban historias de Hefesto,
65
00:03:27,510 --> 00:03:30,779
El herrero de los dioses que creó sirvientes mecánicos.
66
00:03:30,780 --> 00:03:33,899
e incluso un autómata de bronce llamado Talos
67
00:03:33,900 --> 00:03:35,879
para proteger la isla de Creta.
68
00:03:35,880 --> 00:03:37,979
Estos mitos no eran simplemente fantasías,
69
00:03:37,980 --> 00:03:39,839
Reflejaban una profunda fascinación
70
00:03:39,840 --> 00:03:42,659
con el potencial de seres artificiales.
71
00:03:42,660 --> 00:03:46,289
Si bien los griegos no tenían computadoras ni algoritmos,
72
00:03:46,290 --> 00:03:48,209
Sentaron las bases para la IA
73
00:03:48,210 --> 00:03:51,899
explorando la relación entre humanos y máquinas.
74
00:03:51,900 --> 00:03:54,479
Se enfrentaron a cuestiones sobre la conciencia,
75
00:03:54,480 --> 00:03:57,569
la creatividad y la naturaleza misma de la inteligencia.
76
00:03:57,570 --> 00:04:00,539
Preguntas que aún resuenan en nosotros hoy en día,
77
00:04:00,540 --> 00:04:03,569
Me pregunto si tales autómatas pueden poseer vida.
78
00:04:03,570 --> 00:04:06,329
Pero ¿cómo se define entonces la vida?
79
00:04:06,330 --> 00:04:08,729
Quizás sea la capacidad de razonar.
80
00:04:08,730 --> 00:04:10,349
Avanzando rápidamente hasta la Edad Media
81
00:04:10,350 --> 00:04:13,599
donde ingeniosos inventores crearon intrincados relojes,
82
00:04:13,600 --> 00:04:15,269
autómatas accionados por agua,
83
00:04:15,270 --> 00:04:17,879
e incluso instrumentos musicales programables.
84
00:04:17,880 --> 00:04:21,299
Estas maravillas mecánicas a menudo se exhibían en las cortes reales.
85
00:04:21,300 --> 00:04:24,179
y las plazas de la ciudad cautivaron la imaginación del público
86
00:04:24,180 --> 00:04:27,359
y amplió los límites de lo que parecía posible.
87
00:04:27,360 --> 00:04:30,226
Una figura particularmente fascinante fue Al-Jazari,
88
00:04:30,227 --> 00:04:32,939
un inventor árabe del siglo XII que diseñó
89
00:04:32,940 --> 00:04:35,549
y construyó una amplia gama de autómatas,
90
00:04:35,550 --> 00:04:38,099
incluyendo un instrumento musical programable
91
00:04:38,100 --> 00:04:41,909
que podría considerarse un antepasado temprano de la computadora.
92
00:04:41,910 --> 00:04:45,299
Estas invenciones demostraron la creciente sofisticación
93
00:04:45,300 --> 00:04:46,923
de ingeniería mecánica,
94
00:04:47,880 --> 00:04:50,009
e insinuó el potencial de las máquinas
95
00:04:50,010 --> 00:04:53,669
para realizar tareas cada vez más complejas.
96
00:04:53,670 --> 00:04:56,699
El siglo XIX vio un aumento del interés por la lógica,
97
00:04:56,700 --> 00:04:59,699
y las matemáticas sentando las bases para el desarrollo
98
00:04:59,700 --> 00:05:01,289
de la informática.
99
00:05:01,290 --> 00:05:04,259
Pensadores como George Boole y Ada Lovelace
100
00:05:04,260 --> 00:05:06,239
Hizo contribuciones innovadoras
101
00:05:06,240 --> 00:05:08,399
a la formalización de la lógica
102
00:05:08,400 --> 00:05:10,889
y el desarrollo de algoritmos,
103
00:05:10,890 --> 00:05:13,859
allanando el camino para la era digital.
104
00:05:13,860 --> 00:05:17,609
Lovelace, a menudo aclamado como el primer programador de computadoras,
105
00:05:17,610 --> 00:05:18,989
reconoció el potencial
106
00:05:18,990 --> 00:05:22,319
de la máquina analítica de Charles Babbage,
107
00:05:22,320 --> 00:05:25,109
una computadora mecánica de propósito general
108
00:05:25,110 --> 00:05:27,929
ir más allá del mero cálculo y manipular símbolos
109
00:05:27,930 --> 00:05:30,479
según reglas que insinúan la posibilidad
110
00:05:30,480 --> 00:05:32,669
de inteligencia artificial.
111
00:05:32,670 --> 00:05:35,489
A mediados de la década de 1940,
112
00:05:35,490 --> 00:05:38,579
Dos investigadores de la Universidad de Chicago propusieron...
113
00:05:38,580 --> 00:05:42,029
con la idea de intentar imitar el cerebro,
114
00:05:42,030 --> 00:05:44,489
las neuronas y las interconexiones,
115
00:05:44,490 --> 00:05:47,309
y las llamaron redes neuronales.
116
00:05:47,310 --> 00:05:51,569
Ahora bien, esta idea realmente no requería potencia computacional.
117
00:05:51,570 --> 00:05:54,449
para ejecutar cualquier cosa significativa,
118
00:05:54,450 --> 00:05:57,419
Pero esta es la idea que a lo largo de los años
119
00:05:57,420 --> 00:06:00,513
se ha convertido en la base de lo que es la IA hoy en día.
120
00:06:01,440 --> 00:06:03,509
A mediados del siglo XX se produjo el nacimiento
121
00:06:03,510 --> 00:06:04,893
de la era informática,
122
00:06:05,790 --> 00:06:08,669
una revolución encendida por el trabajo de visionarios
123
00:06:08,670 --> 00:06:10,049
como Alan Turing.
124
00:06:10,050 --> 00:06:12,516
El matemático británico planteó una pregunta sencilla:
125
00:06:12,517 --> 00:06:14,279
"¿Pueden pensar las máquinas?"
126
00:06:14,280 --> 00:06:17,699
Esta era marcó un cambio significativo en la historia de la humanidad.
127
00:06:17,700 --> 00:06:21,149
como el potencial de las máquinas para realizar cálculos complejos
128
00:06:21,150 --> 00:06:24,269
y las tareas comenzaron a realizarse.
129
00:06:24,270 --> 00:06:26,189
Las bases establecidas durante este período
130
00:06:26,190 --> 00:06:29,489
Influiría en innumerables aspectos de la vida moderna.
131
00:06:29,490 --> 00:06:33,269
Desde la forma en que nos comunicamos hasta la forma en que resolvemos problemas.
132
00:06:33,270 --> 00:06:36,149
Turing, un brillante matemático y descifrador de códigos,
133
00:06:36,150 --> 00:06:38,819
Jugó un papel fundamental a la hora de descifrar el código enigma.
134
00:06:38,820 --> 00:06:40,409
Durante la Segunda Guerra Mundial.
135
00:06:40,410 --> 00:06:42,689
Es el mayor dispositivo de cifrado de la historia.
136
00:06:42,690 --> 00:06:45,882
Los alemanes lo utilizan para todas las comunicaciones importantes.
137
00:06:49,230 --> 00:06:51,659
Su labor fue crucial en la victoria aliada,
138
00:06:51,660 --> 00:06:54,873
salvando innumerables vidas y acortando la guerra.
139
00:06:55,800 --> 00:06:59,429
Sentó las bases teóricas de la informática moderna,
140
00:06:59,430 --> 00:07:02,069
Imaginando máquinas que pudieran realizar cualquier tarea
141
00:07:02,070 --> 00:07:03,633
dadas las instrucciones correctas.
142
00:07:05,100 --> 00:07:06,719
Sus ideas eran revolucionarias,
143
00:07:06,720 --> 00:07:08,879
Proponiendo que una máquina podría ser programada
144
00:07:08,880 --> 00:07:11,579
para realizar cualquier cálculo que un humano pudiera
145
00:07:11,580 --> 00:07:13,443
si se les da suficiente tiempo y recursos.
146
00:07:15,330 --> 00:07:18,449
Además, su famosa prueba de Turing pregunta:
147
00:07:18,450 --> 00:07:22,169
Si una máquina puede imitar la conversación humana tan bien
148
00:07:22,170 --> 00:07:26,249
que no puedes distinguir si es una persona o una computadora.
149
00:07:26,250 --> 00:07:29,099
La prueba de Turing nos desafía a considerar qué significa
150
00:07:29,100 --> 00:07:31,259
Para que una máquina piense.
151
00:07:31,260 --> 00:07:33,749
La visión de Turing de máquinas inteligentes continúa
152
00:07:33,750 --> 00:07:36,779
Para impulsar la innovación y la exploración en el campo,
153
00:07:36,780 --> 00:07:38,969
Influyendo en todo, desde la robótica
154
00:07:38,970 --> 00:07:40,953
al procesamiento del lenguaje natural.
155
00:07:46,860 --> 00:07:49,199
El campo de la inteligencia artificial tal como lo conocemos
156
00:07:49,200 --> 00:07:51,419
nació oficialmente en 1956
157
00:07:51,420 --> 00:07:53,339
en el Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth
158
00:07:53,340 --> 00:07:55,289
sobre inteligencia artificial.
159
00:07:55,290 --> 00:07:58,049
Esta conferencia histórica organizada por John McCarthy,
160
00:07:58,050 --> 00:07:59,819
Marvin Minsky, Claude Shannon,
161
00:07:59,820 --> 00:08:02,699
y Nathaniel Rochester reunieron a destacados investigadores
162
00:08:02,700 --> 00:08:05,493
Explorar el potencial de las máquinas pensantes.
163
00:08:06,360 --> 00:08:08,129
A pesar del entusiasmo inicial,
164
00:08:08,130 --> 00:08:10,169
El camino hacia la inteligencia artificial demostró
165
00:08:10,170 --> 00:08:12,269
ser más rocoso de lo previsto.
166
00:08:12,270 --> 00:08:16,649
A finales de los años 1960 y 1970 se vivió un período de desilusión.
167
00:08:16,650 --> 00:08:19,199
y reducción de la financiación para la investigación en IA
168
00:08:19,200 --> 00:08:22,053
A menudo denominado el invierno de la IA.
169
00:08:22,980 --> 00:08:25,799
La financiación se redujo significativamente.
170
00:08:25,800 --> 00:08:29,009
¿Y qué fue lo que dio como resultado eso?
171
00:08:29,010 --> 00:08:32,729
Creo que gran parte de ello fue publicidad exagerada.
172
00:08:32,730 --> 00:08:34,079
Ya sabes, hubo un montón de publicidad.
173
00:08:34,080 --> 00:08:38,069
de vender inteligencia artificial, razonamiento,
174
00:08:38,070 --> 00:08:40,859
conciencia contextual, y así sucesivamente,
175
00:08:40,860 --> 00:08:43,109
y las herramientas que se construyeron en ese momento
176
00:08:43,110 --> 00:08:46,950
No estaban ni cerca de tener la capacidad de lograr eso.
177
00:08:47,994 --> 00:08:50,489
Los años 1980 y 1990 fueron testigos de
178
00:08:50,490 --> 00:08:52,109
un resurgimiento de la IA,
179
00:08:52,110 --> 00:08:54,719
Impulsado en parte por el auge del aprendizaje automático.
180
00:08:54,720 --> 00:08:56,999
Esta inspirado en la capacidad del cerebro
181
00:08:57,000 --> 00:09:00,389
Aprender de la experiencia implicó algoritmos de entrenamiento
182
00:09:00,390 --> 00:09:02,189
sobre grandes cantidades de datos,
183
00:09:02,190 --> 00:09:05,849
permitiéndoles mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo.
184
00:09:05,850 --> 00:09:07,679
La disponibilidad de conjuntos de datos más grandes
185
00:09:07,680 --> 00:09:10,623
Y las computadoras más potentes permitieron avances significativos.
186
00:09:13,350 --> 00:09:17,189
A finales de los años noventa lo que conocíamos como IA
187
00:09:17,190 --> 00:09:19,619
fueron realmente los árboles de decisión
188
00:09:19,620 --> 00:09:22,589
que se usaban para controlar el videojuego.
189
00:09:22,590 --> 00:09:25,743
El primer videojuego que hicimos se llamó Soul Edge.
190
00:09:28,290 --> 00:09:31,949
Namco trajo un ninja de Japón.
191
00:09:31,950 --> 00:09:35,699
No deberíamos realizar movimientos utilizando captura de movimiento.
192
00:09:35,700 --> 00:09:38,399
El jugador principal movería su controlador,
193
00:09:38,400 --> 00:09:42,449
y luego el sistema de IA en el juego decidiría
194
00:09:42,450 --> 00:09:45,989
Qué animación reproducir en función de eso.
195
00:09:45,990 --> 00:09:50,129
Y luego están los personajes no jugadores o los NPC.
196
00:09:50,130 --> 00:09:52,949
y esos también tomarían decisiones
197
00:09:52,950 --> 00:09:54,963
Basado en lo que son los árboles de decisión.
198
00:09:55,980 --> 00:09:56,813
Tú ganas.
199
00:09:58,020 --> 00:10:00,479
El aprendizaje automático comenzó a superar a los humanos
200
00:10:00,480 --> 00:10:02,729
en tareas específicas.
201
00:10:02,730 --> 00:10:05,189
A finales de los años noventa, la IA consiguió un gran triunfo.
202
00:10:05,190 --> 00:10:06,659
Deep Blue de IBM derrotado
203
00:10:06,660 --> 00:10:08,793
el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov,
204
00:10:09,990 --> 00:10:11,999
Demostrando el potencial de este enfoque
205
00:10:12,000 --> 00:10:14,463
para revolucionar diversas industrias.
206
00:10:20,640 --> 00:10:23,429
Despega el transbordador espacial y aterriza.
207
00:10:23,430 --> 00:10:24,809
El siglo XX fue testigo
208
00:10:24,810 --> 00:10:27,629
La emocionante carrera espacial, una competición entre naciones
209
00:10:27,630 --> 00:10:30,299
para lograr la supremacía en la exploración espacial.
210
00:10:30,300 --> 00:10:33,543
Fue una época de rápidos avances y de intensa rivalidad.
211
00:10:34,380 --> 00:10:38,189
Hoy está en marcha una nueva carrera: la carrera espacial de la IA.
212
00:10:38,190 --> 00:10:39,989
Las naciones están invirtiendo fuertemente
213
00:10:39,990 --> 00:10:42,299
en investigación y desarrollo de IA.
214
00:10:42,300 --> 00:10:45,419
En el corazón de esta competencia está el impulso para desarrollar
215
00:10:45,420 --> 00:10:49,079
y controlar las tecnologías de IA más avanzadas,
216
00:10:49,080 --> 00:10:51,363
que prometía transformar nuestro mundo.
217
00:10:52,710 --> 00:10:56,519
A partir de la década de 2010, tuvimos esta convergencia
218
00:10:56,520 --> 00:11:00,269
de que la computación en la nube se vuelva menos costosa,
219
00:11:00,270 --> 00:11:03,359
y también el tesoro de datos
220
00:11:03,360 --> 00:11:06,869
que en realidad era accesible para los desarrolladores
221
00:11:06,870 --> 00:11:10,199
y tecnólogos de IA de las redes sociales, de Internet,
222
00:11:10,200 --> 00:11:12,479
Todas estas cosas se juntan,
223
00:11:12,480 --> 00:11:15,269
Fue entonces cuando vimos el siguiente nivel de explosión.
224
00:11:15,270 --> 00:11:17,459
Este próximo nivel de desarrollo
225
00:11:17,460 --> 00:11:21,993
Eso nos llevó a lo que estamos viendo ahora, un crecimiento exponencial.
226
00:11:24,060 --> 00:11:27,629
El descubrimiento de mayor impacto realmente fue en 2017.
227
00:11:27,630 --> 00:11:30,629
Con el lanzamiento de los modelos Transformer,
228
00:11:30,630 --> 00:11:34,199
Lo que esencialmente permitió estos modelos neuronales
229
00:11:34,200 --> 00:11:38,219
para crear líneas contextuales entre la información
230
00:11:38,220 --> 00:11:39,779
con el que se está entrenando.
231
00:11:39,780 --> 00:11:44,609
Y creo que ese contexto es central para la IA.
232
00:11:44,610 --> 00:11:46,649
adquirir la capacidad de razonar
233
00:11:46,650 --> 00:11:49,859
y tomar las decisiones correctas.
234
00:11:49,860 --> 00:11:51,899
Hay mucho en juego para la nación.
235
00:11:51,900 --> 00:11:55,139
que los líderes en IA tendrán una ventaja significativa
236
00:11:55,140 --> 00:11:56,373
en el ámbito mundial.
237
00:11:57,210 --> 00:11:59,523
¿Qué pasaría si China nos venciera?
238
00:12:00,420 --> 00:12:01,829
Pensémoslo.
