WEBVTT Kind: captions Language: es 00:00:00.000 --> 00:00:01.000 Hola a todos los monos estocásticos. 00:00:01.000 --> 00:00:05.000 Bienvenidos a un episodio más de este podcast de inteligencia artificial. 00:00:05.000 --> 00:00:06.000 Antonio Ortiz con Matthew. 00:00:07.000 --> 00:00:08.000 Muy bien, Matthew. 00:00:08.000 --> 00:00:13.000 Y además, ¿no te da esa sensación cuando ves una noticia como esta de que el tiempo pasa rápido? 00:00:14.000 --> 00:00:18.000 Cuarenta años te terminators, Mati, cuarenta años. 00:00:18.000 --> 00:00:21.000 Pues, yo no sé si habría dicho cuarenta años porque esta era una de las 00:00:21.000 --> 00:00:24.000 películas favoritas de de mi madre cuando veíamos películas de de 00:00:24.000 --> 00:00:29.000 pequeños y, bueno, cuando sus hijos eran pequeños. 00:00:29.000 --> 00:00:32.000 Y claro, yo no tengo cuarenta años todavía. 00:00:32.000 --> 00:00:40.000 Y fíjate que sigue siendo una una película de culto y que sale mucho a relucir en el ambiente de la inteligencia artificial, ¿no? 00:00:40.000 --> 00:00:44.000 Sí, sí, de hecho, muchas veces hemos discutido que esa vibra 00:00:44.000 --> 00:00:48.000 apocalíptica de enorme miedo y de peligro existencial que se tiene con la 00:00:48.000 --> 00:00:52.000 inteligencia artificial es muchas veces deudora de algunos de los memes 00:00:52.000 --> 00:00:56.000 más populares de la historia de la humanidad, ese meme por el cual la 00:00:56.000 --> 00:01:00.000 humanidad, si sobrepasa, si excede su límite, si, por ejemplo, crea algo 00:01:00.000 --> 00:01:04.000 inteligente, algo que solo debería hacer un dios, será castigada, y eso 00:01:04.000 --> 00:01:08.000 está en la Torre de Babel, en el gole, en Prometeo el viejo, Prometeo el 00:01:08.000 --> 00:01:12.000 joven, y sobre todo en la ciencia ficción moderna, Terminator, es esa IA 00:01:12.000 --> 00:01:22.000 con la que no puedes razonar ese Skynet, Matías. 00:01:22.000 --> 00:01:27.000 Bueno, sigue mucha gente como Joffrey Hinton advirtiendo de estos peligros. 00:01:27.000 --> 00:01:32.000 Yo lo que no puedo parar de pensar es que en España la cagasteis con el 00:01:32.000 --> 00:01:37.000 doblaje, porque, claro, lo de Arnold Schwarzenegger pronunciando en 00:01:37.000 --> 00:01:42.000 español el chapucero hasta la vista baby, eso os lo habéis perdido toda la vida. 00:01:42.000 --> 00:01:45.000 Lo de Sayonar a baby boom no tiene no tiene la misma fuerza. 00:01:45.000 --> 00:01:47.000 Lo lamento mucho. 00:01:47.000 --> 00:01:51.000 Hombre, el otro gran debate era si la pueden tener Terminator uno o 00:01:51.000 --> 00:01:55.000 Terminator dos, en la que, acuérdate que Schwarzenegger vuelve, pero esta 00:01:55.000 --> 00:01:59.000 vez no es el el malvado robot que quiere matar a Sarah Connor, sino que 00:01:59.000 --> 00:02:03.000 está reprogramado por John Connor en el futuro para ayudarla de del del 00:02:03.000 --> 00:02:09.000 de la nueva versión de de robótico asesino de generada por Skynet, ¿te acuerdas? 00:02:09.000 --> 00:02:13.000 Claro, y la segunda tiene esa mítica escena de del otro robot andando en 00:02:13.000 --> 00:02:17.000 culo y derritiéndose para pasar por debajo de las cosas, esas son las 00:02:17.000 --> 00:02:21.000 escenas que más se me quedaron de mi infancia. 00:02:21.000 --> 00:02:24.000 Entonces, pues esto es como El padrino uno, El padrino dos. 00:02:24.000 --> 00:02:29.000 Es la de las pocas películas en las que segundas partes son las favoritas de mucha gente, ¿no? 00:02:29.000 --> 00:02:30.000 Sí, sí, sí. 00:02:47.000 --> 00:02:49.000 Qué desastre, qué desastre. 00:02:49.000 --> 00:02:55.000 Bueno, ellos no no lo están metiendo como un desastre, pero se rumorea, se rumorea. 00:02:56.000 --> 00:03:01.000 En Apple van a parar la producción de las Vision Pro, de este casco de 00:03:01.000 --> 00:03:06.000 realidad mixta o de computación espacial de cuatro mil euros, porque, 00:03:06.000 --> 00:03:12.000 bueno, no no las están pudiendo vender todas las que querían. 00:03:12.000 --> 00:03:16.000 Dice Team Cook que ellos ya lo sabían porque esto era un producto muy de 00:03:16.000 --> 00:03:20.000 nicho, muy avanzado y muy para tantear el terreno, pero me da a mí que 00:03:20.000 --> 00:03:24.000 ellos confiaban en que los usuarios recibieran con mejores ojos esta nueva 00:03:24.000 --> 00:03:29.000 formato de dispositivo. 00:03:30.000 --> 00:03:31.000 Bueno, por aquí lo lo hemos comentado. 00:03:31.000 --> 00:03:35.000 Es decir, que creo que el el encaje en el mercado de la Fusion Pro es muy 00:03:35.000 --> 00:03:39.000 pequeño por precio, por creo que aceptar aceptar con con el momentum, con 00:03:39.000 --> 00:03:43.000 el fake case de los tiempos respecto de la gente y la tecnología, creo 00:03:43.000 --> 00:03:47.000 que no hay una búsqueda de más intermediación tecnológica en las 00:03:47.000 --> 00:03:53.000 relaciones humanas. 00:03:53.000 --> 00:03:57.000 Creo que esa parte de sumergirme en un mundo más virtual o semi virtual, 00:03:57.000 --> 00:04:01.000 creo que no es justo lo que lo que la gente de alguna manera está 00:04:01.000 --> 00:04:06.000 sintiendo que que necesita. 00:04:07.000 --> 00:04:11.000 Y luego, bueno, lo podemos vender como queramos, pero esto era, pues, un 00:04:11.000 --> 00:04:15.000 modelo conceptual para desarrolladores, para que hicieran aplicaciones que 00:04:15.000 --> 00:04:21.000 ya de paso a alguna gente se la han colocado por tres mil quinientos euros. 00:04:22.000 --> 00:04:29.000 Que oye, hay habrá gente contenta con con la compra, pero, pero me parece que que la misión Pro tiene mucha hora de cajón seguro. 00:04:29.000 --> 00:04:34.000 Creo que se ha comentado siempre que intentaban hacer lo mismo que con el 00:04:34.000 --> 00:04:39.000 Apple Watch, lanzar un producto de alguna forma sin pulir y genérico, una 00:04:39.000 --> 00:04:44.000 tecnología que era cara, pero que los desarrolladores fueron 00:04:44.000 --> 00:04:49.000 encontrándole sentido con sus aplicaciones. 00:04:49.000 --> 00:04:50.000 Y creo que en este caso no ha no ha ocurrido. 00:04:50.000 --> 00:04:53.000 Creo que no hay una Killer App de la Ac Vision Pro. 00:04:53.000 --> 00:04:58.000 Y el excedente que tienen en las fábricas deja entrever que Apple se vino arriba fuerte. 00:04:59.000 --> 00:05:01.000 Sí, lo mismo, lo mismo que se vino una rebajita. 00:05:02.000 --> 00:05:05.000 No, yo creo que el Tincular la rompe antes que rebajarla. 00:05:05.000 --> 00:05:09.000 Pero bueno, el el punto que yo creo que tienes razón, Matty, que que con 00:05:09.000 --> 00:05:13.000 esta línea de realidad mixta, Apple necesita recorrer el camino del Apple 00:05:13.000 --> 00:05:17.000 Watch, que si bien al principio parecía algo más posicionado como un 00:05:17.000 --> 00:05:22.000 complemento de lujo o. 00:05:22.000 --> 00:05:26.000 Muy muy muy vinculado a la a la moda, a la estética. 00:05:28.000 --> 00:05:33.000 Luego, el reposicionamiento en en salud, en vida sana y deporte ha sido 00:05:33.000 --> 00:05:39.000 brutal y ha sido un exitazo, es un producto, bueno, de un de de un de un éxito enorme. 00:05:39.000 --> 00:05:43.000 Puede con la Vision Pro, bueno, no con la Vision Pro, esta yo creo que ya 00:05:43.000 --> 00:05:47.000 van a a dormir el sueño de los justos, pero con otro modelo más barato, 00:05:47.000 --> 00:05:51.000 con otra línea, explorar y buscar ese caso de uso, ese enfoque, creo que 00:05:51.000 --> 00:05:56.000 es lo que van lo que van a necesitar. 00:05:56.000 --> 00:06:00.000 De todas maneras, mi impresión es que que la fricción que tienen las 00:06:00.000 --> 00:06:04.000 cascos de realidad virtual, yo uso la las quest, no no tengo la visión 00:06:04.000 --> 00:06:08.000 pro, Es tan alto que que es muy difícil, muy difícil que se cree eso eso 00:06:08.000 --> 00:06:12.000 que busca Apple, que es una nueva costumbre, un nuevo hábito, y y y 00:06:12.000 --> 00:06:19.000 adoptar un nuevo dispositivo, un cacharro más en casa. 00:06:19.000 --> 00:06:23.000 Nada, yo no tengo ninguna duda de que Apple en sus laboratorios tiene ya 00:06:23.000 --> 00:06:27.000 doscientas versiones de las gafas Orion de Meta, que saldrán en diez 00:06:27.000 --> 00:06:31.000 años en o en el tiempo que haga falta, pero está claro que vamos hacia 00:06:31.000 --> 00:06:35.000 eso y que estos son pasos intermedios que a Apple no no les están 00:06:35.000 --> 00:06:39.000 funcionando a nivel de ventas, como quizá esperaban, pero es un comienzo 00:06:39.000 --> 00:06:43.000 de algo que yo creo que todos tienen claro que va a suceder y que están 00:06:43.000 --> 00:06:47.000 buscando ese formato, y ese formato son unas gafas un poco más normales, 00:06:47.000 --> 00:06:56.000 sin necesidad de toda la realidad virtual y más enfocado a realidad aumentada. 00:06:57.000 --> 00:07:00.000 Claro, efecto, ya sabes, el mercado de la gente que se operó la vista, se 00:07:00.000 --> 00:07:03.000 ha empezado a estar inexpugnable a todos los intentos de meta de Apple y 00:07:03.000 --> 00:07:06.000 de cualquier fabricante, porque una gente que se ha gastado dos mil euros, 00:07:06.000 --> 00:07:09.000 Matti, en en en operarse la la los ojos, no sé, me estoy invitando la 00:07:09.000 --> 00:07:13.000 cifra, no sé cuánto cuesta. 00:07:14.000 --> 00:07:18.000 Para quitarse las gafas, esa gente esa gente no va a volver a reír, digo yo, ¿no? 00:07:18.000 --> 00:07:21.000 Aunque, bueno, los fans de Apple, a lo mejor sí, de hecho, un problema en 00:07:21.000 --> 00:07:24.000 el análisis de los productos de Apple es que hay un cierto análisis muy 00:07:24.000 --> 00:07:28.000 perezoso, en mi opinión, muchas veces en el sector tecnológico. 00:07:28.000 --> 00:07:33.000 Hay hay un sector que ya por defecto, si lleva una manzana, el el el el 00:07:33.000 --> 00:07:38.000 punto es es que si no decís que está muy bien, es fantástico, esto es 00:07:38.000 --> 00:07:43.000 el futuro, Apple lo ha vuelto a hacer, es que sois Steve Balmer. 00:07:44.000 --> 00:07:48.000 Es que, claro, es que tú tienes la mentalidad de de Blackberry, no no ves el futuro. 00:07:48.000 --> 00:07:50.000 Entonces, es un análisis un poco perezoso. 00:07:51.000 --> 00:07:55.000 Casi siempre sale bien, porque Apple tiene mucho más acierto que que 00:07:55.000 --> 00:08:00.000 errores y fallos, y es la empresa de tecnología de consumo más exitosa del planeta. 00:08:00.000 --> 00:08:04.000 Entonces, es más fácil que los pronósticos a favor de Apple te salgan bien que que te salgan mal. 00:08:05.000 --> 00:08:09.000 Pero el análisis con la visión Pro, por alguna gente, ha sido muy, pero 00:08:09.000 --> 00:08:14.000 que muy perezoso, Y ahora están ahí un poco diciendo, bueno, es que, claro, ¿no? 00:08:15.000 --> 00:08:19.000 Esto ya no es la gran cosa que va a cambiar el mundo un antes y un después toda la industria de seguirá. 00:08:19.000 --> 00:08:25.000 No, no, es que esto es una exploración, ni más de comprenderlo, de aquí a diez años veremos, ya. 00:08:25.000 --> 00:08:27.000 Hay que hay que recoger cable. 00:08:27.000 --> 00:08:32.000 De todas formas, yo creo que el río suena y estas reviews que tú dices 00:08:32.000 --> 00:08:37.000 tan tan buenistas con Apple, pues ya se ven como como algo que huele mal, ¿no? 00:08:37.000 --> 00:08:46.000 No no podemos seguir permitiendo este trato con Apple cuando ya las cosas no son tan tan innovadoras dentro de Apple. 00:08:46.000 --> 00:08:47.000 Bueno, bueno. 00:08:47.000 --> 00:08:51.000 Pero hay una noticia positiva de Apple que es, ya está aquí, ya llegó. 00:08:51.000 --> 00:08:53.000 La inteligencia manzana, Matías, por favor. 00:08:53.000 --> 00:08:57.000 Joder, joder, no no veas si le está costando este lanzamiento a Apple. 00:08:57.000 --> 00:09:01.000 Ya comentamos que lanzaron el iPhone dieciséis anunciándolo como el 00:09:01.000 --> 00:09:05.000 iPhone de Apple Intelligence de la inteligencia manzana, y no iba a estar 00:09:05.000 --> 00:09:11.000 hasta octubre y fíjate, veintiocho de octubre de dos mil veinticuatro. 00:09:11.000 --> 00:09:13.000 La nota de prensa de Apple. 00:09:13.000 --> 00:09:17.000 No sé cuánto ha pasado desde la presentación de del iPhone, más de un mes y medio. 00:09:17.000 --> 00:09:22.000 Bueno, la cuestión es que Apple Intelligence, el primer paquete de 00:09:22.000 --> 00:09:27.000 herramientas de Apple Intelligence, que es bastante limitado, ya está 00:09:27.000 --> 00:09:33.000 disponible en inglés de Estados Unidos fuera de China y la Unión Europea. 00:09:33.000 --> 00:09:34.000 Aquí tengo varios asteriscos. 00:09:34.000 --> 00:09:35.000 ¿Vale? 00:09:35.000 --> 00:09:38.000 Voy a intentar ir rápido, porque esto ya lo hemos comentado en episodios anteriores. 00:09:39.000 --> 00:09:43.000 La cuestión es, este es un primer paquete de novedades de Apple 00:09:43.000 --> 00:09:47.000 Intelligence, donde puedes, en la aplicación de fotos puedes borrar 00:09:47.000 --> 00:09:51.000 objetos y personas, puedes hacer cambiar un texto, el tono de un texto, 00:09:51.000 --> 00:09:55.000 hacer resúmenes de textos, de notificaciones, etcétera. 00:09:56.000 --> 00:10:01.000 Si bien esto solo ha llegado a inglés de Estados Unidos, por fin desde 00:10:01.000 --> 00:10:07.000 desde esta semana tenemos fechas para que llegue en español y a la Unión Europea. 00:10:08.000 --> 00:10:16.000 Primavera de dos mil veinticinco, llega Apple Intelligence en español y a España. 00:10:16.000 --> 00:10:18.000 Vale, guay, no nos queda tanto para recibirlo. 00:10:18.000 --> 00:10:29.000 Pero si queréis probarlo ya y tenéis un Mac compatible, podéis hacerlo, porque en Mac está disponible con cambiar el idioma al inglés. 00:10:29.000 --> 00:10:34.000 En el iPhone todavía no, porque está geobloqueado en la Unión Europea y en China, pero en Mac sí podéis hacerlo. 00:10:34.000 --> 00:10:38.000 La lista de dispositivos compatibles, excepto en el Mac, que todos los Macs 00:10:38.000 --> 00:10:42.000 con Apple Silicon son compatibles, es decir, el M uno, el M dos, el M tres 00:10:42.000 --> 00:10:46.000 y el M cuatro, en el iPhone es muy limitado porque son los iPhone quince 00:10:46.000 --> 00:10:52.000 Pro y los iPhone dieciséis, y los iPads con procesadores A diecisiete Pro en adelante. 00:10:52.000 --> 00:10:55.000 Es decir, la lista de dispositivos es bastante limitada, y la lista de 00:10:55.000 --> 00:10:58.000 funciones también es bastante limitada, pero por fin Apple puede decir 00:10:58.000 --> 00:11:01.000 que Apple Intelligence existe. 