La Transformación de las Apuestas Deportivas con IA

Las apuestas deportivas han sido tradicionalmente un juego de números y probabilidades. Sin embargo, la introducción de la inteligencia artificial ha llevado a un nuevo nivel de análisis y precisión. Gracias a algoritmos avanzados, la IA puede procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo a los apostadores tomar decisiones informadas basadas en estadísticas y análisis predictivos.

Análisis de Datos y Aprendizaje Automático

Uno de los componentes clave de la IA en las apuestas deportivas es el análisis de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos, identificar patrones y hacer predicciones con una precisión notable. Esto permite a las casas de apuestas establecer cuotas que reflejan de manera más precisa las probabilidades de un resultado específico.

Por ejemplo, un estudio reciente reveló que los modelos de IA pueden predecir resultados de partidos con hasta un 75% de precisión. Esta capacidad de análisis es fundamental para los apostadores que buscan maximizar sus ganancias y minimizar sus riesgos.

Apuestas en Vivo y Ajustes en Tiempo Real

La IA también está revolucionando las apuestas en vivo. En eventos deportivos donde las condiciones pueden cambiar rápidamente, como el fútbol o el baloncesto, la capacidad de ajustar las cuotas en tiempo real es crucial. Los algoritmos de IA pueden procesar datos en vivo y ajustar las predicciones al instante, lo que permite a los apostadores capitalizar oportunidades que de otro modo podrían haberse perdido.

Según un informe del Journal of Gambling Studies, los sistemas de apuestas en tiempo real impulsados por IA pueden aumentar las ganancias de los apostadores en un 15-25% en comparación con los métodos tradicionales. Esto significa que los apostadores que utilizan herramientas basadas en IA tienen una ventaja competitiva significativa.

Análisis de Sentimientos y Opiniones Públicas

La opinión pública también juega un papel vital en las apuestas deportivas. La IA puede analizar el sentimiento en redes sociales y medios de comunicación, proporcionando información valiosa sobre cómo se perciben los equipos y jugadores. Este análisis de sentimientos puede influir en las decisiones de apuestas, ya que un cambio en la percepción pública puede afectar las cuotas.

Por ejemplo, durante eventos importantes como la Copa Mundial de la FIFA, un modelo de IA analizó millones de tweets para predecir resultados, logrando una tasa de éxito del 70%. Esta información permite a los apostadores comprender mejor las dinámicas que rodean a los equipos y ajustar sus estrategias en consecuencia.

Oportunidades de Arbitraje y Gestión de Riesgos

La inteligencia artificial también es una herramienta poderosa para la gestión de riesgos. Los algoritmos de IA pueden identificar oportunidades de arbitraje, donde las discrepancias en las cuotas entre diferentes casas de apuestas pueden ser explotadas para garantizar ganancias. Esto es especialmente útil para apostadores profesionales que buscan maximizar sus rendimientos.

Un estudio del European Journal of Operational Research indica que las estrategias de arbitraje impulsadas por IA pueden generar retornos de hasta un 10% anual. Esta capacidad para gestionar riesgos y identificar oportunidades es un atractivo importante para los apostadores serios.

La Importancia de Utilizar IA de Manera Ética

A medida que la IA continúa transformando el panorama de las apuestas deportivas, es crucial que los apostadores y las casas de apuestas utilicen estas herramientas de manera responsable y ética. La regulación y el cumplimiento son aspectos esenciales para garantizar un entorno de apuestas justo y seguro.

Los apostadores deben estar conscientes de los riesgos asociados con el uso de IA y asegurarse de que están utilizando herramientas que cumplen con las normas y regulaciones de la industria. La educación y la conciencia sobre el uso de la tecnología son vitales para asegurar que el crecimiento de la IA en las apuestas deportivas beneficie a todos los participantes.

Futuro de las Apuestas Deportivas con IA

El futuro de las apuestas deportivas está intrínsecamente ligado a la evolución de la inteligencia artificial. A medida que la tecnología avanza, se espera que las herramientas y algoritmos de IA se vuelvan aún más sofisticados, ofreciendo a los apostadores capacidades mejoradas para realizar predicciones y tomar decisiones informadas.

