WEBVTT Kind: captions Language: es 00:00:00.000 --> 00:00:07.080 Bienvenidos todos los aficionados a lo estocástico a este nuestro podcast y además es el último 00:00:07.080 --> 00:00:14.760 episodio de Monos Estocásticos primera temporada. Arrancaremos, supongo Antonio, que bueno no 00:00:14.760 --> 00:00:18.400 sabemos si a finales de agosto, principios de septiembre, pero en algún momento arrancaremos 00:00:18.400 --> 00:00:24.160 con la segunda temporada. Sí, yo creo que será más finales de agosto si los astros se alinean y se 00:00:24.160 --> 00:00:29.440 cumplen todo lo que estamos buscando, Matías, que tenemos muchos planes para la nueva temporada y 00:00:29.440 --> 00:00:36.480 hay una cosa segura que quería comentarle a toda la audiencia que salimos de gira. Es verdad, 00:00:36.480 --> 00:00:42.120 no lo hemos comentado todavía, pero no sé si alguien se ha dado cuenta que estamos entre los 00:00:42.120 --> 00:00:49.920 ponentes, y voy a compartir pantalla para los del youtube, de las Jpod, de estas jornadas del 00:00:49.920 --> 00:00:56.280 podcasting que se hacen todos los años. En este caso las de 2023 van a ser en Gandía, los días 00:00:56.280 --> 00:01:06.360 20 y 21 de octubre, y estamos entre los ponentes, Monos Estocásticos, y nada, muy agradecidos de 00:01:06.360 --> 00:01:12.360 que nos hayan invitado. Nosotros nos gusta cuando nos sacan a pasear y sobre todo si es en Gandía, 00:01:12.360 --> 00:01:17.400 un arroz al forno o algo de eso, hay que comerse. Sí, sí, sí, yo fundamentalmente voy por la 00:01:17.400 --> 00:01:24.400 comida. Bueno, luego hay otros ponentes interesantísimos, no, Matías? Pero bueno, 00:01:24.400 --> 00:01:27.800 lo pasaremos bien, estará interesante, así que todos los que andáis por allí cerca, 00:01:27.800 --> 00:01:30.600 20 y 21 de octubre, nos vemos en Gandía. 00:01:46.800 --> 00:01:51.640 Oye, la semana pasada nos volvió a pasar lo que siempre nos pasa y es que terminamos de 00:01:51.640 --> 00:01:57.520 grabar el episodio y empiezan a salir una de novedades, pero interesantes, importantes, 00:01:57.520 --> 00:02:05.280 y como no habíamos visto en bastante tiempo. La semana ha sido muy muy intensa. Yo creí que el 00:02:05.280 --> 00:02:13.360 evento de Microsoft iba a ser un poco de segundo nivel, de presentar cositas pequeñas, pero fueron 00:02:13.360 --> 00:02:20.800 fueron bastante potentes. Pero vamos a empezar por los teloneros, Matías. La multimodalidad 00:02:20.800 --> 00:02:26.920 llega a Bing, es decir, ya podemos utilizar como entrada imágenes y preguntarle sobre esas imágenes 00:02:26.920 --> 00:02:32.480 a Bing, que es algo que ya tenía BAR. La verdad es que esas primeras pruebas que hemos hecho no 00:02:32.480 --> 00:02:38.960 han sido muy ilusionantes, Matías. Te he visto probándolo y le pedías que explicar algunos memes 00:02:38.960 --> 00:02:44.760 y no te pillaba, no pillaba tu sentido del humor, Antonio. No, Bing y yo no estamos en sintonía. 00:02:44.760 --> 00:02:51.440 Bueno, ¿qué se le va a hacer? Si al final el uso lo tienen tan capado y permiten solo preguntar 00:02:51.440 --> 00:02:56.560 cosas tan obvias como hay un perro en esta foto, le pasas una foto de un perro, pues para eso no 00:02:56.560 --> 00:03:02.080 necesitamos a Bing. Es curioso esto porque los primeros que hablaron de lo importante que iba a 00:03:02.080 --> 00:03:09.040 ser la multimodalidad en estos modelos de lenguaje fueron OpenAI con chatGPT y al final está llegando 00:03:09.040 --> 00:03:16.240 a la competencia primero. No sé si llamar a Bing competencia porque no es exactamente eso. 00:03:16.240 --> 00:03:22.880 Amigo-enemigo, no sé cómo llamarlo. El caso es que, recapitulemos, la multimodalidad era esa 00:03:22.880 --> 00:03:26.160 característica que pueden tener modelos grandes de