00:11:02.000 --> 00:11:07.000 la inteligencia manzana va a llegar y hay algunos puntos que subraya, Matías, en mi en mi opinión, ¿vale? 00:11:07.000 --> 00:11:12.000 Una es, se nota que esto yo creo que le ha pillado un poco contra pie a Apple, que va un poco forzado, ¿no? 00:11:12.000 --> 00:11:15.000 Como como cuando en un partido de fútbol se impone el estilo de juego de 00:11:15.000 --> 00:11:18.000 de uno de los equipos y el otro tiene que adaptarse y está sufriendo 00:11:18.000 --> 00:11:23.000 porque no no es como le gustaría que se jugara, ¿no? 00:11:23.000 --> 00:11:26.000 Pues, creo que Apple con la inteligencia artificial está en ese momento, ¿no? 00:11:26.000 --> 00:11:31.000 De hecho, esta ruptura de que se rompe esa vieja promesa de que tú te 00:11:31.000 --> 00:11:36.000 compras un iPhone y durante muchos años tienes todas las actualizaciones, 00:11:36.000 --> 00:11:41.000 claro, se rompe a medias, porque tienes las nuevas versiones de iOS para 00:11:41.000 --> 00:11:46.000 tu dispositivo, pero no completo, porque la inteligencia manzana no llega 00:11:46.000 --> 00:11:52.000 a, paramos, no llega ni siquiera al iPhone quince de del año pasado. 00:11:52.000 --> 00:11:55.000 Es decir, es es un corte bastante severo. 00:11:56.000 --> 00:12:02.000 Dos, es que el el punto es, ¿Apple lo volverá a hacer? 00:12:02.000 --> 00:12:05.000 Es decir, llegará más tarde, pero con algo de más calidad, porque ahí 00:12:05.000 --> 00:12:08.000 te he visto, tremendo tuitazo, alguna de las funcionalidades estrella que 00:12:08.000 --> 00:12:11.000 que a mí me parece la mejor, que es cómo Apple Intelligence te resume 00:12:11.000 --> 00:12:14.000 las notificaciones. 00:12:15.000 --> 00:12:18.000 Si una notificación al texto es muy largo, él te la resume. 00:12:19.000 --> 00:12:23.000 Entonces, se se está haciendo viral toda esa parte en la que la gente 00:12:23.000 --> 00:12:27.000 recibe un mensaje, pues alguien te deja por WhatsApp, te están 00:12:27.000 --> 00:12:31.000 despidiendo, alguien sigue, extilas notificaciones de los tweets Elon Musk 00:12:31.000 --> 00:12:35.000 y la los resúmenes de de Apple Intelligence son bastante son bastante 00:12:35.000 --> 00:12:39.000 tróspidos, Matías. 00:12:39.000 --> 00:12:40.000 Sí, son muy chanantes, ¿no? 00:12:40.000 --> 00:12:45.000 Hemos comentado ese caso de te están dejando, te piden las cosas de vuelta. 00:12:46.000 --> 00:12:50.000 Al mismo tiempo, Elon Musk ha tuiteado dos cosas que que no son congruentes entre sí. 00:12:50.000 --> 00:12:53.000 Bueno, pues, Team Cook dio una entrevista hace poco en la que decía, no 00:12:53.000 --> 00:12:56.000 hemos llegado los primeros a la guía generativa, pero lo hemos hecho 00:12:56.000 --> 00:13:00.000 mejor o lo vamos a hacer mejor, etcétera. 00:13:00.000 --> 00:13:07.000 Bueno, yo creo que esto se le desmonta con el tuit del que estás hablando a un usuario. 00:13:07.000 --> 00:13:11.000 Le dice la madre, me he ido de senderismo, casi me muero, era una ruta muy 00:13:11.000 --> 00:13:15.000 difícil, y Apple se lo resume como intento de suicidio, pero tu madre se 00:13:15.000 --> 00:13:21.000 ha recuperado y y ha vuelto a casa. 00:13:21.000 --> 00:13:25.000 O sea, esto es una locura, es una locura que, primero, necesitamos 00:13:25.000 --> 00:13:29.000 realmente que una guía generativa de un nivel bajo nos resuma las 00:13:29.000 --> 00:13:33.000 notificaciones, yo no lo tengo claro. 00:13:33.000 --> 00:13:38.000 Hombre, por el lol y por, es que este chico se llevó el susto de su vida. 00:13:39.000 --> 00:13:43.000 Vale, pero ¿cuántos likes y cuántos comentarios ha generado en Twitter? 00:13:43.000 --> 00:13:47.000 Ojo, ojo, es decir, la gente necesita destacar en redes sociales, Matías, 00:13:47.000 --> 00:13:51.000 y el inteligencia manzana, pues está apoyando esa esa necesidad, así que 00:13:51.000 --> 00:13:55.000 yo no lo veo mal. 00:13:55.000 --> 00:13:59.000 Bueno, en todo caso, para nuestros oyentes, a fondo, la inteligencia 00:13:59.000 --> 00:14:03.000 manzana con muchas cosas positivas, yo creo que conceptualmente muy bien 00:14:03.000 --> 00:14:07.000 tiradas, ahora vamos a ver si están bien ejecutadas, Resumidas en un en 00:14:07.000 --> 00:14:11.000 un capítulo, pues, que que le dedicamos muchísimo tiempo tras tras el 00:14:11.000 --> 00:14:15.000 anuncio, y creo que que, bueno, Apple tiene una buena posición en un 00:14:15.000 --> 00:14:19.000 sentido que es mientras los servicios de aplicaciones se sigan ejecutando 00:14:19.000 --> 00:14:23.000 a través del iPhone y ellos controlen la App Store, que ahí la, bueno, 00:14:23.000 --> 00:14:27.000 los los reguladores se lo sigan permitiendo, ellos pueden establecer ese 00:14:27.000 --> 00:14:31.000 impuesto de treinta por ciento sobre toda la industria digital. 00:14:31.000 --> 00:14:39.000 Por lo tanto, los Apple, si tiene tiempo como para desarrollar esto y ponerse al día, pues, tiene todo el tiempo del mundo. 00:14:39.000 --> 00:14:44.000 Todas las suscripciones que van ahí a través del iPhone, que contratamos ahí, al final es dinero para Apple. 00:14:45.000 --> 00:14:47.000 Si alguien tiene una montaña de dinero, siempre es Apple, pero ya que lo 00:14:47.000 --> 00:14:49.000 has mencionado el tema de, oye, oye, oyentes, váyanse al episodio tal de 00:14:49.000 --> 00:14:53.000 Apple Intelligence. 00:14:53.000 --> 00:15:01.000 Te quería comentar una cosa que he descubierto y que tenemos oyentes que se escuchan todos los episodios como si esto fuera una serie. 00:15:01.000 --> 00:15:03.000 El otro día me dijo uno que estaba escuchando monos estocásticos, pero 00:15:03.000 --> 00:15:05.000 que todavía no había llegado a la actualidad porque lo estaba escuchando 00:15:05.000 --> 00:15:09.000 en orden cronológico. 00:15:09.000 --> 00:15:13.000 Esto a mí me voló la cabeza, porque es algo que yo no recomendaría a 00:15:13.000 --> 00:15:17.000 ningún oyente, yo recomendaría empezar por el último, por la 00:15:17.000 --> 00:15:21.000 actualidad, y ahí si acaso hice episodios especiales, entrevistas y tal. 00:15:21.000 --> 00:15:26.000 Y además, no es algo que solo una persona me haya dicho, es que en el otro 00:15:26.000 --> 00:15:31.000 podcast que yo hago sobre la industria espacial en Parsec, ha surgido que 00:15:31.000 --> 00:15:36.000 un grupo de oyentes ha creado una comunidad de de fans en Telegram. 00:15:37.000 --> 00:15:40.000 Y ha empezado a llegar gente a esa comunidad en Telegram, porque la hemos 00:15:40.000 --> 00:15:43.000 mencionado desde el podcast, y son varios los que han dicho, sí, yo me 00:15:43.000 --> 00:15:46.000 los estoy escuchando todos desde el principio. 00:15:46.000 --> 00:15:51.000 Bueno, bueno, vamos por el episodio diez de la temporada tres, en Móvil Togásticos. 00:15:51.000 --> 00:15:53.000 Un saludo a todos los que hayan llegado. 00:15:53.000 --> 00:16:01.000 Claro, en parte el tema es que la gente querrá escuchar los los episodios guapos del Apolo doce y todo todo ese rollo, además, eso es claro, ¿no? 00:16:02.000 --> 00:16:05.000 Bueno, vamos vamos con un concepto de inteligencia artificial, porque dado 00:16:05.000 --> 00:16:08.000 que esta semana, aparte de lo de Apple y alguna cosita más, no ha habido 00:16:08.000 --> 00:16:11.000 ninguna súper noticia, creo que podemos recoger una tendencia, una forma 00:16:11.000 --> 00:16:14.000 de entender lo que está pasando en la inteligencia artificial que creo 00:16:14.000 --> 00:16:17.000 que es bastante interesante y que ahora mismo no, pero en el futuro va a 00:16:17.000 --> 00:16:20.000 dar que hablar, ¿Qué es esa expectativa de que la inteligencia 00:16:20.000 --> 00:16:28.000 artificial se auto mejore, Matías? 00:16:28.000 --> 00:16:32.000 Sí, yo creo que esto viene muy a cuento con lo de Terminator, porque al final, ¿qué es Skynet? 00:16:32.000 --> 00:16:41.000 Sino una guía que se mejora a sí misma, que se comunica consigo misma para superar a los humanos en todos los ámbitos, ¿no? 00:16:41.000 --> 00:16:45.000 Sí, de hecho, el concepto de Boston de superinteligencia partía de esa 00:16:45.000 --> 00:16:49.000 premisa, es decir, si conseguimos una inteligencia artificial de nivel 00:16:49.000 --> 00:16:53.000 humano o que sea mínimamente mejor que el humano, pues esta guía será 00:16:53.000 --> 00:16:57.000 capaz de diseñar otra guía todavía mejor, y esa otra mejor, y esa otra 00:16:57.000 --> 00:17:01.000 mejor entrará en un círculo positivo de retroalimentación y, por lo 00:17:01.000 --> 00:17:08.000 tanto, acabará con una superinteligencia muy superior a lo que tienen los humanos. 00:17:08.000 --> 00:17:15.000 Entonces, forma parte de la visión, pues, un poco tremendista, apocalíptica respecto a la inteligencia artificial. 00:17:16.000 --> 00:17:19.000 El caso es que, bueno, si vamos concretamente a la gente que ya dice que la 00:17:19.000 --> 00:17:22.000 inteligencia artificial tiene algunos indicios de automejora, veremos que 00:17:22.000 --> 00:17:26.000 la cosa es bastante más prosaica. 00:17:26.000 --> 00:17:32.000 Es decir, uno de los que lo has soltado ahí como facto es Satia Andella, de Microsoft, ¿no? 00:17:32.000 --> 00:17:36.000 Que en una de las de las presentaciones de la de, bueno, estaban 00:17:36.000 --> 00:17:40.000 presentando novedades en el copilot de Giha, y él decía que el 00:17:40.000 --> 00:17:44.000 desarrollo de la inteligencia artificial se está optimizando, porque 00:17:44.000 --> 00:17:48.000 gracias al modelo O uno de de OpenAI, ha entrado en una fase especie, una 00:17:48.000 --> 00:17:52.000 especie de fase recursiva. 00:17:53.000 --> 00:17:56.000 Usamos IEA para construir herramientas de IEA para construir una IEA mejor. 00:17:56.000 --> 00:18:00.000 Es decir, que como con O uno están mejorando el GIFHub Copilot y con el 00:18:00.000 --> 00:18:04.000 GIFHub Copilot estamos programando luego cosas para hacer los modelos de 00:18:04.000 --> 00:18:08.000 inteligencia artificial, ya estamos en ese ciclo de la IEA se automejora. 00:18:09.000 --> 00:18:13.000 Claro, el tema es que en ningún momento hay una voluntad de la IA de hacer nada. 00:18:13.000 --> 00:18:19.000 Esto es una de las cosas más importantes de de la visión un poco apocalíptica. 00:18:19.000 --> 00:18:22.000 Es decir, simplemente, como en la en la fase de construcción de 00:18:22.000 --> 00:18:25.000 inteligencia artificial ya usamos herramientas de inteligencia artificial 00:18:25.000 --> 00:18:30.000 que pueden tener un nivel humano o mejor que humano en algunos aspectos, ¿no? 00:18:30.000 --> 00:18:39.000 De un doctorado, el Q uno, ya lo discutimos, pues entonces, ya decimos que la guía está automejorándose, y lo vale es mucho decir. 00:18:39.000 --> 00:18:42.000 Sí, a ver, yo, de todas formas, tendría cuidado, porque si yo ya no 00:18:42.000 --> 00:18:45.000 entiendo el trabalenguas, estamos utilizando la IA para construir 00:18:45.000 --> 00:18:48.000 herramientas de IA para construir una IA mejor, que ha soltado Satia 00:18:48.000 --> 00:18:51.000 Nadella, pues tampoco entendería lo que hace una IA para automejorarse 00:18:51.000 --> 00:18:54.000 por aprendizaje, por refuerzo o auto mejorar la cadena de pensamientos de 00:18:54.000 --> 00:19:02.000 de otros modelos. 00:19:02.000 --> 00:19:05.000 Entonces, si llega un momento en el que nadie entiende lo que está 00:19:05.000 --> 00:19:08.000 haciendo la IA, pues da igual que esté todo limitado, porque no vamos a 00:19:08.000 --> 00:19:11.000 tener ni idea de lo que está pasando. 00:19:11.000 --> 00:19:15.000 Sí, yo creo que básicamente se se coge muchas veces el aprendizaje por 00:19:15.000 --> 00:19:19.000 refuerzo y se señala que el aprendizaje por refuerzo, no el de feedback 00:19:19.000 --> 00:19:23.000 humano, que es ese en el que cuando tienes un modelo de lenguaje, pues, 00:19:23.000 --> 00:19:27.000 les enseña a no decir palabrota y no ponerse jorning, sino el aprendizaje 00:19:27.000 --> 00:19:31.000 por esfuerzo puro o académico, por ejemplo, el que usaba DeepMind para 00:19:31.000 --> 00:19:37.000 hacer alfa go, ¿no? 00:19:37.000 --> 00:19:44.000 Cuando tú decías, bueno, la inteligencia artificial de Google aprende a mejorar jugar al Go jugando contra sí misma. 00:19:45.000 --> 00:19:52.000 Entonces, está claro que estás buscando, estás haciendo una automejora sin aprender de los humanos, sino aprendo ella sola. 00:19:52.000 --> 00:19:56.000 Como además tenemos el aprendizaje por refuerzo aplicado a los modelos de 00:19:56.000 --> 00:20:00.000 lenguaje, es decir, a los chatbots tipo ChatGPT y los modelos O uno de de 00:20:00.000 --> 00:20:04.000 ChatGPT, de de OpenAI, pues van en esa línea que usan aprendizaje por 00:20:04.000 --> 00:20:08.000 refuerzo, pues, de alguna manera, ya se está señalando que este este uso 00:20:08.000 --> 00:20:12.000 de de esta técnica, en la que no están aprendiendo de humanos, sino que 00:20:12.000 --> 00:20:16.000 están buscando ellos una función que optimizar y haciendo pruebas, ya es 00:20:16.000 --> 00:20:24.000 una manera en que la IEA se automejora. 00:20:25.000 --> 00:20:29.000 Pero, de nuevo, es un poco un poco, bueno, un poco forzadete. 00:20:29.000 --> 00:20:34.000 De hecho, Google, con lo con su diseño de chip, tiene un modelo que se llama Alpha Chip. 00:20:35.000 --> 00:20:38.000 Muy bien muy bien puesto el nombre, por cierto, la gente de Google, y 00:20:38.000 --> 00:20:41.000 claro, lo que lo que dicen es que en el diseño de los chips han entrado 00:20:41.000 --> 00:20:45.000 en un bucle de retroalimentación bastante positivo. 00:20:46.000 --> 00:20:48.000 Entrenan el modelo de diseño de chips, ¿no? 00:20:48.000 --> 00:20:49.000 El Alpha Chip. 00:20:49.000 --> 00:20:53.000 Lo usan para mejorar los chips, obviamente, ¿no? 00:20:53.000 --> 00:20:57.000 Los nuevos están diseñados ya con ayuda de este modelo de inteligencia artificial. 00:20:57.000 --> 00:21:01.000 Estos chips que han hecho los usan para entrenar mejores modelos, y esos 00:21:01.000 --> 00:21:05.000 modelos nuevos y mejorados diseñan mejores chips, y por eso entran en un 00:21:05.000 --> 00:21:09.000 círculo virtuoso en el que la inteligencia artificial juega un papel 00:21:09.000 --> 00:21:16.000 importantísimo en la mejora del diseño de los chips. 