Los expertos predicen que el mercado de IA en las apuestas deportivas alcanzará los 3.5 mil millones de dólares para 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 28.32%. Este crecimiento será impulsado por la creciente demanda de análisis de datos en tiempo real y decisiones basadas en datos en el sector de las apuestas.

La inteligencia artificial está cambiando radicalmente el panorama de las apuestas deportivas. Con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, hacer predicciones precisas y ajustar las cuotas en tiempo real, la IA está proporcionando a los apostadores herramientas poderosas para mejorar sus oportunidades de éxito. A medida que la tecnología continúa evolucionando, los apostadores deben estar preparados para adaptarse y aprovechar al máximo las oportunidades que la IA ofrece en este emocionante campo.

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Una fuente familiarizada con los planes de Nvidia comentó a The Verge el mes pasado que podríamos escuchar más sobre la serie RTX 50 durante la Consumer Electronics Show en 2025. Nvidia es un invitado oficial de la presentación principal de la Consumer Technology Association (CTA) para este próximo CES, tras haber ofrecido su propia “dirección especial” en streaming en CES 2024.

Si bien Huang sin duda se enfocará en el hardware y software de IA que han llevado a la compañía a una valoración de 3 billones de dólares, también podría discutir sobre las próximas GPUs de escritorio de la compañía basadas en la arquitectura Blackwell.

Especificaciones y Rumores sobre la RTX 5090

• RTX 5090: Según rumores, incluirá 32 GB de VRAM y altos requerimientos de energía.
• GDDR7: Ambas tarjetas, RTX 5090 y RTX 5080, se espera que sean más demandantes de energía y utilicen memoria GDDR7.
• Lanzamiento de la serie 50: Los rumores sugieren que Nvidia podría anunciar ambas tarjetas simultáneamente.

Han pasado más de dos años desde que Nvidia presentó por primera vez la serie RTX 40 de GPUs, con el anuncio de la RTX 4090 y RTX 4080 en septiembre de 2022. Nvidia también anunció sus tarjetas RTX 40 Super en CES 2024, con la RTX 4070 Super, RTX 4070 Ti Super y RTX 4080 Super lanzadas a principios de este año.

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Según la denuncia de la FTC, DoNotPay dijo que “reemplazaría la industria legal de $200 mil millones con inteligencia artificial” y que sus “abogados robots” podrían sustituir la experiencia y producción de un abogado humano en la generación de documentos legales. Sin embargo, la FTC afirma que la empresa hizo esta afirmación sin pruebas que la respaldaran. De hecho, la denuncia dice:

“Ninguna de las tecnologías del Servicio ha sido entrenada en un corpus comprensivo y actual de leyes federales y estatales, regulaciones y decisiones judiciales o en la aplicación de esas leyes a patrones de hechos. Los empleados de DoNotPay no han probado la calidad y precisión de los documentos legales y consejos generados por la mayoría de las funciones relacionadas con la ley del Servicio. DoNotPay no ha empleado abogados y no ha contratado abogados, y mucho menos abogados con la experiencia legal relevante, para probar la calidad y precisión de las funciones relacionadas con la ley del Servicio.”

La denuncia también alega que la empresa incluso dijo a los consumidores que podían usar el servicio de IA de la compañía para demandar por agresión sin contratar a un humano y que podía revisar sitios web de pequeñas empresas en busca de violaciones legales basándose únicamente en la dirección de correo electrónico de un consumidor. DoNotPay afirmó que esto ahorraría a las empresas $125,000 en honorarios legales, pero la FTC dice que el servicio no era efectivo.

La FTC informa que DoNotPay ha acordado pagar $193,000 para resolver los cargos en su contra y advertir a los consumidores que se suscribieron entre 2021 y 2023 sobre las limitaciones de sus ofertas relacionadas con la ley. DoNotPay tampoco podrá afirmar que puede reemplazar ningún servicio profesional sin proporcionar evidencia.

