Mantenerse al día con una industria que evoluciona tan rápidamente como la IA es una tarea difícil. Entonces, hasta que una IA pueda hacerlo por usted, aquí hay un resumen útil de historias recientes en el mundo del aprendizaje automático, junto con investigaciones y experimentos notables que no cubrimos por sí solos.

Esta semana en IA, me gustaría centrar la atención en las startups de etiquetado y anotación: startups como Scale AI, que supuestamente está en conversaciones para recaudar nuevos fondos con una valoración de 13.000 millones de dólares. Es posible que las plataformas de etiquetado y anotación no llamen la atención sobre los nuevos y llamativos modelos de IA generativa como lo hace Sora de OpenAI. Pero son esenciales. Sin ellos, podría decirse que los modelos modernos de IA no existirían.

Los datos con los que se entrenan muchos modelos deben etiquetarse. ¿Por qué? Las etiquetas ayudan a los modelos a comprender e interpretar los datos durante el proceso de capacitación. Por ejemplo, las etiquetas para entrenar un modelo de reconocimiento de imágenes pueden tomar la forma de marcas alrededor de objetos, «cuadros delimitadores» o leyendas que hacen referencia a cada persona, lugar u objeto representado en una imagen.

La precisión y la calidad de las etiquetas afectan significativamente el rendimiento (y la confiabilidad) de los modelos entrenados. Y la anotación es una tarea enorme, que requiere de miles a millones de etiquetas para los conjuntos de datos más grandes y sofisticados que se utilizan.

Por lo tanto, uno pensaría que los anotadores de datos recibirían un buen trato, se les pagaría salarios dignos y se les darían los mismos beneficios que disfrutan los ingenieros que construyen los modelos. Pero a menudo ocurre lo contrario: producto de las brutales condiciones laborales que fomentan muchas empresas emergentes de anotación y etiquetado.

Empresas con miles de millones en el banco, como OpenAI, han dependido de anotadores en países del tercer mundo a los que se les paga sólo unos pocos dólares por hora. Algunos de estos anotadores están expuestos a contenido muy perturbador, como imágenes gráficas, pero no se les da tiempo libre (ya que normalmente son contratistas) ni acceso a recursos de salud mental.

Un artículo excelente en NY Mag abre las cortinas sobre Scale AI en particular, que recluta anotadores en países tan remotos como Nairobi y Kenia. Algunas de las tareas en Scale AI requieren para los etiquetadores varias jornadas laborales de ocho horas, sin descansos, y pagan tan solo 10 dólares. Y estos trabajadores están en deuda con los caprichos de la plataforma. Los anotadores a veces pasan largos períodos sin recibir trabajo, o son expulsados ​​sin ceremonias de Scale AI, como les sucedió recientemente a los contratistas en Tailandia, Vietnam, Polonia y Pakistán.

Algunas plataformas de anotación y etiquetado afirman ofrecer trabajo de “comercio justo”. De hecho, lo han convertido en una parte central de su marca. Pero como señala Kate Kaye de MIT Tech Review, no existen regulaciones, sólo estándares industriales débiles sobre lo que significa el trabajo de etiquetado ético, y las propias definiciones de las empresas varían ampliamente.

¿Entonces lo que hay que hacer? Salvo que se produzca un avance tecnológico masivo, la necesidad de anotar y etiquetar datos para el entrenamiento de IA no desaparecerá. Podemos esperar que las plataformas se autorregulan, pero la solución más realista parece ser la formulación de políticas. Esta es una perspectiva complicada en sí misma, pero yo diría que es la mejor oportunidad que tenemos de cambiar las cosas para mejor. O al menos empezando a hacerlo.

