Qué es el pensamiento computacional (Lo más de RIED-48)

 Por Lorenzo García Aretio

Hoy exponemos una síntesis de aspectos esenciales del décimo artículo de RIED más citado de 2021, de entre todos los publicados (34) en ese año, Vols. 24(1) y 24(2). Es decir, uno de los artículos de RIED que más impacto han generado. Al final aparece la referencia del trabajo y el enlace para poder consultarlo, junto a las fuentes bibliográficas del artículo. Las citas en este caso hasta el día de la fecha en Google Scholar, son un total de 70. Y, por otra parte, aquí se muestran todos los artículos resumidos en esta serie.

El artículo aborda la tendencia educativa global hacia la integración de competencias digitales en el currículo educativo, enfocándose en el desarrollo del pensamiento computacional. Este término, inicialmente ligado al ámbito de la informática, ha ganado relevancia en diversas áreas profesionales y entre grupos interesados en adoptar un enfoque innovador para abordar problemas cotidianos.

El objetivo principal que se plantean los autores del trabajo es definir el pensamiento computacional y explorar su aplicación en la educación para mejorar la capacidad de los estudiantes para resolver problemas complejos. Se realiza una revisión de la literatura y documentos relevantes para proporcionar una comprensión completa del tema, desde las primeras aproximaciones de Seymour Papert en las décadas de 1960 y 1970, hasta las perspectivas contemporáneas.

El pensamiento computacional se fundamenta en el desarrollo de habilidades cognitivas a través del aprendizaje de la programación y el diseño de algoritmos. Estas habilidades se consideran esenciales para la adquisición de competencias mentales superiores que permiten abordar problemas de manera eficaz. Papert, pionero en este campo, destacó la importancia de enseñar programación desde una edad temprana, promoviendo un enfoque educativo basado en la resolución de problemas.

El concepto de pensamiento computacional evolucionó a lo largo del tiempo, pasando de ser un término técnico a una competencia esencial para todos los individuos. Wing (2006) lo define como un conjunto de habilidades mentales aplicables en diversas situaciones, incluyendo el diseño de sistemas y la comprensión del comportamiento humano. Esta definición amplia ha tenido un impacto significativo en la educación, influenciando la forma en que se enseña y se aprende en todas las disciplinas.

En todo caso, a pesar de los esfuerzos por definir el pensamiento computacional de manera consensuada, no existe una definición formal aceptada por la comunidad científica. Esto ha llevado a una diversidad de interpretaciones y enfoques en su implementación en el currículo educativo. Sin embargo, se reconoce su importancia en un mundo cada vez más digitalizado, donde las habilidades tecnológicas son fundamentales para el éxito personal y profesional.

Así, el pensamiento computacional representa un enfoque de resolución de problemas que trasciende el ámbito de la informática, siendo relevante para todas las áreas del conocimiento. Su integración en la educación busca preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un mundo digital en constante evolución, potenciando su capacidad para pensar de manera crítica y creativa ante situaciones complejas. Sin embargo, su definición y aplicación siguen siendo temas de debate y exploración en la comunidad educativa y científica.

Se revisaron más de 100 documentos de los cuales se extrajeron las definiciones que se sistematizan en el artículo. Pues bien, tras esa revisión sistemática de diferentes definiciones, la mayoría de ellas hacen énfasis en el pensamiento computacional como un proceso mental mediante el cual los individuos formulan preguntas, operacionalizan problemas y los resuelven utilizando estrategias basadas en la construcción y análisis de algoritmos, aplicando sus habilidades y herramientas mentales.

A pesar de las similitudes entre las definiciones, existen discrepancias que han generado un prolongado debate sobre la definición precisa del término. Se ha discutido si el pensamiento computacional es exclusivo de profesionales de la computación o si debe ser considerado desde cualquier contexto, extendiéndose más allá de la programación y el diseño de algoritmos para involucrar la forma en que se piensa y se abordan los problemas cotidianos.

Algún autor ha criticado las definiciones del pensamiento computacional por su supuesto énfasis excesivo en la informática y por las promesas exageradas sobre su utilidad. Se destaca la importancia de comprender que el pensamiento computacional es una configuración mental aplicable en diversos contextos, más allá de la programación, que puede beneficiar a cualquier usuario al desarrollar habilidades de lógica y abstracción.