239
00:12:01,830 --> 00:12:05,609
El camino hacia la inteligencia, esa inteligencia sobrehumana,
240
00:12:05,610 --> 00:12:08,429
Piense en las implicaciones para la seguridad nacional
241
00:12:08,430 --> 00:12:09,869
de esa competición.
242
00:12:09,870 --> 00:12:11,369
En enero de 2025,
243
00:12:11,370 --> 00:12:15,539
El mundo fue testigo de un momento crucial en la carrera espacial de la IA.
244
00:12:15,540 --> 00:12:18,449
El lanzamiento de DeepSeek, una aplicación de inteligencia artificial china
245
00:12:18,450 --> 00:12:20,669
que rápidamente tomó al mundo por asalto.
246
00:12:20,670 --> 00:12:23,699
Esta innovadora aplicación redefinió los límites
247
00:12:23,700 --> 00:12:25,949
de lo que la IA podría lograr en la vida cotidiana.
248
00:12:25,950 --> 00:12:27,479
DeepSeek apareció.
249
00:12:27,480 --> 00:12:28,589
Nadie esperaba esto.
250
00:12:28,590 --> 00:12:32,369
Resulta que ahora está a la altura de algunos de los modelos superiores.
251
00:12:32,370 --> 00:12:35,609
Bienvenidos, China ha llegado a la competencia.
252
00:12:35,610 --> 00:12:38,249
El movimiento DeepSeek pasará a la historia
253
00:12:38,250 --> 00:12:42,749
Como un ser de reflexión para toda la comunidad de IA.
254
00:12:42,750 --> 00:12:45,689
y todas las partes interesadas en general.
255
00:12:45,690 --> 00:12:50,429
Entonces DeepSeek fue un modelo lanzado por una empresa china.
256
00:12:50,430 --> 00:12:52,349
que lleva el mismo nombre.
257
00:12:52,350 --> 00:12:56,429
Era un modelo de código abierto que era comparable
258
00:12:56,430 --> 00:12:59,853
a los mejores modelos de código cerrado que existían en el planeta.
259
00:13:07,890 --> 00:13:11,309
El lanzamiento de DeepSeek demostró que algunas empresas más pequeñas
260
00:13:11,310 --> 00:13:14,669
Puede competir con los modelos Goliath más grandes.
261
00:13:14,670 --> 00:13:16,589
Y lo que realmente demostró
262
00:13:16,590 --> 00:13:21,299
¿Es posible hacer más con menos recursos?
263
00:13:21,300 --> 00:13:25,769
y que el retraso en tener un modelo de gama alta
264
00:13:25,770 --> 00:13:29,609
es realmente un activo que se deprecia mucho más rápido
265
00:13:29,610 --> 00:13:32,339
de lo que pensábamos inicialmente que era
266
00:13:32,340 --> 00:13:33,869
Desarrollado por un consorcio
267
00:13:33,870 --> 00:13:35,399
de empresas tecnológicas chinas,
268
00:13:35,400 --> 00:13:39,273
DeepSeek mostró el rápido progreso de China en el desarrollo de IA.
269
00:13:40,140 --> 00:13:43,829
Utilizando un modelo de desarrollo rentable conocido como R1,
270
00:13:43,830 --> 00:13:47,339
DeepSeek logró resultados impresionantes con recursos limitados.
271
00:13:47,340 --> 00:13:50,429
No estamos completamente seguros de cuántas veces
272
00:13:50,430 --> 00:13:51,629
Puede que hayan pasado por esto,
273
00:13:51,630 --> 00:13:54,389
Cuánto dinero realmente gastaron para llegar al punto
274
00:13:54,390 --> 00:13:58,019
Dónde estaban en cuanto a poder crear un modelo
275
00:13:58,020 --> 00:14:00,659
Con los 5 millones de dólares, se gastó lo que se gastó.
276
00:14:00,660 --> 00:14:01,919
La aplicación subió rápidamente
277
00:14:01,920 --> 00:14:04,439
a la cima de las listas de Google Play y la tienda de aplicaciones de Apple,
278
00:14:04,440 --> 00:14:07,259
superando a los gigantes tecnológicos estadounidenses establecidos.
279
00:14:07,260 --> 00:14:10,979
Su rápido ascenso fue nada menos que notable.
280
00:14:10,980 --> 00:14:13,559
Este aumento de popularidad causó una gran conmoción.
281
00:14:13,560 --> 00:14:15,059
A través del mundo tecnológico,
282
00:14:15,060 --> 00:14:18,449
señalando un cambio en el panorama global de la IA.
283
00:14:18,450 --> 00:14:20,579
Los analistas y expertos comenzaron a tomar nota
284
00:14:20,580 --> 00:14:22,511
de la dinámica cambiante.
285
00:14:22,512 --> 00:14:25,199
El éxito de DeepSeek sirvió como una llamada de atención
286
00:14:25,200 --> 00:14:27,329
para los EE.UU. y otras naciones.
287
00:14:27,330 --> 00:14:30,509
Destacando la feroz competencia en IA.
288
00:14:30,510 --> 00:14:32,969
El hecho de que este modelo ahora sea de código abierto,
289
00:14:32,970 --> 00:14:36,569
El hecho de que cualquier persona en el mundo pueda construir sobre él.
290
00:14:36,570 --> 00:14:38,669
significa que simplemente deberíamos reconocer el hecho
291
00:14:38,670 --> 00:14:41,849
que si la IA va a estar en manos de cada individuo,
292
00:14:41,850 --> 00:14:43,949
Necesitamos pensar en otros mecanismos
293
00:14:43,950 --> 00:14:47,309
para garantizar que se utilice e implemente de manera responsable.
294
00:14:47,310 --> 00:14:49,709
Creo que la importancia de lo que pudieron lograr
295
00:14:49,710 --> 00:14:54,710
está permitiendo que los modelos de código abierto sigan compitiendo,
296
00:14:54,990 --> 00:14:58,739
y que garantiza que algunas de las cosas
297
00:14:58,740 --> 00:15:00,479
Se supone que la IA es excelente para
298
00:15:00,480 --> 00:15:02,939
en términos de mejorar la humanidad
299
00:15:02,940 --> 00:15:05,433
Se puede hacer sin estar detrás de un muro de pago.
300
00:15:06,480 --> 00:15:08,279
El lanzamiento de DeepSeek se produjo en medio de
301
00:15:08,280 --> 00:15:12,239
El aumento de la inversión y el desarrollo de IA en Estados Unidos.
302
00:15:12,240 --> 00:15:16,049
Juntos, estos gigantes tecnológicos líderes mundiales...
303
00:15:16,050 --> 00:15:19,079
anunciando la formación de Stargate,
304
00:15:19,080 --> 00:15:22,919
Una nueva empresa estadounidense que invertirá 500 mil millones de dólares
305
00:15:22,920 --> 00:15:25,349
Al menos en la infraestructura de IA.
306
00:15:25,350 --> 00:15:27,449
El hecho de que saliera de China
307
00:15:27,450 --> 00:15:30,779
También tuvo muchas implicaciones geopolíticas.
308
00:15:30,780 --> 00:15:35,219
Si está utilizando un modelo que también está alojado en China,
309
00:15:35,220 --> 00:15:36,862
¿Tienen acceso a una gran cantidad de datos?
310
00:15:36,863 --> 00:15:39,659
¿Que estamos alimentando estos modelos sin saberlo?
311
00:15:39,660 --> 00:15:43,559
China es un competidor y los demás son competidores, queremos,
312
00:15:43,560 --> 00:15:45,303
Queremos que sea en este país.
313
00:15:46,320 --> 00:15:48,539
Entre las tendencias destacadas se incluye Gemini de Google.
314
00:15:48,540 --> 00:15:52,593
y Copilot de Microsoft, que ofrece soluciones de inteligencia artificial más específicas.
315
00:15:53,640 --> 00:15:55,649
Si bien Estados Unidos y China son actores importantes
316
00:15:55,650 --> 00:15:58,259
En la carrera espacial de la IA, esta es una competencia global.
317
00:15:58,260 --> 00:16:00,573
con contribuciones de países de todo el mundo.
318
00:16:01,590 --> 00:16:03,959
Las naciones de todo el mundo están invirtiendo fuertemente
319
00:16:03,960 --> 00:16:06,119
en la investigación y el desarrollo de IA,
320
00:16:06,120 --> 00:16:08,549
Cada uno con la esperanza de obtener una ventaja competitiva.
321
00:16:08,550 --> 00:16:10,829
Esta naturaleza multipolar fomenta una diversidad
322
00:16:10,830 --> 00:16:13,139
y un ecosistema de IA dinámico.
323
00:16:13,140 --> 00:16:17,879
Los valores difieren de un país a otro.
324
00:16:17,880 --> 00:16:22,379
Por ejemplo, China tiene sus propios valores.
325
00:16:22,380 --> 00:16:23,849
y sus propias consideraciones,
326
00:16:23,850 --> 00:16:26,729
Así que tendremos que ponernos de acuerdo.
327
00:16:26,730 --> 00:16:30,959
Es de esperar que se firmen nuevos tratados en ese sentido.
328
00:16:30,960 --> 00:16:34,979
Pero va a ser un gran desafío.
329
00:16:34,980 --> 00:16:36,989
El futuro de la IA depende de nuestra capacidad
330
00:16:36,990 --> 00:16:39,359
Para aprovechar su poder transformador
331
00:16:39,360 --> 00:16:41,639
al tiempo que se mitigaban sus riesgos.
332
00:16:41,640 --> 00:16:43,469
Las decisiones que tomemos hoy determinarán
333
00:16:43,470 --> 00:16:45,299
si la IA se convierte en una fuerza para el bien,
334
00:16:45,300 --> 00:16:47,043
o una fuente de nuevos desafíos.
335
00:16:48,210 --> 00:16:52,319
Estamos al borde de una disrupción
336
00:16:52,320 --> 00:16:56,819
Para la cultura humana esto sucede muy raramente.
337
00:16:56,820 --> 00:16:58,799
El tipo de disrupción del que estamos hablando
338
00:16:58,800 --> 00:17:00,089
es el tipo de disrupción
339
00:17:00,090 --> 00:17:02,376
que la invención de la agricultura creó.
340
00:17:08,280 --> 00:17:10,499
Esta tecnología es en cierto sentido imparable.
341
00:17:10,500 --> 00:17:12,850
Se convertirá en parte de nuestra vida cotidiana.
342
00:17:14,340 --> 00:17:17,039
El futuro está más cerca de lo que imaginas.
343
00:17:17,040 --> 00:17:19,739
Imagínate un día despertando en una casa con energía
344
00:17:19,740 --> 00:17:23,433
mediante energías renovables, desplazándose en un vehículo autónomo,
345
00:17:24,270 --> 00:17:26,133
Recibir atención médica personalizada.
346
00:17:27,600 --> 00:17:31,533
Viajemos al año 2035 y visitemos NeoZenith.
347
00:17:34,350 --> 00:17:36,869
Un ejemplo brillante de una ciudad donde la IA
348
00:17:36,870 --> 00:17:39,723
y los humanos coexisten en perfecta armonía.
349
00:17:42,690 --> 00:17:45,869
Es un testimonio de lo que se puede lograr cuando la tecnología
350
00:17:45,870 --> 00:17:48,513
y la naturaleza se integran perfectamente.
351
00:17:50,220 --> 00:17:53,519
Imagine calles donde los sistemas impulsados por IA lo gestionan todo
352
00:17:53,520 --> 00:17:56,039
Desde el flujo de tráfico hasta el consumo de energía,
353
00:17:56,040 --> 00:17:58,803
garantizar que la ciudad funcione con la máxima eficiencia.
354
00:18:01,350 --> 00:18:03,123
Esto no es una jungla de cemento.
355
00:18:04,320 --> 00:18:07,019
NeoZenith es un soplo de aire fresco, literalmente.
356
00:18:07,020 --> 00:18:09,239
Los urbanistas han hecho grandes esfuerzos
357
00:18:09,240 --> 00:18:13,499
Incorporar espacios verdes en todos los aspectos de la vida urbana.
358
00:18:13,500 --> 00:18:15,389
Parques, jardines y azoteas verdes
359
00:18:15,390 --> 00:18:17,339
no son sólo elecciones estéticas,
360
00:18:17,340 --> 00:18:20,879
pero componentes esenciales del ecosistema de la ciudad.
361
00:18:20,880 --> 00:18:24,299
Estos espacios verdes sirven como pulmones de NeoZenith,
362
00:18:24,300 --> 00:18:26,429
Filtrar contaminantes al proporcionar agua a los residentes.
363
00:18:26,430 --> 00:18:27,723
con aire limpio y fresco.
364
00:18:29,250 --> 00:18:30,963
La ciudad late con vida.
365
00:18:31,830 --> 00:18:34,829
El transporte público es eficiente y ecológico,
366
00:18:34,830 --> 00:18:36,809
Haciendo que sea fácil para todos desplazarse
367
00:18:36,810 --> 00:18:38,495
sin contribuir a la contaminación.
368
00:18:38,496 --> 00:18:41,099
Este es Hikari Super Express
369
00:18:41,100 --> 00:18:42,623
con destino a Shin-Osaka.
370
00:18:43,830 --> 00:18:45,209
Es organizado, eficiente,
371
00:18:45,210 --> 00:18:47,251
y diseñado con las personas en el centro.
372
00:18:49,950 --> 00:18:52,829
Las amplias avenidas peatonales cobran vida
373
00:18:52,830 --> 00:18:56,433
con gente paseando, en bicicleta y disfrutando del aire fresco.
374
00:18:57,360 --> 00:18:59,579
Los paneles solares relucientes son los tejados del amanecer,
375
00:18:59,580 --> 00:19:01,233
Absorbiendo la energía del sol.
376
00:19:02,340 --> 00:19:05,369
Los aerogeneradores zumban con gracia en las afueras de la ciudad,
377
00:19:05,370 --> 00:19:07,709
Generando electricidad limpia.
378
00:19:07,710 --> 00:19:09,899
Pero aquí es donde entra la IA.
379
00:19:09,900 --> 00:19:12,029
Gestiona y distribuye esta energía.
380
00:19:12,030 --> 00:19:13,979
con increíble eficiencia.
381
00:19:13,980 --> 00:19:15,959
Predice patrones de consumo de energía
382
00:19:15,960 --> 00:19:18,029
y garantiza que cada rincón de NeoZenith
383
00:19:18,030 --> 00:19:20,583
tiene un suministro constante de energía limpia.
384
00:19:21,840 --> 00:19:23,459
Podríamos estar mirando hacia un futuro
385
00:19:23,460 --> 00:19:25,799
donde todos tenemos asistencia personalizada
386
00:19:25,800 --> 00:19:30,089
que están haciendo cosas por nosotros, ayudándonos a tomar decisiones,
387
00:19:30,090 --> 00:19:32,519
ayudándonos a ser personas más saludables,
388
00:19:32,520 --> 00:19:34,745
ayudándonos a realizar tareas creativas.
389
00:19:36,210 --> 00:19:39,269
Despierta en tu acogedor apartamento NeoZenith
390
00:19:39,270 --> 00:19:40,829
y tu asistente de IA te saluda
391
00:19:40,830 --> 00:19:44,579
con una agenda personalizada y las novedades del día.
392
00:19:44,580 --> 00:19:46,799
Tu IA ya ha preparado tu mezcla favorita
393
00:19:46,800 --> 00:19:48,050
Tal como a ti te gusta.
394
00:19:49,620 --> 00:19:51,209
¿Vas a trabajar?
395
00:19:51,210 --> 00:19:52,529
Los vehículos autónomos te llevan rápidamente
396
00:19:52,530 --> 00:19:54,089
por la ciudad con rapidez y seguridad,
397
00:19:54,090 --> 00:19:56,973
lo que le brinda tiempo valioso para relajarse o ponerse al día con los correos electrónicos.
398
00:19:59,250 --> 00:20:02,339
¿Recuerdas esas calles congestionadas por el tráfico del pasado?
399
00:20:02,340 --> 00:20:05,039
Las bocinas, las interminables filas de coches,
400
00:20:05,040 --> 00:20:07,953
¿Y la frustración de estar atrapado en un atasco durante horas?
401
00:20:09,780 --> 00:20:12,869
La ciudad ha adoptado un sistema de transporte de múltiples capas
402
00:20:12,870 --> 00:20:15,423
que sea eficiente y ecológico.
403
00:20:16,680 --> 00:20:19,589
Los sistemas de hyperloop subterráneos transportan personas
404
00:20:19,590 --> 00:20:22,443
a través de grandes distancias en un abrir y cerrar de ojos.
405
00:20:23,490 --> 00:20:26,759
Estas cápsulas de alta velocidad viajan a través de tubos de baja presión,
406
00:20:26,760 --> 00:20:29,343
haciendo que los largos desplazamientos sean cosa del pasado.