Aquí hay algunas otras historias destacadas de IA de los últimos días:

• • OpenAI crea un clonador de voz: OpenAI está presentando una nueva herramienta impulsada por IA que desarrolló, Voice Engine, que permite a los usuarios clonar una voz a partir de una grabación de 15 segundos de alguien hablando. Pero la compañía ha decidido no publicarlo ampliamente (todavía), citando riesgos de mal uso y abuso.
  • Amazon duplica su apuesta por Anthropic: Amazon ha invertido otros 2.750 millones de dólares en el creciente poder de IA de Anthropic, siguiendo con la opción que dejó abierta en septiembre pasado.
  • Google.org lanza una aceleradora: Google.org, el ala caritativa de Google, está lanzando un nuevo programa de seis meses de duración por valor de 20 millones de dólares para ayudar a financiar a organizaciones sin fines de lucro que desarrollan tecnología que aprovecha la IA generativa.
  • Una nueva arquitectura de modelo: La startup de IA AI21 Labs ha lanzado un modelo de IA generativa, Jamba, que emplea una arquitectura de modelo nueva y novedosa (modelos de espacio de estados o SSM) para mejorar la eficiencia.
  • Databricks lanza DBRX: En otras noticias sobre modelos, Databricks lanzó esta semana DBRX, un modelo de IA generativa similar a la serie GPT de OpenAI y Gemini de Google. La compañía afirma que logra resultados de última generación en una serie de puntos de referencia de IA populares, incluidos varios razonamientos de medición.
  • Uber Eats y la regulación de la IA en el Reino Unido: Natasha escribe sobre cómo la lucha de un mensajero de Uber Eats contra el sesgo de la IA muestra que la justicia bajo las regulaciones de IA del Reino Unido se logra con esfuerzo.
  • Guía de seguridad electoral de la UE: La Unión Europea publicó el martes un proyecto de directrices de seguridad electoral dirigidas a todo el mundo. dos docenas plataformas reguladas bajo la Ley de Servicios Digitales, que incluye directrices relativas a la prevención de que los algoritmos de recomendación de contenidos difundan desinformación generativa basada en IA (también conocida como deepfakes políticos).
  • Grok se actualiza: El chatbot Grok de X pronto obtendrá un modelo subyacente actualizado, Grok-1.5; al mismo tiempo, todos los suscriptores Premium de X obtendrán acceso a Grok. (Grok anteriormente era exclusivo para los clientes de X Premium+).
  • Adobe amplía Firefly: Esta semana, Adobe presentó los servicios Firefly, un conjunto de más de 20 nuevas API, herramientas y servicios generativos y creativos. También lanzó Custom Models, que permite a las empresas ajustar los modelos de Firefly en función de sus activos, una parte de la nueva suite GenStudio de Adobe.

Más aprendizajes automáticos

¿Cómo está el clima? La IA es cada vez más capaz de decirte esto. Hace unos meses noté algunos esfuerzos en el pronóstico a escala horaria, semanal y centenaria, pero como todo lo relacionado con la IA, el campo avanza rápidamente. Los equipos detrás de MetNet-3 y GraphCast han publicado un artículo que describe un nuevo sistema llamado SEEDS, para Scalable Ensemble Sobre Diffusion Sampler.

SEEDS utiliza la difusión para generar «conjuntos» de resultados meteorológicos plausibles para un área basándose en los datos de entrada (quizás lecturas de radar o imágenes orbitales) mucho más rápido que los modelos basados ​​en la física. Con un mayor número de conjuntos, pueden cubrir más casos extremos (como un evento que solo ocurre en 1 de cada 100 escenarios posibles) y tener más confianza en situaciones más probables.

Fujitsu también espera comprender mejor el mundo natural aplicando técnicas de manejo de imágenes de IA a imágenes submarinas y datos lidar recopilados por vehículos autónomos submarinos. Mejorar la calidad de las imágenes permitirá que otros procesos menos sofisticados (como la conversión 3D) funcionen mejor con los datos de destino.

La idea es construir un “gemelo digital” de aguas que pueda ayudar a simular y predecir nuevos desarrollos. Estamos muy lejos de eso, pero hay que empezar por algún lado.