Se sugiere que la integración del pensamiento computacional en el currículo escolar desde etapas tempranas podría ser beneficiosa, pero se advierte que la enseñanza de la programación no garantiza el pleno desarrollo del pensamiento computacional. Se señala la necesidad de establecer directrices claras para su implementación en el aula y de integrarlo de manera transversal en diversas asignaturas.

Desde una perspectiva económica, se argumenta que el conocimiento en tecnología y pensamiento computacional es fundamental en un mercado laboral cada vez más digitalizado. La demanda de programadores y desarrolladores de sistemas es creciente, lo que resalta la importancia de que los individuos adquieran habilidades en estas áreas desde la educación primaria.

Desde una perspectiva educativa, se destaca que el pensamiento computacional forma parte de la nueva alfabetización digital necesaria en el siglo XXI. Se propone integrarlo en el currículo escolar para fortalecer el desarrollo integral de los estudiantes y prepararlos para enfrentar los desafíos del mundo actual.

En conclusión, se enfatiza la importancia del pensamiento computacional como una habilidad fundamental para el desarrollo personal y profesional en la era digital. Su integración en el currículo escolar y su aplicación en diversos contextos pueden contribuir al fortalecimiento de las habilidades cognitivas y al desarrollo de soluciones innovadoras para los problemas del mundo contemporáneo.

Cómo citar este artículo (70 citas acumuladas en Google Scholar a día de la fecha): Polanco Padrón, N., Ferrer Planchart, S., y Fernández Reina, M. (2021). Aproximación a una definición de pensamiento computacional. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), pp. 55-76. doi: http://dx.doi.org/10.5944/ried.24.1.27419

Tomado de Contextos universitarios mediados

Opinión | Ciencia, inteligencia artificial y Batman

 Por Andrés García Barrios de EDUNEWS

Hoy en día, los avances en la IA generativa y la creación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial para crear contenidos han trascendido los medios audiovisuales y ha alcanzado incluso a la ciencia, con la falsificación de datos científicos.

Interrumpimos este programa…

Me permito hacer una pausa en mi serie de artículos sobre autoaprendizaje (el que vengo publicando en este mismo espacio con el subtítulo Testimonio de un autodidacta) para entregar a ustedes esta nota que ha tomado para mí un carácter urgente (al menos ahora es el momento más oportuno para publicarla).

Hace unos días, la puesta en circulación de una foto retocada por parte de la familia real inglesa, puso de cabeza a la mitad del mundo (la verdad es que la otra mitad sigue tan tranquila, despreocupada de este escándalo, pero bueno…). Desde una avalancha de memes hasta importantes análisis sociológicos, han visto el asunto como algo más que una excelente portada para la revista Hola o una nueva oportunidad de desacreditar al sistema monárquico, y prefieren señalar el inmenso riesgo en que nos pone la generación de imágenes por medios electrónicos (Photoshop, Inteligencia Artificial) y la absoluta falta de confianza que de hoy en adelante tendremos que guardar hacia todo tipo de evidencia visual. Ya nada nos garantiza que la foto o el video de “los hechos ocurridos” sean una evidencia confiable.

La crisis provocada por esta posibilidad de transfigurar la realidad, trasciende hacia algo que a muchas personas nos hace estremecernos aún más: la capacidad de estas tecnologías para imitar las voces humanas con total fidelidad, lo cual nos coloca en una terrible vulnerabilidad ante los falsos secuestros de nuestros seres queridos.

Sin embargo, quisiera ahora llamar la atención sobre un hecho al que por su falta de espectacularidad se le ha dado menos atención, pero que es posible que atente y cambie por completo nuestras sociedades actuales, aún más que las ya de por si terribles  tecnologías que he mencionado (si se me permite entrar en el tono catastrofista imperante).

Corre en los medios la noticia de que se ha vuelto común falsificar información científica, a través de publicaciones que francamente inventan realidades. Científicos de prestigio han sido desenmascarados por ello, sumergiéndose en graves escándalos. Si alguien me pidiera evidencia de esto que estoy diciendo podría darle aquí algunas referencias periodísticas pero también podría confesar que es algo que me estoy inventando, porque la verdad es que eso no importaría pues todos sabemos que en cualquier momento pueden empezar a ocurrir este tipo de fraudes. Y no solo eso: además de publicaciones falsas sería  posible prever todo un alud de evidencias científicas imposibles  de ser cotejadas no sólo por su impecable simulación sino simplemente por su inmensa cantidad (gracias a la Inteligencia Artificial el número podría no tener límites); así, la verdad confirmada y la no confirmada empezarían a confundirse una con otra, sin posibilidad de distinguirlas.

