Todos pensamos que somos bastante buenos identificando im\u00e1genes creadas por IA. Es el extra\u00f1o texto alien\u00edgena de fondo. Son las extra\u00f1as imprecisiones las que parecen violar las leyes de la f\u00edsica. Sobre todo, son esas horribles manos y dedos. Sin embargo, la tecnolog\u00eda evoluciona constantemente y no pasar\u00e1 mucho tiempo hasta que no podamos saber qu\u00e9 es real o no. El l\u00edder de la industria OpenAI est\u00e1 tratando de adelantarse al problema creado por su propio generador DALL-E 3. Los resultados son heterog\u00e9neos.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda dice que puede detectar con precisi\u00f3n im\u00e1genes generadas por DALL-3 el 98 por ciento de las veces, lo cual es fant\u00e1stico. Sin embargo, existen algunas advertencias bastante importantes. En primer lugar, la imagen debe ser creada por DALL-E y, bueno, no es el \u00fanico generador de im\u00e1genes del bloque. Internet est\u00e1 repleto de ellos. Seg\u00fan , el sistema s\u00f3lo logr\u00f3 clasificar con \u00e9xito entre cinco y diez por ciento de las im\u00e1genes realizadas por otros modelos de IA.<\/p>\n Adem\u00e1s, tiene problemas si la imagen se ha modificado de alguna manera. Esto no parec\u00eda ser gran cosa en el caso de modificaciones menores, como recorte, compresi\u00f3n y cambios de saturaci\u00f3n. En estos casos, la tasa de \u00e9xito fue menor pero a\u00fan dentro del rango aceptable de alrededor del 95 al 97 por ciento. Sin embargo, ajustar el tono redujo la tasa de \u00e9xito al 82 por ciento.<\/p>\n Aqu\u00ed es donde las cosas se ponen realmente complicadas. El conjunto de herramientas tuvo problemas cuando se utiliz\u00f3 para clasificar im\u00e1genes que sufrieron cambios m\u00e1s extensos. OpenAI ni siquiera public\u00f3 la tasa de \u00e9xito en estos casos, afirmando simplemente que \u00abotras modificaciones, sin embargo, pueden reducir el rendimiento\u00bb.<\/p>\n Esto es una l\u00e1stima porque, bueno, es un a\u00f1o electoral y la gran mayor\u00eda de las im\u00e1genes generadas por IA se modificar\u00e1n despu\u00e9s para enfurecer m\u00e1s a la gente. En otras palabras, la herramienta probablemente reconocer\u00e1 una imagen de Joe Biden dormido en la Oficina Oval rodeado de bolsas de polvo blanco, pero no despu\u00e9s de que el creador aplique un mont\u00f3n de texto enojado y Photoshop en un \u00e1guila calva llorando o lo que sea.<\/p>\n Al menos OpenAI est\u00e1 siendo transparente con respecto a las limitaciones de su tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n. Tambi\u00e9n brinda a los evaluadores externos acceso a las herramientas antes mencionadas para ayudar a solucionar estos problemas. <\/em>. La compa\u00f1\u00eda, junto con su mejor amigo Microsoft, ha invertido 2 millones de d\u00f3lares en algo llamado , que espera expandir la educaci\u00f3n y la alfabetizaci\u00f3n en IA.<\/p>\n Desafortunadamente, la idea de que la IA arruine una elecci\u00f3n no es un concepto lejano. Est\u00e1 sucediendo ahora mismo. Ya ha existido y se ha utilizado este ciclo, y es probable que exista a medida que avanzamos lenta, lentamente, lentamente (lentamente) hacia noviembre.<\/p>\n Este art\u00edculo contiene enlaces de afiliados; Si hace clic en dicho enlace y realiza una compra, podemos ganar una comisi\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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