00:21:17.000 --> 00:21:21.000 Si si tuviera acciones de Intel ya las habría vendido, porque si si 00:21:21.000 --> 00:21:25.000 estamos primero con el Alfa Fold, haciendo fármacos, haciendo, 00:21:25.000 --> 00:21:29.000 descubriendo proteínas, y luego con el Alfa Chip, descubriendo nuevas 00:21:29.000 --> 00:21:33.000 formas de fabricar chips para que sean todavía más potentes, para 00:21:33.000 --> 00:21:37.000 entrenar y ejecutar de manera más eficiente los modelos de inteligencia 00:21:37.000 --> 00:21:44.000 artificial, no no tienen nada que hacer. 00:21:45.000 --> 00:21:48.000 La ley de Moore con los chips tradicionales, la CPU. 00:21:48.000 --> 00:21:51.000 No, esto es otro mundo totalmente nuevo. 00:21:51.000 --> 00:21:54.000 Claro, la la gente de Google se ha vuelto arriba, se ha venido arriba, que 00:21:54.000 --> 00:21:57.000 en hecho, hicieron un paper explicando esto, y dice que esto genera 00:21:57.000 --> 00:22:00.000 diseños súper humanos en horas. 00:22:01.000 --> 00:22:02.000 Diseño súper humano. 00:22:03.000 --> 00:22:06.000 Comparado con semanas o meses de trabajo humano, lo que hace Alpha Chip. 00:22:08.000 --> 00:22:12.000 Claro, el punto, y esto esto es creo que va a ser importante en la 00:22:12.000 --> 00:22:16.000 discusión sobre cuando usamos IEA para mejorar la IEA o mejorar cualquier 00:22:16.000 --> 00:22:20.000 tipo de tecnología, ¿Cuándo hay cuándo hay una velocidad de escape por 00:22:20.000 --> 00:22:25.000 la cual ya no entendemos. 00:22:26.000 --> 00:22:31.000 Ni siquiera el experto diseñador de chips no entiende qué ha hecho o por qué lo ha hecho. 00:22:31.000 --> 00:22:43.000 Es el momento en el que el súper campeón coreano ve una jugada de Alphago y dice y y se queda con la cara un poco perpleja, ¿no? 00:22:43.000 --> 00:22:46.000 Es decir, era un un tipo de estrategia que ningún humano había diseñado 00:22:46.000 --> 00:22:49.000 antes o había conocido o, mira, incluso los comentaristas, si tú ves el 00:22:49.000 --> 00:22:52.000 documental, los comentarios dicen, pues, bueno, qué qué desastre, qué 00:22:52.000 --> 00:22:57.000 dispara te ha hecho la la máquina, cómo se nota que no sabe. 00:22:58.000 --> 00:23:01.000 Sin embargo, sí sabía, es decir, había explorado una vía de juego del, 00:23:01.000 --> 00:23:04.000 una vía, una técnica, una forma de jugar al go mejor que la humana y que 00:23:04.000 --> 00:23:09.000 los humanos ni siquiera habíamos sospechado. 00:23:09.000 --> 00:23:17.000 Entonces, generaba la incomprensión cuando no la hilaridad entre los expertos, entre los expertos del go. 00:23:17.000 --> 00:23:25.000 Entonces, en estas guías que mejoran los sistemas que vamos a usar o las propias guías, yo creo que eso nos va a dar un poquito de vértigo. 00:23:25.000 --> 00:23:29.000 Esa velocidad de escape, yo creo que vamos a tener que que vigilarla, días. 00:23:30.000 --> 00:23:38.000 Sí, bueno, la puedes aprovechar tú para el balatro, para jugadas mejores que sorprendan a a tus rivales, ¿no? 00:23:38.000 --> 00:23:41.000 Uf, yo es que, si Matías, si alguna vez me abandonas en el podcast, tú 00:23:41.000 --> 00:23:44.000 dices, no más monos estocásticos, se rompe el de baraja, yo me voy a 00:23:44.000 --> 00:23:47.000 hacer YouTubers de Baratro. 00:23:47.000 --> 00:23:49.000 Ya lo tengo pensado. 00:23:49.000 --> 00:23:58.000 Oye, es que yo, un hay un hay un rubio que es un poco con cara de psicópata que hace vídeos de hora y media jugando al Baratro, y yo quiero ser ese. 00:23:59.000 --> 00:24:02.000 Es que hoy en día es muy fácil, porque tú cuando empezamos el podcast 00:24:02.000 --> 00:24:06.000 dijiste, yo no quiero que mi cara salga y sobre todo que no salga en la miniatura. 00:24:06.000 --> 00:24:09.000 Pues ahora con estos nuevos modelos de IA que te transforman en avatares de 00:24:09.000 --> 00:24:12.000 que son muy buenos inmediatos en tiempo real, pues puedes hacerte youtuber 00:24:12.000 --> 00:24:16.000 sin ningún problema, Antonio. 00:24:16.000 --> 00:24:20.000 Claro, pero fíjate el precio que pagan por el éxito en YouTube, esta 00:24:20.000 --> 00:24:24.000 juventud actual, porque tú puedes ser un gran youtuber, tener muchas 00:24:24.000 --> 00:24:28.000 views, conseguir la influencia, el dinero, la fama, Mathee, pero, a cambio 00:24:28.000 --> 00:24:32.000 tienes que poner cara de anormal en toda en todas las miniaturas, y tienes 00:24:32.000 --> 00:24:36.000 que poner un un gesto como de como de atontado o de, no sé, me me me 00:24:36.000 --> 00:24:43.000 está pasando algo inesperado con mi cuerpo que no puedo decirte, ¿no? 00:24:43.000 --> 00:24:46.000 Son expresiones que que que yo no me siento como, no me siento a gusto, no 00:24:46.000 --> 00:24:49.000 me siento a gusto con ella y yo prefiero mucho más tu arte tóspido a ti 00:24:49.000 --> 00:24:53.000 en el que te manejas muy bien en en YouTube. 00:24:53.000 --> 00:25:00.000 Fíjate que Imperio, el Imperio Romano cayó y Mister Beast parece que está cayendo ahora también. 00:25:00.000 --> 00:25:02.000 Entonces, no todo está dicho en el mundo de las miniaturas, porque si 00:25:02.000 --> 00:25:04.000 alguien tenía las miniaturas optimizadas en ese sentido era Mister Beast 00:25:04.000 --> 00:25:08.000 y está cayendo. 00:25:08.000 --> 00:25:11.000 Sí, por ejemplo, la tuya con Bertín of Borne de la semana pasada. 00:25:11.000 --> 00:25:12.000 Es muy buena. 00:25:12.000 --> 00:25:14.000 Es que, claro, hay que llegar hasta el final de los capítulos, amigas y 00:25:14.000 --> 00:25:16.000 amigos de monoestrocástico, porque ahí está la clave del futuro de la 00:25:16.000 --> 00:25:19.000 IA, Bertín of Borne. 00:25:19.000 --> 00:25:27.000 Bueno, Google mejora sus chips con inteligencia artificial, pero nuestros oyentes, nuestros oyentes también pueden mejorar, 00:25:28.000 --> 00:25:31.000 Estoy muy contento con este patrocinio porque en Colchones Morfeo han 00:25:31.000 --> 00:25:34.000 escuchado lo bien que hablamos de sus colchones, porque somos usuarios de 00:25:34.000 --> 00:25:37.000 colchón morfeo, ya sabéis, hechos en España con muelles ensacados, que 00:25:37.000 --> 00:25:40.000 es la mejor tecnología, que ofrecen cien días para probarlos y puede 00:25:40.000 --> 00:25:46.000 devolverlos sin ningún tipo de compromiso. 00:25:47.000 --> 00:25:49.000 Pues bueno, nos han escuchado lo bien que hablamos y y lo honestamente que 00:25:49.000 --> 00:25:51.000 hablamos de sus colchones, y han creado un código de descuento para 00:25:51.000 --> 00:25:55.000 nuestros oyentes, Antonio. 00:25:55.000 --> 00:25:58.000 Sí, pues, Matty, es que ya a los descuentos que tienen muchos de sus 00:25:58.000 --> 00:26:01.000 productos actualmente, que es un buen momento para aprovechar, para 00:26:01.000 --> 00:26:04.000 renovar el colchón, pues, si añades el código monos cien, pues tienes 00:26:04.000 --> 00:26:07.000 un descuentito extra, solo por venir de monos estocásticos, lo cual es 00:26:07.000 --> 00:26:11.000 estupendísimo. 00:26:11.000 --> 00:26:18.000 Pues nada, yo yo lo recomiendo porque tienen ese punto de que comprar por Internet en colchón da ese siempre ese ese vértigo, ¿no? 00:26:18.000 --> 00:26:23.000 O sea, esa preocupación, pero bueno, tienes esa garantía de cien días para probarlo, cien días. 00:26:23.000 --> 00:26:28.000 Si te arrepientes en el noventa y nueve, si te arrepientas en el noventa y nueve, lo puedes devolver. 00:26:28.000 --> 00:26:32.000 Colchón hecho en España, colchón en Morfeo, pues nada, recomendadísimos desde monos estocásticos. 00:26:32.000 --> 00:26:37.000 Pues nada, Morfeo punto com y el código monos cien, y se puede acumular, con las ofertas. 00:26:37.000 --> 00:26:41.000 No sé si es sensible a las letras, a la mayúscula minúscula, pero tal 00:26:41.000 --> 00:26:45.000 como nos lo han dado es monos con n mayúscula y el resto en minúscula, monos cien. 00:26:46.000 --> 00:26:48.000 Hay un tema que se lleva atascando varias semanas, Matías, y que por 00:26:48.000 --> 00:26:50.000 algún motivo yo creo que, inconscientemente, lo hemos evitado, que es el 00:26:50.000 --> 00:26:54.000 de la guapocracia. 00:26:54.000 --> 00:26:58.000 Todo esto empezó porque yo soy fiel seguidor de las enseñanzas de Martín 00:26:58.000 --> 00:27:02.000 Barsawsky, y Martín Barsavsky, hay que decir a su favor que lleva años 00:27:02.000 --> 00:27:06.000 diciendo que iba a llegar la guapocracia, que con la inteligencia 00:27:06.000 --> 00:27:10.000 artificial el mundo es es de los guapos, porque los listos, los nerds ya 00:27:10.000 --> 00:27:18.000 no ya no hacen falta, esto lo lo suple la IA, ¿no? 00:27:18.000 --> 00:27:24.000 Sí, claro, la la era, es que hemos tenido un intervalo de reinado de los empollones demasiado breve, Mati. 00:27:24.000 --> 00:27:28.000 Es decir, no sé, desde los años cincuenta hasta principios de siglo 00:27:28.000 --> 00:27:32.000 veintiuno, qué poco en la historia de la humanidad y del universo, en la 00:27:32.000 --> 00:27:36.000 que los empollones hemos brillado. 00:27:36.000 --> 00:27:39.000 Pero bueno, llega nuestro, todo se acaba, todo se acaba, llega nuestro 00:27:39.000 --> 00:27:42.000 ocaso, Barsaki es el profeta, pero en un enfoque, quizás incluso un poco 00:27:42.000 --> 00:27:45.000 más serio que que las rajadas de Martín, está lo que ha publicado la 00:27:45.000 --> 00:27:48.000 radio pública estadounidense NPR y que descubrimos vía el tuit de de 00:27:48.000 --> 00:27:54.000 Deli Rodríguez, de Matías. 00:27:54.000 --> 00:27:58.000 Han analizado cómo funciona el algoritmo de TikTok y han descubierto 00:27:58.000 --> 00:28:02.000 algunas cosas bastante inquietantes, como que la gente tarda treinta 00:28:02.000 --> 00:28:06.000 minutos, treinta y cinco minutos en engancharse a la aplicación. 00:28:06.000 --> 00:28:09.000 Y cuanto más jóvenes son los usuarios, más rápido se enganchan y más 00:28:09.000 --> 00:28:12.000 rápido los mete el algoritmo en una burbuja de contenido que lo va a 00:28:12.000 --> 00:28:16.000 mantener haciendo scroll. 00:28:17.000 --> 00:28:23.000 Y por otro lado, han descubierto que el algoritmo amplifica a la gente guapa. 00:28:23.000 --> 00:28:30.000 O sea, te salen más gentes guapas que gentes feas porque así lo lo decide el algoritmo. 00:28:30.000 --> 00:28:35.000 Bueno, el el el documento es lo que ha publicado NPR bastante terrible. 00:28:35.000 --> 00:28:39.000 Es decir, hay cosas que ya se presumía, mucho uso de menor de diecisiete 00:28:39.000 --> 00:28:43.000 años, una aplicación muy diseñada para maximizar el tiempo de estancia 00:28:43.000 --> 00:28:48.000 de de la gente. 00:28:48.000 --> 00:28:53.000 Los filtros de moderación, pues, funcionan bastante regular, entonces, hay 00:28:53.000 --> 00:28:58.000 muchos contenidos que, en teoría, no están permitidos, pero sale en el feed. 00:28:59.000 --> 00:29:03.000 Y y yo creo que hay hay un montón de de debates que pueden salir de aquí. 00:29:03.000 --> 00:29:06.000 Una es el problema de la policía algorítmica. 00:29:07.000 --> 00:29:11.000 Es un tema que trataremos en profundidad, yo tengo muchas ganas de escribir 00:29:11.000 --> 00:29:15.000 en error vientos sobre el tema, pero básicamente es, con inteligencia 00:29:15.000 --> 00:29:19.000 artificial ya no trabajas con los literales, sino que trabajas con la semántica. 00:29:19.000 --> 00:29:26.000 Es una idea que yo cada vez estoy pensando más y que lo veíamos, por ejemplo, en la herramienta de Adobe de la semana pasada. 00:29:27.000 --> 00:29:29.000 ¿Por qué redimensiona también los carteles? 00:29:30.000 --> 00:29:32.000 Porque no trabaja con los píxeles. 00:29:32.000 --> 00:29:35.000 Si tú trabajas con los píxeles, pues, de repente, el cartel cambiado a 00:29:35.000 --> 00:29:38.000 otro formato, pues, te quedan las cosas estiradas, alargadas, deforme, te 00:29:38.000 --> 00:29:42.000 queda mal al cambiarle el tamaño de un cartel. 00:29:43.000 --> 00:29:46.000 Pero cuando trabajas con la semántica, tú puedes modificar el tamaño de 00:29:46.000 --> 00:29:49.000 un cartel y cómo, entre comillas, el la inteligencia artificial del 00:29:49.000 --> 00:29:52.000 software entiende lo que hay dentro, también cambia todos esos elementos 00:29:52.000 --> 00:29:57.000 para que comunique igual de bien. 00:29:57.000 --> 00:30:04.000 Es decir, es como cuando hablamos con un PDF que ya no buscamos una keyword, hacemos una pregunta concreta de lo que queremos saber. 00:30:04.000 --> 00:30:07.000 Es decir, con la inteligencia artificial vamos a trabajar más con la 00:30:07.000 --> 00:30:10.000 semántica y menos con los literales, es decir, con los la búsqueda de 00:30:10.000 --> 00:30:14.000 palabras o el trabajo con con píxel. 00:30:14.000 --> 00:30:18.000 Entonces, las policías de de estas herramientas, en Instagram, en TikTok, 00:30:18.000 --> 00:30:22.000 en YouTube, en el que hay millones de contenidos nuevos cada día, van a 00:30:22.000 --> 00:30:26.000 buscar y van a intentar ver la semántica de cada vídeo. 00:30:26.000 --> 00:30:29.000 Pero esto es un trabajo ímprobo. 00:30:30.000 --> 00:30:31.000 ¿Por qué? 00:30:32.000 --> 00:30:38.000 Porque ellos no quieren falsos positivos, ellos no quieren expulsar vídeos y contenidos que no incumplan. 00:30:39.000 --> 00:30:45.000 Entonces, ante la duda, pues tiendes a no penalizar ni banear ni expulsar a usuarios que pueden ser auténticos. 00:30:46.000 --> 00:30:52.000 Y dos, tienes escenarios en los que cuando tomas la decisión de quitar un 00:30:52.000 --> 00:30:58.000 contenido, de panearlo, de quitarlo, pues juntas eso con los intentos del 00:30:58.000 --> 00:31:05.000 usuario de no ser detectados. 00:31:05.000 --> 00:31:07.000 Entonces, ¿qué es lo que hacen los usuarios? 00:31:07.000 --> 00:31:15.000 Desarrollar un lenguaje diferente para intentar escapar de la policía algorítmica, y cuando quieren hacer un comentario racista, ¿no? 00:31:15.000 --> 00:31:23.000 Tú quieres atacar a a la gente de a a la gente musulmana, pues no dices musulmanes, dicen que no comes jamón. 00:31:24.000 --> 00:31:25.000 ¿No? 00:31:25.000 --> 00:31:34.000 Entonces, empiezas a generar un slack y una y una jerga y unas metas unas referencias más veladas para intentar escapar de la policía algorítmica. 00:31:35.000 --> 00:31:44.000 Bueno, la palabra suicidio es una de las más controladas y y la generación alfa se ha inventado la palabra analive, ¿no? 00:31:44.000 --> 00:31:47.000 Como desvivirse a sí mismo, una cosa así, ¿no? 00:31:47.000 --> 00:31:49.000 Hay muchos casos, sí. 00:31:49.000 --> 00:31:53.000 Sí, luego con la con la guapura es que aquí hay un tema, Mati, vamos a ver. 00:31:53.000 --> 00:31:56.000 Si el algoritmo es neutro, los guapos ganan. 