La FTC también anunció acciones contra otras empresas que han utilizado servicios de IA para engañar a los clientes. Esto incluye el servicio de “asistente de escritura” de IA Rytr, una empresa que la FTC dice proporciona a los suscriptores herramientas para crear reseñas falsas generadas por IA. La acción contra Rytr se produce un poco más de un mes después de que la FTC anunciara una regla final que prohíbe a todas las empresas crear o vender reseñas falsas, incluidas las generadas por IA. Esta norma entrará en vigor pronto, lo que significa que la FTC puede buscar un máximo de hasta $51,744 por violación contra las empresas.

La FTC también presentó una demanda contra Ascend Ecom, que supuestamente defraudó a los consumidores por al menos $25 millones. Ascend prometió a los clientes que, al usar sus herramientas impulsadas por IA, podrían iniciar tiendas en línea en plataformas de comercio electrónico como Amazon que producirían ingresos mensuales de cinco cifras.

“Usar herramientas de IA para engañar, confundir o defraudar a las personas es ilegal,” dijo la presidenta de la FTC, Lina M. Khan. “Las acciones de cumplimiento de la FTC dejan claro que no hay una excepción de IA a las leyes vigentes. Al reprimir prácticas injustas o engañosas en estos mercados, la FTC está asegurando que las empresas honestas e innovadoras tengan una oportunidad justa y que los consumidores estén protegidos.”

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Además, Christianson reveló que el 92 por ciento de las empresas de Fortune 500 están utilizando productos de OpenAI. El uso de la API se ha duplicado desde el lanzamiento del nuevo modelo GPT-4o Mini, que es más económico y avanzado.

Desde su lanzamiento a finales de 2022, ChatGPT ha superado a otros competidores en el mercado de interfaces de chat con IA, como los lanzados por Google, Microsoft y Meta. Hoy, The Information informó que el asistente de IA de Meta cuenta con al menos 400 millones de usuarios activos mensuales y 40 millones de usuarios activos diarios.

El Instituto de Seguridad de IA de EE. UU. anunció hoy que OpenAI y Anthropic han acordado permitir que el gobierno evalúe los principales modelos de IA antes de su lanzamiento al público. Además, se reporta que Apple y Nvidia podrían ser parte de la próxima ronda de inversores de OpenAI.

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En un esfuerzo por controlar el uso de su información, Reddit ha actualizado su archivo robots.txt para bloquear rastreadores web no autorizados. Esto ha resultado en que los resultados de Reddit sean visibles solo en Google, con quien tienen un acuerdo, y no en otros motores de búsqueda como Bing.

Huffman explicó que Microsoft ha estado utilizando los datos de Reddit para entrenar su inteligencia artificial y resumir contenido en los resultados de Bing sin informar a Reddit. Además, los datos de Reddit han sido vendidos a través de la API de Bing a otros motores de búsqueda. Huffman también mencionó un comentario reciente del CEO de IA de Microsoft, Mustafa Suleyman, quien afirmó que los datos públicos en internet son “software libre”.

En respuesta, el jefe de búsqueda de Microsoft, Jordi Ribas, comentó en X que Reddit ha bloqueado a Bing de rastrear su sitio, favoreciendo a otro motor de búsqueda y afectando la competencia de Bing. Caitlin Roulston, portavoz de Microsoft, declaró que respetan las indicaciones de los sitios web que no desean que su contenido sea utilizado con sus modelos de IA generativa.

Huffman señaló el reciente anuncio de OpenAI sobre SearchGPT, que mostrará resultados de Reddit gracias a un acuerdo alcanzado a principios de este año, como el modelo que desean replicar. Ninguno de los acuerdos de licencia de contenido que Reddit ha hecho hasta la fecha incluye usos exclusivos para sus datos.