Entre los LLM, los investigadores han descubierto que imitan la inteligencia mediante un método incluso más simple de lo esperado: funciones lineales. Francamente, las matemáticas me superan (cosas vectoriales en muchas dimensiones), pero este artículo del MIT deja bastante claro que el mecanismo de recuperación de estos modelos es bastante… básico.

Aunque estos modelos son funciones no lineales realmente complicadas que se entrenan con una gran cantidad de datos y son muy difíciles de entender, a veces hay mecanismos realmente simples trabajando dentro de ellos. Este es un ejemplo de eso”, dijo el coautor principal Evan Hernández. Si tiene una mentalidad más técnica, consulte el documento aquí.

Una forma en que estos modelos pueden fallar es no comprender el contexto o la retroalimentación. Incluso un LLM realmente capaz podría no “entenderlo” si le dice que su nombre se pronuncia de cierta manera, ya que en realidad no saben ni entienden nada. En los casos en los que eso podría ser importante, como las interacciones entre humanos y robots, podría desanimar a las personas si el robot actúa de esa manera.

Disney Research ha estado investigando las interacciones automatizadas de los personajes durante mucho tiempo, y este artículo sobre pronunciación y reutilización de nombres apareció hace un tiempo. Parece obvio, pero extraer los fonemas cuando alguien se presenta y codificarlos en lugar de solo el nombre escrito es un enfoque inteligente.

Por último, a medida que la IA y la búsqueda se superponen cada vez más, vale la pena reevaluar cómo se utilizan estas herramientas y si esta unión impía presenta nuevos riesgos. Safiya Umoja Noble ha sido una voz importante en IA y ética de búsqueda durante años, y su opinión siempre es esclarecedora. Hizo una agradable entrevista con el equipo de noticias de UCLA sobre cómo ha evolucionado su trabajo y por qué debemos mantenernos fríos cuando se trata de prejuicios y malos hábitos en las búsquedas.

Cuando puso por primera vez sus tenis, talla 49.5, en un piso de la NBA en 2003, LeBron James tenía apenas 18 años, había terminado la escuela secundaria y vio el apodo de «El Elegido». «El elegido» – adjunto a su nombre. El chaval de Akron (Ohio), todo un fenómeno de la precocidad, cargaba entonces sobre sus hombros las esperanzas de la liga norteamericana de baloncesto, que buscaba un heredero para la superestrella Michael Jordan.

EL DISPARO DE LEBRON PARA EL RÉCORD DE TODOS LOS TIEMPOS https://t.co/3LBMbtDkul

— TrashTalk_en (@TrashTalk)

Veinte temporadas después, los hombros del que ahora responde al apodo de «King James», el rey, se han desarrollado, al igual que su palmarés. Con 38 puntos anotados ante Oklahoma City Thunder, el jugador de Los Angeles Lakers superó este martes 7 de febrero la marca de 38.387 puntos de su carrera, desbancando a Kareem Abdul-Jabbar del trono de máximo anotador en la historia de la NBA con 38.390 en total. Una hazaña lograda bajo la mirada de este último, que participó en una ceremonia de relevo entre generaciones, de forma inmediata, sin esperar al final del partido (derrota 133-130).

El extremo de los Lakers se quedó a solo 36 puntos de la mañana del partido de borrar una marca de la que hablaba, a finales de enero, como «uno de los mejores récords del deporte en general, uno que no crees que se rompa nunca».

El exjugador de los Lakers Kareem Abdul-Jabbar, su ahora predecesor, ostentaba la corona desde el 5 de abril de 1984, cuando destronó a Wilt Chamberlain, antes de aumentar la marca durante cinco temporadas. El martes, en Los Ángeles, en el Crypto.com Arena, antes llamado Staples Center, LeBron James se convirtió en el único poseedor del récord al registrar sus 36^mi punto de la tarde en los últimos segundos del tercer cuarto del partido ante los Thunder.