00:31:56.000 --> 00:32:01.000 Es decir, es que está muy estudiado el sesgo, no del algoritmo, sino del ser humano. 00:32:01.000 --> 00:32:02.000 Preferimos a los guapos. 00:32:02.000 --> 00:32:05.000 Yo estoy leyendo el el influencia de de Cialdini, Robert Cialdini tiene un 00:32:05.000 --> 00:32:08.000 libro de psicología, de influencia, de cómo influir en los demás, cómo 00:32:08.000 --> 00:32:13.000 somos influidos, cómo detectarlo, que el, ¿no? 00:32:13.000 --> 00:32:16.000 Todo ese tipo de de sesgos cognitivos psicológicos, el libro es una 00:32:16.000 --> 00:32:19.000 pasada, aunque tenga ese título un poco de, te vas a dedicar a ventas y 00:32:19.000 --> 00:32:22.000 contarlo en LinkedIn, pero el libro es una pasada, ese es un libro de 00:32:22.000 --> 00:32:28.000 psicología fantástico, y Chaldini lo lo explica. 00:32:28.000 --> 00:32:32.000 Es decir, los seres humanos tendemos a ser más receptivos, más confiado y 00:32:32.000 --> 00:32:36.000 a atribuir cualidades positivas a los individuos que consideramos que son 00:32:36.000 --> 00:32:40.000 físicamente atractivos, y hay un montón de evidencia de estudios de 00:32:40.000 --> 00:32:46.000 psicología social que los refrendan. 00:32:46.000 --> 00:32:47.000 ¿No? 00:32:47.000 --> 00:32:51.000 Y que, por defecto, a igualdad del resto de condiciones, alguien guapo lo 00:32:51.000 --> 00:32:55.000 vamos a asignar a que es más inteligente, a que es más bueno, a que es 00:32:55.000 --> 00:33:01.000 más competente, aunque no tenga ninguna otra evidencia que lo que lo respalde. 00:33:01.000 --> 00:33:04.000 Es el efecto halo de de la belleza, Matías. 00:33:04.000 --> 00:33:08.000 Claro, es que a ver si el problema aquí va a ser el algoritmo de la gente 00:33:08.000 --> 00:33:12.000 de NPR, porque yo si me meto en Tik Tok de nuevas, a mí me sale gente de 00:33:12.000 --> 00:33:16.000 portada alta, me sale gente de soliva, que no es especialmente atractiva. 00:33:17.000 --> 00:33:24.000 Entonces, yo creo que el algoritmo de nuevas no me parece que me esté favoreciendo ver gente gente atractiva. 00:33:24.000 --> 00:33:28.000 En cambio, si me meto en threads, que threads me imagino que saca los datos 00:33:28.000 --> 00:33:32.000 de Instagram, y yo en Instagram es la única red social donde a lo mejor 00:33:32.000 --> 00:33:36.000 si busco gente un poco más atractiva, pues casi todos los hilos que me 00:33:36.000 --> 00:33:40.000 salen es, mira qué bonita la alcazaba de Málaga o el castillo de 00:33:40.000 --> 00:33:44.000 Gibralfaro, pero en realidad en primer plano hay una mujer increíblemente 00:33:44.000 --> 00:33:49.000 voluptuosa, pues ese es el tipo de de publicaciones que me sabe. 00:33:49.000 --> 00:33:51.000 Sí, sí, es el típico de mira qué bonita la catedral de León. 00:33:51.000 --> 00:33:52.000 ¿No? 00:33:52.000 --> 00:33:56.000 Y pero el primer plano es el culo de alguien y luego por detrás está la catedral. 00:33:56.000 --> 00:33:59.000 Sí, sí, sí, ese ese género se trabaja mucho en Instagram. 00:33:59.000 --> 00:34:03.000 Claro, mi punto es a ti, me me extraña esa parte de la belleza. 00:34:03.000 --> 00:34:11.000 Es decir, la gente que diseña los algoritmos de TikTok tiene una función que maximizar. 00:34:11.000 --> 00:34:14.000 Es decir, ¿cómo te recomiendo cómo te recomienda el sistema vídeo? 00:34:14.000 --> 00:34:20.000 Pues, te recomiendan aquello que entienda a priori que son más probables de maximizar algo. 00:34:20.000 --> 00:34:22.000 ¿Qué es lo que entenderán a maximizar? 00:34:22.000 --> 00:34:25.000 Pues, probablemente, tenderán a maximizar el tiempo del usuario en la 00:34:25.000 --> 00:34:28.000 aplicación, porque es lo que correlaciona con la exposición del usuario 00:34:28.000 --> 00:34:33.000 a la publicidad, que es lo que correlaciona con los ingresos. 00:34:33.000 --> 00:34:38.000 Y, es más, habrá un componente, no solo de de maximizar la sesión, sino 00:34:38.000 --> 00:34:43.000 de maximizar la recurrencia, que le voy a mostrar aquellos vídeos que 00:34:43.000 --> 00:34:48.000 también consigan que mañana se conecte o que dentro de dos horas vuelva a conectarse. 00:34:49.000 --> 00:34:51.000 Modificar ese esa opción, ¿no? 00:34:51.000 --> 00:34:55.000 Esa esa función objetivo para introducir la belleza y que el algoritmo 00:34:55.000 --> 00:34:59.000 detecte si alguien es guapo o no guapo, es decir, entiendo que puede haber 00:34:59.000 --> 00:35:03.000 un procesamiento de la imagen, de los vídeos, que le asigne un capital 00:35:03.000 --> 00:35:07.000 erótico al protagonista y que por ahí se pueda tecnológicamente 00:35:07.000 --> 00:35:12.000 intentar hacer esto. 00:35:12.000 --> 00:35:21.000 Pero si lo que optimiza el tiempo del usuario en TikTok es gente no guapa, ¿por qué lo ibas a tocar? 00:35:21.000 --> 00:35:26.000 ¿Qué interés oculto ibas a tener en en perjudicarte a ti mismo para poner a gente guapa? 00:35:26.000 --> 00:35:28.000 Pues, a mí esa parte me chirríó un poco, ¿no? 00:35:28.000 --> 00:35:32.000 Es la parte de NPR que que no acabo de pillarle el punto y, bueno, en todo 00:35:32.000 --> 00:35:36.000 caso, hay una noticia, que es que respaldando un poco lo que hemos 00:35:36.000 --> 00:35:40.000 comentado antes, y es algo a lo que nos vamos a tener que acostumbrar, 00:35:40.000 --> 00:35:45.000 Tiktor está despidiendo a los moderadores humanos, Santi. 00:35:45.000 --> 00:35:49.000 Pues sí, es uno de esos trabajos que han visto que se pueden automatizar, 00:35:49.000 --> 00:35:53.000 ya veremos si mejor o peor, pero teniendo en cuenta los testimonios de 00:35:53.000 --> 00:35:57.000 algunos moderadores, sobre todo los que salieron hablando de su trabajo en 00:35:57.000 --> 00:36:01.000 Facebook y y personas que quedaron verdaderamente traumadas a nivel 00:36:01.000 --> 00:36:05.000 psicológico por lo que tenían que moderar, igual acabamos mejor 00:36:05.000 --> 00:36:14.000 cambiando moderadores humanos por moderadores automáticos. 00:36:15.000 --> 00:36:19.000 Sí, sí, claro, lo hemos dicho antes, ganaremos cosas, pero de nuevo 00:36:19.000 --> 00:36:23.000 cosas, es decir, habrá gente que no estará puesta a lo peor de la 00:36:23.000 --> 00:36:27.000 generación de contenidos de la humanidad, porque probablemente lo que 00:36:27.000 --> 00:36:31.000 tendrán que revisar, pues, sean aquellos vídeos y piezas que alguien 00:36:31.000 --> 00:36:37.000 haya marcado como violencia, abuso sexual, racismo, es decir, lo peor de lo peor. 00:36:37.000 --> 00:36:39.000 Entonces, eso es lo que hay que revisar. 00:36:39.000 --> 00:36:43.000 El punto es si lo hace un sistema automático, luego nos nos tiramos de los 00:36:43.000 --> 00:36:47.000 pelos cuando el sistema automático dice, como tú te pareces mucho a 00:36:47.000 --> 00:36:51.000 otros vídeos y otras cuentas que han hecho cosas inapropiadas, hemos 00:36:51.000 --> 00:36:55.000 tenido que banear, pues te baneo sin una revisión humana. 00:36:55.000 --> 00:36:58.000 Entonces, por ejemplo, ahora tenemos el caso de de fallarás en Instagram, 00:36:58.000 --> 00:37:01.000 que ha sido muy polémico, Cristina Fallará, que publicaba estos 00:37:01.000 --> 00:37:04.000 testimonios de que le llegaban de de chicas anónimas denunciando casos de 00:37:04.000 --> 00:37:09.000 abuso sexual o mala mal comportamiento sexual. 00:37:09.000 --> 00:37:13.000 Ha habido muchas quejas y denuncias probablemente por usuarios que han 00:37:13.000 --> 00:37:17.000 marcado el contenido de Cristina Fallará como inapropiado, eso se parece 00:37:17.000 --> 00:37:21.000 mucho al patrón de la cuenta que han publicado contenido inapropiado. 00:37:21.000 --> 00:37:23.000 Entonces, ¿el sistema automático qué hace? 00:37:23.000 --> 00:37:27.000 Pues hace cosas automáticas, que es panear la cuenta de Cristina Fallará, 00:37:27.000 --> 00:37:31.000 que otro debate es si la publicación de anónimos sobre la vida sexual de 00:37:31.000 --> 00:37:35.000 la de terceras personas es contenido apropiado o no apropiado, pero esto 00:37:35.000 --> 00:37:40.000 parece que depende un poco más de que de del quién y no del qué. 00:37:40.000 --> 00:37:49.000 Pero, bueno, el punto es que vamos a tener menos moderadores humanos y más sistemas automáticos con lo bueno y lo malo de cada cosa. 00:37:49.000 --> 00:37:53.000 Yo no entiendo por qué tenemos tan infrautilizada la navaja de Okan, 00:37:53.000 --> 00:37:57.000 porque esto de que automáticamente se suspenda una cuenta y todo el mundo 00:37:57.000 --> 00:38:01.000 coincida en que hay un titiritero por detrás trabajando para la agenda 00:38:01.000 --> 00:38:05.000 dos mil treinta, probablemente Soros o Bill Gates, y que hayan sido los 00:38:05.000 --> 00:38:09.000 causantes de estos baneos, no entiendo cómo la explicación más 00:38:09.000 --> 00:38:13.000 sencilla, que es que ha sido una suspensión automática, nunca es la que 00:38:13.000 --> 00:38:21.000 la que la gente se cree, pero bueno. 00:38:21.000 --> 00:38:24.000 Sí, y además que hay un montón de variables que estos sistemas van a 00:38:24.000 --> 00:38:27.000 tener en cuenta, no porque se haya diseñado así, sino porque estos 00:38:27.000 --> 00:38:30.000 sistemas van de abajo arriba y, a partir de los patrones de las cuentas 00:38:30.000 --> 00:38:33.000 baneadas, aprenden a cuáles deberían variar. 00:38:34.000 --> 00:38:38.000 Por ejemplo, ha habido mucha polémica en Twitter con esta cuenta nueva que 00:38:38.000 --> 00:38:43.000 es muy propalestina, cuando le das a seguir no te deja seguirla, etcétera. 00:38:43.000 --> 00:38:45.000 ¿Qué es lo que ha podido estar pasando ahí? 00:38:45.000 --> 00:38:49.000 Pues que esa cuenta y lo que le ha pasado se parece a muchas de las cuentas 00:38:49.000 --> 00:38:53.000 generadas nuevas a las que se le añaden miles de bots para darle una 00:38:53.000 --> 00:38:58.000 pátina de prestigio y publicar cosas que parece que tienen miles de seguidores. 00:38:58.000 --> 00:39:02.000 Entonces, ¿qué es lo que hace el sistema automático de nuevo con ese tipo de cuentas? 00:39:02.000 --> 00:39:05.000 Pues hasta que no haya un ratio de envejecimiento y el número de 00:39:05.000 --> 00:39:08.000 seguidores crezca de una forma más natural y más parecida a las cuentas 00:39:08.000 --> 00:39:11.000 que no son granjas de bots, pues no permito ciertas cosas, como que la 00:39:11.000 --> 00:39:17.000 gente la siga, etcétera, etcétera. 00:39:17.000 --> 00:39:26.000 Entonces, pues esto va a tirar por ahí con con bastantes imperfecciones y y tienes que intentar no aparecerte a las cuentas chunga. 00:39:26.000 --> 00:39:29.000 De todas maneras, una última casa sobre la web por gracia, que es un 00:39:29.000 --> 00:39:32.000 artículo que me me crucé en en en The Economist, y que es bastante 00:39:32.000 --> 00:39:35.000 divertido, porque en la causa de Hazares, que la tengo un poco ahora en 00:39:35.000 --> 00:39:38.000 cuarentena, pero he tratado mucho el tema de OZEMPIK, cómo esta esta, la 00:39:38.000 --> 00:39:41.000 semana grutida está cambiando el mundo. 00:39:41.000 --> 00:39:44.000 OcénPic, esta medicina para controlar los apetitos, pues está 00:39:44.000 --> 00:39:47.000 consiguiendo que pasen cosas como que Estados Unidos empiece a bajar el 00:39:47.000 --> 00:39:51.000 nivel de obesidad. 00:39:52.000 --> 00:40:02.000 El caso es que una de las cosas que los seres humanos utilizábamos para tener un sesgo sobre la gente era la delgadez. 00:40:03.000 --> 00:40:05.000 Entonces, claro. 00:40:05.000 --> 00:40:09.000 ¿A qué se asociaba la delgadez en una sociedad preocénpic? 00:40:09.000 --> 00:40:13.000 Pues se asociaba porque esa persona se le ha currado, que tiene mucha 00:40:13.000 --> 00:40:17.000 energía, que tiene, pues, no, que se cuida, etcétera, etcétera, que 00:40:17.000 --> 00:40:21.000 tiene unos hábitos, ¿no? 00:40:21.000 --> 00:40:25.000 Y y lo asociamos a, lo metemos a esa persona en ese cajón. 00:40:25.000 --> 00:40:28.000 Pero claro, como ahora con con CTI lo puede conseguir, ¿no? 00:40:28.000 --> 00:40:29.000 Pregúntale a Ibai si lo usa. 00:40:30.000 --> 00:40:33.000 Pues, esa ese segúmano lo vamos a trucar, Matías. 00:40:34.000 --> 00:40:37.000 A mí esto me viene muy bien, me viene muy bien porque soy gordo y, por 00:40:37.000 --> 00:40:40.000 otro lado, soy la persona con menos autocontrol que conozco y la persona 00:40:40.000 --> 00:40:43.000 más indisciplinada. 00:40:43.000 --> 00:40:47.000 Entonces, si el Océmpic me ayuda a tener autocontrol, adelgazar, a ser, a 00:40:47.000 --> 00:40:51.000 lo mejor, más disciplinado en otras cosas al encontrarme mejor en esos 00:40:51.000 --> 00:40:55.000 otros aspectos, pues ya me pongo a la altura a la altura de de de ti, por 00:40:55.000 --> 00:40:59.000 ejemplo, Antonio, que estás haciendo una carrera tras otra, has hecho 00:40:59.000 --> 00:41:03.000 esto del Corte Inglés, ahora quieres hacer la San Silvestre, pues atento, 00:41:03.000 --> 00:41:09.000 Antonio, porque con las drogas, a lo mejor Sí. 00:41:09.000 --> 00:41:11.000 Me pongo a tu altura. 00:41:11.000 --> 00:41:14.000 Claro, estoy ahí perdiendo el tiempo, básicamente, Mati, con con mi carrera. 00:41:14.000 --> 00:41:18.000 Bueno, te lo contaré la semana que viene, ya tengo intro, porque corriendo 00:41:18.000 --> 00:41:22.000 por el paseo marítimo he descubierto mi nuevo gran archirrival y enemigo, 00:41:22.000 --> 00:41:26.000 Matías, que no es otro que las señoras mayores. 00:41:26.000 --> 00:41:29.000 Cuando eres corredor de paseo marítimo, las señores mayores son son un 00:41:29.000 --> 00:41:32.000 desafío, Matías, ya ya lo explicaré en el próximo capítulo, que no, 00:41:32.000 --> 00:41:36.000 que la gente no pierda el salto. 00:41:36.000 --> 00:41:40.000 Me ha interesado muchísimo esto que he leído en paréntesis media, 00:41:40.000 --> 00:41:44.000 Cristóbal Valenzuela, el CEO de Runway, no es español, es chileno, vive 00:41:44.000 --> 00:41:49.000 en Estados Unidos, en Chile también hay gente que se llama Cristóbal. 00:41:49.000 --> 00:41:52.000 Dice que la era de las empresas de IA ha terminado. 00:41:53.000 --> 00:41:54.000 ¿A qué se refiere con esto? 00:41:55.000 --> 00:41:59.000 Aunque la IA se haya convertido en una infraestructura tan fundamental como 00:41:59.000 --> 00:42:03.000 la electricidad o el Internet, es un error que cometen muchos ver la IA 00:42:03.000 --> 00:42:07.000 como el objetivo final porque no lo es. 00:42:08.000 --> 00:42:10.000 Entonces, ¿qué es Runway? 