En el momento presente son muy numerosas las herramientas de IA para el investigador/a.
Ocurre además, que las actuales están continuamente actualizándose y mutando y también hay un permanente proceso de aparición de nuevas herramientas. Establecer una clasificación de las mismas podría corresponder a múltiples criterios. Nuestra elección, muchas veces dependerá del contexto, de la experiencia y de la mejor combinación y uso que de ellas hagamos para nuestras necesidades.
Infografía de ejemplo, vía Meed
La inteligencia artificial generativa tiene la capacidad de generar contenido original y creativo.
Estos modelos son capaces de generar contenido nuevo, ya sean texto, imágenes, música u otro tipo de datos, basándose en patrones y estructuras aprendidas de conjuntos de datos de entrenamiento.
Utilizan técnicas como redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo para aprender a generar contenido.
La IA aprende a tomar decisiones y generar contenido a través de la interacción con un entorno. Mediante el uso de recompensas y retroalimentación.
Aunque los modelos de lenguaje pueden generar texto de manera eficiente, aún se necesita el juicio humano para evaluar la calidad y la relevancia de la información generada.
Las técnicas utilizadas en inteligencia artificial son principalmente:
Aprendizaje automático: rama de la IA que se enfoca al desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las ocmputadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos y sin ser programdas explícitamente.
Big Data: los lagoritmos son capaces de aprender y adaptarse a medida que se les proporciona más información mejorando su rendimiento.
Fuente: Arévalo, Alonso. Inteligencia artificial y su impacto en la escritura académica. https://www.youtube.com/watch?v=wl1V5IKFCsM
Web sobre Inteligencia Artificial del SIC UHU
Información sobre Copilot y Recursos Recomendados
Guía elaborada por José Carlos Morillo
Contacto a través de teléfono (959-219310/) o bien correo electrónico jcarlos.morillo@biblio.uhu.es
La Inteligencia Artificial y cómo evoluciona tiene, al igual que en otros muchos ámbitos, importantes implicaciones para las bibliotecas universitarias. Entre los elementos sensibles a los que afecta se encuentran cuestiones de carácter ético, aspectos vinculados a la privacidad de los datos, acceso equitativo a la información, etc. Así como aspectos más concretos como plagio, autoría científica vinculada a la IA, uso de chatbots en servicios de referencia, repositorios mejorados con aprendizaje automático, indexación y clasificación automatizada de materias, etc.
Se hace conveniente que las bibliotecas concilien el mejor aprovechamiento de la IA con el desarrollo de buenas prácticas para un correcto uso de la misma, caminando hacia la mejor gobernanza de la inteligencia artificial. Así como la importancia de buscar una implicación en el papel de la alfabetización en IA dentro de sus servicios. Debemos entender esta guía como un intento de contribución de la BUH a la alfabetización en IA de su comunidad.
Fuente para ampliar:
Lo, Leo S. «AI Policies across the Globe: Implications and Recommendations for Libraries». IFLA Journal, 27 de agosto de 2023, 03400352231196172. https://doi.org/10.1177/03400352231196172.
Developing a library strategic response to Artificial Intelligence. The Hague: IFLA, 2023 https://doi.org/10.15131/shef.data.24631293.v1
La Comisión Europea ha emitido unas pautas internas sobre el uso de herramientas de IA generativa. Estas pautas reconocen el potencial de la IA generativa para
― inspirar, redactar, adaptar y resumir textos
― agilizar tareas.
Y establecen 5 reglas para un uso seguro:
1. No compartir con ninguna IA datos personales ni otra información que no sea de dominio público.
2. Contemplar que las respuestas de la IA pueden tener errores o sesgos.
3. Valorar si la IA podría estar infringiendo derechos de propiedad intelectual
4. No replicar literalmente en documentos propios resultados generados por IA
5. Evitar confiar en herramientas de IA para «procesos críticos o urgentes».
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