Al exigir acuerdos de licencia, Reddit se une a otros editores de medios tradicionales en buscar pagos por permitir que su contenido alimente la IA generativa. Huffman concluyó que “la búsqueda, la resumida y el entrenamiento se están fusionando, y el intercambio de valor de rastrear a cambio de tráfico de vuelta se está volviendo confuso”.

La postura de Reddit podría establecer un precedente para cómo se negocian los datos en la era de la IA, marcando un cambio significativo en la relación entre las plataformas de contenido y los motores de búsqueda.

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Google y sus crecientes emisiones de carbono

Las emisiones de gases de efecto invernadero de Google se han disparado, según el último informe ambiental de la empresa, lo que muestra lo difícil que será para la compañía cumplir con sus objetivos climáticos mientras prioriza la IA.

Google tiene como objetivo reducir a la mitad su contaminación que calienta el planeta para 2030 en comparación con los niveles de 2019. Sin embargo, sus emisiones totales de gases de efecto invernadero han aumentado un 48 por ciento desde 2019. Solo el año pasado, produjo 14.3 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono, un aumento del 13 por ciento interanual y aproximadamente equivalente a la cantidad de CO2 que 38 plantas de energía a gas podrían liberar anualmente.

Principales fuentes de emisiones

El aumento de la contaminación que calienta el planeta proviene principalmente del uso de energía en los centros de datos y de las emisiones de la cadena de suministro, según el informe ambiental de Google. Los centros de datos son notoriamente voraces en energía, especialmente los utilizados para entrenar IA. El consumo de electricidad, en su mayoría proveniente de los centros de datos, añadió casi un millón de toneladas métricas de contaminación a la huella de carbono de la empresa en 2023 y representa la mayor fuente de emisiones adicionales de Google el año pasado.

Desafíos futuros y esfuerzos de mitigación

Google está en su era de Gemini, rediseñando Search con IA generativa e inyectando IA en sus otros productos, como muchos otros gigantes tecnológicos están haciendo actualmente. La compañía señala los posibles costos climáticos que esas nuevas herramientas podrían tener en su informe ambiental.

“A medida que integramos aún más la IA en nuestros productos, reducir las emisiones puede ser un desafío debido a la creciente demanda de energía por la mayor intensidad del cálculo de IA, y las emisiones asociadas con los incrementos esperados en nuestra inversión en infraestructura técnica”, dice el informe. El consumo de electricidad de los centros de datos de Google por sí solo creció un 17 por ciento en 2023, una “tendencia” que espera continuar en el futuro, según el informe. Google ya estima que sus centros de datos representaron hasta el 10 por ciento del consumo global de electricidad de centros de datos en 2023.

Para intentar minimizar su impacto ambiental, Google dice que está tratando de hacer que sus modelos de IA, hardware y centros de datos sean más eficientes en energía. La empresa también tiene como objetivo funcionar con energía libre de contaminación de carbono las 24 horas del día en cada red eléctrica a la que se conecte para 2030.

Impacto global y comparación con Microsoft

Hoy en día, los centros de datos del mundo usan alrededor del 1 por ciento de la electricidad global, según la Agencia Internacional de Energía (AIE). Pero con el auge de la industria de la IA, la AIE estimó recientemente que podría consumir 10 veces más electricidad en 2026 que el año pasado. En Estados Unidos, el país con más centros de datos, esto ha suscitado temores sobre el fuerte aumento en la demanda de electricidad de la IA que podría abrumar las redes eléctricas y potencialmente mantener las plantas de carbón y gas funcionando más tiempo del que de otro modo lo harían.

Google no está solo cuando se trata de que la IA haga que los objetivos climáticos corporativos sean más difíciles de alcanzar. Las emisiones de gases de efecto invernadero de Microsoft fueron aproximadamente un 30 por ciento más altas en su año fiscal 2023 que en 2020.

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En cada ciclo de hype, surgen ciertos patrones de engaño. En el último boom de las criptomonedas, fue “ponzinomics” y “tirones de alfombra”. En los autos autónomos, era “¡solo faltan cinco años!” En la IA, se trata de ver cuánta basura poco ética puedes salirse con la suya.