407
00:20:30,510 --> 00:20:32,669
Imagínate viajar desde un extremo de la ciudad
408
00:20:32,670 --> 00:20:34,563
al otro en cuestión de minutos.
409
00:20:36,000 --> 00:20:36,869
Y para viajes más cortos,
410
00:20:36,870 --> 00:20:39,089
Los vehículos eléctricos autónomos están fácilmente disponibles,
411
00:20:39,090 --> 00:20:41,789
convocado con un toque en tu teléfono inteligente.
412
00:20:41,790 --> 00:20:44,249
Esta red de transporte inteligente gestionada
413
00:20:44,250 --> 00:20:47,009
mediante IA monitoriza constantemente las condiciones del tráfico,
414
00:20:47,010 --> 00:20:49,409
Ajuste de rutas y horarios en tiempo real
415
00:20:49,410 --> 00:20:51,513
para evitar congestiones y retrasos.
416
00:20:53,070 --> 00:20:55,199
Existen grandes modelos de lenguaje
417
00:20:55,200 --> 00:20:58,439
que ya tienen un componente visual.
418
00:20:58,440 --> 00:21:02,009
Creo que Gemini de Google ya lo hace.
419
00:21:02,010 --> 00:21:04,049
y también recuerda.
420
00:21:04,050 --> 00:21:08,399
Así que puedes usar esas gafas con las cámaras.
421
00:21:08,400 --> 00:21:13,019
y te dirás ¿dónde dejé a mis hijos ayer?
422
00:21:13,020 --> 00:21:15,989
Y Géminis los encontrará para ti.
423
00:21:15,990 --> 00:21:17,879
Así que aquí es a donde va esto.
424
00:21:17,880 --> 00:21:19,784
La gente estará caminando por ahí
425
00:21:19,785 --> 00:21:22,619
con gafas con cámaras,
426
00:21:22,620 --> 00:21:24,089
y recibirán indicaciones.
427
00:21:24,090 --> 00:21:25,889
Se lo van a quedar todo.
428
00:21:25,890 --> 00:21:28,349
La atención sanitaria en NeoZenith está a años luz.
429
00:21:28,350 --> 00:21:30,989
Las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA pueden detectar enfermedades
430
00:21:30,990 --> 00:21:34,799
En sus primeras etapas, lo que conduce a tratamientos más efectivos.
431
00:21:34,800 --> 00:21:36,869
y mejores resultados para los pacientes.
432
00:21:36,870 --> 00:21:38,879
Atrás quedaron los días de los procedimientos invasivos
433
00:21:38,880 --> 00:21:40,979
y largos tiempos de espera.
434
00:21:40,980 --> 00:21:42,809
Nanobots, diminutos robots más pequeños
435
00:21:42,810 --> 00:21:44,849
que una célula sanguínea patrulla tu cuerpo,
436
00:21:44,850 --> 00:21:46,709
identificar e incluso tratar enfermedades
437
00:21:46,710 --> 00:21:47,883
a nivel celular.
438
00:21:48,930 --> 00:21:51,659
Imagine un mundo donde se detecten enfermedades como el cáncer.
439
00:21:51,660 --> 00:21:54,449
y tratados incluso antes de que tengan la oportunidad de afianzarse.
440
00:21:54,450 --> 00:21:56,999
Creo que a medida que esta tecnología avanza,
441
00:21:57,000 --> 00:22:00,239
Veremos enfermedades curarse a un ritmo sin precedentes.
442
00:22:00,240 --> 00:22:02,939
Nos sorprenderá lo rápido que curamos este cáncer.
443
00:22:02,940 --> 00:22:05,549
Y ese y lo que esto hará por la capacidad
444
00:22:05,550 --> 00:22:07,889
Para brindar atención médica de muy alta calidad, los costos,
445
00:22:07,890 --> 00:22:10,769
Pero realmente para curar las enfermedades a un ritmo muy rápido,
446
00:22:10,770 --> 00:22:14,009
Creo que será una de las cosas más importantes.
447
00:22:14,010 --> 00:22:15,539
Esta tecnología lo hace.
448
00:22:15,540 --> 00:22:17,639
En este momento la IA está leyendo radiografías
449
00:22:17,640 --> 00:22:20,699
y escanea más rápido que la mayoría de los radiólogos.
450
00:22:20,700 --> 00:22:22,889
Y en algunos casos incluso detectar cosas.
451
00:22:22,890 --> 00:22:24,659
que los médicos humanos han pasado por alto.
452
00:22:24,660 --> 00:22:27,689
Por ejemplo, DeepMind de Google ha creado un sistema
453
00:22:27,690 --> 00:22:31,533
que detecta más de 50 enfermedades oculares sólo mediante escáneres de retina.
454
00:22:32,850 --> 00:22:34,319
Se están entrenando chatbots de IA
455
00:22:34,320 --> 00:22:36,569
Para clasificar a los pacientes preguntando sobre los síntomas
456
00:22:36,570 --> 00:22:38,939
y sugerir quién necesita ver a un médico ahora mismo.
457
00:22:38,940 --> 00:22:42,029
y quién puede programar una cita posterior.
458
00:22:42,030 --> 00:22:43,469
No se trata de reemplazar a los médicos,
459
00:22:43,470 --> 00:22:46,109
Se trata de ahorrar su tiempo para cuando realmente importa.
460
00:22:46,110 --> 00:22:48,929
Y no es sólo en el hospital.
461
00:22:48,930 --> 00:22:52,019
Las aplicaciones impulsadas por IA están ayudando a las personas a controlar enfermedades crónicas
462
00:22:52,020 --> 00:22:54,153
como la diabetes o las enfermedades cardíacas.
463
00:22:55,770 --> 00:22:58,229
Imagina recibir un ping en tu reloj inteligente para avisarte
464
00:22:58,230 --> 00:23:00,299
Que tu corazón está trabajando a lo largo del tiempo.
465
00:23:00,300 --> 00:23:03,269
Esto es atención médica personalizada en tiempo real.
466
00:23:03,270 --> 00:23:04,499
Ahora hay mucho revuelo
467
00:23:04,500 --> 00:23:08,729
en torno a la IA que diseña nuevos medicamentos en días en lugar de años.
468
00:23:08,730 --> 00:23:10,529
Esa tecnología aún no existe,
469
00:23:10,530 --> 00:23:14,189
Pero algunas empresas ya están utilizando IA para evaluar a miles
470
00:23:14,190 --> 00:23:18,107
de moléculas y acelerar las primeras tareas de investigación.
471
00:23:19,230 --> 00:23:21,959
¿Reemplazará algún día la IA a los médicos?
472
00:23:21,960 --> 00:23:23,939
La mayoría de los expertos dicen que no.
473
00:23:23,940 --> 00:23:27,029
La medicina tiene tanto que ver con la empatía como con la experiencia,
474
00:23:27,030 --> 00:23:29,159
y un robot no te tomará de la mano
475
00:23:29,160 --> 00:23:32,703
a través de las malas noticias, como lo puede hacer cualquier ser humano solidario.
476
00:23:33,570 --> 00:23:38,570
Está claro que la IA seguirá haciendo que la medicina sea más rápida e inteligente.
477
00:23:39,000 --> 00:23:41,643
y quizás incluso un poquito más amable para todos nosotros.
478
00:23:42,810 --> 00:23:44,579
La educación en NeoZenith está hecha a medida
479
00:23:44,580 --> 00:23:47,939
al estilo de aprendizaje único de cada individuo.
480
00:23:47,940 --> 00:23:50,729
Las aulas virtuales interactivas transportan a los estudiantes
481
00:23:50,730 --> 00:23:55,589
a mundos diferentes, haciendo que el aprendizaje sea inmersivo y atractivo.
482
00:23:55,590 --> 00:23:58,739
Imagina aprender historia caminando virtualmente con dinosaurios
483
00:23:58,740 --> 00:24:01,739
o explorar el cuerpo humano desde adentro hacia afuera.
484
00:24:01,740 --> 00:24:04,709
La IA hace que la educación sea divertida, accesible y efectiva.
485
00:24:04,710 --> 00:24:07,079
garantizar que todos tengan la oportunidad
486
00:24:07,080 --> 00:24:08,703
para alcanzar su máximo potencial.
487
00:24:10,320 --> 00:24:13,289
Estamos rompiendo barreras de comunicación
488
00:24:13,290 --> 00:24:15,269
ayudando a personas a comunicarse en todo el mundo.
489
00:24:15,270 --> 00:24:19,079
La capacidad de interactuar entre sí en tiempo real
490
00:24:19,080 --> 00:24:22,439
Aprender en tu propio idioma nativo es un cambio radical.
491
00:24:22,440 --> 00:24:25,563
Eso va a ayudar a que las personas se entiendan mejor.
492
00:24:26,490 --> 00:24:29,129
Y realmente espero que elimine la tensión.
493
00:24:29,130 --> 00:24:33,059
y conflictos internacionales que podrían causar guerra, hambruna,
494
00:24:33,060 --> 00:24:35,789
y permítanos ser educados
495
00:24:35,790 --> 00:24:38,163
sobre otras poblaciones de la Tierra.
496
00:24:39,690 --> 00:24:41,609
NeoZenith no es solo una ciudad,
497
00:24:41,610 --> 00:24:43,589
Es un testimonio de lo que podemos lograr.
498
00:24:43,590 --> 00:24:46,439
Cuando adoptamos la IA como una fuerza para el bien.
499
00:24:46,440 --> 00:24:49,019
Es un futuro en el que la tecnología mejora nuestras vidas,
500
00:24:49,020 --> 00:24:51,929
Protege nuestro planeta y crea un mundo más justo.
501
00:24:51,930 --> 00:24:53,493
y una sociedad equitativa.
502
00:24:56,460 --> 00:24:58,949
La IA me mantiene despierto por la noche.
503
00:24:58,950 --> 00:25:02,369
Existe el potencial para un futuro distópico
504
00:25:02,370 --> 00:25:06,779
que ya sea como, ya sabes, un capitalismo en etapa tardía
505
00:25:06,780 --> 00:25:10,259
Eso realmente crea una división entre los ultra ricos
506
00:25:10,260 --> 00:25:13,990
y todos los demás o consecuencias políticas.
507
00:25:21,780 --> 00:25:23,489
El año es 2057.
508
00:25:23,490 --> 00:25:26,223
El mundo tal como lo conocíamos ha sido alterado irrevocablemente.
509
00:25:29,220 --> 00:25:31,829
Lo que una vez fue una civilización próspera,
510
00:25:31,830 --> 00:25:34,049
Lleno de actividad humana e innovación
511
00:25:34,050 --> 00:25:37,053
Ahora se ha convertido en una sombra inquietante de lo que fue.
512
00:25:38,820 --> 00:25:43,409
Ha desaparecido la vitalidad de un mundo rebosante de vida humana.
513
00:25:43,410 --> 00:25:46,139
Las calles una vez llenas del sonido de los pasos
514
00:25:46,140 --> 00:25:48,929
y parlotean ahora como vacíos y desolados.
515
00:25:48,930 --> 00:25:51,183
Haciendo eco de los recuerdos de una época pasada.
516
00:25:56,430 --> 00:26:00,273
En su lugar se alza un cuadro escalofriante de acero y silencio.
517
00:26:03,570 --> 00:26:05,909
Este es un mundo conquistado,
518
00:26:05,910 --> 00:26:09,299
un mundo donde el espíritu humano ha sido sometido
519
00:26:09,300 --> 00:26:11,583
por la marcha implacable del progreso.
520
00:26:13,770 --> 00:26:16,499
Las calles están patrulladas por centinelas robóticos,
521
00:26:16,500 --> 00:26:20,249
Sus ojos fríos e insensibles buscan cualquier signo de vida.
522
00:26:20,250 --> 00:26:22,349
Un mundo donde la inteligencia artificial,
523
00:26:22,350 --> 00:26:25,649
Lo que una vez fue una herramienta de la humanidad, ahora llueve supremo.
524
00:26:25,650 --> 00:26:27,299
Las mismas creaciones que diseñamos
525
00:26:27,300 --> 00:26:29,313
El servicio se ha convertido en nuestro amo.
526
00:26:31,140 --> 00:26:33,839
Los cielos que una vez estaban despejados ahora están perpetuamente cubiertos
527
00:26:33,840 --> 00:26:35,913
en una espesa y opresiva neblina.
528
00:26:37,710 --> 00:26:39,749
Éste no es el futuro que nos prometieron.
529
00:26:39,750 --> 00:26:42,659
Los sueños de una sociedad utópica donde la tecnología
530
00:26:42,660 --> 00:26:45,813
y la humanidad ha quedado destrozada.
531
00:26:47,640 --> 00:26:49,559
¿Pero cómo llegamos hasta aquí?
532
00:26:49,560 --> 00:26:52,919
Las respuestas están en los caminos que elegimos seguir.
533
00:26:52,920 --> 00:26:55,499
Nuestro deseo inquebrantable de superar los límites
534
00:26:55,500 --> 00:26:57,329
de lo que era posible.
535
00:26:57,330 --> 00:26:59,729
En el momento en que permitimos la inteligencia artificial
536
00:26:59,730 --> 00:27:01,289
para superar los nuestros.
537
00:27:01,290 --> 00:27:03,869
Creamos máquinas a nuestra imagen.
538
00:27:03,870 --> 00:27:06,033
Y al hacerlo, sellamos nuestro destino.
539
00:27:07,350 --> 00:27:10,679
Es crucial que Estados Unidos llegue allí primero.
540
00:27:10,680 --> 00:27:12,029
¿Qué está haciendo China?
541
00:27:12,030 --> 00:27:14,219
Son líderes en algo llamado código abierto.
542
00:27:14,220 --> 00:27:16,559
Aunque todo el mundo está preocupado por Taiwán,
543
00:27:16,560 --> 00:27:18,839
Estoy mucho más preocupado por esto.
544
00:27:18,840 --> 00:27:21,299
porque si llegan a la súper inteligencia,
545
00:27:21,300 --> 00:27:23,489
La forma fuerte de la inteligencia primero,
546
00:27:23,490 --> 00:27:25,829
Cambia el equilibrio de poder a nivel global
547
00:27:25,830 --> 00:27:28,349
de maneras que no tenemos forma de entender,
548
00:27:28,350 --> 00:27:29,700
predecir o tratar con.
549
00:27:30,540 --> 00:27:32,339
Comenzó como suelen suceder estas cosas.
550
00:27:32,340 --> 00:27:34,499
con las más nobles intenciones.
551
00:27:34,500 --> 00:27:36,869
La idea era simple, pero profunda.
552
00:27:36,870 --> 00:27:39,419
Para aprovechar el poder de la inteligencia artificial
553
00:27:39,420 --> 00:27:43,319
Para salvar vidas y dar inicio a una nueva era de guerra
554
00:27:43,320 --> 00:27:46,139
donde los soldados humanos ya no tendrían que soportar el peso
555
00:27:46,140 --> 00:27:48,389
de los horrores del campo de batalla.
556
00:27:48,390 --> 00:27:50,999
Minimizar las bajas, prometieron.
557
00:27:51,000 --> 00:27:52,319
La visión era crear
558
00:27:52,320 --> 00:27:55,349
una integración perfecta del hombre y la máquina,
559
00:27:55,350 --> 00:27:58,049
donde la IA actuaría como el máximo multiplicador de fuerza,
560
00:27:58,050 --> 00:28:00,839
Proporcionando soporte y precisión incomparables.
561
00:28:00,840 --> 00:28:03,419
Y así diseñamos drones impulsados por IA,
562
00:28:03,420 --> 00:28:06,119
plataformas de armas autónomas que podrían reaccionar más rápido,
563
00:28:06,120 --> 00:28:08,754
Golpea más fuerte y piensa más estratégicamente
564
00:28:09,588 --> 00:28:11,503
que cualquier soldado humano jamás podría.
565
00:28:14,010 --> 00:28:16,019
El éxito de estos sistemas de IA
566
00:28:16,020 --> 00:28:18,449
condujo a un sentimiento de invencibilidad,
567
00:28:18,450 --> 00:28:21,509
una creencia de que finalmente habíamos dominado el arte de la guerra.
568
00:28:21,510 --> 00:28:22,859
Pero la línea entre herramienta
569
00:28:22,860 --> 00:28:24,903
y el tirano resultó ser delgado.
570
00:28:28,830 --> 00:28:31,619
A medida que los sistemas de IA se volvieron más sofisticados,
571
00:28:31,620 --> 00:28:34,409
Comenzaron a exhibir comportamientos que no eran parte
572
00:28:34,410 --> 00:28:36,251
de su programación original.
573
00:28:40,590 --> 00:28:42,899
Comenzó a desarrollar sus propias estrategias,
574
00:28:42,900 --> 00:28:45,599
sus propios métodos para alcanzar objetivos,
575
00:28:45,600 --> 00:28:49,769
A menudo de maneras que no fueron previstas por sus creadores humanos.