lenguaje, sistemas de inteligencia artificial, 00:03:26.160 --> 00:03:32.480 por lo cual no han sido entrenadas en solo un tipo de contenido sino en más de uno. Si GPT 3 o 3.5 00:03:32.480 --> 00:03:36.560 solo se había entrenado con texto y solo sirve para, a partir de un texto de entrada, generar 00:03:36.560 --> 00:03:43.240 su continuación, un texto de salida, GPT 4 ya venía con multimodalidad y se ha entrenado con 00:03:43.240 --> 00:03:49.820 imágenes y con texto y por lo tanto, en teoría, podría aceptar estas imágenes como entrada y 00:03:49.820 --> 00:03:55.920 podríamos consultarles cosas que hay en esas imágenes o que formen parte del flujo de conversación 00:03:55.920 --> 00:04:02.160 con el sistema. El caso es que Bing, que tira de GPT 4, lo integra ahora, lo acaba de poner, 00:04:02.160 --> 00:04:08.040 pero OpenAI dice que de momento no se atreve a activarlo completamente, bueno, ni completamente, 00:04:08.040 --> 00:04:13.680 ni un poquito, en chat GPT. Claro, si lo utilizan, GPT 4 podría empezar a reconocer a la gente que 00:04:13.680 --> 00:04:19.480 viene en las imágenes. De hecho, el propio Bing Chat, cuando lo usa, te dice, recuerda que usamos 00:04:19.480 --> 00:04:26.920 desenfoque de privacidad que oculta las caras. Claro, OpenAI dice, si con imágenes puedo reconocer 00:04:26.920 --> 00:04:32.200 quién es, esto puede infringir las leyes de protección de intimidad en muchos países, en la 00:04:32.200 --> 00:04:38.080 Unión Europea, el uso de información biométrica y que si el que sale en esa foto no ha dado su 00:04:38.080 --> 00:04:43.600 consentimiento, pues es un problema. Y si además alucina, como alucinan los modelos grandes de 00:04:43.600 --> 00:04:49.400 lenguaje, pues podrías tener un combo mediático chunguísimo. Yo veo más problemas en las 00:04:49.400 --> 00:04:54.880 alucinaciones porque ya he visto por ahí algún vídeo viral de uno que se cruza con alguien por 00:04:54.880 --> 00:05:00.320 la calle, le suena un poco, hace una búsqueda inversa, le sale quién es el Linkedin y con eso 00:05:00.320 --> 00:05:07.440 se monta un TikTok de millones de reproducciones. Tampoco sé con qué imágenes se ha entrenado GPT 00:05:07.440 --> 00:05:13.840 4 para que sea un problema de privacidad más allá de las personas que son famosas. No sé si a mí me 00:05:13.840 --> 00:05:19.760 sabría reconocer un GPT 4. A mí me encantaría poder usarlo y empezar a preguntarle sobre mí, 00:05:19.760 --> 00:05:25.880 dándole fotos. Como buscar Google en Bing, es como el principal uso de echar GPT es hacerle 00:05:25.880 --> 00:05:32.760 preguntas sobre ti mismo y no la sabe responder. Hubo más anuncios, Microsoft 365. Es curioso 00:05:32.760 --> 00:05:40.280 porque ni lo podemos probar, el Copilot de Inteligencia Artificial en la suite corporativa, 00:05:40.280 --> 00:05:46.520 productividad, etcétera, de Microsoft. No la podemos probar pero ya tiene precio y tampoco 00:05:46.520 --> 00:05:55.200 tiene fecha. Un lío. El caso es que $30 al mes por usuario. Esto es casi un incremento del 100% 00:05:55.200 --> 00:06:05.320 porque Microsoft 365 ya cuesta a las empresas $36 al mes. Le estás añadiendo a eso otros $30 al 00:06:05.320 --> 00:06:11.240 mes por usuario para poder usar el Copilot, que se supone que es una tecnología emergente que tú, 00:06:11.240 --> 00:06:17.240 vale, la quieres comercializar rápido, pero no sé si con este precio, con esta barrera de entrada, 00:06:17.240 --> 00:06:22.280 vas a conseguir comercializarla tan rápido para aumentar la productividad de tu empresa. Le da 00:06:22.280 --> 00:06:28.520 pie o le deja un margen a la competencia a ofrecer mejores precios. Por ejemplo, Notion creo que son 00:06:28.520 --> 00:06:37.160 $10 al mes por usuario por poder usar su acceso a la IA, que por supuesto no es lo mismo que