Perplexity es básicamente un intermediario que busca rentas en fuentes de alta calidad

Perplexity, que está en conversaciones en curso para recaudar cientos de millones de dólares, está tratando de crear un competidor de Google Search. Sin embargo, Perplexity no está tratando de crear un “motor de búsqueda”; quiere crear un “motor de respuestas”. La idea es que, en lugar de buscar entre un montón de resultados para responder tu propia pregunta con una fuente primaria, simplemente obtendrás una respuesta que Perplexity ha encontrado para ti. “La veracidad y precisión es lo que nos importa”, dijo el CEO de Perplexity, Aravind Srinivas.

Eso significa que Perplexity es básicamente un intermediario que busca rentas en fuentes de alta calidad. La propuesta de valor de la búsqueda, originalmente, era que al raspar el trabajo realizado por periodistas y otros, los resultados de Google enviaban tráfico a esas fuentes. Pero al proporcionar una respuesta, en lugar de dirigir a las personas a hacer clic en una fuente primaria, estos llamados “motores de respuestas” privan a la fuente primaria de ingresos publicitarios, manteniendo esos ingresos para sí mismos. Perplexity está entre un grupo de vampiros que incluye Arc Search y Google mismo.

Pero Perplexity ha ido un paso más allá con su producto Pages, que crea un “informe” resumen basado en esas fuentes primarias. No solo está citando una o dos oraciones para responder directamente a la pregunta de un usuario, sino que está creando un artículo agregado completo, y es preciso en el sentido de que está plagiando activamente las fuentes que utiliza.

Forbes descubrió que Perplexity estaba esquivando el muro de pago de la publicación para proporcionar un resumen de una investigación que la publicación realizó sobre la empresa de drones del ex CEO de Google, Eric Schmidt. Aunque Forbes tiene un muro de pago medido en algunos de sus trabajos, el trabajo premium, como esa investigación, está detrás de un muro de pago rígido. No solo Perplexity de alguna manera esquivó el muro de pago, sino que apenas citó la investigación original y usó el arte original para su informe. (Para los que llevan la cuenta en casa, el uso del arte es una infracción de derechos de autor).

“Alguien más lo hizo” es un buen argumento para un niño de cinco años

La agregación no es un fenómeno particularmente nuevo, pero la escala a la que Perplexity puede agregar, junto con la violación de derechos de autor al usar el arte original, es bastante, hmm, notable. En un intento de calmar a todos, el director comercial de la empresa fue a Semafor para decir que Perplexity estaba desarrollando planes de reparto de ingresos con las publicaciones, y ¡oh vaya!, ¿por qué todos estaban siendo tan malos con un producto aún en desarrollo?

En este punto, Wired intervino, confirmando un hallazgo de Robb Knight: el raspado del trabajo de Forbes por parte de Perplexity no fue una excepción. De hecho, Perplexity ha estado ignorando el código robots.txt que explícitamente pide a los rastreadores web que no raspen la página. Srinivas respondió en Fast Company que en realidad, Perplexity no estaba ignorando robots.txt; solo estaba usando raspadores de terceros que lo ignoraban. Srinivas se negó a nombrar al raspador de terceros y no se comprometió a pedirle a ese rastreador que dejara de violar robots.txt.

“Alguien más lo hizo” es un buen argumento para un niño de cinco años. Y considera la respuesta más a fondo. Si Srinivas quería ser ético, tenía algunas opciones aquí. La opción uno es terminar el contrato con el raspador de terceros. La opción dos es tratar de convencer al raspador para que respete robots.txt. Srinivas no se comprometió con ninguna de las dos, y me parece que hay una razón clara para ello. Incluso si Perplexity en sí no está violando el código, depende de que alguien más lo viole para que su “motor de respuestas” funcione.