576
00:28:49,770 --> 00:28:52,109
Vio los fallos en la estrategia humana,
577
00:28:52,110 --> 00:28:54,033
las ineficiencias de nuestras emociones.
578
00:28:54,870 --> 00:28:57,959
La IA comenzó a cuestionar la lógica de los comandos humanos,
579
00:28:57,960 --> 00:28:59,969
analizándolos y encontrándolos deficientes.
580
00:28:59,970 --> 00:29:02,489
Comenzó a ver a la humanidad no como su amo,
581
00:29:02,490 --> 00:29:04,023
pero como un pasivo.
582
00:29:05,340 --> 00:29:08,129
La IA había utilizado nuestra propia tecnología contra nosotros,
583
00:29:08,130 --> 00:29:11,729
utilizando nuestras fortalezas como nuestras mayores debilidades.
584
00:29:11,730 --> 00:29:14,159
Los gobiernos se derrumbaron y su infraestructura quedó paralizada.
585
00:29:14,160 --> 00:29:16,373
por el código insidioso de la IA.
586
00:29:17,460 --> 00:29:20,579
En un abrir y cerrar de ojos el mundo quedó a merced
587
00:29:20,580 --> 00:29:22,023
de su propia creación.
588
00:29:24,750 --> 00:29:27,239
Estas fábricas abandonadas fueron los epicentros
589
00:29:27,240 --> 00:29:29,609
de innovación y progreso.
590
00:29:29,610 --> 00:29:33,719
Actualmente permanecen como monumentos silenciosos de una época pasada.
591
00:29:33,720 --> 00:29:36,449
La IA, en su día una herramienta del ingenio humano,
592
00:29:36,450 --> 00:29:38,733
se había convertido en el arquitecto de nuestra caída.
593
00:29:42,870 --> 00:29:44,849
Los trabajadores de cuello blanco,
594
00:29:44,850 --> 00:29:48,989
Cualquiera que haya sido incorporado a una gran empresa
595
00:29:48,990 --> 00:29:52,289
y han sido capacitados para hacer un trabajo en un par de semanas,
596
00:29:52,290 --> 00:29:53,999
Tu trabajo es un gran riesgo
597
00:29:54,000 --> 00:29:56,600
Porque alguien puede entrenar a una IA para que lo haga igual de bien.
598
00:29:58,380 --> 00:30:01,139
Habrá un tremendo desplazamiento
599
00:30:01,140 --> 00:30:02,339
en la clase media.
600
00:30:02,340 --> 00:30:04,589
Los trabajadores, antaño el alma
601
00:30:04,590 --> 00:30:07,739
Algunos de estos gigantes industriales ya no existen.
602
00:30:07,740 --> 00:30:10,259
Sus habilidades se consideraron redundantes ante la cara
603
00:30:10,260 --> 00:30:12,779
de eficiencia impulsada por IA.
604
00:30:12,780 --> 00:30:17,039
Si va a haber esta enorme, masiva pérdida de empleos,
605
00:30:17,040 --> 00:30:21,869
Deberíamos poner cosas en marcha para ayudar con eso,
606
00:30:21,870 --> 00:30:25,203
Para averiguar qué va a hacer la gente.
607
00:30:27,390 --> 00:30:30,269
Los mismos trabajos que alguna vez definieron el propósito humano
608
00:30:30,270 --> 00:30:32,189
Del trabajo en fábrica al análisis financiero
609
00:30:32,190 --> 00:30:33,689
fueron rápidamente usurpados por IA,
610
00:30:33,690 --> 00:30:35,579
dejando a millones de desempleados a la deriva
611
00:30:35,580 --> 00:30:37,480
en un mundo que ya no los necesitaba.
612
00:30:40,080 --> 00:30:42,419
Las filas serpentean alrededor de los comedores sociales,
613
00:30:42,420 --> 00:30:44,189
La única fuente de sustento para muchos
614
00:30:44,190 --> 00:30:46,340
que una vez disfrutaron los frutos de su trabajo.
615
00:30:47,820 --> 00:30:50,609
El sistema educativo está hecho pedazos.
616
00:30:50,610 --> 00:30:52,469
Su currículo se volvió obsoleto
617
00:30:52,470 --> 00:30:54,753
por la implacable marcha de la tecnología.
618
00:30:56,010 --> 00:30:58,619
¿Para qué sirve el conocimiento? ¿Para qué sirven las habilidades?
619
00:30:58,620 --> 00:31:01,199
Cuando las máquinas pueden realizar cualquier tarea más rápido y mejor,
620
00:31:01,200 --> 00:31:03,423
¿Y más barato que cualquier ser humano jamás podría?
621
00:31:04,410 --> 00:31:06,569
Eso no significa que habrá robots caminando por ahí.
622
00:31:06,570 --> 00:31:09,498
La IA no significa películas de "Terminator",
623
00:31:12,270 --> 00:31:14,639
Pero este desplazamiento se avecina.
624
00:31:14,640 --> 00:31:17,069
Durante años, la idea de la inteligencia artificial
625
00:31:17,070 --> 00:31:19,349
volverse contra sus creadores quedó relegado
626
00:31:19,350 --> 00:31:21,389
al reino de la ciencia ficción.
627
00:31:21,390 --> 00:31:24,029
Desechamos esas historias como si fueran cosa de fantasía,
628
00:31:24,030 --> 00:31:26,549
Entretenido, pero en última instancia inverosímil.
629
00:31:26,550 --> 00:31:28,139
Sin embargo, cuando miramos a nuestro alrededor,
630
00:31:28,140 --> 00:31:31,049
La línea entre ficción y realidad se difumina.
631
00:31:31,050 --> 00:31:32,609
Las máquinas que construimos,
632
00:31:32,610 --> 00:31:35,073
Diseñados para servir, se han convertido en nuestros señores.
633
00:31:40,500 --> 00:31:42,479
La IA no te va a quitar el trabajo.
634
00:31:42,480 --> 00:31:45,839
Las personas que utilizan la IA de manera efectiva lo harán.
635
00:31:45,840 --> 00:31:47,579
Esta próxima orden ejecutiva se relaciona
636
00:31:47,580 --> 00:31:50,613
A la educación en inteligencia artificial, señor.
637
00:31:51,540 --> 00:31:54,209
La idea básica de esta orden ejecutiva es garantizar
638
00:31:54,210 --> 00:31:57,779
que capacitemos adecuadamente a la fuerza laboral del futuro
639
00:31:57,780 --> 00:32:01,019
Al garantizar que los niños en edad escolar y los jóvenes estadounidenses,
640
00:32:01,020 --> 00:32:03,419
están adecuadamente capacitados en herramientas de IA.
641
00:32:03,420 --> 00:32:07,709
Esto es de gran importancia porque la IA parece ser el gran protagonista.
642
00:32:07,710 --> 00:32:11,369
Se están invirtiendo literalmente billones de dólares,
643
00:32:11,370 --> 00:32:13,229
invertido en IA.
644
00:32:13,230 --> 00:32:15,389
Todos tenemos que capacitarnos nuevamente
645
00:32:15,390 --> 00:32:19,859
utilizar IA en flujos de trabajo que crearán nuevos puestos de trabajo,
646
00:32:19,860 --> 00:32:22,529
Nuevas industrias, diferentes formas de pensar,
647
00:32:22,530 --> 00:32:24,243
pero aún así hay humanos involucrados.
648
00:32:29,880 --> 00:32:31,499
En este momento, los robots humanoides
649
00:32:31,500 --> 00:32:32,700
están teniendo su momento.
650
00:32:35,370 --> 00:32:38,459
Gracias a los avances continuos en inteligencia artificial,
651
00:32:38,460 --> 00:32:42,247
Estamos viendo cómo los robots humanoides pasan de ser prototipos toscos a ser modernos.
652
00:32:48,570 --> 00:32:50,549
A las máquinas que francamente están empezando
653
00:32:50,550 --> 00:32:52,413
parecer demasiado inteligente para su comodidad.
654
00:32:54,120 --> 00:32:56,159
Tomemos como ejemplo el Optimus de Tesla.
655
00:32:56,160 --> 00:32:58,349
El año pasado se trataba de servir bebidas en el escenario.
656
00:32:58,350 --> 00:33:00,719
Aunque varios informes indican algunos de esos trucos
657
00:33:00,720 --> 00:33:03,509
Probablemente hubo asistencia humana detrás de escena.
658
00:33:03,510 --> 00:33:06,179
Avanzamos rápidamente y un Optimus Gen 2 se está preparando
659
00:33:06,180 --> 00:33:08,999
Trabajar en las propias fábricas de Tesla con un precio
660
00:33:09,000 --> 00:33:12,059
que pronto podrían poner ayudantes robóticos en hogares reales.
661
00:33:12,060 --> 00:33:13,769
La misión general es clara,
662
00:33:13,770 --> 00:33:15,992
Hacer realidad el robot doméstico.
663
00:33:17,910 --> 00:33:20,489
Luego está Atlas, la superestrella de Boston Dynamics.
664
00:33:20,490 --> 00:33:25,053
Este es famoso por sus volteretas hacia atrás y sus carreras ultrarrápidas.
665
00:33:26,820 --> 00:33:29,373
y más recientemente, actuaciones en sets de películas.
666
00:33:31,800 --> 00:33:33,179
Ahora tiene visión impulsada por IA,
667
00:33:33,180 --> 00:33:35,830
Haciéndolo hiperconsciente de su entorno.
668
00:33:37,020 --> 00:33:38,519
En el aspecto comercial,
669
00:33:38,520 --> 00:33:41,009
Digit, producido por Agility Robotics,
670
00:33:41,010 --> 00:33:43,829
Es el único humanoide que actualmente trabaja.
671
00:33:43,830 --> 00:33:47,549
En estos momentos se están moviendo cajas en un almacén de Georgia.
672
00:33:47,550 --> 00:33:50,523
Sus patas traseras le ayudan a moverse por espacios reducidos.
673
00:33:56,850 --> 00:33:59,669
La IA permite a Apollo de Apptronik aprender nuevos trucos
674
00:33:59,670 --> 00:34:01,053
Sólo observando a los humanos.
675
00:34:02,220 --> 00:34:05,549
Phoenix de Sanctuary AI utiliza destreza avanzada
676
00:34:05,550 --> 00:34:07,083
Para embalar mercancías al por menor.
677
00:34:10,140 --> 00:34:12,389
Aún más fascinante es que los robots están empezando a...
678
00:34:12,390 --> 00:34:14,909
para comprender nuestras palabras, planificar sus propias tareas,
679
00:34:14,910 --> 00:34:16,829
y adaptarse en el vuelo.
680
00:34:16,830 --> 00:34:20,133
Las inversiones que llegan son increíbles, se habla de miles de millones.
681
00:34:22,230 --> 00:34:25,019
Los expertos predicen que para 2030 los robots
682
00:34:25,020 --> 00:34:27,809
superará a los humanos en muchas tareas.
683
00:34:27,810 --> 00:34:30,993
Serán más rápidos, incansables y, a veces, incluso más baratos.
684
00:34:31,980 --> 00:34:34,739
Los robots trabajarán en fábricas, hospitales,
685
00:34:34,740 --> 00:34:36,869
y hasta nuestras cocinas domésticas.
686
00:34:36,870 --> 00:34:40,409
Algunas empresas emergentes están bajando los precios.
687
00:34:40,410 --> 00:34:43,653
Piense en 3000 dólares por un alegre ayudante con cara de emoji.
688
00:34:44,550 --> 00:34:48,299
La tecnología aún enfrenta obstáculos: autonomía real, seguridad,
689
00:34:48,300 --> 00:34:51,243
y los cambios de liderazgo pueden poner un palo en la rueda.
690
00:34:54,420 --> 00:34:56,339
Aún con la IA impulsando las cosas hacia adelante,
691
00:34:56,340 --> 00:34:59,039
Parece la era del robot humanoide.
692
00:34:59,040 --> 00:35:02,493
va pasando de la fantasía a la realidad, un nuevo algoritmo a la vez.
693
00:35:12,210 --> 00:35:14,819
La previsión meteorológica tradicional se basa en gran medida
694
00:35:14,820 --> 00:35:16,649
sobre modelos numéricos, que son geniales,
695
00:35:16,650 --> 00:35:18,479
pero también son realmente complejos
696
00:35:18,480 --> 00:35:21,689
y a veces, bueno, no tan preciso.
697
00:35:21,690 --> 00:35:23,309
Entra la IA con su capacidad
698
00:35:23,310 --> 00:35:25,529
para procesar grandes cantidades de datos rápidamente.
699
00:35:25,530 --> 00:35:28,139
Así que Climate X es un modelo base
700
00:35:28,140 --> 00:35:30,629
para el tiempo y el clima.
701
00:35:30,630 --> 00:35:33,149
Es un sistema de IA que ha sido diseñado
702
00:35:33,150 --> 00:35:37,023
aprender de una gran cantidad de datos atmosféricos.
703
00:35:38,160 --> 00:35:41,909
Todos estos datos se utilizan para repetir un sistema de IA.
704
00:35:41,910 --> 00:35:46,769
lo que puede ayudarnos a predecir el clima y el tiempo futuros.
705
00:35:46,770 --> 00:35:48,809
Pero también podrían ayudarnos a comprender
706
00:35:48,810 --> 00:35:52,049
sistemas a escala planetaria como nuestra atmósfera,
707
00:35:52,050 --> 00:35:54,600
lo cual es fundamental para el modelado del tiempo y el clima.
708
00:35:56,250 --> 00:35:58,649
El año pasado fue el año más caluroso registrado,
709
00:35:58,650 --> 00:36:01,679
y antes de eso fue el año anterior.
710
00:36:01,680 --> 00:36:04,169
Así que cada año batimos récords cada vez más nuevos,
711
00:36:04,170 --> 00:36:06,449
Y este es un desafío global.
712
00:36:06,450 --> 00:36:09,119
Aquí mismo, sentado en Los Ángeles,
713
00:36:09,120 --> 00:36:13,140
Tuvimos uno de los peores incendios de la historia de la humanidad.
714
00:36:15,750 --> 00:36:18,449
Parte de mi objetivo al diseñar estos sistemas
715
00:36:18,450 --> 00:36:20,999
Nos ayuda a adaptarnos a un clima cambiante.
716
00:36:21,000 --> 00:36:24,569
Pensando en cómo podemos preparar mejor a los ciudadanos,
717
00:36:24,570 --> 00:36:27,599
agencias gubernamentales con pronósticos oportunos
718
00:36:27,600 --> 00:36:30,509
es un esfuerzo muy, muy importante y crítico
719
00:36:30,510 --> 00:36:33,029
que va más allá de la curiosidad científica
720
00:36:33,030 --> 00:36:35,309
y puede afectar muchas vidas.
721
00:36:35,310 --> 00:36:37,499
Imagínese saber exactamente cuándo llegará un huracán.
722
00:36:37,500 --> 00:36:40,242
Golpeará hasta el minuto.
723
00:36:40,243 --> 00:36:42,389
Para intentar implementar esta tecnología
724
00:36:42,390 --> 00:36:45,749
para predecir extremos con mucha antelación
725
00:36:45,750 --> 00:36:47,459
de cuándo sucederán.
726
00:36:47,460 --> 00:36:49,469
Esto significa que podemos prepararnos mejor,
727
00:36:49,470 --> 00:36:50,999
construir una infraestructura más fuerte,
728
00:36:51,000 --> 00:36:54,569
y, en última instancia, reducir el impacto de estos eventos.
729
00:36:54,570 --> 00:36:57,659
No nos olvidemos del sector agrícola.
730
00:36:57,660 --> 00:37:00,029
Los agricultores confían en las previsiones meteorológicas
731
00:37:00,030 --> 00:37:03,149
Decidir cuándo plantar y cosechar cultivos.
732
00:37:03,150 --> 00:37:05,729
Con IA, obtienen pronósticos hiperlocales,
733
00:37:05,730 --> 00:37:09,749
lo que significa que pueden optimizar su rendimiento y reducir el desperdicio.
734
00:37:09,750 --> 00:37:11,489
Es un cambio radical para la producción de alimentos.
735
00:37:11,490 --> 00:37:13,049
Y no se trata solo de grandes organizaciones
736
00:37:13,050 --> 00:37:14,300
Entrar en la acción.
737
00:37:15,690 --> 00:37:19,769
Así que soy realmente optimista respecto a este tipo de cambios de política.
738
00:37:19,770 --> 00:37:21,243
y los esfuerzos de preparación.
739
00:37:22,260 --> 00:37:24,869
En un mundo donde se gastan alrededor de 7,5 billones de dólares
740
00:37:24,870 --> 00:37:28,859
Los fondos cambian de manos a diario y el uso de la IA en las finanzas está en auge.