Aterrizó en la NBA con la atención puesta en él como ningún otro jugador antes que él, respondió LeBron James. Drafteado en primera posición en ese momento -la selección por la que los clubes de la NBA distribuyen a los mejores jugadores jóvenes- por los Cleveland Cavaliers, el jugador nacido en Ohio se convirtió rápidamente en la cara de la NBA. «Gracias a Dios no tenía redes sociales en ese entonces, eso es todo lo que puedo decir»confesó el jugador, en octubre de 2022, sobre su llegada a la Liga, de la que ganó cuatro veces el campeonato.

Si tuviera derecho, todavía estudiante de secundaria, a una portada de la prestigiosa Deportes Ilustradosy un incesante ballet de cámaras y cámaras a su alrededor, LeBron James no estaba, entonces, sujeto al permanente auge de las redes sociales -que el francés Víctor Wembanyamaal que se espera el año que viene como la futura gran estrella del baloncesto, debe dar la cara.

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Muchos niños nacieron en 1984. No conozco a casi ninguno, y lo mismo ocurre con cualquiera que lea esta historia. Personalmente, conozco primos y un puñado de personas de la iglesia, la escuela secundaria y la universidad. Lo más probable es que tú que lees esto no los conozcas y yo tampoco conozco a tus padres, hijos, amigos, etc. nacidos ese año. Sin embargo, hay dos personas nacidas ese año que todos conocemos: LeBron James y Mark Zuckerberg.

Dos personas que han llegado al cenit absoluto de sus profesiones. Zuckerberg revolucionó la forma en que las personas se comunican. Llevó las redes sociales de definición estándar a HD y tiene la empresa más exitosa en ese campo. Actualmente es una de las personas más ricas del mundo.

James es posiblemente el mejor atleta que jamás haya caminado sobre la faz de esta tierra. Él es bConstruido como Rob Gronkowski, pero corre como Randy Moss. El martes por la noche, plantó su bandera en la cima de la montaña de la NBA. Rompió el récord más sagrado de la liga, el más puntos anotados en la temporada regular. James superó a Kareem Abdul-Jabbar, quien batió el récord el año en que nacieron James y Zuckerberg. Entre anotar todos esos puntos, James encontró tiempo para convertirse él mismo en multimillonario.

Tanto James como Zuckerberg también fueron niños prodigio. James, por supuesto, estaba en la portada de Deportes Ilustrados como un junior en la escuela secundaria. Si bien no se escribieron artículos de revista sobre Zuckerberg, AOL y Microsoft estaban interesados ​​en comprar una aplicación creó en la escuela secundaria que era similar a lo que Pandora es hoy.

Ese es el alcance de las similitudes entre los dos. James pasó directamente a ser profesional después de la escuela secundaria, mientras que Zuckerberg, en cambio, pasó dos años en Harvard. Tal vez James estaba más preparado para renunciar a la universidad que Zuckerberg, pero listo o no, iba a ir. James tenía mucho más en qué pensar que sus propios deseos.

Dos hijos, ambos nacidos 20 años después de la aprobación de la Ley de Derechos Civiles. Uno negro, uno blanco y de dos lados diferentes de las vías. Una generación que se suponía que viviría en el sueño del Dr. Martin Luther King Jr. de no ser juzgado por el color de su piel. Para estos dos millennials, su color terminó coloreando su educación, casi descarrilando a uno de ellos antes de que tuviera la oportunidad de ver qué había al otro lado de esas vías.

Durante la conferencia de prensa posterior al juego de James, se le preguntó acerca de dos personas a las que abrazó durante un período prolongado de tiempo antes de dejar el piso. Esas dos personas eran pam y frank walker. En un momento en que la vida de James era una tormenta constante, le dieron una orilla donde finalmente podría echar el ancla.

“Me llevaron a su casa con sus otros tres hijos en ese momento”, dijo James a los medios. “Y me hizo sentir como si fuera uno de los suyos”.

Según una presentación de Vivienda y Desarrollo Urbano de mayo de 2022, una persona o familia se declara sin vivienda (sin hogar) si “carecen de una residencia nocturna fija, regular y adecuada”. Eso describiría con precisión la mayor parte de la infancia de James hasta el cuarto grado.