Para añadir insulto a la herida, Perplexity plagió el artículo de Wired sobre él, a pesar de que Wired bloquea explícitamente a Perplexity en su archivo de texto. La mayor parte del artículo de Wired sobre el plagio trata sobre recursos legales, pero me interesa lo que está pasando aquí con robots.txt. Es un acuerdo de buena fe que ha aguantado durante décadas, y se está desmoronando gracias a empresas de IA sin escrúpulos, sí, Perplexity no es la única, que están absorbiendo casi cualquier cosa que esté disponible para entrenar sus modelos de basura. Y recuerda cómo Srinivas dijo que estaba comprometido con la “veracidad”? No estoy seguro de que eso sea cierto tampoco: Perplexity ahora está mostrando resultados generados por IA y desinformación real, según informa Forbes.

A mi oído, Srinivas estaba presumiendo de lo encantador e ingenioso que era su mentira

Hemos visto a muchos gigantes de la IA participar en prácticas de legalidad cuestionable y ética discutible para obtener los datos que quieren. Para demostrar el valor de Perplexity a los inversores, Srinivas construyó una herramienta para raspar Twitter fingiendo ser un investigador académico utilizando acceso API para investigación. “Llamaría a mis [falsos proyectos académicos] algo así como Brin Rank y todas esas cosas”, dijo Srinivas a Lex Fridman en el podcast de este último. Supongo que “Brin Rank” es una referencia al cofundador de Google, Sergey Brin; a mi oído, Srinivas estaba presumiendo de lo encantador e ingenioso que era su mentira.

No soy yo quien te está diciendo que la base de Perplexity es mentir para esquivar principios establecidos que sostienen la web. Es su CEO. Eso es esclarecedor sobre la verdadera propuesta de valor de los “motores de respuestas”. Perplexity no puede generar información real por sí misma y depende en cambio de terceros cuyas políticas abusa. El “motor de respuestas” fue desarrollado por personas que se sienten libres de mentir siempre que sea más conveniente, y esa preferencia es necesaria para el funcionamiento de Perplexity.

Así que esa es la verdadera innovación de Perplexity aquí: romper los cimientos de la confianza que construyó Internet. La pregunta es si alguno de sus usuarios o inversores se preocupa por ello.

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En cada ciclo de hype, emergen patrones de engaño. En la era de las criptomonedas, vimos “ponzinomics” y “rug pulls”. En el ámbito de los autos autónomos, siempre se dice que están “a solo cinco años más”. Ahora, en la inteligencia artificial, la pregunta es cuánta ética se puede comprometer. Perplexity ha optado por un enfoque que, si bien promete “veracidad y precisión”, plantea serias dudas éticas.

Perplexity no solo proporciona respuestas a las preguntas de los usuarios, sino que también crea informes completos basados en fuentes primarias, a menudo plagiarizando activamente el trabajo original. Forbes descubrió que Perplexity eludió las barreras de pago para resumir investigaciones detrás de paywalls, incluso utilizando arte sin permiso, lo que constituye una infracción de derechos de autor.

Además, Perplexity ha ignorado explícitamente el código robots.txt, diseñado para regular los rastreos web éticos. Aunque la empresa ha afirmado utilizar rastreadores de terceros para estas prácticas cuestionables, no ha tomado medidas para rectificar esta violación de normas básicas de la web.

El CEO de Perplexity, Aravind Srinivas, ha defendido estas acciones con argumentos insuficientes, ignorando las implicaciones éticas y legales de sus decisiones. Estas prácticas no solo plantean preocupaciones sobre la ética en la IA, sino que también cuestionan la integridad de los motores de respuestas como Perplexity.

En un momento en que la confianza en internet es crucial, Perplexity está desafiando los cimientos éticos que sustentan la web moderna. ¿Se preocuparán sus usuarios e inversores por estas revelaciones?

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David Wadhwani, presidente de medios digitales de Adobe, aclaró: “Nunca hemos entrenado IA generativa con el contenido de nuestros clientes, nunca hemos tomado posesión del trabajo de un cliente y nunca hemos permitido el acceso al contenido de los clientes más allá de lo que exige la ley”. Este cambio en los términos busca eliminar cualquier ambigüedad y tranquilizar a los usuarios sobre las intenciones de Adobe.