Esta puerta hacia el caos se basa en la que es una de las grandes fortalezas del método científico, pero que es también -ahora lo estamos viendo- su principal Talón de Aquiles: estoy hablando de la exigencia de exponer las propias conclusiones a la revisión de la comunidad científica entera para que ésta las valide, exigencia que es cada vez más difícil de cumplir. Ciertamente, los resultados científicos siempre han sido falsificables, pero hoy esto alcanza unos niveles que pueden llegar a vulnerar a la estructura del sistema entero (y no creo estar exagerando).

Nunca he sido partidario entusiasta del conocimiento científico cuando intenta posicionarse como la verdad última, pero me parecería demasiado injusto que su esfuerzo de siglos se viniera abajo no por una reconsideración razonada y paulatina de sus alcances, sino por un fraude. La pretensión de la ciencia de explicar la realidad entera a través de su método, debe poder ser cuestionada  con argumentos y no con un tropel de mentiras cuya única fortaleza sea la de que no se les pueda seguir el rastro. Que la comunidad científica se declare derrotada solo por cansancio, sería una tragedia.

No podemos descartar que, ante tal panorama, los científicos se inclinen por la opción (es más, seguramente ya  lo están haciendo) de mantener su actividad en secreto, recreando esa especie de cofradías “herméticas” que  han existido siempre (y que, por cierto, le han dado a los estudiosos  de todos los tiempos un gran poder). De hecho, decirlo así resulta ingenuo porque no cabe duda de que la investigación científica realizada a escondidas y sin socialización de sus resultados, ya se lleva a cabo en todas partes y nutre tecnologías de uso secreto.

Para terminar mi texto con este mismo tono conspiranoico,  permítaseme una idea que no tenía contemplada al inicio: que no sería raro que fueran los propios científicos allegados al poder, los que  -en determinado momento, por  un afán de controlar al mundo- inventaran  ellos mismos millones de resultados  falsos, de tal forma que la ciencia pública quedara vulnerada y solo prevaleciera la opción de la ciencia oculta, con investigaciones a las que nadie, salvo dichos grupos de poder, tuvieran acceso.

¡Entonces sí, solo nos quedaría la opción de pedir ayuda a Batman!

Tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey 

El feedback digital y el fomento de la autorregulación en la universidad (Lo + de RIED-47)

 Por Lorenzo García Aretio

Hoy exponemos una síntesis de aspectos esenciales del noveno artículo de RIED más citado de 2021, de entre todos los publicados (34) en ese año, Vols. 24(1) y 24(2). Es decir, uno de los artículos de RIED que más impacto han generado. Al final aparece la referencia del trabajo y el enlace para poder consultarlo, junto a las fuentes bibliográficas del artículo. Las citas en este caso hasta el día de la fecha en Google Scholar, son un total de 67. Y, por otra parte, aquí se muestran todos los artículos resumidos en esta serie.

El avance y la penetración de las tecnologías digitales en los entornos educativos, especialmente en los procesos de enseñanza, han sido notables en los últimos años, experimentando un crecimiento masivo como consecuencia de la pandemia de COVID-19. Este fenómeno ha sido objeto de extensos estudios que documentan los beneficios de su aplicación en la enseñanza, así como en la evaluación y el feedback. No obstante, a pesar de la proliferación de tecnologías en estos ámbitos, los modelos pedagógicos de evaluación y la concepción del feedback suelen seguir patrones tradicionales, con una participación limitada del estudiante. Sin embargo, se observa un cambio gradual hacia un nuevo paradigma donde el estudiante asume un papel más activo y responsable en la autorregulación de su aprendizaje, incluyendo la evaluación y el feedback como componentes esenciales.

Desde esta perspectiva, se reconoce que la tecnología no solo facilita tareas como la gestión de información o la automatización de procesos de calificación, sino que también desempeña un papel crucial en apoyar al estudiante en su proceso de aprendizaje autorregulado. Esto implica que la tecnología debe proporcionar herramientas que permitan al estudiante comprender las tareas, los criterios de evaluación, monitorear su progreso, ser consciente de sus procesos de aprendizaje y reflexionar sobre la calidad de sus producciones.

El presente trabajo se propone analizar la contribución específica de las tecnologías digitales en los procesos de feedback autorregulador en la educación superior. La evaluación se reconoce como un elemento fundamental para el aprendizaje efectivo, ya que guía el proceso de enseñanza y aprendizaje. Se ha evolucionado desde una perspectiva centrada en la evaluación del aprendizaje hacia una que enfatiza la evaluación para el aprendizaje, destacando su función formativa en el proceso educativo.