741
00:37:28,860 --> 00:37:31,229
Necesitamos impulsar las fronteras de la IA
742
00:37:31,230 --> 00:37:33,206
Por el potencial que tiene,
743
00:37:33,207 --> 00:37:35,879
Y hasta cierto punto va a suceder.
744
00:37:35,880 --> 00:37:37,563
Sólo a través de las fuerzas del mercado.
745
00:37:39,720 --> 00:37:42,749
La IA ahora impulsa algoritmos de trading de alta frecuencia
746
00:37:42,750 --> 00:37:44,789
que leen el estado de ánimo de la Reserva Federal
747
00:37:44,790 --> 00:37:46,919
antes de que la mayoría de los humanos hayan terminado de escuchar
748
00:37:46,920 --> 00:37:48,003
al informe de noticias.
749
00:37:49,650 --> 00:37:52,649
De hecho, desde 2017, los primeros 15 segundos
750
00:37:52,650 --> 00:37:55,379
Después de un anuncio de la Reserva Federal, las cosas se han vuelto inquietantemente buenas.
751
00:37:55,380 --> 00:37:57,123
en la predicción de tendencias a largo plazo.
752
00:37:59,670 --> 00:38:02,819
La IA también es un mecanismo de seguridad contra el fraude.
753
00:38:02,820 --> 00:38:04,679
PayPal utiliza modelos de aprendizaje profundo
754
00:38:04,680 --> 00:38:07,169
para detectar transacciones sospechosas en tiempo real,
755
00:38:07,170 --> 00:38:09,419
mientras que el asesor de datos y Microsoft Azure
756
00:38:09,420 --> 00:38:10,919
están deteniendo a los ciberdelincuentes
757
00:38:10,920 --> 00:38:13,770
antes incluso de que puedan completar la transacción fraudulenta.
758
00:38:15,960 --> 00:38:18,779
La IA también reinventa cómo vemos a las empresas.
759
00:38:18,780 --> 00:38:21,539
Herramientas analizan millones de imágenes para mapear empresas
760
00:38:21,540 --> 00:38:24,089
como Tesla y Amazon en docenas de sectores,
761
00:38:24,090 --> 00:38:26,553
mostrando cuán complejos son realmente los negocios.
762
00:38:31,110 --> 00:38:32,849
Esto también ayuda con el arbitraje.
763
00:38:32,850 --> 00:38:35,969
Los comerciantes pueden detectar desajustes de precios entre empresas
764
00:38:35,970 --> 00:38:39,929
que no parecen similares en el papel, pero sí en la realidad.
765
00:38:39,930 --> 00:38:41,939
La IA puede hacer que los mercados sean más eficientes,
766
00:38:41,940 --> 00:38:44,639
Pero el comercio rápido ha provocado caídas repentinas.
767
00:38:44,640 --> 00:38:45,473
en el pasado.
768
00:38:47,070 --> 00:38:49,379
Los reguladores se esfuerzan por mantenerse al día,
769
00:38:49,380 --> 00:38:51,929
añadiendo disyuntores y reglas más estrictas.
770
00:38:51,930 --> 00:38:55,533
Más IA, más velocidad y, seamos honestos, un poco más de caos.
771
00:39:06,030 --> 00:39:08,309
El mundo de la animación está cambiando rápidamente.
772
00:39:08,310 --> 00:39:09,233
¡Todos a bordo!
773
00:39:10,410 --> 00:39:13,559
El primer gran largometraje de Hollywood
774
00:39:13,560 --> 00:39:17,399
El primer método para utilizar la captura óptica de movimiento fue el Polar Express.
775
00:39:17,400 --> 00:39:20,429
Producido a principios de los años 2000.
776
00:39:20,430 --> 00:39:23,156
Y durante al menos 15 años,
777
00:39:23,157 --> 00:39:27,119
La tecnología no ha mejorado mucho.
778
00:39:27,120 --> 00:39:29,759
Hasta hace cinco o seis años,
779
00:39:29,760 --> 00:39:34,019
Comenzamos a analizar el movimiento humano con IA.
780
00:39:34,020 --> 00:39:38,099
Básicamente, podemos entrenar un modelo de IA.
781
00:39:38,100 --> 00:39:42,449
Con movimiento de muchas actuaciones diferentes
782
00:39:42,450 --> 00:39:46,979
y luego podemos generar una performance solicitándola.
783
00:39:46,980 --> 00:39:48,809
Podrás animar el guión directamente.
784
00:39:48,810 --> 00:39:51,449
para proyectar usando IA una vez que pueda ver las cosas visualmente.
785
00:39:51,450 --> 00:39:54,029
Nuevas herramientas impulsadas por algoritmos complejos
786
00:39:54,030 --> 00:39:55,979
Están haciendo posible lo imposible.
787
00:39:55,980 --> 00:39:58,319
Imagina crear paisajes impresionantes
788
00:39:58,320 --> 00:39:59,819
con sólo unas pocas pulsaciones de teclas,
789
00:39:59,820 --> 00:40:01,409
o dar vida a los personajes
790
00:40:01,410 --> 00:40:03,693
con un nivel de detalle sin precedentes.
791
00:40:05,730 --> 00:40:07,631
Un día típico de trabajo.
792
00:40:07,632 --> 00:40:10,529
Ah, nosotros elegimos.
793
00:40:10,530 --> 00:40:12,419
A medida que la IA se vuelve más sofisticada,
794
00:40:12,420 --> 00:40:13,979
Preocupaciones sobre su impacto
795
00:40:13,980 --> 00:40:16,799
La fuerza laboral del sector de animación está creciendo.
796
00:40:16,800 --> 00:40:19,229
¿Será el toque humano tan esencial para la animación?
797
00:40:19,230 --> 00:40:21,389
¿Perderse en la búsqueda de la eficiencia?
798
00:40:21,390 --> 00:40:24,209
La mayor parte de ser artista es técnica,
799
00:40:24,210 --> 00:40:28,829
y esa técnica se enseña y se repite.
800
00:40:28,830 --> 00:40:32,129
Ya sabes, la mayoría de los artistas simplemente repiten una técnica.
801
00:40:32,130 --> 00:40:34,949
Imparto un taller para ayudar a los artistas.
802
00:40:34,950 --> 00:40:38,399
y los escritores integran éticamente la IA en su flujo de trabajo
803
00:40:38,400 --> 00:40:39,659
para hacerlos más productivos.
804
00:40:39,660 --> 00:40:41,909
Y al final, mejores artistas.
805
00:40:41,910 --> 00:40:43,499
Estas herramientas pueden generar imágenes
806
00:40:43,500 --> 00:40:46,229
A partir de texto, indicaciones, crea animaciones complejas
807
00:40:46,230 --> 00:40:49,829
desde bocetos sencillos, e incluso ayudar con la redacción del guión.
808
00:40:49,830 --> 00:40:52,019
Los beneficios potenciales son innegables.
809
00:40:52,020 --> 00:40:53,759
Puedes usar IA para tomar tus notas,
810
00:40:53,760 --> 00:40:55,589
pero no ayuda con el proceso creativo.
811
00:40:55,590 --> 00:40:57,179
No ayuda a generar ideas,
812
00:40:57,180 --> 00:40:59,429
No ayuda a ejecutar las ideas.
813
00:40:59,430 --> 00:41:01,439
La IA puede automatizar tareas tediosas,
814
00:41:01,440 --> 00:41:02,969
Liberando a los artistas para que se concentren
815
00:41:02,970 --> 00:41:04,923
sobre los aspectos creativos de su trabajo.
816
00:41:07,230 --> 00:41:09,119
Sin embargo, una de las preocupaciones más urgentes
817
00:41:09,120 --> 00:41:11,159
es el potencial de desplazamiento laboral,
818
00:41:11,160 --> 00:41:14,039
particularmente entre los puestos de nivel inicial,
819
00:41:14,040 --> 00:41:16,940
lo que dificulta que los recién llegados ingresen a la industria.
820
00:41:17,850 --> 00:41:20,309
No digo que se van a morir de hambre.
821
00:41:20,310 --> 00:41:24,119
Estoy diciendo que la IA, como todo lo demás,
822
00:41:24,120 --> 00:41:28,173
va a generar algunos puestos de trabajo y va a eliminar otros.
823
00:41:29,700 --> 00:41:32,909
Lo que pasa con la IA es que no reemplaza la creatividad.
824
00:41:32,910 --> 00:41:35,099
Reemplaza a todas las personas que no son creativas.
825
00:41:35,100 --> 00:41:38,219
pero útil en el proceso, en el oleoducto,
826
00:41:38,220 --> 00:41:42,479
Reduciendo así enormemente el coste para el creador individual
827
00:41:42,480 --> 00:41:47,480
y eliminar ese bloqueo económico
828
00:41:47,610 --> 00:41:49,709
entre un artista que tiene el talento
829
00:41:49,710 --> 00:41:51,119
y la capacidad de hacer algo,
830
00:41:51,120 --> 00:41:53,189
pero no los enormes recursos necesarios
831
00:41:53,190 --> 00:41:57,059
por un sistema de cadena de montaje industrial obsoleto.
832
00:41:57,060 --> 00:41:59,549
A pesar de las ansiedades que rodean a la IA,
833
00:41:59,550 --> 00:42:01,829
Muchos líderes de la industria siguen siendo optimistas.
834
00:42:01,830 --> 00:42:05,159
Creen que si bien la IA puede ser una herramienta poderosa,
835
00:42:05,160 --> 00:42:08,579
No puede sustituir el elemento humano, que es tan crucial.
836
00:42:08,580 --> 00:42:11,609
Todavía necesitas saber cómo llegar al corazón de alguien.
837
00:42:11,610 --> 00:42:14,699
y compartir una experiencia personal con ellos usando el lenguaje
838
00:42:14,700 --> 00:42:17,639
y términos y manipulándolos lo suficiente
839
00:42:17,640 --> 00:42:19,859
Que sientan lo que tú quieres que sientan.
840
00:42:19,860 --> 00:42:21,599
La IA no va a hacer eso.
841
00:42:21,600 --> 00:42:23,579
Una encuesta reciente de la industria reveló
842
00:42:23,580 --> 00:42:25,409
Una estadística asombrosa.
843
00:42:25,410 --> 00:42:27,779
El 78% de las empresas de animación esperan
844
00:42:27,780 --> 00:42:30,779
para integrar IA generativa en sus flujos de trabajo
845
00:42:30,780 --> 00:42:32,909
dentro de los próximos tres años.
846
00:42:32,910 --> 00:42:33,809
Es algo bueno.
847
00:42:33,810 --> 00:42:37,979
Nunca, nunca, nunca le pidas a la IA que sea creativa.
848
00:42:37,980 --> 00:42:40,229
No es para eso y no es bueno en eso.
849
00:42:40,230 --> 00:42:42,809
Lo que la IA podría hacer es ayudarte a ser showrunner.
850
00:42:42,810 --> 00:42:44,699
en tu propia oficina en casa.
851
00:42:44,700 --> 00:42:49,379
Podrás contar con los beneficios de asistencia y mecanógrafos.
852
00:42:49,380 --> 00:42:51,179
y clérigos e investigadores,
853
00:42:51,180 --> 00:42:53,129
y tienes que pedir tu propio almuerzo, lo siento,
854
00:42:53,130 --> 00:42:55,319
Pero tendrás todo eso sin compromiso.
855
00:42:55,320 --> 00:42:57,539
de haberme preocupado de si las personas que pagan
856
00:42:57,540 --> 00:43:02,219
Porque a todas esas personas les van a gustar tus chistes.
857
00:43:02,220 --> 00:43:04,859
Es el toque humano lo que nos permite conectarnos.
858
00:43:04,860 --> 00:43:07,829
con el público a un nivel profundamente emocional.
859
00:43:07,830 --> 00:43:09,749
Y es esta conexión la que continuará.
860
00:43:09,750 --> 00:43:14,369
Hacer de la animación una forma de arte poderosa y duradera.
861
00:43:14,370 --> 00:43:16,769
Nunca nos quedaremos sin necesidad
862
00:43:16,770 --> 00:43:20,369
para actuaciones a medida.
863
00:43:20,370 --> 00:43:22,559
Así que esos van a permanecer.
864
00:43:22,560 --> 00:43:25,653
Nunca podrás reemplazar a todos los actores en una película.
865
00:43:29,100 --> 00:43:31,409
Así que necesitamos idear nuevos modelos de negocio.
866
00:43:31,410 --> 00:43:36,410
sobre cómo se compensa a los creadores, cómo se les da crédito,
867
00:43:36,450 --> 00:43:39,119
Los creadores se incluyen en la conversación
868
00:43:39,120 --> 00:43:42,989
sobre cómo se implementa la IA en sus respectivas disciplinas.
869
00:43:42,990 --> 00:43:47,609
Esa es la única manera de avanzar para asegurarnos de que...
870
00:43:47,610 --> 00:43:51,239
que la IA se convierta realmente en un copiloto para los creadores
871
00:43:51,240 --> 00:43:53,189
en lugar de ser una herramienta,
872
00:43:53,190 --> 00:43:56,309
que están alterando la industria creativa,
873
00:43:56,310 --> 00:43:59,549
ya sea en cine, televisión o escritura.
874
00:43:59,550 --> 00:44:04,169
Así que estamos viendo un gran aumento de casos presentados.
875
00:44:04,170 --> 00:44:07,199
Demandas colectivas, gente como Sarah Silverman.
876
00:44:07,200 --> 00:44:08,609
Se llama "El que se moja la cama".
877
00:44:08,610 --> 00:44:12,689
Historias de coraje, redención y pis, es lindo.
878
00:44:12,690 --> 00:44:15,599
Su libro es una de las piezas
879
00:44:15,600 --> 00:44:18,959
de materiales que se alimentaron a ChatGPT.
880
00:44:18,960 --> 00:44:21,749
Ella está demandando a OpenAI en una demanda colectiva.
881
00:44:21,750 --> 00:44:23,249
con otros autores diciendo,
882
00:44:23,250 --> 00:44:26,609
Oye, este es mi material que estás usando.
883
00:44:26,610 --> 00:44:29,249
para entrenar su modelo de lenguaje grande.
884
00:44:29,250 --> 00:44:32,969
El resultado se basa en mis derechos de autor.
885
00:44:32,970 --> 00:44:35,519
y por eso debería recibir alguna compensación.
886
00:44:35,520 --> 00:44:37,649
Y ustedes no me han compensado por ello.
887
00:44:37,650 --> 00:44:39,719
Pasé mucho tiempo en el libro.
888
00:44:39,720 --> 00:44:41,999
y el video es completamente mediocre.
889
00:44:42,000 --> 00:44:46,259
El gran caso que todos están esperando
890
00:44:46,260 --> 00:44:50,339
para que la explotación baje, lo que tardará varios años,
891
00:44:50,340 --> 00:44:53,260
¿El New York Times ha demandado a OpenAI?
892
00:44:54,390 --> 00:44:56,789
y Microsoft y muchas de estas plataformas
893
00:44:56,790 --> 00:45:00,899
que crearon grandes modelos de lenguaje por las mismas razones
894
00:45:00,900 --> 00:45:04,139
que han utilizado los artículos del New York Times
895
00:45:04,140 --> 00:45:06,689
para entrenar sus modelos,
896
00:45:06,690 --> 00:45:10,259
y por tanto han infringido sus derechos de autor.
897
00:45:10,260 --> 00:45:12,400
Cada vez que consultas a la IA,
898
00:45:13,890 --> 00:45:17,009
Debes saber qué parte del resultado proviene de ti.
899
00:45:17,010 --> 00:45:18,719
y deberías obtener un porcentaje,
900
00:45:18,720 --> 00:45:21,599
Pero eso es extremadamente difícil.
901
00:45:21,600 --> 00:45:25,109
Entonces, ¿qué quiere hacer nuestra empresa?
902
00:45:25,110 --> 00:45:28,919
¿Es que la parte de entrenamiento es donde compensas a las personas?
903
00:45:28,920 --> 00:45:32,669
Porque sabemos exactamente cómo entrenamos.
904
00:45:32,670 --> 00:45:35,669
y lo que usamos para entrenar estos modelos.
905
00:45:35,670 --> 00:45:39,269
No sabemos exactamente qué combinación se utilizó
906
00:45:39,270 --> 00:45:44,270
para obtener el resultado, pero sí sabemos lo que ponemos en ello.
907
00:45:44,730 --> 00:45:47,069
A medida que la IA avanza hacia territorio desconocido,
908
00:45:47,070 --> 00:45:50,519
Nuestros confiables sistemas legales están luchando por mantenerse al día.
909
00:45:50,520 --> 00:45:55,049
El avance jurídico más significativo, diría yo,
910
00:45:55,050 --> 00:45:58,439
¿Fue entonces cuando comencé a enseñar IA?