La crianza de LeBron

Su madre, Gloria, lo dio a luz cuando tenía 16 años. Con el padre de este nuevo niño fuera, su madre y abuela continuaron cuidándola junto con el bebé LeBron. Estaba funcionando bastante bien hasta que su madre murió en 1987, días antes del tercer cumpleaños de LeBron. Su abuela había muerto poco después del nacimiento de LeBron y la adolescente Gloria y sus hermanos no pudieron sostener la casa.

Es duro ser joven, perder dos proveedores, y ser responsable de un niño, especialmente cuando eres negro en el medio oeste de la década de 1980. Akron, Ohio, la ciudad natal de LeBron, fue una vez la capital mundial del caucho. en 1982 cerró la última gran fábrica de neumáticos de la ciudad.

El área metropolitana de Akron ya estaba segregado debido a las prácticas de vivienda discriminatorias que proliferaron en Estados Unidos durante gran parte del siglo XX. Los negros allí también sufrieron el doble golpe común del desplazamiento por la construcción de carreteras. Los caminos eran construido para que los habitantes de los suburbios vayan y regresen de sus trabajos más rápidamente. En Akron, nuevamente como en muchas otras ciudades, la construcción de carreteras se llevó a cabo en vecindarios negros. Lo que es exclusivo de Akron es que la carretera estaba nunca termino. Millones de dólares fueron desperdiciados y miles de vidas negras fueron volcado

Este es el Akron donde Gloria se vio obligada a criar a su único hijo. Ellos navegaron en el sofá durante seis años, hasta que James estaba en cuarto grado. Entonces un día un entrenador de fútbol juvenil hizo un viaje a un complejo de proyectos donde habían estado recostados por un tiempo y vieron correr al niño. Mientras estaba en el equipo de fútbol de ese entrenador, James conoció a los Walkers que lo acogieron mientras su madre ganaba terreno.

La educación de Zuckerberg

Al otro lado de las vías de segregación de viviendas están los Zuckerberg. Edward, el padre de Mark, creció en Brooklyn. Su padre era cartero. Edward se graduó de NYU y se convirtió en dentista. Crió a su familia en los suburbios prósperos de alto perfil del condado de Westchester, Nueva York. a condado que ha luchado con uñas y dientes contra la desegregación de los vecindarios durante décadas.

Una forma en que se suponía que la Ley de Vivienda Justa de 1968 obligaría a los suburbios a eliminar la segregación era mediante la retención de subvenciones en bloque a aquellas comunidades que no cumplieron. Esa política no se aplicó debidamente. Como resultado, la segregación residencial en gran parte no cambió. Desde principios de la década de 1970 hasta 2009 no se retuvieron fondos. La comunidad que finalmente fue sancionado era Condado de Westchester.

De 1976 a 2012, HUD otorgó al condado $187 millones en subvenciones en bloque. De las viviendas asequibles limitadas construidas allí, el 73 por ciento se construyó en áreas mayoritariamente negras o latinas. De los 12 municipios más blancos de Westchester, ninguno agregó una unidad de vivienda asequible. El condado negó cualquier discriminación racial, pero el gobierno federal lo colocó en un decreto de consentimiento en 2009. Uno de los términos del decreto era que 750 Se ordenó la construcción de unidades de vivienda asequible en las áreas más blancas durante los próximos siete años. La unidad 750 se agregó el 1 de junio de 2021.

Zuckerberg creció en Dobbs Ferry, Nueva York, con el consultorio dental de su padre en el sótano de la casa de su infancia. Cuando el condado de Westchester agregó esa unidad de vivienda asequible número 750, la ciudad natal de Zuckerberg de más de 11,000 residentes tenía 11 de ellos.

Desde rags a riquezas…

Si bien la historia del ascenso de James desde los sillones en Akron hasta el máximo anotador en la historia de la NBA es inspiradora, de ninguna manera es justa. Nos emocionamos con esta historia de un niño que salió de la nada. A los estadounidenses les encanta una historia que les haga sentir que el trabajo duro puede resolver cualquier problema. Lo que los estadounidenses deberían sentir realmente cuando escuchan la historia de la infancia de James es una lástima.