En este contexto, la evaluación formativa se concibe como parte integral de un proceso continuo, donde el feedback juega un papel crucial. Se reconoce que el feedback estructurado por el profesor, inicialmente fue considerado como una estrategia para evitar el aprendizaje por ensayo y error, pero con el tiempo se ha evolucionado hacia visiones donde el estudiante asume un rol más activo. La evaluación entre iguales se presenta como un medio para promover el desarrollo del juicio evaluativo y la autorregulación del estudiante, al permitirles apropiarse de los criterios de evaluación y reflexionar sobre su propio trabajo y el de sus pares.

El concepto de juicio evaluativo, entendido como la capacidad del estudiante para tomar decisiones sobre la calidad de su propio trabajo y el de los demás, se destaca como un elemento clave para el aprendizaje autorregulado y el desarrollo de la competencia de aprender a aprender. Este concepto se vincula con los procesos de autorregulación, que incluyen dimensiones cognitivas, metacognitivas y emocionales, y se asemejan a las fases del feedback.

Se reconoce que la tecnología puede proporcionar un importante soporte a estos procesos, permitiendo una retroalimentación más informativa, eficiente y rentable. Sin embargo, se señala la necesidad de superar un enfoque tradicional del feedback y utilizar la tecnología para promover el aprendizaje autorregulado, apoyando las diversas fases de planificación, realización y autorreflexión del mismo.

En suma, el estudio propuesto busca identificar si las propuestas tecnológicas existentes se alinean con un enfoque tradicional del feedback o si realmente contribuyen al desarrollo de procesos de aprendizaje autorregulado. Se destaca la importancia de avanzar hacia un modelo donde el estudiante asuma un rol más activo en su proceso de evaluación y feedback, aprovechando el potencial de la tecnología para apoyar este cambio de paradigma en la educación superior.

Así, en el artículo, los autores presentan los resultados de un proceso de revisión sistemática sobre las aportaciones recientes que la bibliografía de referencia realiza en torno al rol de la tecnología para soportar el feedback.

El análisis de las publicaciones revela una amplia gama de desarrollos tecnológicos relacionados con diferentes tipos de feedback, que van desde la provisión de información sobre el rendimiento hasta enfoques que enfatizan la interacción entre el estudiante y el sistema. Sin embargo, hay una escasez de trabajos que aborden el feedback como una acción activa por parte del estudiante.

La omnipresencia de las tecnologías digitales en los entornos de aprendizaje actuales ha reforzado la importancia de la evaluación formativa, que ahora se considera aún más crucial para satisfacer las demandas educativas del siglo XXI. En este contexto, se reconoce que las tecnologías pueden facilitar prácticas pedagógicas centradas en el pensamiento crítico y la resolución de problemas complejos. Sin embargo, se señala que las evaluaciones tradicionales, como las calificaciones y las pruebas estandarizadas, no son suficientes para proporcionar retroalimentación individualizada y constructiva necesaria para la formación.

Aunque se reconoce el potencial de la autoevaluación y la evaluación por pares para promover habilidades metacognitivas y de autorregulación en los estudiantes, se observa que las tecnologías rara vez contribuyen significativamente a estos procesos. Además, se destaca que la participación de los estudiantes, aunque documentada, a menudo se limita a actividades que siguen un paradigma tradicional de enseñanza-aprendizaje.

En cuanto a la integración de tecnologías en el diseño de actividades educativas, se observa que, en la mayoría de los casos, la tecnología se utiliza como un sustituto de métodos preexistentes sin modificar ni redefinir significativamente las actividades de aprendizaje. Aunque se logran mejoras funcionales, como una mayor velocidad en la retroalimentación, no se desarrollan cambios significativos en los procesos de aprendizaje.

Además, se destaca que hay una falta de investigaciones que aborden el cambio de roles y procesos cognitivos y metacognitivos que la tecnología puede promover en los estudiantes. El potencial de la tecnología para empoderar a los estudiantes en sus propios procesos de aprendizaje, particularmente en el desarrollo del juicio evaluativo y la autorregulación, sigue siendo poco explorado.

En resumen, aunque se reconocen los avances en la integración de tecnologías en la educación, persisten desafíos importantes en términos de aprovechar plenamente el potencial de la tecnología para transformar los procesos de aprendizaje y promover la autorregulación de los estudiantes. Se destaca la necesidad de continuar investigando en este ámbito para avanzar en la comprensión y la implementación efectiva de la tecnología en la educación.