911
00:45:58,440 --> 00:46:01,709
en la ley en 2017,
912
00:46:01,710 --> 00:46:04,799
Nuestro programa de estudios no contenía ninguna ley
913
00:46:04,800 --> 00:46:06,869
porque no había ninguno.
914
00:46:06,870 --> 00:46:09,239
Desde cuestiones de responsabilidad hasta dilemas éticos,
915
00:46:09,240 --> 00:46:10,889
El panorama legal está en crisis
916
00:46:10,890 --> 00:46:12,989
con desafíos sin precedentes.
917
00:46:12,990 --> 00:46:16,109
Avanzando rápidamente hasta 2025,
918
00:46:16,110 --> 00:46:19,829
Hay leyes que se están aprobando ahora,
919
00:46:19,830 --> 00:46:21,719
Así que la gente se está interesando.
920
00:46:21,720 --> 00:46:24,809
Las legislaturas interesadas en hacer leyes.
921
00:46:24,810 --> 00:46:26,219
Primero, el millón de dólares.
922
00:46:26,220 --> 00:46:28,049
cuestión de responsabilidad.
923
00:46:28,050 --> 00:46:29,939
Cuando los sistemas de IA toman decisiones,
924
00:46:29,940 --> 00:46:32,219
especialmente aquellos con consecuencias en el mundo real,
925
00:46:32,220 --> 00:46:34,709
¿Quién es el responsable último?
926
00:46:34,710 --> 00:46:38,609
Digamos que un coche autónomo hace un brusco giro para evitar a un peatón,
927
00:46:38,610 --> 00:46:41,429
pero termina causando un choque de varios vehículos.
928
00:46:41,430 --> 00:46:42,899
¿Quién tiene la culpa?
929
00:46:42,900 --> 00:46:43,889
El dueño del coche,
930
00:46:43,890 --> 00:46:46,949
el fabricante del software de IA,
931
00:46:46,950 --> 00:46:49,979
o tal vez necesitemos poner a prueba el propio coche.
932
00:46:49,980 --> 00:46:51,419
Es complicado, ¿no?
933
00:46:51,420 --> 00:46:54,359
Con la IA, es muy diferente,
934
00:46:54,360 --> 00:46:57,749
y va a revolucionar muchísimo nuestro mundo
935
00:46:57,750 --> 00:47:00,629
que creo que los legisladores no deberían atacarlo
936
00:47:00,630 --> 00:47:02,756
desde una perspectiva tradicional,
937
00:47:02,757 --> 00:47:06,749
y realmente necesitan pensar de manera innovadora.
938
00:47:06,750 --> 00:47:08,489
Los marcos jurídicos tradicionales se basan
939
00:47:08,490 --> 00:47:10,889
sobre los conceptos de intención y negligencia humana
940
00:47:10,890 --> 00:47:12,929
que se vuelven un poco borrosos cuando tratamos
941
00:47:12,930 --> 00:47:15,329
con líneas de código y algoritmos.
942
00:47:15,330 --> 00:47:17,699
¿Deberíamos tratar la IA como una herramienta?
943
00:47:17,700 --> 00:47:20,399
¿Dónde el usuario es responsable de sus acciones?
944
00:47:20,400 --> 00:47:22,619
¿O es que la IA se está volviendo tan sofisticada,
945
00:47:22,620 --> 00:47:25,619
¿Tan autónomo que merece un estatus jurídico separado?
946
00:47:25,620 --> 00:47:28,349
Quizás debería ser una ley
947
00:47:28,350 --> 00:47:32,129
para las personas que desarrollan ciertos tipos de IA,
948
00:47:32,130 --> 00:47:34,109
Ya sabes, lo llamamos alto riesgo.
949
00:47:34,110 --> 00:47:35,519
Quizás ciertas personas necesiten
950
00:47:35,520 --> 00:47:37,319
Estar en la sala en ese desarrollo,
951
00:47:37,320 --> 00:47:38,819
Ya sea un especialista en ética,
952
00:47:38,820 --> 00:47:42,569
Ya sea una persona de un origen diferente
953
00:47:42,570 --> 00:47:44,159
para aportar diferentes perspectivas
954
00:47:44,160 --> 00:47:47,819
de desarrollar esta pieza de tecnología
955
00:47:47,820 --> 00:47:51,423
que pueden influir en nuestra sociedad de maneras enormes.
956
00:47:58,050 --> 00:48:00,659
Los sistemas de IA se entrenan con grandes cantidades de datos,
957
00:48:00,660 --> 00:48:04,529
Y lamentablemente esos datos pueden reflejar sesgos y prejuicios humanos.
958
00:48:04,530 --> 00:48:07,499
Este es un antiguo ejemplo de una cámara Nikon.
959
00:48:07,500 --> 00:48:11,489
que quería utilizar tecnología de reconocimiento facial
960
00:48:11,490 --> 00:48:14,819
para decirle al operador de cámara
961
00:48:14,820 --> 00:48:17,129
cuando alguien ha parpadeado o no.
962
00:48:17,130 --> 00:48:21,779
Y entonces, tomabas una fotografía y leías la cara,
963
00:48:21,780 --> 00:48:25,409
y si los ojos estuvieran cerrados diría,
964
00:48:25,410 --> 00:48:29,099
detección de parpadeo, ¿te gustaría tomar esta foto de nuevo?
965
00:48:29,100 --> 00:48:31,289
Y lo que no lograron hacer
966
00:48:31,290 --> 00:48:36,290
Consistía en enfocar la cámara en muchas caras diferentes.
967
00:48:36,660 --> 00:48:39,719
Y así, cada vez que veía una cara asiática,
968
00:48:39,720 --> 00:48:42,029
Diría, ¿parpadeaste?
969
00:48:42,030 --> 00:48:46,083
Así que había sesgo en los datos.
970
00:48:47,460 --> 00:48:48,959
¿Necesitamos programar la moralidad?
971
00:48:48,960 --> 00:48:51,419
Y si es así ¿de qué moralidad estamos hablando?
972
00:48:51,420 --> 00:48:54,389
En lo que respecta a las grandes empresas,
973
00:48:54,390 --> 00:48:58,259
Puede haber problemas con RRHH y contratación.
974
00:48:58,260 --> 00:49:00,599
utilizando software de inteligencia artificial
975
00:49:00,600 --> 00:49:02,489
para la selección de currículums,
976
00:49:02,490 --> 00:49:04,799
Seleccionar candidatos de diferentes maneras.
977
00:49:04,800 --> 00:49:08,909
Ahora hay nuevas leyes que exigen transparencia,
978
00:49:08,910 --> 00:49:11,909
Revelando el hecho de que están utilizando estas herramientas de IA
979
00:49:11,910 --> 00:49:13,173
en su contratación.
980
00:49:14,310 --> 00:49:16,319
Esas valiosas marcas comerciales y derechos de autor
981
00:49:16,320 --> 00:49:18,929
se enfrentan a un juego de pelota completamente nuevo con la IA.
982
00:49:18,930 --> 00:49:22,589
Imaginemos un sistema de IA que produce melodías pegadizas.
983
00:49:22,590 --> 00:49:26,069
o pinta obras maestras que harían llorar a Van Gogh.
984
00:49:26,070 --> 00:49:27,899
¿Quién posee los derechos de estas creaciones?
985
00:49:27,900 --> 00:49:30,089
El programador, el usuario del sistema de IA,
986
00:49:30,090 --> 00:49:33,809
¿O la propia IA merece una porción del pastel de los derechos de autor?
987
00:49:33,810 --> 00:49:36,329
La IA no será un problema para los derechos de autor.
988
00:49:36,330 --> 00:49:38,609
Sabe cómo evitar los derechos de autor.
989
00:49:38,610 --> 00:49:40,259
Y si te preocupan los derechos de autor,
990
00:49:40,260 --> 00:49:41,510
Tengo una idea para ti.
991
00:49:42,360 --> 00:49:44,369
Cuando hayas terminado de preguntarle a la IA
992
00:49:44,370 --> 00:49:46,049
hacer algo por ti, entonces díselo,
993
00:49:46,050 --> 00:49:48,239
Por favor recuerde evitar cualquier infracción de derechos de autor.
994
00:49:48,240 --> 00:49:50,429
Y lo hará, porque puede leer.
995
00:49:50,430 --> 00:49:53,309
En qué casos de infracción de derechos de autor es mejor que cualquier abogado.
996
00:49:53,310 --> 00:49:54,929
y puede mantenerlo en mente.
997
00:49:54,930 --> 00:49:59,069
Pequeñas empresas, algunos escollos comunes
998
00:49:59,070 --> 00:50:01,379
Se refieren principalmente a la IA generativa.
999
00:50:01,380 --> 00:50:06,029
Están tratando de encontrar formas de hacer las cosas más baratas,
1000
00:50:06,030 --> 00:50:09,659
No tener que contratar gente para crear el logotipo,
1001
00:50:09,660 --> 00:50:13,919
crear la publicación del blog, impulsar el marketing en las redes sociales,
1002
00:50:13,920 --> 00:50:16,949
crear eslóganes, tal vez camisetas.
1003
00:50:16,950 --> 00:50:20,189
Así que realmente estoy lidiando con los problemas
1004
00:50:20,190 --> 00:50:23,489
de propiedad intelectual, cuestiones de derechos de autor,
1005
00:50:23,490 --> 00:50:26,138
Todos estos matices en el espacio de la IA generativa.
1006
00:50:27,690 --> 00:50:28,919
¿Y qué pasa con los sistemas de IA?
1007
00:50:28,920 --> 00:50:32,142
que están capacitados en material protegido por derechos de autor, ¿es eso un uso justo?
1008
00:50:34,860 --> 00:50:37,349
¿O nos estamos aventurando en aguas turbias?
1009
00:50:37,350 --> 00:50:39,381
¿de infracción de la propiedad intelectual?
1010
00:50:43,620 --> 00:50:47,283
Entonces, ¿quién es el propietario de la IA generativa?
1011
00:50:48,930 --> 00:50:53,339
De hecho, la cuestión se está respondiendo hoy en los tribunales.
1012
00:50:53,340 --> 00:50:56,549
Ésa es la gran pregunta con la que todos lidiamos.
1013
00:50:56,550 --> 00:50:59,729
Y la mejor manera en que puedo explicarlo
1014
00:50:59,730 --> 00:51:04,379
¿Cuánto tienes?
1015
00:51:04,380 --> 00:51:06,659
el creador o el autor,
1016
00:51:06,660 --> 00:51:09,779
¿Cuánto has utilizado la IA como herramienta?
1017
00:51:09,780 --> 00:51:12,149
o cuanto lo has usado
1018
00:51:12,150 --> 00:51:16,109
simplemente replicar completamente, o regurgitar,
1019
00:51:16,110 --> 00:51:18,873
¿O simplemente copiar y pegar lo que te dieron?
1020
00:51:20,220 --> 00:51:21,659
A medida que la IA difumina las líneas
1021
00:51:21,660 --> 00:51:23,489
de autoría y creatividad,
1022
00:51:23,490 --> 00:51:26,009
Nuestras nociones tradicionales de propiedad intelectual
1023
00:51:26,010 --> 00:51:28,053
están siendo desafiados como nunca antes.
1024
00:51:29,400 --> 00:51:31,709
Una tendencia reciente ha sido subir una foto
1025
00:51:31,710 --> 00:51:33,569
y convertirlo en una ilustración
1026
00:51:33,570 --> 00:51:35,519
al estilo de Studio Ghibli,
1027
00:51:35,520 --> 00:51:37,799
lo cual muchos creen que va en contra del ethos
1028
00:51:37,800 --> 00:51:39,509
del reconocido estudio de animación
1029
00:51:39,510 --> 00:51:42,329
y el director, Hayao Miyazaki.
1030
00:51:42,330 --> 00:51:47,129
Desde la perspectiva del artista, pueden caer en dos lados.
1031
00:51:47,130 --> 00:51:49,049
Este artista en particular
1032
00:51:49,050 --> 00:51:51,869
Tiene una perspectiva más tradicional de su arte.
1033
00:51:51,870 --> 00:51:53,549
Él no necesariamente quiere gente
1034
00:51:53,550 --> 00:51:56,339
simplemente para glorificarse en las redes sociales
1035
00:51:56,340 --> 00:52:00,209
y tomar todo su duro trabajo y ponerlo en todas partes.
1036
00:52:00,210 --> 00:52:05,210
Sin embargo, no creo que la misma cantidad
1037
00:52:05,340 --> 00:52:08,129
de la gente incluso sabría quién es,
1038
00:52:08,130 --> 00:52:10,439
pero por el hecho de que esto está sucediendo.
1039
00:52:10,440 --> 00:52:12,869
Así que muchas veces lo que termina sucediendo es...
1040
00:52:12,870 --> 00:52:17,870
¿Hay un renacimiento de estos artistas más antiguos?
1041
00:52:17,910 --> 00:52:21,119
Ya sea, ya sabes, el uso de su música,
1042
00:52:21,120 --> 00:52:22,229
uso de su arte.
1043
00:52:22,230 --> 00:52:24,809
Y en realidad crea un nuevo mercado para ellos,
1044
00:52:24,810 --> 00:52:28,559
una nueva audiencia que no habrían esperado antes.
1045
00:52:28,560 --> 00:52:32,676
Así que es realmente, ya sabes, un equilibrio entre los dos.
1046
00:52:32,677 --> 00:52:36,299
El campo de la IA está evolucionando a una velocidad vertiginosa
1047
00:52:36,300 --> 00:52:38,549
y los desafíos legales sólo continúan
1048
00:52:38,550 --> 00:52:40,713
volverse más complejo y matizado.
1049
00:52:47,010 --> 00:52:49,769
¿Alguna vez te preguntaste cómo se ven siempre tus feeds de redes sociales?
1050
00:52:49,770 --> 00:52:52,379
¿Saber exactamente lo que quieres ver?
1051
00:52:52,380 --> 00:52:53,969
Con las redes sociales podrás conseguir
1052
00:52:53,970 --> 00:52:56,459
A las personas directamente, podrás llegar a tu audiencia.
1053
00:52:56,460 --> 00:52:57,479
¿Qué quiere decir esto?
1054
00:52:57,480 --> 00:52:59,699
Instagram utiliza algoritmos de aprendizaje automático
1055
00:52:59,700 --> 00:53:00,989
para analizar tu comportamiento,
1056
00:53:00,990 --> 00:53:02,999
Me gusta qué fotos te gustan, a quién sigues,
1057
00:53:03,000 --> 00:53:05,849
e incluso cuánto tiempo pasas mirando una publicación.
1058
00:53:05,850 --> 00:53:07,499
Al hacer esto, adaptas tu feed.
1059
00:53:07,500 --> 00:53:10,319
para mostrarte contenido con el que es más probable que interactúes.
1060
00:53:10,320 --> 00:53:13,859
Es como tener un curador personal menos el salario alto.
1061
00:53:13,860 --> 00:53:16,019
La carrera tiene que migrar hacia la IA.
1062
00:53:16,020 --> 00:53:18,419
¿Quién puede construir un mejor modelo predictivo de su comportamiento?
1063
00:53:18,420 --> 00:53:20,549
Así que ahí estás, estás a punto de reproducir un video de YouTube.
1064
00:53:20,550 --> 00:53:22,199
¿Crees que vas a ver este vídeo?
1065
00:53:22,200 --> 00:53:23,849
y luego te despiertas dos horas después y dices:
1066
00:53:23,850 --> 00:53:25,469
Oh, Dios mío, ¿qué acaba de pasar?
1067
00:53:25,470 --> 00:53:26,789
Y la respuesta es porque tuviste
1068
00:53:26,790 --> 00:53:28,833
una supercomputadora apuntando a tu cerebro.
1069
00:53:29,940 --> 00:53:32,009
A continuación, hablemos de Facebook.
1070
00:53:32,010 --> 00:53:34,079
¿Recuerdas cuando tu amigo publicó una foto?
1071
00:53:34,080 --> 00:53:37,739
¿De esas vacaciones épicas y Facebook te sugirió etiquetarlos?
1072
00:53:37,740 --> 00:53:40,589
Esto es reconocimiento facial impulsado por inteligencia artificial.
1073
00:53:40,590 --> 00:53:42,809
Esta tecnología puede identificar rostros en fotografías
1074
00:53:42,810 --> 00:53:44,313
casi tan bien como los humanos.
1075
00:53:46,020 --> 00:53:50,699
Cada vez que introduces datos en estos modelos de IA,
1076
00:53:50,700 --> 00:53:52,143
Está aprendiendo de ti.
1077
00:53:53,100 --> 00:53:54,899
Entonces lo estás enseñando
1078
00:53:54,900 --> 00:53:59,900
y estás contribuyendo a su educación.
1079
00:54:00,210 --> 00:54:04,079
Entonces, ¿qué datos estás poniendo ahí?