En lo que se supone que es el país más grande del mundo, una madre murió joven y el resultado fue una madre adolescente y un niño pequeño que tuvieron que vivir como nómadas durante media década. No había cámaras de MTV siguiéndolos, solo pobreza y desindustrialización.

En el lado de las pistas con los recursos adecuados, un niño creció en una situación tan sólida como una roca que después de que el niño se convirtió en multimillonario, sus padres todavía vivía en la misma casa que fue comprado antes de que naciera el niño.

Ambos muchachos nacieron en 1984 y ambos eran inmensamente talentosos. A los 38 años, las finanzas de James y Zuckerberg están a 180 grados de un problema. Dos bebés del 84 que yo, tu mamá y tu prima también, todos sabemos quiénes son.

Ahora que estamos familiarizados con sus logros, examinemos sus viajes un poco más de cerca para que más adolescentes pueden ser libres de dejar pasar la bolsa a los 18 años si así lo desean.

LeBron James es el rey de la montaña: estadísticamente hablando, discuta entre ustedes sobre quién es el mejor jugador de la NBA de todos los tiempos. James rompió un récord que la mayoría de los seguidores de la NBA pensaba que era imposible de alcanzar, la marca total de puntos anotados en la temporada regular de Kareem-Abdul Jabbar.

Abdul-Jabbar estableció el récord en 1984 cuando superó a Wilt Chamberlain. Continuaría jugando hasta 1989 y se retiró de la NBA habiendo anotado 38,387 puntos en 20 temporadas.

¿Quién podría haber predicho que alguien podría tener la combinación de talento y longevidad para superar ese total? Por más promocionado que estaba James en 2003 cuando fue reclutado después de graduarse de la escuela secundaria St. Vincent St. Mary en Akron, Ohio, nadie habría dicho en PTI o Around the Horn que algún día rompería el récord de Abdul-Jabbar.

Este disco ha tardado mucho en llegar.

Bueno, James se encuentra actualmente en su temporada número 20 en la NBA y ha hecho lo impensable. Rompió el récord. Cuando quedaban 10 segundos en el tercer cuarto del martes 7 de febrero, en el estadio Crypto.com de Los Ángeles, James lo hizo. Con un jersey paso atrás. Y solo le tomó 26 minutos. Kareem estaba sentado junto a la cancha y vio todo.

Se merece todos los superlativos que hay en el idioma inglés para describir cuán notable es este logro.

Para lograr esto, James tuvo que combinar un gran talento, con una mejora constante, una gran salud y una longevidad que es la más rara de las raras en los deportes profesionales. Ha jugado 20 temporadas en la NBA y actualmente promedia 30 puntos por partido con un 50,5 por ciento de tiros de campo.

A los 38 años, es el principal receptor de votos entre las actuales estrellas de la NBA, y aún se cuenta con que sea el mejor creador de juego de los Lakers. Tiene la cuarta mayor cantidad de asistencias en temporada regular en la historia de la NBA, solo detrás de Chris Paul, Jason Kidd y John Stockton. James actualmente promedia la segunda mayor cantidad de asistencias en los Lakers con 7.1 por juego.

Se escribió una historia de portada de Sports Illustrated sobre él a los 16 años con las palabras «El elegido» junto a su nombre. Esto fue en un momento en que esa portada era uno de los lugares más destacados para un atleta profesional Para ser presentado. Como junior en la escuela secundaria, este era el tipo de exageración que se le pedía que cumpliera con su obra.

Ahora que es el máximo anotador de todos los tiempos de la NBA, decir que tiene lejos superado el bombo es ahora una declaración objetiva.

James ahora tiene su propio lugar en el mundo de la NBA. Un lugar donde actualmente no ha estado nadie que haya jugado alguna vez en esa liga.

38,388 puntos y contando.