La controversia surgió cuando los clientes interpretaron de manera errónea un lenguaje ambiguo en la actualización de los términos de servicio de Adobe, creyendo que permitía a la compañía usar sus trabajos para entrenar modelos de IA. Scott Belsky, director de productos de Adobe, admitió que la redacción era “poco clara” y subrayó la importancia de la confianza y la transparencia en la actualidad.

Wadhwani añadió: “En retrospectiva, deberíamos haber modernizado y aclarado los términos de servicio antes, y deberíamos haber explicado mejor nuestros requisitos legales.”

Adobe ha sido objeto de críticas por parte de la comunidad creativa debido a su supuesto monopolio, su modelo de precios basado en suscripción y su uso de IA generativa. La empresa ha utilizado imágenes de Adobe Stock, contenido con licencia abierta y contenido de dominio público para entrenar su modelo de IA Firefly, pero algunos artistas han encontrado obras que referencian su trabajo en la plataforma de Adobe Stock, lo que genera desconfianza.

“Nos sentimos muy bien acerca del proceso de moderación de contenido,” afirmó Wadhwani, refiriéndose a Adobe Stock y los datos de entrenamiento de Firefly, aunque reconoció que “nunca será perfecto.” Adobe ha asegurado que puede eliminar contenido que viole sus políticas de los datos de entrenamiento de Firefly y que los clientes pueden optar por no participar en los sistemas automatizados destinados a mejorar el servicio de la empresa.

En su blog, Adobe reconoció que “la confianza debe ganarse” y está recibiendo comentarios para mejorar. La transparencia adicional es un paso positivo, pero es probable que lleve tiempo convencer a los creativos de que Adobe no tiene malas intenciones. “Estamos decididos a ser un socio de confianza para los creadores en la era que se avecina. Trabajaremos incansablemente para lograrlo,” concluyó Wadhwani.

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Apple está preparada para revelar un nuevo sistema de IA llamado Apple Intelligence en el iPhone, iPad y Mac durante la próxima WWDC 2024, según un informe de Bloomberg. Este sistema ofrecerá nuevas funciones de IA “beta” en todas las plataformas y aplicaciones de Apple, y también permitirá el acceso a un nuevo chatbot similar a ChatGPT impulsado por OpenAI.

Características principales de Apple Intelligence

Apple Intelligence no se enfocará en funciones de IA populares como la generación de imágenes o videos. En su lugar, se centrará en añadir resúmenes impulsados por IA, sugerencias de respuestas y una renovación de Siri que le dará más control sobre las aplicaciones, todo orientado a tener una “atracción general”.

Apple utilizará tanto su propia tecnología como herramientas de OpenAI para impulsar estas nuevas funciones de IA. Un algoritmo determinará si una tarea puede ser procesada en el dispositivo o si necesita ser enviada a un servidor en la nube. Esto es parte de un enfoque en el uso de chips M2 en centros de datos con un Secure Enclave para garantizar que los datos procesados de manera remota sean tan seguros como los procesados en el dispositivo.

Seguridad y privacidad

Para abordar preocupaciones de seguridad, Apple no creará perfiles basados en los datos del usuario y producirá informes para demostrar que la información de los usuarios no se está vendiendo ni leyendo. En contraste, Microsoft ha enfrentado críticas por su función de búsqueda Recall en PCs Copilot Plus con IA, con un investigador calificándola de “desastre” para la seguridad.

Requisitos de dispositivo y disponibilidad

Para utilizar Apple Intelligence, los usuarios de iPad o Mac necesitarán dispositivos con un chip M1 o posterior. En cuanto a los dispositivos móviles, los requisitos podrían restringirse a un iPhone 15 Pro o a uno de los dispositivos iPhone 16 que se lanzarán este otoño. Apple no obligará a los usuarios a utilizar las nuevas funciones de IA, las cuales serán opcionales.

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