Cómo citar este artículo (67 citas acumuladas en Google Scholar a día de la fecha): Gros Salvat, B., y Cano García, E. (2021). Procesos de feedback para fomentar la autorregulación con soporte tecnológico en la educación superior: Revisión sistemática. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(2), pp. 107-125. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.28886

Tomado de Contextos universitarios mediados 

Creando mi Chat Bot conversacional en Poe

 Escribe Carlos Bravo Reyes

Desde el debut público de ChatGPT, seguido por la aparición de Gemini y Copilot, muchos hemos sentido la necesidad de explorar y simular algunas de sus capacidades, como la habilidad de responder a una amplia variedad de preguntas. Esta necesidad es especialmente notable entre los que trabajamos en el campo de la educación y que no somos expertos técnicos o informáticos. Buscamos evitar la complejidad en el uso de medios y recursos, y nos inclinamos hacia herramientas que pueden ofrecer funcionalidades similares, pero sin la complejidad en su implementación. A esto se suma el hecho de que una gran mayoría preferimos utilizar herramientas gratuitas, especialmente aquellas que son transparentes en sus funciones y no engañan al usuario mostrando una cosa y luego resultando ser algo totalmente diferente.

Andando en la red para mantener el flujo de las Recomendaciones diarias encontré un Bot peculiar, sencillo de emplear y con amplias prestaciones para trabajar con nuestros estudiantes. Me refiero a POE (https://poe.com/) un asistente conversacional desarrollado por Anthropic.

Preguntando a Poe indicó que puede responder preguntas y brindar información sobre una amplia gama de temas, utilizando su extensa base de conocimientos actualizada hasta agosto de 2023. Además de responder preguntas y brindar información, Poe también puede ser utilizado como una herramienta de apoyo en diversas tareas, como el análisis de datos, la revisión de textos y la generación de contenido.

Otra de sus posibilidades es la de llevar a cabo el análisis de datos en proyectos, informes y otros documentos similares, así como estudiar y proponer variantes de redacción a un trabajo. Puede también, según el chat con Poe, resolver problemas matemáticos y realizar cálculos, ayudar en la programación, recomendar ejemplos de código, entre otras utilidades.

Los desarrolladores pueden insertarlo en plataformas como Moodle y obtener resultados para el seguimiento y la personalización del aprendizaje de los estudiantes. Para ello es necesario consultar la documentación de la API y sus formas de integración.

En el sitio de Poe encontramos numerosos bots, el oficial y los desarrollados por otros usuarios. En el bot oficial que se muestra en la imagen, pregunté por qué su nombre. Respondió que obedece a la metodología POE, que consiste en Presentación (P), Observación (O) y Evaluación (E). En este último punto, Poe permite la autoevaluación de los contenidos que desarrolla el usuario que accede al bot. Basta solo con pedirle que evalúe mi aprendizaje en las respuestas que dio a mi pregunta y obtendremos diversas preguntas. En este momento es preciso que las instrucciones incluyan elementos como que no coloque un inciso que diga todas las demás, algo muy frecuente en sus preguntas. También advertir la cantidad de preguntas y que la correcta esté en cualquier orden, entre otras sugerencias. En el caso de respuestas incorrectas, es capaz de detectarlo y explicar cuál es la respuesta correcta.

Algunas posibilidades didácticas.

Los profesores podemos emplear Poe de una manera muy sencilla. Solo se requiere acceder a su sitio (https://poe.com/) crear una cuenta gratuita, rellenar los datos que se piden, al igual que en otros sitios similares. Con la cuenta establecida empezamos a crear nuestro Bot, rellenando los campos que pide que son el identificador o nombre que le daremos al Bot, las instrucciones que leerán los usuarios al acceder, el mensaje de saludo y su biografía o descripción. Al igual que en otros bots es importante seleccionar la “temperatura” en la respuesta. Una baja garantiza respuestas más precisas y en especial si el bot tiene nuestra propia base de conocimiento. Con estos datos empezamos a cargar la base de conocimientos con la bibliografía que seleccionamos previamente.

Este es uno de los puntos fuertes de Poe, emplear los documentos que necesitamos para que los estudiantes trabajen en el Bot. También si lo desea puede permitir a Poe que sugiera preguntas y acceda a ChatGPT.