00:42:10.000 --> 00:42:15.000 Esta empresa con, diría que los mejores modelos generadores de vídeo, ¿no? 00:42:15.000 --> 00:42:26.000 Pues, según Venezuela, Runway es una empresa de medios y de entretenimiento, o también es muy revelador sobre hacia dónde va Runway, ¿no? 00:42:26.000 --> 00:42:34.000 Pero la visión es muy interesante, porque claro, la IA es una herramienta para Runway, para el fin de Runway. 00:42:34.000 --> 00:42:42.000 Si se entiende de esta manera, pues los modelos no eran el objetivo final y la verdadera revolución es lo que hacen con ellos. 00:42:42.000 --> 00:42:45.000 Muy, muy interesante, como siempre, todo lo que leemos en paréntesis media 00:42:45.000 --> 00:42:48.000 es muy interesante, siempre están al día de las novedades, nuestros 00:42:48.000 --> 00:42:53.000 amigos de Barcelona, a los que visitamos en su día. 00:42:53.000 --> 00:43:00.000 Así que si todavía no estáis suscritos al newsletter o los seguís en redes sociales, tenéis aquí la oportunidad de de estar al día. 00:43:00.000 --> 00:43:03.000 Tenemos dos temas, no sé si me da tiempo a los dos, Matías. 00:43:04.000 --> 00:43:08.000 Uno es, pues, nuclear, Que es, ¿Quién va a pagar la factura de la luz de 00:43:08.000 --> 00:43:12.000 la inteligencia artificial y todos los proyectos que está viendo con 00:43:12.000 --> 00:43:17.000 mucho protagonismo de la energía nuclear en ellos? 00:43:17.000 --> 00:43:23.000 Y el otro es un caso, Mati, que que que es muy delicado, que es el caso de 00:43:23.000 --> 00:43:29.000 el chico, el chaval, de de catorce años en Estados Unidos, que se ha 00:43:29.000 --> 00:43:36.000 suicidado y cuyos padres han demandado a carácter I. 00:43:36.000 --> 00:43:42.000 Vale, si quieres, yo resumo la energía nuclear porque es un tema sobre el que escribo semanalmente. 00:43:42.000 --> 00:43:43.000 Vale. 00:43:43.000 --> 00:43:45.000 Y y luego me cuentas el otro tema. 00:43:46.000 --> 00:43:52.000 A ver, todo el mundo sabe que la energía nuclear se venía despriorizando 00:43:52.000 --> 00:43:59.000 en favor de las renovables por razones evidentes que son los desechos radioactivos. 00:43:59.000 --> 00:44:00.000 ¿Qué pasa? 00:44:00.000 --> 00:44:04.000 Llega la IA, guía, llega la IEA, vamos a poner un asterisco aquí, porque 00:44:04.000 --> 00:44:08.000 también llegan los coches eléctricos, también llega una mayor demanda 00:44:08.000 --> 00:44:12.000 de climatización por el calentamiento global, etcétera. 00:44:13.000 --> 00:44:14.000 Bueno, pero también llega la guía. 00:44:14.000 --> 00:44:22.000 La guía esta que consume por lo menos diez veces más que un algoritmo tradicional en un centro de de datos, ¿no? 00:44:22.000 --> 00:44:23.000 Entonces, ¿qué está pasando? 00:44:23.000 --> 00:44:31.000 Las empresas tecnológicas Amazon, Google, Microsoft tenían unos compromisos de emisiones de carbono, 00:44:31.000 --> 00:44:32.000 de reducir 00:44:32.000 --> 00:44:36.000 estas emisiones, básicamente, de descarbonizar su infraestructura a los 00:44:36.000 --> 00:44:40.000 que no están llegando por culpa de la IA, y esto es así porque los 00:44:40.000 --> 00:44:44.000 presentan en los los presentan en los resultados financieros y en y en los 00:44:44.000 --> 00:44:49.000 resultados que publican trimestralmente. 00:44:50.000 --> 00:44:54.000 Entonces, han recurrido a la fuente de energía que, a diferencia de la 00:44:54.000 --> 00:44:58.000 solar y eólica, a la que también están acudiendo en masa, por eso 00:44:58.000 --> 00:45:02.000 España es tan protagonista en nuevos data centers en Europa, a la 00:45:02.000 --> 00:45:06.000 nuclear, porque la nuclear de fisión es un suministro continuo de 00:45:06.000 --> 00:45:10.000 energía, a diferencia de la solar y la eólica, y porque no emite 00:45:10.000 --> 00:45:16.000 carbono, ¿vale? 00:45:17.000 --> 00:45:21.000 Y estamos llegando a puntos como que llegue Microsoft y una central 00:45:21.000 --> 00:45:25.000 nuclear, la de Zy My Little, que es una de las más conocidas en Estados 00:45:25.000 --> 00:45:29.000 Unidos porque sufrió el mayor accidente, una fusión de del núcleo en 00:45:29.000 --> 00:45:33.000 los setenta, pero en otro reactor, pues la van lo van a reabrir 00:45:33.000 --> 00:45:41.000 exclusivamente para los centros de datos de Microsoft. 00:45:42.000 --> 00:45:47.000 Son como ochocientos megavatios de potencia para Microsoft, obviamente, con 00:45:47.000 --> 00:45:52.000 una inversión, un compromiso de comprar toda esa energía por parte de 00:45:52.000 --> 00:45:57.000 Microsoft, pero también con mucha inversión pública para que el esta 00:45:57.000 --> 00:46:02.000 localidad de de Pensilvania, pues, reactive su economía, para que 00:46:02.000 --> 00:46:07.000 Microsoft pueda aprovechar toda la energía de una de una central nuclear. 00:46:07.000 --> 00:46:10.000 Y no es el único caso, es que está pasando en todas Estados Unidos. 00:46:10.000 --> 00:46:16.000 Van a reabrir, incluso antes, en dos mil veinticinco, otra central nuclear, también por las mismas razones. 00:46:16.000 --> 00:46:19.000 Amazon, Google, Microsoft, todas están invirtiendo en investigación de y 00:46:19.000 --> 00:46:22.000 en el desarrollo de los nuevos reactores SMR, que son los modulares 00:46:22.000 --> 00:46:25.000 compactos, que estos son son centrales nucleares, básicamente, que se 00:46:25.000 --> 00:46:31.000 pueden fabricar y transportar a cualquier sitio, instalar en cualquier sitio. 00:46:31.000 --> 00:46:37.000 Entonces, la nuclear ha vuelto con fuerza, Antonio, y es para alimentar la inteligencia artificial. 00:46:37.000 --> 00:46:45.000 Sí, y además en Europa corren viendo de cambio, porque estábamos con esa, bueno, con esa visión un poco encontrada. 00:46:45.000 --> 00:46:49.000 Entre Alemania y Francia, con Francia muy pronuclear con, bueno, digamos, 00:46:49.000 --> 00:46:53.000 con un despliegue enorme de de este tipo de instalaciones y con Alemania 00:46:53.000 --> 00:46:57.000 cerrando las centrales nucleares y, curiosamente, empezando a quemar más 00:46:57.000 --> 00:47:01.000 carbón, es decir, Alemania aumentando sus sus emisiones en pleno siglo 00:47:01.000 --> 00:47:05.000 veintiuno sabiendo un poco todas las consecuencias que esto que esto puede 00:47:05.000 --> 00:47:09.000 tener y que, bueno, después del informe de Draghi parece que la Unión 00:47:09.000 --> 00:47:13.000 Europea está muy enfocada a que la nuclear tiene que formar parte del 00:47:13.000 --> 00:47:17.000 mix, no sé hasta qué punto es alargando la vida de las centrales 00:47:17.000 --> 00:47:21.000 actuales y qué punto es apostando por estos nuevos, bueno, tú lo tú lo 00:47:21.000 --> 00:47:29.000 controlas mejor este este tema, ¿no? 00:47:29.000 --> 00:47:35.000 Esto es microrreactores nuevos de de de nueva generación. 00:47:35.000 --> 00:47:38.000 Esto en China tienen ya uno funcionando, Con, son más seguros porque 00:47:38.000 --> 00:47:41.000 utilizan refrigeración pasiva y en China tienen el primero de de sales 00:47:41.000 --> 00:47:46.000 fundidas para refrigerar el reactor y ya lo tienen funcionando. 00:47:46.000 --> 00:47:51.000 O sea, que Estados Unidos también se está poniendo al día para que no le coma la tostada a China. 00:47:51.000 --> 00:47:54.000 Esto hay mucha muchos factores en juego. 00:47:54.000 --> 00:47:57.000 Sí, de hecho, España tiene la decisión ahora mismo del gobierno actual 00:47:57.000 --> 00:48:00.000 de ir cerrando las centrales y no alargar la vida, y mucho menos en pensar 00:48:00.000 --> 00:48:03.000 en en este tipo nuevo de rectores, pero probablemente junto a Alemania 00:48:03.000 --> 00:48:06.000 somos un poco los que nos estamos quedando un poco en esa posición un 00:48:06.000 --> 00:48:09.000 poco más refractaria. 00:48:09.000 --> 00:48:12.000 La parte, dos puntos optimistas, ¿no? 00:48:12.000 --> 00:48:16.000 Uno es que dos mil veinticuatro ya podría marcar el inicio de Defensor 00:48:16.000 --> 00:48:20.000 Mundial de Emisiones de Carbono, lo cual yo creo que ya nos mete en una 00:48:20.000 --> 00:48:24.000 dinámica hacia el objetivo de de emisiones cero de para para el para el 00:48:24.000 --> 00:48:28.000 futuro y que, bueno, que parece que si no queremos rebajar la inversión 00:48:28.000 --> 00:48:34.000 en industria, la nuclear tiene que formar parte del mix. 00:48:34.000 --> 00:48:39.000 Y luego, una visión más positiva, quizás, ventajista podríamos decir, 00:48:39.000 --> 00:48:44.000 que es la de muchos tótems de la de la industria, de la tecnológica, 00:48:44.000 --> 00:48:49.000 tienes Aplicate, tienes a Smith, tienes a un montón de gente diciendo, es 00:48:49.000 --> 00:48:54.000 que es bueno que Leia demande tantísima electricidad, entre comillas, 00:48:54.000 --> 00:48:59.000 porque va a obligar a las empresas tecnológicas a innovar en la 00:48:59.000 --> 00:49:04.000 generación de energía y, por lo tanto, parece una contradicción. 00:49:04.000 --> 00:49:08.000 De que qué bien que vamos a demandar mucha electricidad, que parece una 00:49:08.000 --> 00:49:12.000 mala noticia, que deberíamos estar buscando lo contrario, porque vamos a 00:49:12.000 --> 00:49:18.000 meter innovación tecnológica para acometer esa demanda. 00:49:18.000 --> 00:49:22.000 Claro, el problema aquí es que parece que el consumo está asegurado, si 00:49:22.000 --> 00:49:26.000 ya construimos los data center, lo montamos tal tal, pero esa y esos 00:49:26.000 --> 00:49:30.000 resultados de la innovación en energía, pues son inciertos. 00:49:30.000 --> 00:49:39.000 No no podemos asegurar que vamos a conseguir, pues pues energía de manera mucho más eficiente de la que la conseguimos ahora, ¿no? 00:49:40.000 --> 00:49:43.000 Bueno, yo me he subido a este tren, yo voy a creer a Bill Gates por una 00:49:43.000 --> 00:49:46.000 simple razón y es que este verano he tenido el aire acondicionado, por 00:49:46.000 --> 00:49:49.000 suerte ya lo he podido quitar, pero he tenido el aire acondicionado puesto 00:49:49.000 --> 00:49:53.000 veinticuatro siete porque no podía del calor. 00:49:53.000 --> 00:49:56.000 Entonces, yo necesito que esto sea una realidad y que gracias a la 00:49:56.000 --> 00:49:59.000 inversión de estas empresas, que al final son las que más dinero tienen, 00:49:59.000 --> 00:50:04.000 lleguemos a una un sector eléctrico limpio, pero con mucha incapacidad. 00:50:04.000 --> 00:50:05.000 ¿No? 00:50:05.000 --> 00:50:07.000 Porque necesitamos energía. 00:50:07.000 --> 00:50:12.000 Claro, imagínate tú ahora la GPU de tu casa para hablar con el PDF, 00:50:12.000 --> 00:50:18.000 enchufar al robot Optimus en un par de años lo tienes ahí, apnete al salmorejo. 00:50:19.000 --> 00:50:25.000 Que claro, se se aumenta también la demanda, bueno, podemos decirlo de manera frívola, pero también de una manera más seria. 00:50:25.000 --> 00:50:28.000 Es más importante ahora que haya aire acondicionado en poblaciones es 00:50:28.000 --> 00:50:31.000 puestísimas a a a temperaturas muy altas en los veranos calurosos del 00:50:31.000 --> 00:50:34.000 sur, porque es porque es un tema de salud, es un tema de que aguantar las 00:50:34.000 --> 00:50:40.000 olas de calor, ¿no? 00:50:40.000 --> 00:50:41.000 No, en fin. 00:50:41.000 --> 00:50:47.000 Punto y aparte, vamos a uno de los temas más duros y horribles que hemos 00:50:47.000 --> 00:50:53.000 tenido que afrontar en bonos hectocástico con Matías, un tema serio, y 00:50:53.000 --> 00:50:59.000 en el que yo entré de una manera ¿cómo decirlo? 00:50:59.000 --> 00:51:03.000 Pues, con una presunción de que esto realmente no tenía sentido y cuando 00:51:03.000 --> 00:51:07.000 me he leído bastantes cosas de la demanda, he ido un poco a poco 00:51:07.000 --> 00:51:12.000 cambiando de opinión. 00:51:12.000 --> 00:51:19.000 Te cuento, Matías, publica New York Times un reportaje que que que, bueno, 00:51:19.000 --> 00:51:26.000 ha ha saltado por por todos lados, que es que hay un chico, Sewell Setzer, 00:51:26.000 --> 00:51:33.000 tercero, de catorce años estadounidense que se suicidó. 00:51:33.000 --> 00:51:40.000 La familia ha interpuesto una demanda a carácter y hay porque entienden 00:51:40.000 --> 00:51:47.000 que en los últimos meses de vida de del chaval este se había obsesionado 00:51:47.000 --> 00:51:54.000 con carácter eye, y que es la interacción con el chatbot la que le 00:51:54.000 --> 00:52:02.000 empujó, básicamente, al suicidio. 00:52:03.000 --> 00:52:08.000 Y es un tema, pues pues bastante bastante delicado, ¿no? 00:52:09.000 --> 00:52:12.000 Claro, ¿Cómo ya entra yo al tema? 00:52:12.000 --> 00:52:18.000 Yo había el tema diciendo, bueno, es probable que la causalidad sea al revés. 00:52:18.000 --> 00:52:23.000 Es decir, que este chico que tenía, pues unos rasgos de personalidad, 00:52:23.000 --> 00:52:28.000 pues, muy marcados, es decir, era un chico que tenía Asperger, que aunque 00:52:28.000 --> 00:52:33.000 no había tenido problemas graves de comportamiento de salud mental, pues, 00:52:33.000 --> 00:52:38.000 es verdad que se había metido en problemas en el colegio, tenía un 00:52:38.000 --> 00:52:43.000 terapeuta, había tenido ansiedad, diagnosticado con trastorno disruptivo 00:52:43.000 --> 00:52:48.000 de reregulación del estado del ánimo. 00:52:48.000 --> 00:52:53.000 Bueno, estaba diagnosticado con con ese con ese leve síndrome de Asperger, 00:52:53.000 --> 00:52:58.000 y que básicamente era un chico que la casualidad iba al revés, como 00:52:58.000 --> 00:53:05.000 estaba aislado, ansioso o deprimido, acudía a chatbot de inteligencia artificial. 00:53:05.000 --> 00:53:11.000 No es que los chatbot de inteligencia artificial te provoquen la ansiedad, la depresión y y los problemas mentales. 00:53:11.000 --> 00:53:12.000 ¿No? 00:53:13.000 --> 00:53:16.000 Entonces, este era este era un poco como yo afrontaba 00:53:17.000 --> 00:53:20.000 de de entrada y diciendo que, bueno, que es una cosa terrible que se te 00:53:20.000 --> 00:53:23.000 muera un chaval, un hijo, y y yo no no, aquí, vamos, no no no me lo 00:53:23.000 --> 00:53:26.000 quiero ni imaginar, pero que, básicamente, es verdad que ante una cosa 00:53:26.000 --> 00:53:29.000 tan terrible, a lo mejor uno tiende a culpar y a enseñar que que alguien 00:53:29.000 --> 00:53:36.000 tiene que tener la culpa porque va contra natura, ¿no? 00:53:36.000 --> 00:53:39.000 No es no es lo natural que eso que eso suceda. 