Debes leer el siguiente artículo, hacer un resumen, sacar los argumentos principales y dar tu punto de vista a cerca de la IA Slop.
Todo debe ser a mano en el cuaderno:
https://fundaciongabo.org/es/etica-periodistica/noticias/ai-slop-cuando-el-algoritmo-es-el-publico-y-la-basura-la-noticia
Un deepfake es un contenido audiovisual creado o modificado mediante inteligencia artificial para hacer que una persona parezca decir o hacer algo que en realidad nunca dijo o hizo.
La palabra viene de deep learning (aprendizaje profundo) + fake (falso).
La IA analiza muchas imágenes, videos o grabaciones de una persona y aprende características como:
Su rostro y expresiones.
El movimiento de sus labios.
Su voz y forma de hablar.
Sus gestos y movimientos.
Después puede generar o modificar un video para superponer un rostro, modificar una voz o sincronizar una boca con palabras que nunca fueron pronunciadas.
Imagina un video real de un profesor diciendo:
"Hoy tenemos clase de fotografía."
Mediante un deepfake se podría modificar el video para que pareciera decir otra frase completamente diferente. La imagen podría parecer auténtica, aunque la escena nunca ocurrió.
No todos los deepfakes tienen necesariamente una intención maliciosa. Pueden utilizarse en:
Cine y efectos visuales.
Recreación histórica.
Educación.
Videojuegos.
Creación artística.
Pero también pueden utilizarse para desinformación, suplantación de identidad, fraude o manipulación de imágenes y videos.
El deepfake plantea un problema fundamental para la comunicación:
Antes, una fotografía o un video podían considerarse una evidencia relativamente fuerte de que algo había ocurrido. Con la IA generativa, ver ya no significa necesariamente creer.
Esto conecta directamente con algo muy interesante para tus estudiantes de fotografía y audiovisual: la diferencia entre una imagen como registro de la realidad y una imagen como construcción de una realidad posible.
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de inteligencia artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Es capaz de aprender lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier otro tema complejo. Reutiliza aquello que sabe para resolver nuevos problemas. Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa. La organización puede utilizar la IA generativa para diversos fines, como los chatbots, la creación de contenidos multimedia, el desarrollo de productos y el diseño.
¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?
La inteligencia artificial engloba el concepto más amplio de conseguir que las máquinas se parezcan más a los humanos. Incluye desde asistentes inteligentes como Alexa, chatbots y generadores de imágenes hasta aspiradoras robóticas y automóviles autónomos. La IA generativa es un subconjunto capaz de generar nuevos contenidos de forma significativa e inteligente.
¿Cuándo se creó la IA generativa?
La IA generativa surgió a finales de la década de 2010 a partir de los avances en el aprendizaje profundo, en particular con modelos como las redes generativas antagónicas (GAN) y los transformadores. Los avances en la computación en la nube han conseguido que la IA generativa sea comercialmente viable y esté disponible desde 2022.
¿En qué consisten los modelos fundacionales de la IA generativa?
Los modelos fundacionales son grandes modelos de IA generativa entrenados a partir de un amplio espectro de datos de texto e imágenes. Son capaces de llevar a cabo una gran variedad de tareas generales, como responder preguntas, redactar textos y subtitular imágenes.