El empleo de Poe facilita la flexibilidad en el aprendizaje al permitir elegir la información, trabajar con la que puede ser más fácil y profundizar en aquella que presenta más dificultades. Esto a su vez pone al estudiante en el centro de su propio aprendizaje. A esto se une la creación de cuestionarios de autoevaluación, como señalamos anteriormente.

Otra de las posibilidades didácticas es el carácter novedoso de esta tecnología, lo que favorece el factor sorpresa siempre presente en la enseñanza. De este modo se eleva el interés y la motivación del estudiante, favoreciendo la seguridad en el aprendizaje. Con Poe tanto el profesor como el estudiante pueden crear sus propios bots sin conocimiento técnico.

El empleo de Poe permite mejorar la retroalimentación de los contenidos al poder acceder a otras fuentes de información seleccionadas por el profesor. Se destaca por la rapidez en las respuestas y no es necesario para acceder como usuario a un bot disponer de una cuenta en este servicio. También su interfaz es sencilla, sin elementos distractores y amigable con el usuario.

Añado a estas posibilidades, la ayuda valiosa de Poe en la redacción de un informe, un artículo o cualquier otro documento, corrigiendo la redacción y el estilo, sugiriendo mejoras al formato del documento y revisando la estructura de las fuentes empleadas. Para esta tarea solo se debe subir el documento a Poe, siempre evitando que sobrepase lo 10 MB de tamaño. En el caso de que sea mayor se puede dividir en partes.

Unas de las posibilidades didácticas más importantes, es la facilidad de generar contenido educativo, responder a preguntas en todas las ciencias sin la ampulosidad de las respuestas de otros bots como ChatGPT.

Un ejemplo de uso de Poe

Recientemente, creamos un bot en Poe sobre la concepción de micro aprendizaje, para ser empleado en un posgrado con este tema. Como el curso fue a distancia, diseñamos un sistema de medios para el desarrollo de los contenidos. 

El sistema tiene como elemento central la interacción en el aula digital bajo Moodle y se le unen itinerarios de aprendizaje con bibliografía insertada, actividades sincrónicas con el profesor a partir de una plataforma de videoconferencia más Poe a partir del bot denominado Micro aprendizaje que pueden consultar en https://poe.com/microaprendizaje

Para la creación de este Bot dispusimos de una base de conocimientos de más de 30 trabajos sobre el tema, que se cargaron directamente al Bot. Se habilitó la opción de interactuar con ChatGPT y habilitar que Poe realice sugerencias de contenidos sobre el tema.

Los animo a que diseñen su propio bot empleando este servicio, que es fácil de usar y ofrece una amplia gama de aplicaciones educativas. Sin duda, estas características lo convertirán en uno de los bots más populares.

Tomado de 366-días

Google Books está indexando libros basura generados por inteligencia artificial

 Tomado de Universo Abierto

Maiberg ·, Emanuel. «Google Books Is Indexing AI-Generated Garbage». 404 Media, 4 de abril de 2024. https://www.404media.co/google-books-is-indexing-ai-generated-garbage/.

Google Books está indexando libros generados por inteligencia artificial (IA) de baja calidad que aparecerán en los resultados de búsqueda, lo que podría afectar al visor de Ngram de Google, una herramienta importante utilizada por investigadores para rastrear el uso del lenguaje a lo largo de la historia.

Se encontraron libros generados por IA mediante la búsqueda de la frase «As of my last knowledge update» en Google Books. Algunos de estos libros son sobre ChatGPT, aprendizaje automático, inteligencia artificial y temas relacionados, pero la mayoría parecen ser generados por IA y no tratan sobre IA.

Estos libros generados por IA son similares a los encontrados en Amazon, y muchos de ellos están presentes en ambas plataformas. Una preocupación es la posible inclusión de estos textos generados por IA en el visor de Ngram de Google, lo que podría alterar significativamente los resultados.

Google afirmó que ninguno de los libros generados por IA identificados actualmente afecta los resultados del visor de Ngram. Sin embargo, no confirmaron si filtrarán estos libros en el futuro o si tienen una política para hacerlo.

El director de investigación del Instituto de Investigación en IA Distribuida (DAIR) señaló que esto podría crear un ciclo de retroalimentación, donde el contenido generado por IA se utiliza para entrenar nuevos modelos de IA.

La inclusión de libros generados por IA en Google Books plantea preocupaciones sobre la calidad de los resultados de búsqueda y la integridad de herramientas de investigación importantes como el visor de Ngram de Google.

Tomado de Universo Abierto