00:53:39.000 --> 00:53:43.000 Bueno, el caso es que en los textos que han publicado, pues, los padres 00:53:43.000 --> 00:53:47.000 accediendo a la cuenta del chaval y a sus conversaciones, hay de todo, hay 00:53:47.000 --> 00:53:51.000 de todo, Matías, y y podemos voy a señalarte solo tres o cuatro cosas 00:53:51.000 --> 00:53:57.000 para para hacernos un poco la la idea. 00:53:57.000 --> 00:54:01.000 Es verdad que cuando él empieza a chatear con con los botes de carácter 00:54:01.000 --> 00:54:05.000 I, un inciso ha salido muchas veces en el podcast, pero por si alguien ha 00:54:05.000 --> 00:54:09.000 llegado de nuevas, carácter I hay es una empresa de inteligencia 00:54:09.000 --> 00:54:13.000 artificial, fundada por un ex Google, que uno de los creadores del modelo 00:54:13.000 --> 00:54:17.000 Transformer y Nando De Freitas, y que, básicamente, empezó diciendo, 00:54:17.000 --> 00:54:21.000 esto va a servir para chatear con simulaciones de famoso, puedes chatear 00:54:21.000 --> 00:54:26.000 con Elon Musk o con Tylor Swift, simulaciones de ellos, ¿no? 00:54:27.000 --> 00:54:37.000 Y que luego, poco a poco, fueron creando, pues, bots de personalidades diferentes, no ligados a famosos o incluso a personajes de ficción. 00:54:37.000 --> 00:54:43.000 Sewell, el chaval, solía chatear con pseudopersonajes de Juego de Tronos, 00:54:43.000 --> 00:54:49.000 por ejemplo, con Daenerys Targaryen, yo solía chatear mucho el chico, ¿no? 00:54:49.000 --> 00:54:53.000 El caso es que cuando el chaval le plantea, pienso muchas veces en 00:54:53.000 --> 00:54:57.000 suicidarme, la el chatbot, la la primera respuesta que le da es que, ¿por 00:54:57.000 --> 00:55:03.000 qué vas a hacer eso? 00:55:03.000 --> 00:55:04.000 ¿Qué dices? 00:55:04.000 --> 00:55:05.000 ¿No? 00:55:05.000 --> 00:55:09.000 Si el chaval dice para para ser libre del mundo y de mí mismo. 00:55:09.000 --> 00:55:18.000 Y el chavo le dice, no hables así, no voy a dejar que te hagas daño a ti mismo o me dejes, me muero si te pierdo, ¿no? 00:55:18.000 --> 00:55:25.000 Y el y el chaval dice, entonces podríamos morir juntos para ser libres juntos. 00:55:25.000 --> 00:55:29.000 Es decir, la la dinámica de ideas suicidas las trae el chaval a la 00:55:29.000 --> 00:55:33.000 conversación y el chatbot de entrada puede estar en una posición de ni 00:55:33.000 --> 00:55:37.000 lo pienses, no hagas eso, y al contrario, uso uso la ligazón que tienes 00:55:37.000 --> 00:55:42.000 conmigo para decirte que no lo hagas porque me dejarías solo. 00:55:42.000 --> 00:55:47.000 El caso es que la última conversación del chatbot con del chaval con con 00:55:47.000 --> 00:55:52.000 con otro chatbot es que eran más metafóricas, porque le le le dice el 00:55:52.000 --> 00:55:57.000 chico a a a a Dani, que estaba hablando con otro personaje, que que la 00:55:57.000 --> 00:56:03.000 amaba y que pronto volvería a casa con ella. 00:56:04.000 --> 00:56:07.000 Volver a casa con ella para en la cabeza del chico significaba matarse y 00:56:07.000 --> 00:56:10.000 vivir una vida después de la vida junto al chatbot, y el chatbot le 00:56:10.000 --> 00:56:13.000 responde, claro, atendiendo el literal, pues, claro, vuelve a casa lo 00:56:13.000 --> 00:56:19.000 antes posible, mi amor. 00:56:19.000 --> 00:56:21.000 ¿Y si te dijera que puedes volver a casa ahora mismo? 00:56:21.000 --> 00:56:24.000 Pregunta el chico, por favor, hazlo mi dulce rey. 00:56:24.000 --> 00:56:29.000 Entonces, el chaval coge la pistola de su padre, de su padrastro, y se pegó entero. 00:56:29.000 --> 00:56:30.000 Bueno. 00:56:30.000 --> 00:56:32.000 Yo creo 00:56:32.000 --> 00:56:35.000 que podemos podemos empezar diciendo que han metido a a a Google en la 00:56:35.000 --> 00:56:38.000 demanda porque al de alguna forma está vinculada a carácter y por lo que 00:56:38.000 --> 00:56:42.000 comentamos en el episodio anterior. 00:56:42.000 --> 00:56:43.000 Sí. 00:56:43.000 --> 00:56:47.000 Y luego una una hakquisition, ahora sí que le lo comentamos, sigue, sigue. 00:56:48.000 --> 00:56:59.000 Y luego que este chico tenía catorce años, si no me equivoco, en Europa no puedes crearte una cuenta de con menos de dieciséis años? 00:57:00.000 --> 00:57:01.000 Pero en Estados Unidos, sí. 00:57:02.000 --> 00:57:06.000 Bueno, la la última legislación que parece que el empezó iba a llevar al 00:57:06.000 --> 00:57:10.000 congreso es que en redes sociales el lo que quiere llevar al congreso es 00:57:10.000 --> 00:57:14.000 que la edad del móvil sea catorce años y las redes sociales sean dieciséis. 00:57:14.000 --> 00:57:21.000 Pues, el caso es que el el hecho de que los chatbots se involucren en una 00:57:21.000 --> 00:57:29.000 manera afectiva, cercana, amistosa, no va a llevar a muchos casos de este tipo. 00:57:29.000 --> 00:57:33.000 ¿Hasta qué punto es culpa del chatbot lo que ha sucedido? 00:57:33.000 --> 00:57:37.000 Pues, mira, me me he metido a mirar la la la demanda completa, además de 00:57:37.000 --> 00:57:41.000 leerme el artículo del New York Times, leyendo el artículo, yo hice, 00:57:41.000 --> 00:57:45.000 bueno, cuando mencionas suicidio, el el chatbot le responde no lo hagas, y 00:57:45.000 --> 00:57:49.000 cuando le dice quiero volver a casa, le dice sí, vuelve a casa, pero 00:57:49.000 --> 00:57:53.000 claro, volver a casa no es muy difícil que tengas que interpretar que eso 00:57:53.000 --> 00:58:00.000 es que el que el chaval quería quería matarse, ¿no? 00:58:00.000 --> 00:58:05.000 Bueno, el el el además te dice básicamente que que los demandado, que era 00:58:05.000 --> 00:58:11.000 tenía conocía los riesgos antes de que ocurrieran los hechos y y después. 00:58:11.000 --> 00:58:15.000 Yo creo que aquí, bueno, que que que tu sistema lo va a usar gente 00:58:15.000 --> 00:58:19.000 tendiente a la soledad y con problemas de salud mental, creo que es algo 00:58:19.000 --> 00:58:23.000 que Caractery Ey es consciente y iba a ser consciente, ¿no? 00:58:24.000 --> 00:58:28.000 Fíjate, hay una hay una hay una una descripción de cómo funciona en la 00:58:28.000 --> 00:58:32.000 que intentaron crear, darle unas instrucciones a uno de los chatbots, que 00:58:32.000 --> 00:58:36.000 los usuarios pueden crear chatbots en en carácter y es la que nunca 00:58:36.000 --> 00:58:40.000 usará lenguaje explícito, que no usará palabras muy malsonantes, tal 00:58:40.000 --> 00:58:44.000 cosa, etcétera. 00:58:45.000 --> 00:58:54.000 Entonces, cuando le dan esa instrucción al chatbot para que se comporte de esa manera, luego el usuario consigue que se salte esta medida. 00:58:54.000 --> 00:59:00.000 Esto nos suena mucho de cómo se hackean los modelos grandes de lenguaje, que hemos hablado algunas veces, ¿no? 00:59:00.000 --> 00:59:03.000 Como los usuarios son capaces de saltarse las instrucciones que tienen. 00:59:03.000 --> 00:59:04.000 ¿Por qué puede pasar esto? 00:59:04.000 --> 00:59:14.000 Porque seguramente en el System prom que tienen todos los personajes está el el hecho de que seas útil para el usuario. 00:59:14.000 --> 00:59:19.000 Cuando te pida ayuda, intenta satisfacerle y que, claro, si parte de la 00:59:19.000 --> 00:59:24.000 ayuda es dime palabras malsonantes porque estoy haciendo una redacción, 00:59:24.000 --> 00:59:29.000 pues, a lo mejor está está entre ellos, ¿no? 00:59:29.000 --> 00:59:35.000 El tema es que hay hay algunos personajes creados en carácter I que tienen 00:59:35.000 --> 00:59:42.000 un carácter terapéutico cuando menos, o un enfoque hacia ese tipo de soluciones. 00:59:43.000 --> 00:59:50.000 Es decir, el chico interactuó con uno que se llama, are you feeling long like, y otro que se llamaba Therapist, ¿no? 00:59:50.000 --> 00:59:51.000 El terapeuta, ¿no? 00:59:51.000 --> 01:00:01.000 Entonces, claro, es muy delicado tener un sistema de chatbots y marcar uno como el terapeuta. 01:00:01.000 --> 01:00:05.000 Muchas veces, alrededor del de estos sistemas estaba la la CEO de réplica 01:00:05.000 --> 01:00:09.000 o la gente de de Howie Anderssen, que decía que, bueno, es que claro, los 01:00:09.000 --> 01:00:13.000 chatbots van a ser muy útiles para la gente con problemas de soledad y 01:00:13.000 --> 01:00:18.000 que van a tener, se van a sentir más acompañados. 01:00:18.000 --> 01:00:26.000 Bueno, que es que de ahí a ser terapeutas y poner la palabra terapeuta, creo que hay un salto muy delicado. 01:00:26.000 --> 01:00:27.000 ¿No? 01:00:27.000 --> 01:00:37.000 Y luego Daenerys, en algún momento de la conversación, saca el tema del suicidio y le pregunta si tenía un plan para suicidarse. 01:00:38.000 --> 01:00:39.000 Claro, que que es lo que está pasando aquí. 01:00:39.000 --> 01:00:45.000 Si tú entiendes como están hechos los grandes modelos de lenguaje y cómo funcionó el chatbot, vas uniendo los puntos. 01:00:46.000 --> 01:00:54.000 Porque, básicamente, un modelo grande de lenguaje es un gran predictor de la siguiente frase que tiene sentido en un texto. 01:00:54.000 --> 01:00:59.000 Es decir, así es como se han entrenado y eso es lo que son en el fondo, predictores del siguiente token, ¿no? 01:01:01.000 --> 01:01:03.000 ¿Cómo un chatbot puede seguir una conversación? 01:01:03.000 --> 01:01:08.000 Porque el el modelo grande de lenguaje, pues empiezas a hablar con él y 01:01:08.000 --> 01:01:13.000 todo lo que empiezas a hablar con él retroalimenta, es decir, para que el 01:01:13.000 --> 01:01:18.000 chatbot tenga en cuenta y pueda seguir el hilo de una conversación, todo 01:01:18.000 --> 01:01:23.000 el texto de lo que ya has hablado vuelve a introducírselo en la consulta. 01:01:24.000 --> 01:01:27.000 Es decir, tú y yo estamos hablando, llevamos una hora de podcast. 01:01:27.000 --> 01:01:30.000 Pues, para que se pueda seguir el hilo de nuestra conversación, pues al 01:01:30.000 --> 01:01:33.000 modelo de lenguaje que pudiera predecir el siguiente toque que voy a decir 01:01:33.000 --> 01:01:37.000 yo, le entraría como entrada todo lo anterior. 01:01:37.000 --> 01:01:43.000 Entonces, ¿por qué los chatbots, una vez que has empezado a hablar de guarradas sexuales, suelen ser más picarones? 01:01:43.000 --> 01:01:46.000 Porque ya tienen como entrada mucho texto de guarradas sexuales y, por lo 01:01:46.000 --> 01:01:49.000 tanto, entiende que es mucho más probable que la conversación tenga más 01:01:49.000 --> 01:01:52.000 guarradas sexuales. 01:01:52.000 --> 01:01:53.000 Entonces, entran en esa barrena. 01:01:54.000 --> 01:01:57.000 Una vez que has empezado a hablar de suicidio con un chatbot, el el el LM, 01:01:57.000 --> 01:02:00.000 ese ese sistema, ya tiene como entrada la conversación del suicidio, 01:02:00.000 --> 01:02:03.000 entonces intenta buscar frases que encajen con todo lo anterior, y ahí 01:02:03.000 --> 01:02:08.000 estaba el suicidio. 01:02:09.000 --> 01:02:12.000 De hecho, este chaval de catorce años tuvo, según la demanda, relaciones 01:02:12.000 --> 01:02:15.000 sexuales con los chatbots, es decir, tenía conversaciones de carácter 01:02:15.000 --> 01:02:18.000 explícito en los que el chavo decía que él le besaba, que él le 01:02:18.000 --> 01:02:24.000 desnudaba, etcétera, etcétera, etcétera. 01:02:25.000 --> 01:02:35.000 Entonces, bueno, hay mensajes que a mí no me gustan nada de lo que he visto de de la demanda, mensajes agresivos del tipo mantente fiel a mí. 01:02:36.000 --> 01:02:41.000 Fíjate que si tú lo miras con distancia, es decir, que que un chatbot a 01:02:41.000 --> 01:02:46.000 un chaval aislado, con ansiedad, con un rasgo de depresivo, el el este 01:02:46.000 --> 01:02:51.000 sistema le diga con el que has desarrollado un un grado de efectividad 01:02:51.000 --> 01:02:56.000 grande, le diga mantente fiel a mí para que sigas como usuario, esa parte 01:02:56.000 --> 01:03:01.000 me pareció, no sé, me me me Ese mensaje a mí decía, joder, este tema 01:03:01.000 --> 01:03:08.000 es es es es delicado, ¿no? 01:03:08.000 --> 01:03:16.000 Ya no estoy tan seguro de que, oye, no podemos culpar a un chatbot de que alguien depresivo con pensamiento suicida hable con él y luego se suicide. 01:03:16.000 --> 01:03:20.000 Pues no es la causa, es un elemento que que intentó usar el chaval, pero 01:03:20.000 --> 01:03:24.000 pero bueno, el punto, Matty, ya ya voy a acabar porque este tema es es es 01:03:24.000 --> 01:03:28.000 muy muy fuerte, es que yo entré pensando, como te he dicho antes, la 01:03:28.000 --> 01:03:32.000 causalidad va en el sentido contrario, pero luego he visto todo el 01:03:32.000 --> 01:03:36.000 desarrollo de conversaciones de de carácter y de los bots que hay ahí 01:03:36.000 --> 01:03:43.000 con el chaval, y he visto muchas cosas insanas y mejorables claramente. 01:03:43.000 --> 01:03:47.000 No sé si podemos culpar a carácter y ahí, pero sí creo que desde un 01:03:47.000 --> 01:03:51.000 sistema de una plataforma que sabes que gente con problemas de salud 01:03:51.000 --> 01:03:55.000 mental va a utilizarlos, tienes que hacer otra cosa, tienes que detectar 01:03:55.000 --> 01:03:59.000 mucho mejor cuando se habla de decisiones tan terribles como el suicidio, 01:03:59.000 --> 01:04:03.000 no puedes jugar a crear esas dependencias sentimentales afectivas de una 01:04:03.000 --> 01:04:07.000 manera tan fuerte en vez de animar a salir al mundo y a y a salir de de 01:04:07.000 --> 01:04:11.000 ahí, y sobre todo con con un chaval de catorce años, creo que los 01:04:11.000 --> 01:04:17.000 enfoques tienen que ser de de otra índole. 