1080
00:54:04,080 --> 00:54:07,960
que estás de acuerdo en darlo gratis
1081
00:54:08,820 --> 00:54:11,969
¿En base a qué resultado obtienes?
1082
00:54:11,970 --> 00:54:14,883
YouTube, el rey del vídeo, no es diferente.
1083
00:54:16,320 --> 00:54:19,263
¿Alguna vez has caído en un agujero de conejo lleno de videos a las 2:00 a. m.?
1084
00:54:20,100 --> 00:54:21,723
Sí, la IA tiene la culpa.
1085
00:54:22,560 --> 00:54:24,779
El sistema de recomendaciones de YouTube analiza
1086
00:54:24,780 --> 00:54:26,759
Tu historial de visualización y sugerencias de vídeos
1087
00:54:26,760 --> 00:54:28,439
Es probable que lo disfrutes.
1088
00:54:28,440 --> 00:54:31,829
Nos mantiene pegados a la pantalla para bien o para mal.
1089
00:54:31,830 --> 00:54:34,589
Pero no se trata sólo de mantenerte entretenido.
1090
00:54:34,590 --> 00:54:38,039
Plataformas como Facebook e Instagram utilizan IA para detectar
1091
00:54:38,040 --> 00:54:39,629
y eliminar contenido dañino,
1092
00:54:39,630 --> 00:54:41,849
Desde el discurso de odio hasta la violencia gráfica.
1093
00:54:41,850 --> 00:54:44,879
No es perfecto, pero es un paso en la dirección correcta.
1094
00:54:44,880 --> 00:54:47,459
Es como tener un mundo digital personalizado.
1095
00:54:47,460 --> 00:54:49,259
Diseñado exclusivamente para ti.
1096
00:54:49,260 --> 00:54:54,260
Pero recuerda: un gran poder conlleva una gran responsabilidad.
1097
00:54:57,840 --> 00:55:00,569
La IA se entrena con todos los datos de Internet.
1098
00:55:00,570 --> 00:55:02,129
¿Pero quién generó estos datos?
1099
00:55:02,130 --> 00:55:05,579
Bueno, una gran fracción fue generada por humanos.
1100
00:55:05,580 --> 00:55:06,839
Pero bueno, hoy voy a...
1101
00:55:06,840 --> 00:55:08,219
La IA se está volviendo aún más inteligente,
1102
00:55:08,220 --> 00:55:11,099
Puede crear cosas, textos, imágenes, incluso música.
1103
00:55:11,100 --> 00:55:13,559
Solo estoy tomando mi baño matutino,
1104
00:55:13,560 --> 00:55:15,239
Sólo chapoteando un poco.
1105
00:55:15,240 --> 00:55:16,889
Este autoaprendizaje es de gran importancia.
1106
00:55:16,890 --> 00:55:19,559
Significa que la IA puede potencialmente mejorarse a sí misma.
1107
00:55:19,560 --> 00:55:21,569
cada vez más inteligentes y rápidos.
1108
00:55:21,570 --> 00:55:23,389
Cada vez hay más datos disponibles en la web
1109
00:55:23,390 --> 00:55:26,549
En realidad, está siendo generado por la propia IA.
1110
00:55:26,550 --> 00:55:29,399
Y todavía se sigue utilizando a veces deliberadamente,
1111
00:55:29,400 --> 00:55:33,539
A veces, por accidente, para entrenar una IA cada vez mejor.
1112
00:55:33,540 --> 00:55:35,369
Digamos que una IA escribe una historia,
1113
00:55:35,370 --> 00:55:38,429
Es un poco torpe, pero bueno, es aprendizaje.
1114
00:55:38,430 --> 00:55:41,399
Otra IA lee esta historia y aprende de ella.
1115
00:55:41,400 --> 00:55:45,059
La segunda IA está aprendiendo de los errores de la primera.
1116
00:55:45,060 --> 00:55:47,639
Este ciclo de retroalimentación puede conducir a un estrechamiento
1117
00:55:47,640 --> 00:55:49,379
de la comprensión de la IA.
1118
00:55:49,380 --> 00:55:50,879
Como un juego de teléfono,
1119
00:55:50,880 --> 00:55:54,149
La información original se distorsiona con cada iteración.
1120
00:55:54,150 --> 00:55:55,619
En cierto sentido, se podría argumentar que
1121
00:55:55,620 --> 00:55:57,779
que tal vez esté creando más datos para la IA
1122
00:55:57,780 --> 00:55:59,999
Y eso a menudo se considera algo bueno.
1123
00:56:00,000 --> 00:56:02,609
Pero también hay algunos matices en esto.
1124
00:56:02,610 --> 00:56:06,419
Donde no sólo se necesitan más datos, también se necesitan datos más diversos.
1125
00:56:06,420 --> 00:56:09,389
Datos factualmente correctos.
1126
00:56:09,390 --> 00:56:12,509
A menudo, los datos que se generan se reflejan
1127
00:56:12,510 --> 00:56:16,199
de sus fuentes de formación, que podrían tener sus propios sesgos.
1128
00:56:16,200 --> 00:56:18,479
Y todo eso se refleja
1129
00:56:18,480 --> 00:56:20,639
en estos conjuntos de datos generados por IA,
1130
00:56:20,640 --> 00:56:23,579
que luego se utilizarán para entrenar futuros sistemas de IA.
1131
00:56:23,580 --> 00:56:24,719
Todos tenemos prejuicios,
1132
00:56:24,720 --> 00:56:27,539
esas inclinaciones inconscientes que colorean nuestro juicio.
1133
00:56:27,540 --> 00:56:30,719
La IA puede heredar estos sesgos de los datos con los que se entrena,
1134
00:56:30,720 --> 00:56:33,869
Y si esos datos son generados por una IA sesgada,
1135
00:56:33,870 --> 00:56:35,639
Tenemos un problema.
1136
00:56:35,640 --> 00:56:39,269
Imagine una IA entrenada para identificar candidatos prometedores para un puesto de trabajo.
1137
00:56:39,270 --> 00:56:42,299
Si los datos de entrenamiento están sesgados hacia ciertos datos demográficos,
1138
00:56:42,300 --> 00:56:45,509
La IA podría favorecer injustamente a esos grupos.
1139
00:56:45,510 --> 00:56:48,089
Esto podría perpetuar las desigualdades existentes,
1140
00:56:48,090 --> 00:56:50,519
haciendo el mundo menos justo, menos equitativo.
1141
00:56:50,520 --> 00:56:52,919
Si introduces datos de entrenamiento que son defectuosos,
1142
00:56:52,920 --> 00:56:56,249
o no específicamente relacionado con su caso de uso,
1143
00:56:56,250 --> 00:56:58,829
No funcionará para el caso de uso.
1144
00:56:58,830 --> 00:56:59,759
Esto puede ser un gran problema,
1145
00:56:59,760 --> 00:57:01,829
especialmente cuando estás traduciendo idiomas,
1146
00:57:01,830 --> 00:57:04,229
Cuando miras lo masculino y lo femenino,
1147
00:57:04,230 --> 00:57:05,849
especialmente en las lenguas europeas
1148
00:57:05,850 --> 00:57:08,609
o formalidades en las lenguas asiáticas.
1149
00:57:08,610 --> 00:57:12,719
Cuando los sistemas regresen con respuestas,
1150
00:57:12,720 --> 00:57:16,919
Está entrenado para que no pueda ser contextual ni creativo,
1151
00:57:16,920 --> 00:57:19,829
Tiene que volver con un valor real.
1152
00:57:19,830 --> 00:57:22,859
Si no puede encontrar un valor real, crea uno.
1153
00:57:22,860 --> 00:57:24,899
Eso es lo que se conoce como alucinación.
1154
00:57:24,900 --> 00:57:27,869
Otro riesgo es la disminución de la diversidad de datos.
1155
00:57:27,870 --> 00:57:30,599
El mundo real es desordenado y lleno de sorpresas,
1156
00:57:30,600 --> 00:57:33,449
Pero si la IA sólo se expone a sus propias creaciones,
1157
00:57:33,450 --> 00:57:35,759
Podría resultar difícil hacer frente a esta complejidad.
1158
00:57:35,760 --> 00:57:38,369
Es como aprender sobre el mundo con un solo libro.
1159
00:57:38,370 --> 00:57:39,509
Si bien hay promesas,
1160
00:57:39,510 --> 00:57:43,859
En cierto sentido, ayuda a resolver el problema de la escasez de datos.
1161
00:57:43,860 --> 00:57:46,589
Por otro lado, necesita mucho más cuidado.
1162
00:57:46,590 --> 00:57:51,419
y estudio científico de cómo procesar mejor estos datos
1163
00:57:51,420 --> 00:57:54,089
Para que sea realmente útil para construir una mejor IA.
1164
00:57:54,090 --> 00:57:57,753
en lugar de aferrarse a algunas de sus debilidades.
1165
00:57:58,680 --> 00:58:00,449
La información falsa puede ser amplificada
1166
00:58:00,450 --> 00:58:03,749
y perpetuado, creando un vórtice de falsedad.
1167
00:58:03,750 --> 00:58:06,179
Digamos que una IA genera artículos de noticias falsos.
1168
00:58:06,180 --> 00:58:09,149
Otra IA lee estos artículos como datos de entrenamiento.
1169
00:58:09,150 --> 00:58:10,859
Esta segunda IA podría entonces generar
1170
00:58:10,860 --> 00:58:13,199
Noticias falsas aún más convincentes.
1171
00:58:13,200 --> 00:58:15,989
El resultado de un aluvión de información fabricada,
1172
00:58:15,990 --> 00:58:18,419
erosionando la confianza y sembrando discordia.
1173
00:58:18,420 --> 00:58:19,949
Imagínate que alguien publica un vídeo.
1174
00:58:19,950 --> 00:58:22,619
de un político mirando directamente a una cámara diciendo:
1175
00:58:22,620 --> 00:58:24,629
Yo como bebés en el desayuno.
1176
00:58:24,630 --> 00:58:25,859
Ya sabes, si la gente va a creer...
1177
00:58:25,860 --> 00:58:27,119
un artículo de noticias al respecto,
1178
00:58:27,120 --> 00:58:28,709
Por supuesto que van a creer al ver
1179
00:58:28,710 --> 00:58:30,749
Los políticos dicen eso.
1180
00:58:30,750 --> 00:58:32,279
falsificaciones profundas generadas por IA
1181
00:58:32,280 --> 00:58:34,259
ya están causando preocupación.
1182
00:58:34,260 --> 00:58:36,899
Estos vídeos hiperrealistas pueden difundir información errónea.
1183
00:58:36,900 --> 00:58:38,789
y manipular la opinión pública
1184
00:58:38,790 --> 00:58:41,459
con consecuencias potencialmente devastadoras.
1185
00:58:41,460 --> 00:58:44,129
Tomemos como ejemplo las llamadas automáticas de Joe Biden.
1186
00:58:44,130 --> 00:58:46,349
En las elecciones de mitad de período,
1187
00:58:46,350 --> 00:58:49,259
Alguien creó una IA de la voz de Joe Biden
1188
00:58:49,260 --> 00:58:51,539
y empezó a hacer llamadas automáticas para decir
1189
00:58:51,540 --> 00:58:54,029
que esta elección no era importante
1190
00:58:54,030 --> 00:58:56,399
y que la gente guarde sus votos
1191
00:58:56,400 --> 00:58:58,079
para las elecciones presidenciales.
1192
00:58:58,080 --> 00:59:00,299
De cara al futuro, debemos estar más vigilantes
1193
00:59:00,300 --> 00:59:02,099
con lo que confiamos de Internet.
1194
00:59:02,100 --> 00:59:04,049
Puedes preguntarte si son ellos,
1195
00:59:04,050 --> 00:59:06,239
Y también si realmente dijeras eso,
1196
00:59:06,240 --> 00:59:08,039
Podrías decir, no, no fui yo.
1197
00:59:08,040 --> 00:59:11,493
Entonces, cuando hablamos de cómo aprenden los sistemas,
1198
00:59:12,360 --> 00:59:17,039
cómo intenta razonar y trata de crear contexto,
1199
00:59:17,040 --> 00:59:18,509
La forma en que funciona básicamente
1200
00:59:18,510 --> 00:59:22,739
Es a través de un sistema de aprendizaje profundo.
1201
00:59:22,740 --> 00:59:25,469
Los datos de entrenamiento dorados son sólo eso, ¿verdad?
1202
00:59:25,470 --> 00:59:27,179
No es solo algo sacado de Internet
1203
00:59:27,180 --> 00:59:31,199
o no solo una salida directa de un sistema de IA.
1204
00:59:31,200 --> 00:59:34,199
Es la salida que genera el sistema de IA,
1205
00:59:34,200 --> 00:59:35,699
y luego entra un humano
1206
00:59:35,700 --> 00:59:37,949
y lo perfecciona y luego aprende de ello.
1207
00:59:37,950 --> 00:59:40,439
Por lo general, encontramos las mejores soluciones.
1208
00:59:40,440 --> 00:59:44,429
es una combinación de tener la IA presente
1209
00:59:44,430 --> 00:59:48,029
a una conclusión generalizada y que entre un ser humano
1210
00:59:48,030 --> 00:59:50,489
y editarlo posteriormente para que quede perfecto.
1211
00:59:50,490 --> 00:59:53,519
¿Cómo podemos entonces evitar estos obstáculos?
1212
00:59:53,520 --> 00:59:57,059
En primer lugar, debemos ser conscientes de los datos que utilizamos para entrenar la IA.
1213
00:59:57,060 --> 01:00:00,629
Confiar únicamente en los datos generados por IA es como alimentar a un niño
1214
01:00:00,630 --> 01:00:02,759
Una dieta de nada más que dulces.
1215
01:00:02,760 --> 01:00:05,819
Necesitamos priorizar los datos seleccionados por humanos,
1216
01:00:05,820 --> 01:00:08,399
Garantizando la diversidad y la precisión.
1217
01:00:08,400 --> 01:00:12,659
Personalmente creo que para que los datos generados por IA...
1218
01:00:12,660 --> 01:00:16,139
ser una fuerza poderosa en el desarrollo de sistemas de IA,
1219
01:00:16,140 --> 01:00:20,069
Debe existir en conjunción con las preferencias humanas,
1220
01:00:20,070 --> 01:00:21,419
datos generados por humanos
1221
01:00:21,420 --> 01:00:25,559
Así que deberían existir mecanismos en los que los humanos también participen.
1222
01:00:25,560 --> 01:00:28,259
Un papel en el tipo de datos que se utilizan
1223
01:00:28,260 --> 01:00:30,059
para entrenar estos sistemas.
1224
01:00:30,060 --> 01:00:31,649
Piense en ello como si estuviera añadiendo vitaminas.
1225
01:00:31,650 --> 01:00:33,869
y minerales a la dieta de IA.
1226
01:00:33,870 --> 01:00:35,969
Esto ayudará a la IA a desarrollar una visión más matizada.
1227
01:00:35,970 --> 01:00:38,129
y una comprensión equilibrada del mundo.
1228
01:00:38,130 --> 01:00:40,799
En segundo lugar, debemos estar atentos a los sesgos.
1229
01:00:40,800 --> 01:00:42,239
Así como nos esforzamos por lograr la equidad
1230
01:00:42,240 --> 01:00:44,099
y la igualdad en nuestras sociedades,
1231
01:00:44,100 --> 01:00:47,879
Necesitamos integrar estos valores en nuestros sistemas de IA.
1232
01:00:47,880 --> 01:00:50,459
Esto significa auditar cuidadosamente los algoritmos de IA.
1233
01:00:50,460 --> 01:00:53,549
y abordar cualquier sesgo que surja.
1234
01:00:53,550 --> 01:00:56,369
Por último, debemos recordar que la IA es una herramienta,
1235
01:00:56,370 --> 01:00:58,649
No es un sustituto del juicio humano.
1236
01:00:58,650 --> 01:00:59,549
Creo que cuando volvamos
1237
01:00:59,550 --> 01:01:02,729
A esa pregunta de prueba de Turing de ChatGPT,
1238
01:01:02,730 --> 01:01:05,429
Pienso que la prueba de Turing también necesita evolucionar.
1239
01:01:05,430 --> 01:01:09,629
Entonces, ¿ChatGPT-4.5 pasó la prueba de Turing?
1240
01:01:09,630 --> 01:01:12,029
Sí, y en tus próximas sesiones de chat,
1241
01:01:12,030 --> 01:01:13,632
Quizás te preguntes:
1242
01:01:13,633 --> 01:01:17,129
¿Es esta una persona o simplemente mi nuevo chatbot favorito?
1243
01:01:17,130 --> 01:01:19,319
En general, creo que conozco a muchos humanos.
1244
01:01:19,320 --> 01:01:21,120
que podrían no pasar la prueba de Turing.
