Elon Musk ha anunciado la creación de una nueva startup de inteligencia artificial llamada xAI. La compañía incluye a varios ingenieros que han trabajado en empresas como OpenAI y Google. Musk ha expresado previamente que cree que los avances en IA deberían pausarse y que el sector necesita regulación. La nueva empresa fue creada para "comprender la realidad". No se sabe cuánto financiamiento tiene la entidad, cuáles son sus objetivos específicos ni en qué tipo de IA se quiere enfocar la compañía.

El sitio web de la empresa señala que el objetivo de xAI es "entender la verdadera naturaleza del universo". La nueva compañía llevará a cabo un chat en Twitter Spaces el viernes, en el que posiblemente se revelarán más detalles sobre sus objetivos.

Elon Musk fue uno de los principales patrocinadores de OpenAI, que luego creó el popular modelo de lenguaje ChatGPT, que se ha vuelto popular, a menudo de manera controvertida, en usos como ayudar a los estudiantes a redactar tareas.

Sin embargo, la relación del multimillonario con la compañía se ha deteriorado. Ha criticado a ChatGPT por tener un sesgo liberal. "Lo que necesitamos es TruthGPT", tuiteó Musk en febrero. También está en desacuerdo con la forma en que se ha gestionado ChatGPT y su estrecha relación con Microsoft. "Parece extraño que algo pueda ser sin fines de lucro, de código abierto y de alguna manera convertirse en una fuente cerrada con fines de lucro", dijo Musk en una entrevista con CNBC.

En marzo, Musk firmó una carta abierta que pedía una pausa en los "experimentos de IA gigantes". Hasta la fecha, la carta ha recibido alrededor de 33,000 firmas.

En una entrevista con la BBC en abril, Musk dijo que llevaba más de una década preocupándose por la seguridad de la IA. "Creo que debería establecerse un organismo regulador para supervisar la IA y asegurarse de que no represente un peligro para el público", dijo.

Musk también se enfrenta a las compañías de IA debido a los datos que utilizan para entrenar a los chatbots, el software que aprende cómo interactúan los humanos al rascar grandes cantidades de datos de diversas fuentes para alimentar su conocimiento y estilos de interacción.

El multimillonario cree que se extraen grandes cantidades de datos de Twitter y que la empresa debería recibir una compensación adecuada. Musk adquirió la plataforma de microblogging en un acuerdo valorado en miles de millones de dólares, antes de realizar cambios drásticos que llevaron a muchas personas a abandonar la plataforma en protesta, incluida la productora de programas como Grey's Anatomy y Bridgerton, Shonda Rhimes, así como la modelo Gigi Hadid y el comediante y actor Stephen Fry.

Un estudio del Banco Mundial reveló que en 2020 se produjeron aproximadamente 2.24 mil millones de toneladas de residuos sólidos en el mundo, y se estima que esta cifra aumentará en un 73% para el año 2050, alcanzando los 3.88 mil millones de toneladas. El plástico es particularmente problemático, ya que desde el inicio de su producción a gran escala en la década de 1950 hasta 2015, se calcula que se generaron más de 8.3 mil millones de toneladas de desechos plásticos.

Mikela Druckman, fundadora de Greyparrot, una empresa emergente del Reino Unido, ha dedicado mucho tiempo a estudiar los desechos que generamos. Su empresa ha creado un sistema de inteligencia artificial (IA) diseñado para analizar instalaciones de procesamiento y reciclaje de residuos. Greyparrot coloca cámaras sobre las cintas transportadoras de alrededor de 50 sitios de desechos y reciclaje en Europa, utilizando software de IA para analizar lo que pasa en tiempo real.

Aunque la tecnología de IA ha avanzado significativamente en el último año y su capacidad para procesar imágenes es muy sofisticada, la reconocida de basura sigue siendo un desafío. La señora Druckman afirma que es difícil entrenar a un sistema para reconocer los desechos cuando, por ejemplo, una botella de Coca-Cola, una vez en el contenedor, está arrugada, aplastada y sucia, lo que dificulta aún más su identificación desde el punto de vista de la IA.

Actualmente, los sistemas de Greyparrot rastrean 32 mil millones de objetos de desechos al año, y la empresa ha creado un enorme mapa digital de los desechos. Esta información puede ayudar a los gestores de residuos a ser más eficientes en sus operaciones, pero también puede ser compartida más ampliamente. Además, permite a los reguladores tener una mejor comprensión del material y de los materiales problemáticos, lo que también influye en el diseño de los envases.

Un nuevo estudio de investigadores del MIT arroja luz sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en el trabajo, demostrando que aumenta la productividad de los trabajadores asignados a tareas como escribir cartas de presentación, emails delicados y análisis costo-beneficio.

Aunque las tareas del estudio no eran réplicas exactas del trabajo real y no requerían precisión factual o contexto específico, muchos de los participantes afirmaron que eran similares a tareas que realizaban en sus empleos. Los beneficios fueron significativos: el acceso al chatbot ChatGPT redujo el tiempo necesario para completar las tareas en un 40%, y la calidad de los resultados, evaluada por expertos independientes, aumentó un 18%.

Los investigadores esperan que este estudio, publicado en la revista Science, ayude a las personas a comprender el impacto que herramientas de IA como ChatGPT pueden tener en el ámbito laboral.

"Lo que podemos afirmar con certeza es que la IA generativa tendrá un gran efecto en el trabajo de cuello blanco", afirma Shakked Noy, estudiante de doctorado en el Departamento de Economía del MIT y coautor del estudio. "Creo que nuestro estudio demuestra que este tipo de tecnología tiene aplicaciones importantes en el trabajo de cuello blanco. Es una tecnología útil. Pero todavía es demasiado pronto para determinar si será buena o mala, o cómo provocará que la sociedad se adapte".

Para estudiar el efecto de la IA generativa en la productividad laboral, los investigadores asignaron a 453 profesionales con estudios universitarios, como especialistas en marketing, redacción de solicitudes de subvenciones, consultoría, análisis de datos, recursos humanos y gestores, dos tareas de redacción específicas de su ocupación. Las tareas, que duraban entre 20 y 30 minutos, incluían escribir cartas de presentación para solicitudes de subvenciones, emails sobre reestructuración organizativa y planes de análisis para ayudar a una empresa a decidir a qué clientes enviar notificaciones según los datos proporcionados. Profesionales experimentados en las mismas ocupaciones que los participantes evaluaron cada envío como si se encontraran con él en un entorno laboral, sin saber si había sido creado con la ayuda de ChatGPT.

La mitad de los participantes tuvieron acceso al chatbot ChatGPT-3.5, desarrollado por la empresa OpenAI, para la segunda tarea. Estos participantes terminaron las tareas 11 minutos más rápido que el grupo de control, y la calidad promedio de sus evaluaciones aumentó un 18%.

Los datos también mostraron que la desigualdad de rendimiento entre los trabajadores disminuyó, lo que indica que aquellos que obtuvieron una calificación más baja en la primera tarea se beneficiaron más al usar ChatGPT en la segunda tarea.

Los investigadores reconocen que las tareas representaban en general los tipos de asignaciones que estos profesionales enfrentan en sus empleos reales, pero también señalan varias limitaciones. Debido a que utilizaron participantes anónimos, no pudieron requerir conocimiento contextual sobre una empresa o cliente específico. También tuvieron que dar instrucciones explícitas para cada tarea, mientras que las tareas del mundo real suelen ser más abiertas. Además, no consideraron factible contratar verificadores de hechos para evaluar la precisión de los resultados. La precisión es un problema importante en las tecnologías de IA generativa actuales.

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