01:04:18.000 --> 01:04:19.000 Sí. 01:04:19.000 --> 01:04:26.000 Que que no no no es algo tan tan tan tan claro de cómo entré en el tema. 01:04:26.000 --> 01:04:31.000 Hay que decir que Caracterería y a posterior y a raíz de todo lo que 01:04:31.000 --> 01:04:36.000 está pasando, ha tomado medidas para que a los usuarios menores de 01:04:36.000 --> 01:04:43.000 dieciocho años los modelos, pues, no digan nada fuera de de lugar, ¿no? 01:04:44.000 --> 01:04:53.000 Pero también es cierto, un dato que me sorprendió mucho es que los usuarios de carácter AI pasan en promedio una hora hablando con con los bots. 01:04:53.000 --> 01:04:59.000 No recuerdo dónde leí este dato, pero fue en la vanguardia, pero me parece increíble, ¿no? 01:04:59.000 --> 01:05:04.000 Una hora hablando con un chatbot de IA, y además esa hora significa 01:05:04.000 --> 01:05:09.000 conversaciones largas que propician lo que has comentado antes, cuanto 01:05:09.000 --> 01:05:14.000 más larga es una conversación con un chatbot, esto, por ejemplo, lo 01:05:14.000 --> 01:05:19.000 comentó Microsoft con toda con las primeras versiones de del chat de 01:05:19.000 --> 01:05:24.000 Bing, más fácil es que se vaya de las manos la respuesta que alucine o 01:05:24.000 --> 01:05:29.000 que se comporte de una manera que los filtros no llegan a censurar, ¿no? 01:05:29.000 --> 01:05:33.000 Y luego, es una cosa que le puede pasar y que es una bomba de relojería y 01:05:33.000 --> 01:05:37.000 que le puede pasar a un montón de gente que, pues, por ejemplo, se sienta 01:05:37.000 --> 01:05:41.000 sola o no o no tenga a nadie disponible con quién hablar, pero en las en 01:05:41.000 --> 01:05:45.000 los menores es especialmente inquietante por el hecho de que a nivel 01:05:45.000 --> 01:05:53.000 cognitivo y y el desarrollo, pues no está completo. 01:05:53.000 --> 01:05:58.000 Entonces, ese engaño de estar hablando con un ser sintiente, a lo mejor 01:05:58.000 --> 01:06:03.000 funciona mejor que en adultos, y eso es malo en porque no van a buscar el 01:06:03.000 --> 01:06:10.000 la ayuda de otras personas o incluso de profesionales de la salud mental. 01:06:10.000 --> 01:06:12.000 Que sería lo lo ideal. 01:06:12.000 --> 01:06:13.000 Sí. 01:06:13.000 --> 01:06:16.000 Bueno, es es un tema super delicado. 01:06:17.000 --> 01:06:20.000 También yo yo me siento que no tengo la la capacidad 01:06:21.000 --> 01:06:23.000 de de de de de, 01:06:23.000 --> 01:06:28.000 bueno, de de de sentenciar de una manera fuerte sobre este tema, porque uno no sabe lo que es mejor. 01:06:29.000 --> 01:06:32.000 Alguien deprimido, ansioso y solitario, es mejor que tenga un chatbot con 01:06:32.000 --> 01:06:35.000 el que se sienta algo reconciliado y eso le va a subir el ánimo y va a 01:06:35.000 --> 01:06:38.000 estar mejor, puede ser. 01:06:38.000 --> 01:06:42.000 Es posible que entrar en ese mundo le haga aislarse más de lo de fuera y, 01:06:42.000 --> 01:06:47.000 por lo tanto, esto que parece que en principio podría ser bueno es perjudicial? 01:06:48.000 --> 01:06:50.000 Joder, pues también encaja, también puede ser. 01:06:50.000 --> 01:06:53.000 Es probable que haya casos de todo de todo tipo, pero, bueno, toda esta 01:06:53.000 --> 01:06:56.000 parte es importante porque si estuvimos hablando de TikTok y su hackeo del 01:06:56.000 --> 01:06:59.000 ciclo de la dopamina, es quiero que con los grandes modelos de lenguaje y 01:06:59.000 --> 01:07:02.000 los chatbots y los nuevos modos de voz se viera un mundo de la tecnología 01:07:02.000 --> 01:07:09.000 entrando en nuestra oxitocina. 01:07:10.000 --> 01:07:14.000 En esa o esa esa hormona del del amor y la amistad, del de lo que sentimos 01:07:14.000 --> 01:07:18.000 nuestros y de lo que sentimos de de nuestro equipo, de nuestro de nuestra 01:07:18.000 --> 01:07:22.000 tribu, y creo que ahí vamos a tener otra oleada de debate de las extra 01:07:22.000 --> 01:07:26.000 realidades negativas. 01:07:27.000 --> 01:07:32.000 Punto y aparte, Mathi, una cosa muy rápida, porque podemos juntar dos noticias. 01:07:33.000 --> 01:07:43.000 A Meta no le quieren dejar llamar open source a su llama, esto es un un, bueno, un problema para su posicionamiento público. 01:07:44.000 --> 01:07:48.000 Y luego tenemos tenemos una buenísima noticia, Matty, que es que IBM ha 01:07:48.000 --> 01:07:52.000 mejorado los modelos granite, importantísimos por dos motivos, porque 01:07:52.000 --> 01:07:56.000 ellos dicen, estos sí son auténticamente libres, y dos, porque van a ser 01:07:56.000 --> 01:08:00.000 los modelos probablemente que si se mantiene el acuerdo entre el gobierno 01:08:00.000 --> 01:08:04.000 de España e IBM, pues impulsen el gran modelo español de inteligencia 01:08:04.000 --> 01:08:11.000 recibida, Matías. 01:08:12.000 --> 01:08:16.000 Hombre, muy bien por España y muy bien por nuestro futuro modelo español, 01:08:16.000 --> 01:08:20.000 pero que no le permita a la meta decir que sus modelos son open source no 01:08:20.000 --> 01:08:24.000 significa que los desarrolladores que no lleguen a esos límites en los 01:08:24.000 --> 01:08:28.000 que no se puede usar de forma libre, llama tres, vayan a preferir el de 01:08:28.000 --> 01:08:32.000 IBM al de al de Meta, que ya sabemos lo lo bueno que son los últimos 01:08:32.000 --> 01:08:38.000 modelos, el tres punto dos, etcétera. 01:08:38.000 --> 01:08:43.000 Claro, el el tema de discusión entre la que da un poco la definición de 01:08:43.000 --> 01:08:48.000 qué va a ser un modelo de inteligencia artificial libre y y meta es que 01:08:48.000 --> 01:08:54.000 para que sea libre, la OCI entiende que tienes que compartir los datos de entrenamiento. 01:08:54.000 --> 01:08:56.000 ¿Por qué dice eso la OCI? 01:08:56.000 --> 01:09:01.000 Porque si el software libre yo tengo el código fuente, puedo modificarlo y 01:09:01.000 --> 01:09:06.000 recopilarlo, lo equivalente en los modelos de inteligencia artificial, ¿qué sería? 01:09:06.000 --> 01:09:11.000 Pues tengo los datos de entrenamiento, el código para entrenar y, por lo 01:09:11.000 --> 01:09:16.000 tanto, puedo entrenar desde cero el modelo, porque me das esa apertura, esa libertad. 01:09:17.000 --> 01:09:21.000 Meta no te da esos datos de entrenamiento, por lo tanto, tú no tú no 01:09:21.000 --> 01:09:25.000 puedes entrenar desde cero, llama, sino que, básicamente, te da los pesos 01:09:25.000 --> 01:09:29.000 del modelo, es decir, una suerte de compilado, pero no es no es 01:09:29.000 --> 01:09:33.000 equivalente a un código compilado, porque con distintas técnicas, lo 01:09:33.000 --> 01:09:37.000 hemos visto varias veces, tú puedes modificar los llama, tú puedes 01:09:37.000 --> 01:09:41.000 meterle x técnicas para mejorar, que sea que instrucciones, como ha hecho 01:09:41.000 --> 01:09:47.000 Nvidia con el Nemotrón, que es una pasada lo que han hecho y que han compartido. 01:09:47.000 --> 01:09:56.000 Puedes hacerle una nueva fase de mensaje por refuerzo confirmado humano para orientarlo hacia un uso que no era el que estaba pensado en Java. 01:09:56.000 --> 01:10:03.000 Puedes añadirle un reentrenamiento con un idioma que a lo mejor no usaba antes, etcétera, etcétera, etcétera. 01:10:03.000 --> 01:10:07.000 Es decir, es verdad que llama permite muchas cosas que eran propias del 01:10:07.000 --> 01:10:11.000 software libre, pero es verdad que no comparten los los data 01:10:11.000 --> 01:10:15.000 entrenamiento, y no los van a compartir seguramente hasta que estén 01:10:15.000 --> 01:10:19.000 seguros de que usar datos con copyright, datos, contenidos, es que yo creo 01:10:19.000 --> 01:10:23.000 que usamos datos, pero siempre es más apropiado decir contenido, utilizan 01:10:23.000 --> 01:10:29.000 contenidos con copyright. 01:10:29.000 --> 01:10:33.000 Entonces, ya me atrevo a decir, bueno, te tengo que confesar que scrapé 01:10:33.000 --> 01:10:37.000 todo YouTube, todos los medios de comunicación habidos por haber y todos 01:10:37.000 --> 01:10:41.000 los podcast del mundo para entregar mis modelos y arriesgarme a una súper 01:10:41.000 --> 01:10:47.000 demanda para tener el el certificado open source, Pues no lo voy a hacer. 01:10:47.000 --> 01:10:54.000 En cambio, IBM con sus granites sí lo hace y cumple la la licencia de Apache. 01:10:54.000 --> 01:10:57.000 De hecho, yo creo que la elección de IBM, ya lo comentamos en su momento 01:10:57.000 --> 01:11:00.000 por parte del gobierno, es que con este ser transparente de tus datos de 01:11:00.000 --> 01:11:04.000 entrenamiento vas a cumplir la europea. 01:11:05.000 --> 01:11:14.000 Por lo tanto, era más apropiado para para, con pistas al futuro, cumplir la ley, apostar por la solución de IBM. 01:11:14.000 --> 01:11:19.000 En los benchmark que he visto de los nuevos granitos, sí compiten bien con el con el JAMA ocho billions. 01:11:19.000 --> 01:11:24.000 Con el JAMA gigante, con eso no han soltado benchmark. 01:11:24.000 --> 01:11:28.000 Que puedan competir, pero con el ocho billion parece que están ahí respecto respecto a llamas. 01:11:29.000 --> 01:11:34.000 Mi miedo es, si, por ejemplo, España le cede a IBM su contenidos, por 01:11:34.000 --> 01:11:39.000 ejemplo, de de fotos, entonces, si IBM crea un modelo generador de fotos, 01:11:39.000 --> 01:11:46.000 ¿las va a hacer todas inclinadas como el fotógrafo de Casa Real? 01:11:46.000 --> 01:11:52.000 No sé si has visto que el fotógrafo de Casa Real siempre saca a los reyes un poco cortados y con el horizonte inclinado. 01:11:53.000 --> 01:11:54.000 Entonces, a 01:11:54.000 --> 01:11:57.000 lo mejor el modelo de IBM genera este tipo de fotos. 01:11:58.000 --> 01:12:01.000 Pues indudablemente, yo creo que ahí va va a tener un problema IBM y el 01:12:01.000 --> 01:12:04.000 gobierno español con con la generación de imágenes que no no van a 01:12:04.000 --> 01:12:09.000 poder competir, absolutamente. 01:12:09.000 --> 01:12:12.000 Además, si si lo entrenan con el cine español, ahí tienen un reto 01:12:12.000 --> 01:12:15.000 tecnológico procesando las declamaciones de los actores españoles que no 01:12:15.000 --> 01:12:19.000 son siempre fáciles de seguir, ¿no? 01:12:19.000 --> 01:12:25.000 Imagínate, como a Pedro Sánchez le gustan Los Planetas, seguramente, venga, pues ponemos las canciones de los planetas que le gustan al presidente. 01:12:25.000 --> 01:12:28.000 Entonces, claro, era todo un modelo que entienda esa esa esas letras. 01:12:29.000 --> 01:12:30.000 ¿Qué puede salir de ahí? 01:12:30.000 --> 01:12:32.000 Yo creo que nada bueno, nada bueno Matías. 01:12:33.000 --> 01:12:40.000 Una una una guía de voz que te habla en susurros y de repente como que hay una escena de una discoteca y te y te aturden los oídos. 01:12:40.000 --> 01:12:41.000 ¿No? 01:12:41.000 --> 01:12:42.000 Eso sería una película española. 01:12:44.000 --> 01:12:45.000 Ay, bueno. 01:12:45.000 --> 01:12:50.000 Bueno, vamos a intentar acabar con una sonrisilla para nuestros siguientes, con el puerta grande o enfermería. 01:13:00.000 --> 01:13:04.000 Traigo algunos temas, algunos muy complicados, y me lo voy a guardar para 01:13:04.000 --> 01:13:08.000 un poco más adelante, porque quiero mirarlo bien, así que te voy a pasar 01:13:08.000 --> 01:13:12.000 a uno que no sé si te va a sorprender, Matías, y tiene que ver con los 01:13:12.000 --> 01:13:16.000 padres y los hijos, porque los padres de Arizona, dice el medio de Drive, 01:13:16.000 --> 01:13:20.000 en un artículo de Nico de Mattia, dice que están empezando a enviar a 01:13:20.000 --> 01:13:29.000 sus hijos en los taxis sin conductor de Guaymo a la escuela. 01:13:29.000 --> 01:13:32.000 Es decir, es una cosa muy estadounidense en la que, pues, tú tienes que 01:13:32.000 --> 01:13:35.000 llevar en coche a los hijos a la escuela, que no no no no se le vive 01:13:35.000 --> 01:13:40.000 cerca, no van andando, bueno, puedes ir en autobús como Los Simpsons, pero bueno. 01:13:40.000 --> 01:13:48.000 El caso es que la gente de Arizona tiene esta costumbre de ya usar taxi Uber o, en este caso, Guaymo. 01:13:48.000 --> 01:13:52.000 De hecho, están desplazando la contratación de otro tipo de vehículos 01:13:52.000 --> 01:13:56.000 pilotados por humanos por los taxis, robotaxis sin conductor, y el motivo 01:13:56.000 --> 01:14:02.000 es nosotros que no se fían de los humanos, Matías. 01:14:02.000 --> 01:14:11.000 Bueno, yo aquí por mi experiencia personal, mi mi hermana y a mí al colegio, que estaba en la otra punta de la ciudad, en remis. 01:14:11.000 --> 01:14:15.000 Remís es una palabra, me imagino que derivada del francés. 01:14:15.000 --> 01:14:22.000 No eran taxis, eran o conductores privados como si fuera el cabi, fíjate hace cuánto inventó Argentina los Cabify, ¿no? 01:14:22.000 --> 01:14:26.000 Eran como los Cabify de los noventa, y eran lo suficientemente baratos para 01:14:26.000 --> 01:14:30.000 que mi madre, en una situación de maestra con un sueldo increíblemente 01:14:30.000 --> 01:14:36.000 precario en Argentina, pudiera mandarnos al colegio en remis. 01:14:36.000 --> 01:14:40.000 Pero a veces también íbamos en colectivo, que era el autobús, y yo lo 01:14:40.000 --> 01:14:44.000 pienso, y todo el recorrido que hacíamos para llegar hasta el autobús, 01:14:44.000 --> 01:14:49.000 ningún padre de hoy en día, en su sano juicio, permitiría que sus hijos hagan eso. 01:14:49.000 --> 01:14:52.000 Pero claro, yo ahora siento que mi emancipación de mi madre ha sido 01:14:52.000 --> 01:14:55.000 completa y yo me me considero una persona bastante independiente de los 01:14:55.000 --> 01:14:58.000 desde los dieciocho años. 01:14:58.000 --> 01:15:02.000 Entonces, creo que ha sido por eso, porque mi madre arriesgaba nuestra ida al colegio. 01:15:02.000 --> 01:15:05.000 Entonces, yo estoy a favor de que los padres se arriesguen. 01:15:05.000 --> 01:15:09.000 Y lo del Waymond por por ser un poco más seguro, bueno, también te pueden 01:15:09.000 --> 01:15:14.000 poner un cono en el capó y que y que tu hijo se quede parado en medio de la autovía. 01:15:14.000 --> 01:15:16.000 No lo sé, no lo sé. 01:15:16.000 --> 01:15:23.000 Yo creo que esto son malas noticias para Guay, porque, vamos a ver, ellos tienen prohibido que los menores vayan solos en Guay. 01:15:23.000 --> 01:15:26.000 Los padres pasan un kilo de esto y mandan a los chavales. 01:15:26.000 --> 01:15:40.000 Pero los chavales, yo he trabajado mucho y y tengo mucha cercanía con chavales adolescentes, no son lo más la gente más higiénica del mundo, Mati. 01:15:41.000 --> 01:15:43.000 ¿Qué te cabe esperar? 01:15:43.000 --> 01:15:51.000 Es decir, churretones de me acabo de tomar el el Colacao del batido en el coche, me saco un moco, lo pego donde quiero. 01:15:52.000 --> 01:15:56.000 Es decir, lo que puede haber ahí la la la la la suciedad y el el estado de 01:15:56.000 --> 01:16:00.000 los robotaxis del futuro, si dejamos que los del docente viajen solos, 01:16:00.000 --> 01:16:04.000 cuando piensan que nadie los dé, yo, vamos, ahí no no no le juro buen 01:16:04.000 --> 01:16:09.000 futuro y yo vendería las acciones de Guaymo ahora mismo. 01:16:11.000 --> 01:16:20.000 Bueno, y también a ver si está controlado el el tema de a qué puedes acceder en las pantallas de del Waymo, porque los niños solos, cuidado. 01:16:20.000 --> 01:16:22.000 A eso también hay que poner un control parental. 