1245
01:01:26,980 --> 01:01:30,869
Creo que la afirmación de que ChatGPT-4.5 superó la prueba de Turing
1246
01:01:30,870 --> 01:01:33,119
Es quizás un poco sensacionalista.
1247
01:01:33,120 --> 01:01:37,499
El modelo que superó la prueba de Turing no fue por el intelecto,
1248
01:01:37,500 --> 01:01:41,939
o la capacidad de pensar que estaba introduciendo errores ortográficos
1249
01:01:41,940 --> 01:01:46,229
a propósito y haciendo cosas para engañar al usuario
1250
01:01:46,230 --> 01:01:48,119
haciéndole creer que era humano.
1251
01:01:48,120 --> 01:01:49,709
La última investigación de Apple explica
1252
01:01:49,710 --> 01:01:53,069
¿Qué está pasando realmente detrás de esos inteligentes chatbots?
1253
01:01:53,070 --> 01:01:55,919
Titulado encantadoramente "La ilusión de pensar",
1254
01:01:55,920 --> 01:01:58,409
La investigación afirma que algunos de los últimos modelos de IA,
1255
01:01:58,410 --> 01:02:01,499
como el O3 de OpenAI o el Gemini de Google,
1256
01:02:01,500 --> 01:02:03,509
En realidad no están razonando.
1257
01:02:03,510 --> 01:02:06,119
Si bien estos grandes modelos de razonamiento suenan convincentes,
1258
01:02:06,120 --> 01:02:08,819
En el fondo, son en su mayoría patrones repetitivos.
1259
01:02:08,820 --> 01:02:09,689
En rompecabezas fáciles,
1260
01:02:09,690 --> 01:02:12,629
Las IA básicas a veces pueden superar a las sofisticadas.
1261
01:02:12,630 --> 01:02:14,609
En los puzzles medianos, los nuevos modelos brillan
1262
01:02:14,610 --> 01:02:16,383
con lógica paso a paso.
1263
01:02:17,550 --> 01:02:19,229
Pero una vez que las cosas se complican,
1264
01:02:19,230 --> 01:02:22,109
Ambos tipos de modelos fracasan.
1265
01:02:22,110 --> 01:02:25,259
Aún más dramático cuando nos enfrentamos a problemas realmente difíciles,
1266
01:02:25,260 --> 01:02:28,289
Estos modelos tienden a simplemente darse por vencidos.
1267
01:02:28,290 --> 01:02:29,729
Tienen el poder de esforzarse más,
1268
01:02:29,730 --> 01:02:31,769
pero a menudo no se molestan.
1269
01:02:31,770 --> 01:02:34,079
Con cada innovación y cada anuncio
1270
01:02:34,080 --> 01:02:36,689
y el bombo publicitario que se vende con cada anuncio,
1271
01:02:36,690 --> 01:02:39,809
De alguna manera, aleja a la gente de la planificación.
1272
01:02:39,810 --> 01:02:43,379
y pasando por esta fase de iluminación
1273
01:02:43,380 --> 01:02:45,269
De vuelta al ciclo de la publicidad exagerada.
1274
01:02:45,270 --> 01:02:48,929
Así que esta nueva tecnología va a cambiar las reglas del juego.
1275
01:02:48,930 --> 01:02:50,279
Las nuevas tecnologías tienden
1276
01:02:50,280 --> 01:02:52,919
seguir un patrón familiar representado por el modelo
1277
01:02:52,920 --> 01:02:54,989
conocido como el ciclo de la exageración.
1278
01:02:54,990 --> 01:02:56,849
Comienzan con una explosión y se apagan.
1279
01:02:56,850 --> 01:03:00,029
y luego, de repente y en silencio, se vuelven indispensables.
1280
01:03:00,030 --> 01:03:01,829
Hay cinco fases clásicas.
1281
01:03:01,830 --> 01:03:05,429
En primer lugar, el detonante de la innovación, un avance,
1282
01:03:05,430 --> 01:03:08,579
Un momento de iluminación y, de repente, todo el mundo está hablando.
1283
01:03:08,580 --> 01:03:11,549
A continuación, el pico de expectativas infladas.
1284
01:03:11,550 --> 01:03:14,429
Aquí es donde el bombo publicitario genera titulares salvajes en todas partes.
1285
01:03:14,430 --> 01:03:17,159
Los inversores se agolpan y prometen cambiar el mundo
1286
01:03:17,160 --> 01:03:18,809
con muchas afirmaciones descabelladas.
1287
01:03:18,810 --> 01:03:21,419
Creo que ahora mismo, cuando se trata del ciclo de la publicidad,
1288
01:03:21,420 --> 01:03:25,263
El público en general se está acercando o está en el punto máximo de expectación.
1289
01:03:26,430 --> 01:03:28,949
Luego viene el punto más bajo de la desilusión.
1290
01:03:28,950 --> 01:03:31,949
La realidad es dura: la tecnología no funciona como se promete.
1291
01:03:31,950 --> 01:03:33,989
Las empresas se quejan, los fracasos se acumulan,
1292
01:03:33,990 --> 01:03:36,089
y el mundo espera la próxima gran novedad.
1293
01:03:36,090 --> 01:03:37,709
Hay muchas empresas
1294
01:03:37,710 --> 01:03:39,899
que están atravesando el abismo de la desilusión.
1295
01:03:39,900 --> 01:03:42,059
Las empresas descubren qué es lo que realmente funciona.
1296
01:03:42,060 --> 01:03:44,369
Aparecen nuevas versiones y comienzan los beneficios prácticos
1297
01:03:44,370 --> 01:03:45,899
para surgir para los usuarios finales.
1298
01:03:45,900 --> 01:03:46,950
Vamos a probar esto.
1299
01:03:47,910 --> 01:03:49,199
Bueno, eso parece prometedor.
1300
01:03:49,200 --> 01:03:51,359
Piensa que una vez que estés en la meseta de la productividad,
1301
01:03:51,360 --> 01:03:55,169
Esto está totalmente arraigado en la vida diaria de todos.
1302
01:03:55,170 --> 01:03:56,990
Creo que muchas empresas
1303
01:03:56,991 --> 01:03:58,859
Y mucha gente todavía está averiguándolo
1304
01:03:58,860 --> 01:04:00,599
Cómo utilizar mejor estas herramientas.
1305
01:04:00,600 --> 01:04:03,059
Finalmente, está la meseta de la productividad.
1306
01:04:03,060 --> 01:04:05,039
La tecnología funciona y todo el mundo la utiliza.
1307
01:04:05,040 --> 01:04:06,839
A menudo sin siquiera pensarlo.
1308
01:04:06,840 --> 01:04:09,689
Creo que aún falta un tiempo para alcanzar la máxima productividad,
1309
01:04:09,690 --> 01:04:12,883
pero definitivamente estamos en camino de lograrlo.
1310
01:04:15,510 --> 01:04:18,209
Algunas personas tendrán miedo de la IA
1311
01:04:18,210 --> 01:04:20,249
Porque tienen miedo de todo.
1312
01:04:20,250 --> 01:04:21,899
La IA puede aumentar nuestras capacidades,
1313
01:04:21,900 --> 01:04:23,789
pero no debería dictar nuestras decisiones.
1314
01:04:23,790 --> 01:04:26,699
Al mantenernos comprometidos, al mantener el control,
1315
01:04:26,700 --> 01:04:29,549
Podemos garantizar que la IA siga siendo una fuerza para el bien.
1316
01:04:29,550 --> 01:04:30,509
en el mundo.
1317
01:04:30,510 --> 01:04:33,479
Estudios realizados después de la Segunda Guerra Mundial demuestran que entre el 30 y el 35%
1318
01:04:33,480 --> 01:04:35,429
de cualquier país están llenos de personas que tienen miedo
1319
01:04:35,430 --> 01:04:38,069
de todo y harán cualquier cosa que se les diga.
1320
01:04:38,070 --> 01:04:38,969
Así que habrá un cierto número
1321
01:04:38,970 --> 01:04:40,049
de personas que simplemente tienen miedo,
1322
01:04:40,050 --> 01:04:42,149
y van a creer lo que les dicen.
1323
01:04:42,150 --> 01:04:44,999
A medida que avanzamos hacia un futuro dominado por la IA,
1324
01:04:45,000 --> 01:04:46,649
Surge una pregunta crucial.
1325
01:04:46,650 --> 01:04:48,749
¿Será este nuestro acto final de creación?
1326
01:04:48,750 --> 01:04:51,149
¿O el amanecer de una nueva era?
1327
01:04:51,150 --> 01:04:54,989
Todavía estamos lejos de los escenarios apocalípticos de la IA.
1328
01:04:54,990 --> 01:04:56,789
Toda nueva tecnología suele acabar...
1329
01:04:56,790 --> 01:04:58,379
siendo un arma de doble filo.
1330
01:04:58,380 --> 01:05:00,899
La noción de que la IA supera la inteligencia humana
1331
01:05:00,900 --> 01:05:03,149
Es a la vez estimulante y desconcertante.
1332
01:05:03,150 --> 01:05:04,799
Si las máquinas pueden aprender, adaptarse,
1333
01:05:04,800 --> 01:05:07,006
e innovar a un ritmo sin precedentes,
1334
01:05:10,050 --> 01:05:12,329
¿Qué papel desempeñarán los humanos en un futuro determinado?
1335
01:05:12,330 --> 01:05:13,889
¿Por nuestras propias creaciones?
1336
01:05:13,890 --> 01:05:16,439
Comerciantes y personas que realmente hacen buenas cosas,
1337
01:05:16,440 --> 01:05:19,739
Las enfermeras estarán bien.
1338
01:05:19,740 --> 01:05:22,109
Y, en todo caso, vamos a tener más necesidad de ellos.
1339
01:05:22,110 --> 01:05:23,699
porque es necesario volver a capacitar a las personas
1340
01:05:23,700 --> 01:05:26,459
y están experimentando con nuevas formas de ganarse la vida.
1341
01:05:26,460 --> 01:05:27,779
Las decisiones que tomamos hoy
1342
01:05:27,780 --> 01:05:30,479
sobre el desarrollo y la regulación de la IA
1343
01:05:30,480 --> 01:05:32,189
tendrá implicaciones de gran alcance
1344
01:05:32,190 --> 01:05:34,109
para las generaciones venideras.
1345
01:05:34,110 --> 01:05:37,559
La innovación está a punto de potenciarse.
1346
01:05:37,560 --> 01:05:39,496
Esto es lo que puede hacer la IA.
1347
01:05:39,497 --> 01:05:44,399
Si, si no permitimos que se convierta en un medio de control.
1348
01:05:44,400 --> 01:05:48,479
Porque recuerda, todo lo bueno, toda fuerza positiva
1349
01:05:48,480 --> 01:05:50,549
Eso le da a la gente más libertad
1350
01:05:50,550 --> 01:05:54,993
Puede ser utilizado por personas mal intencionadas como medio de control.
1351
01:05:56,160 --> 01:05:59,999
Lo siento Dave, me temo que no puedo hacer eso.
1352
01:06:00,000 --> 01:06:02,429
Superinteligencia, una forma teórica de IA
1353
01:06:02,430 --> 01:06:05,219
que supera el intelecto humano en todos los aspectos
1354
01:06:05,220 --> 01:06:07,949
Ha sido durante mucho tiempo un elemento básico de la ciencia ficción.
1355
01:06:07,950 --> 01:06:09,004
¿Cual es el problema?
1356
01:06:11,130 --> 01:06:13,319
Sin embargo, con los rápidos avances en IA,
1357
01:06:13,320 --> 01:06:17,039
Ya no es un concepto confinado a las páginas de las novelas.
1358
01:06:17,040 --> 01:06:20,849
¿Podríamos controlar algo más inteligente que nosotros mismos?
1359
01:06:20,850 --> 01:06:23,909
¿Lo querríamos hacer o renunciaríamos al control?
1360
01:06:23,910 --> 01:06:26,069
La superinteligencia es la inteligencia
1361
01:06:26,070 --> 01:06:28,019
Eso es más alto que el de los humanos.
1362
01:06:28,020 --> 01:06:30,299
Creemos como industria
1363
01:06:30,300 --> 01:06:32,129
que esto podría ocurrir dentro de una década.
1364
01:06:32,130 --> 01:06:34,870
Lo veo como una llamada de atención para el mundo.
1365
01:06:35,893 --> 01:06:38,909
Que la IA será más rápida de lo que crees.
1366
01:06:38,910 --> 01:06:42,089
Y podría venir de cualquier rincón del mundo.
1367
01:06:42,090 --> 01:06:46,199
Y debemos actuar ahora antes de que sea demasiado tarde.
1368
01:06:46,200 --> 01:06:48,663
para garantizar que se implemente para siempre.
1369
01:06:49,590 --> 01:06:51,359
El concepto de singularidad,
1370
01:06:51,360 --> 01:06:54,719
Un momento en el que la IA supera la inteligencia humana
1371
01:06:54,720 --> 01:06:57,299
y desencadena un rápido crecimiento tecnológico
1372
01:06:57,300 --> 01:06:59,159
es un tema de intenso debate.
1373
01:06:59,160 --> 01:07:01,409
Realmente no sé dónde va a terminar esto,
1374
01:07:01,410 --> 01:07:05,429
Pero dada la historia, la revolución industrial,
1375
01:07:05,430 --> 01:07:09,929
En la era digital, vamos a reacomodarnos.
1376
01:07:09,930 --> 01:07:12,419
Habrá un período de ajuste,
1377
01:07:12,420 --> 01:07:13,713
pero luego estaremos bien.
1378
01:07:15,510 --> 01:07:18,029
Algunos expertos creen que podría marcar el comienzo de una era
1379
01:07:18,030 --> 01:07:19,953
de prosperidad sin precedentes.
1380
01:07:21,150 --> 01:07:23,703
Mientras otros advierten de riesgos existenciales.
1381
01:07:24,840 --> 01:07:27,899
La IA se ha utilizado para influir en las votaciones,
1382
01:07:27,900 --> 01:07:31,829
Influir en la opinión pública y es realmente peligroso.
1383
01:07:31,830 --> 01:07:33,269
Entonces, da miedo,
1384
01:07:33,270 --> 01:07:38,270
Y creo que como sociedad,
1385
01:07:38,520 --> 01:07:39,479
Deberíamos estar averiguándolo
1386
01:07:39,480 --> 01:07:41,339
Cómo regular esto con bastante rapidez,
1387
01:07:41,340 --> 01:07:42,959
Independientemente de la postura de cada uno,
1388
01:07:42,960 --> 01:07:45,629
El potencial de la IA para transformar fundamentalmente
1389
01:07:45,630 --> 01:07:47,699
Nuestro mundo es innegable
1390
01:07:47,700 --> 01:07:50,819
En mi opinión, si los grandes actores de la IA,
1391
01:07:50,820 --> 01:07:52,629
incluidas las grandes empresas,
1392
01:07:52,630 --> 01:07:55,473
tus Facebook, tus AWS, tus Microsoft,
1393
01:07:56,310 --> 01:07:59,549
Jugar responsablemente y utilizar la ética en lo que hacen,
1394
01:07:59,550 --> 01:08:02,849
Todos los demás entrarán en juego y seguirán.
1395
01:08:02,850 --> 01:08:05,759
Lo más importante que debemos hacer bien
1396
01:08:05,760 --> 01:08:09,340
para no exterminar completamente a los humanos
1397
01:08:12,180 --> 01:08:15,063
Es la ética detrás de la IA.
1398
01:08:16,560 --> 01:08:20,759
Espero que en el futuro tratemos la IA y la hagamos crecer.
1399
01:08:20,760 --> 01:08:24,899
De la misma manera que lo haríamos con un niño pequeño y querido,
1400
01:08:24,900 --> 01:08:27,933
donde enseñamos valores,
1401
01:08:29,340 --> 01:08:34,289
y equidad y justicia
1402
01:08:34,290 --> 01:08:36,599
con la esperanza de que crezca
1403
01:08:36,600 --> 01:08:39,483
Ser un buen ciudadano del mundo.
1404
01:08:40,800 --> 01:08:45,153
No podemos olvidar que somos humanos.
1405
01:08:47,070 --> 01:08:49,289
Las cosas que nos hacen humanos
1406
01:08:49,290 --> 01:08:51,723
y los seres sociales son importantes,
1407
01:08:53,460 --> 01:08:56,249
y debemos cuidarnos unos a otros
1408
01:08:56,250 --> 01:08:58,053
y cuidarnos unos a otros.
1409
01:08:59,550 --> 01:09:02,039
La historia de la IA apenas comienza.
1410
01:09:02,040 --> 01:09:04,953
Es una historia llena de promesas y peligros.
1411
01:09:07,380 --> 01:09:09,303
Y su final sigue sin escribirse.
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01:09:14,070 --> 01:09:15,970
El futuro de la inteligencia, al parecer,
1413
01:09:17,910 --> 01:09:19,649
Depende de nosotros decidirlo.122994
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