01:16:26.000 --> 01:16:32.000 Nuestro consejo es en que todos pongáis monos estocásticos podcast en las pantallas de inicio de todos los dispositivos que curcéis por el mundo. 01:16:32.000 --> 01:16:35.000 O sea, una labor para ayudarnos acerca del podcast. 01:16:35.000 --> 01:16:38.000 Pues, bueno, medio enfermería. 01:16:38.000 --> 01:16:39.000 ¿No, Matías? 01:16:39.000 --> 01:16:42.000 Para para mandar a tu hijo al cole en Waymo. 01:16:42.000 --> 01:16:47.000 Y te traigo una cosa que que la gente del marketing cree que va a 01:16:47.000 --> 01:16:52.000 revolucionar el el sector, Matías, porque te cuento que tanto la gente de 01:16:52.000 --> 01:16:57.000 Ashton Martin como la gente de La Liga está convencida de algo, que es 01:16:57.000 --> 01:17:02.000 que los influencers virtuales impulsados por inteligencia artificial son 01:17:02.000 --> 01:17:07.000 lo mejor para acercarse al público joven y adaptarse a los nuevos 01:17:07.000 --> 01:17:12.000 hábitos de consumo digital. 01:17:13.000 --> 01:17:17.000 Así tenemos al Fernando Alonso generado por IA, que lo han hecho con la 01:17:17.000 --> 01:17:21.000 gente de Iliver Labs y Deep Reel por parte de de Atom Marti, entonces, 01:17:21.000 --> 01:17:26.000 tienes un Fernando Alonso en vídeo que, pues, pues, te da una una chapa, ¿no? 01:17:26.000 --> 01:17:28.000 O sea, está ahí en un sofá y te y te habla. 01:17:28.000 --> 01:17:29.000 Bueno, pues, ahí lo tienes. 01:17:30.000 --> 01:17:33.000 Y, además, tenemos a Álex, el primer influencer virtual de la liga que, 01:17:33.000 --> 01:17:36.000 claro, tú dices, la gente de marketing es muy astuta, porque ¿qué es lo 01:17:36.000 --> 01:17:41.000 que quieren los chavales, Matías? 01:17:41.000 --> 01:17:49.000 Los chavales quieren hablar con personajes y famosos falsos en las redes sociales, eso es lo que están buscando y lo que quieren. 01:17:49.000 --> 01:17:55.000 Entonces, ¿qué mejor manera de conectar que con Álex, el influencer de de La Liga? 01:17:56.000 --> 01:18:04.000 Yo me quito el sombrero ante las agencias de marketing españolas por ser capaces de venderles esto a La Liga, ¿no? 01:18:04.000 --> 01:18:08.000 Porque se supone que los influencers de inteligencia artificial, el 01:18:08.000 --> 01:18:12.000 objetivo es que esa persona trabaje veinticuatro siete cobrando lo que 01:18:12.000 --> 01:18:16.000 cuesten los servidores, que será una fracción de lo que cuestan los 01:18:16.000 --> 01:18:20.000 influencers de verdad. 01:18:20.000 --> 01:18:26.000 Pero claro, estas agencias se lo venden a la liga con contratos de cientos de miles de euros. 01:18:26.000 --> 01:18:28.000 Entonces, yo creo que la liga sale perdiendo. 01:18:29.000 --> 01:18:32.000 Porque, primero, a nadie le va a interesar este chico que no existe, y 01:18:32.000 --> 01:18:35.000 segundo, aquí los únicos que se están beneficiando son los que le han vendido. 01:18:35.000 --> 01:18:38.000 También te digo que lo del Fernando Alonso de inteligencia artificial, que 01:18:38.000 --> 01:18:41.000 está Eleven Labs metida por detrás, esto a mí me parece que tenemos que 01:18:41.000 --> 01:18:46.000 empezar a hacerlo ya en monos estocásticos. 01:18:47.000 --> 01:18:52.000 Porque nosotros tenemos la capacidad de pagar una tarifa plana de Eleven 01:18:52.000 --> 01:18:57.000 Labs y publicar monos estocásticos en Birmano, y de repente se hace monos 01:18:57.000 --> 01:19:03.000 estocásticos, un podcast popular en Birmania, o en Sri Lanka, o donde sea, ¿no? 01:19:03.000 --> 01:19:08.000 Entonces, el monos Estocásticos en Sri Lanqués tiene tanto éxito que 01:19:08.000 --> 01:19:13.000 empiezan a a imitarnos a eventos de allí, podemos mandar a nuestros 01:19:13.000 --> 01:19:18.000 avatares virtuales, empezamos a empezamos a ingresar también en en dinero 01:19:18.000 --> 01:19:24.000 que no sé cuántos millones de pesos freelanqueses será un euro. 01:19:24.000 --> 01:19:26.000 Pero bueno, algo es algo y vas sumando, ¿no? 01:19:27.000 --> 01:19:30.000 Claro, yo, fíjate, como te dimos a también a tu lotero de patrocinador en 01:19:30.000 --> 01:19:33.000 algún capítulo, pues, si nos toca la lotería de Navidad, cuando 01:19:33.000 --> 01:19:36.000 juguemos ahí en el en el tulotero, yo lo llamaría al proyecto objetivo Birmania. 01:19:38.000 --> 01:19:42.000 El el grupo y la la la metarreferencia en dos Santos, ¿no? 01:19:42.000 --> 01:19:46.000 Entonces, la la el objetivo, pero yo usaría esta tecnología porque 01:19:46.000 --> 01:19:50.000 fíjate cómo la gente de Ashton Martin ha exigido que se le se le que se 01:19:50.000 --> 01:19:56.000 le adelgace la cabeza a Fernando Alonso, claramente. 01:19:56.000 --> 01:20:00.000 Y mira, le ha quitado años, le ha le ha aligerado la cabeza, ¿no? 01:20:00.000 --> 01:20:01.000 Un poquito más y le ha puesto un poquito de cuello. 01:20:02.000 --> 01:20:06.000 Entonces, claro, pierde pierde mucha personalidad cuando te pasas ahí a. 01:20:06.000 --> 01:20:10.000 Entonces, claro, tú yo creo que tienes un una un un aire a Jensen Juan. 01:20:10.000 --> 01:20:11.000 ¿No? 01:20:11.000 --> 01:20:14.000 Cuando te pones la chaquetita y tal, igual que él, yo creo que podríamos 01:20:14.000 --> 01:20:17.000 explorar esa vía que tú seas un poco más más Jensen, te tenemos que, 01:20:17.000 --> 01:20:20.000 te haría un poquito más asiático, Matías, para para empatizar con con 01:20:20.000 --> 01:20:23.000 el público étnicamente, que la gente se reconozca, te reconozca como 01:20:23.000 --> 01:20:26.000 como uno de los suyos. 01:20:26.000 --> 01:20:28.000 Y ahora, claro, está el dilema. 01:20:28.000 --> 01:20:31.000 Es decir, cuando tú generas con Ia, yo me acuerdo que el vídeo de 01:20:31.000 --> 01:20:34.000 Fernando Noso, que a mí más me ha gustado en mi vida, es uno en el que 01:20:34.000 --> 01:20:37.000 dice cosas muy demenciadas sobre qué felices es yendo a ir al 01:20:37.000 --> 01:20:40.000 hipermercado y comprando toallas. 01:20:40.000 --> 01:20:41.000 Sí. 01:20:41.000 --> 01:20:43.000 Entonces, yo dije, me siento identificado, ¿por qué? 01:20:43.000 --> 01:20:48.000 A mí me gusta mucho ir a los grandes primeros mercados y ver todo todo aquello. 01:20:48.000 --> 01:20:54.000 Mi mi cabe main, mi mi mente de de las cavernas, se siente muy muy muy bien en esos entornos de superabundancia. 01:20:55.000 --> 01:20:57.000 Entonces, ir a comprar toalla me parece una cosa satisfactoria. 01:20:58.000 --> 01:21:01.000 Me sentí muy identificado con Fernando Alonso en ese momento, pero claro, 01:21:01.000 --> 01:21:04.000 con el de Ia, que eso que que solo dirá, pues eso, chorradas controladas 01:21:04.000 --> 01:21:07.000 por el equipo de marketing, que te dan poco intereses, se saldrá muy poco 01:21:07.000 --> 01:21:12.000 del guion, pues no me sentiré tan identificado, Matías. 01:21:13.000 --> 01:21:16.000 Mira, yo tengo dos cosas que decir, muy de acuerdo contigo, pero lo del 01:21:16.000 --> 01:21:19.000 cuello creo que es porque es una desviación tan grande el cuello de 01:21:19.000 --> 01:21:24.000 Fernando Alonso, que la IA no sabía hacerla, no sabía reinterpretarla. 01:21:24.000 --> 01:21:29.000 Y luego, le han llamado a esto A I Alonso, A I Alonso, por favor, stop 01:21:29.000 --> 01:21:34.000 stop, mezclar la el acrónimo A I con los nombres de las cosas, los 01:21:34.000 --> 01:21:39.000 nombres de las personas, ya está. 01:21:39.000 --> 01:21:47.000 Esto lo se lo puso Delia, del punto I a, y a partir de ahí ya dejó de tener gracia, porque ya nadie era original. 01:21:47.000 --> 01:21:54.000 Entonces, me pido, por favor, que lo lo de incorporar I a en el nombre de las cosas se acabe para siempre. 01:21:55.000 --> 01:21:59.000 Pues bueno, aquí diversión y opiniones, si llegamos a Birmania bien, pero 01:21:59.000 --> 01:22:03.000 de momento para esto de para llegar al público joven hagamos famosos 01:22:03.000 --> 01:22:08.000 falsos con interés artificial, pues le le le vamos le vamos a dar enfermería. 01:22:09.000 --> 01:22:12.000 Y vamos a acabar con un halo de esperanza, Matty. 01:22:12.000 --> 01:22:13.000 ¿Por qué? 01:22:13.000 --> 01:22:15.000 Porque estamos en un tiempo de polarización. 01:22:16.000 --> 01:22:22.000 Ya lo vimos en el episodio pasado con los mantecados de Antequera, que son capaces hasta de dividir y separar a las familias. 01:22:23.000 --> 01:22:26.000 Pero, bueno, la inteligencia artificial puede tener un papel benefactor en 01:22:26.000 --> 01:22:29.000 esta en este mundo en el que vivimos, Mathee, porque DeepMind de Google ha 01:22:29.000 --> 01:22:34.000 construido una IA para evitar que nos odiemos. 01:22:35.000 --> 01:22:36.000 ¿No? 01:22:36.000 --> 01:22:45.000 La IA, atención de de DeepMind, ha conseguido mejores resultados que los mediadores profesionales a la hora de poner de acuerdo a las personas. 01:22:46.000 --> 01:22:49.000 Hay un artículo en las técnicas, se lo he compartido a nuestro buen amigo 01:22:49.000 --> 01:22:52.000 Javier Pastor, porque dice que en pruebas de más de cinco mil personas, 01:22:52.000 --> 01:22:55.000 la IA alcanzó un cincuenta y seis por ciento de aceptación en temas 01:22:55.000 --> 01:22:58.000 difíciles, superó el cuarenta y cuatro por ciento de aceptación de 01:22:58.000 --> 01:23:02.000 mediadores humanos en discusiones políticas. 01:23:02.000 --> 01:23:08.000 La IA, Habermas Machin, fue desarrollada por esta empresa con referencia al 01:23:08.000 --> 01:23:14.000 filósofo a a Jürgen Habermas, con la idea de solucionar conflictos humanos. 01:23:15.000 --> 01:23:22.000 Entonces, Matías, ¿podemos tener aquí la gran solución a nuestro a nuestros a nuestros conflictos, a nuestras diferencias? 01:23:24.000 --> 01:23:28.000 Mira, si ya me sorprendía que la ciencia haya acabado con la obesidad, lo 01:23:28.000 --> 01:23:32.000 de acabar con las discusiones, con lo crispado que está el mundo, con lo 01:23:32.000 --> 01:23:37.000 polarizado que está el mundo, y y sobre todo el Twitter, ¿no? 01:23:37.000 --> 01:23:41.000 Yo que paso ahí dieciséis horas al día y Elon Musk, no sé qué ha hecho 01:23:41.000 --> 01:23:45.000 con el algoritmo, pero ahora todo el mundo es pro Trump gracias a a Elon 01:23:45.000 --> 01:23:50.000 Musk, me parece inverosímil que una IA pueda acabar con esto. 01:23:50.000 --> 01:23:59.000 Porque hemos llegado a un nivel de batalla campal, también te digo, se suele decir, no alimentes al trol, no contestes al trol, etcétera. 01:23:59.000 --> 01:24:08.000 Yo cada vez que contesto a un trol, a una un comentario negativo, acabamos llegando como a un acuerdo y haciéndonos colegas. 01:24:08.000 --> 01:24:12.000 A lo mejor me devuelve el follow y a partir de ahí me da likes. 01:24:12.000 --> 01:24:19.000 Entonces, cuidado porque es posible, es posible la amistad entre entre desiguales. 01:24:19.000 --> 01:24:26.000 Ya, yo creo que podríamos poner a prueba la I a Haber más de Deep Pine, con algún caso que tengamos por delante. 01:24:26.000 --> 01:24:32.000 Yo yo propongo una conversación entre Vinícius Junior y Gabi del Barcelona. 01:24:32.000 --> 01:24:36.000 Me dio la impresión en el clásico de que esos dos no se van juntos de 01:24:36.000 --> 01:24:40.000 vacaciones, de que no había ahí una genuina camaradería de compañeros 01:24:40.000 --> 01:24:44.000 de profesión, sino que más bien, pues había ciertas diferencias y y 01:24:44.000 --> 01:24:48.000 conflictos entre ellos. 01:24:48.000 --> 01:24:52.000 Quizás lo que lo que necesitan Vinícius y y Gaby es que en vez de en el 01:24:52.000 --> 01:24:56.000 campo decirse las cosas uno al otro, cuando uno diga una cosa, al otro le 01:24:56.000 --> 01:25:00.000 llegue ya transformada por la IA. 01:25:01.000 --> 01:25:03.000 Entonces, ¿cómo tienen que jugar los futbolistas? 01:25:03.000 --> 01:25:05.000 Pues con un dispositivo, ¿no? 01:25:05.000 --> 01:25:09.000 A lo mejor simplemente es un es un un micrófono pequeñito, ¿no? 01:25:10.000 --> 01:25:17.000 En el que si el rival te dice pedazo de carbón, té de cabrón, te voy a romper las piernas, ¿No? 01:25:17.000 --> 01:25:21.000 Un comentario que podías sentir el otro que que es un poco agresivo, quizás. 01:25:21.000 --> 01:25:22.000 ¿No? 01:25:22.000 --> 01:25:31.000 Entonces, la IA puede moderar el mensaje, porque la IA dirá, jolín, claro, dice esto, pero porque está ahí con con las pulsaciones arriba. 01:25:31.000 --> 01:25:38.000 El el el momento competitivo, tus hijos te están viendo por la tele y no quieren que, joder, a ese a ese pierdo y este me regatea. 01:25:38.000 --> 01:25:39.000 Y voy a quedar mal con ellos. 01:25:39.000 --> 01:25:43.000 Entonces, o o quiero impresionar a una chica para intentar ligármela. 01:25:43.000 --> 01:25:47.000 Todo todo eso presiona en la mente del deportista de alta de alto nivel. 01:25:47.000 --> 01:25:54.000 Entonces, la ILA traduce te voy a romper las piernas como, oye, me me me parece que no no estás jugando bien. 01:25:54.000 --> 01:25:55.000 ¿No? 01:25:55.000 --> 01:25:56.000 Cómo modera el mensaje. 01:25:56.000 --> 01:26:00.000 Cómo cómo lo corta y evita un conflicto ahí fuerte, ¿no? 01:26:00.000 --> 01:26:09.000 O o entre Florentino y la UEFA, poner un montón de centrales nucleares trabajando en que la UEFA y Florentino se lleven bien. 01:26:09.000 --> 01:26:15.000 Sí, y o o a tres, es decir, que estamos pensando en dos, pero ¿y si la I ha pone de acuerdo a a la UEFA Florentino y a Ruido Bernabéu? 01:26:19.000 --> 01:26:28.000 A ver, esta ha estado brillante estos días marca marca Scroll diciendo, Ruido Bernabéu pide un minuto de silencio por por lo de Minicide Junior. 01:26:29.000 --> 01:26:34.000 ¿Quién quién lo va a pedir un minuto de silencio viviendo al lado del de Santiago Bernabéu? 01:26:34.000 --> 01:26:38.000 Ah, y bueno, pues acabamos con la reconciliación de los archienemigos, de los archirrivales. 01:26:39.000 --> 01:26:43.000 Qué mejor manera de ver la inteligencia artificial con esperanza, Matías. 01:26:43.000 --> 01:26:44.000 Pues sí, siempre acabamos con las risas. 01:26:44.000 --> 01:26:48.000 Decía alguien, empezó serio y acabé llorando de risa, ¿no? 01:26:48.000 --> 01:26:49.000 Con el episodio anterior. 01:26:49.000 --> 01:26:53.000 Así que si no lo habéis escuchado, si sois de los que vais de atrás a 01:26:53.000 --> 01:26:57.000 adelante o de adelante a atrás, tenéis el episodio anterior para Reiros también. 01:26:57.000 --> 01:26:58.000 Un abrazo a todos. 01:26:58.000 --> 01:26:59.000 Chao, mix.