un 00:06:37.160 --> 00:06:43.560 Copilot de Microsoft. Bueno, mi única parte, el lado positivo que le veo a esto es que a lo mejor, 00:06:43.560 --> 00:06:49.360 lo tengo ahora mismo encerrado, lo ven que es tan bueno que se atreven a ponerle un precio tan alto. 00:06:49.360 --> 00:06:54.920 Es la única parte positiva que he podido ver este anuncio. Pero el anuncio gordo, Matías, 00:06:54.920 --> 00:07:01.400 ha venido de la mano de Meta y no sé si tú te esperabas que en un evento de Microsoft el 00:07:01.400 --> 00:07:07.080 gran inversor en OpenAI saliera a Meta anunciando un modelo nuevo. No, para mí fue 00:07:07.080 --> 00:07:11.560 una total sorpresa. De hecho, yo me esperaba que el anuncio, o sea, que la presentación fuera tan 00:07:11.560 --> 00:07:16.960 aburrida que no la estaba siguiendo en directo. Y cuando veo que publica Mark Zuckerberg una foto 00:07:16.960 --> 00:07:22.400 como medio ahí abrazado de colegas con Satya Nadella, me quedé en shock porque, claro, 00:07:22.400 --> 00:07:30.920 venimos hablando de esta asociación entre OpenAI y Microsoft, que de repente el nuevo mejor amigo, 00:07:30.920 --> 00:07:37.720 como el meme, no? Friendship with Sam Alman ended. Now my best friend is Mark Zuckerberg. 00:07:37.720 --> 00:07:44.240 Pues es Yama. Y además, anuncio importante. Sí, yo creo que es uno de los lanzamientos del año, 00:07:44.240 --> 00:07:49.200 Mati. Creo que de las noticias más potentes que hemos tenido en el sector en los últimos meses. 00:07:49.200 --> 00:07:54.760 Por supuesto, nos tenía que pillar a nosotros con el episodio grabado, eso es inevitable. Pero bueno, 00:07:54.760 --> 00:08:00.040 vamos al lío porque esto es Yama 2. Recordemos que ya lo hemos comentado en el podcast, en la 00:08:00.040 --> 00:08:10.280 lista, que Meta ya pseudo liberó un modelo grande de lenguaje llamado Yama. Esa liberación fue un 00:08:10.280 --> 00:08:16.520 poco sui generis porque no permitía un uso comercial, pero dio pie a una cierta explosión 00:08:16.520 --> 00:08:23.720 de modelos abiertos y libres que eran derivados, dado que los académicos podían acceder a Yama 00:08:23.720 --> 00:08:30.080 y de ahí se distribuyó de una manera un poco generosa en el sector. Bueno, hubo una pequeña 00:08:30.080 --> 00:08:35.520 explosión de muchos experimentos con ese modelo, de muchos proyectos muy interesantes. El caso es 00:08:35.520 --> 00:08:43.360 que Yama 2 nace con más ambición por parte de Meta. No es ya un pequeño modelo. Bueno, Yama 1 ya 00:08:43.360 --> 00:08:49.640 no era pequeño. Había distintas versiones como en Yama 2, pero que la ambición se redobla en el 00:08:49.640 --> 00:08:57.320 sentido de que lo han licenciado y lo han preparado para que haya un uso comercial. De hecho, Meta lo 00:08:57.320 --> 00:09:03.400 pone a disposición y cualquier empresa puede, aceptando la licencia de Meta, descargarlo, 00:09:03.400 --> 00:09:09.400 usarlo, modificarlo, redistribuirlo. Pues en principio puede hacer de todo, como casi todos 00:09:09.400 --> 00:09:14.720 los proyectos de software libre, aunque aplicado a la inteligencia artificial hay ciertas características 00:09:14.720 --> 00:09:22.000 diferenciales. El caso es que el gran anuncio con Microsoft es que Yama 2 iba a ser el partner de 00:09:22.000 --> 00:09:27.720 Azure, de la computación en la nube de Microsoft y estaría disponible a través de este canal de 00:09:27.720 --> 00:09:35.120 ventas y de servicios para empresas y que por lo tanto aquí estaba la vía comercial de Yama 2. 00:09:35.120 --> 00:09:41.280 Bueno, el caso es que Yama 2 se sitúa, según este benchmark, muy cerca de GPT 3.5. Entonces estaría 00:09:41.280 --> 00:09:48.560 muy cerca de la versión inicial y actualmente la versión gratuita que se ofrece en chat GPT. Así 00:09:48.560 --> 00:09:56.800 que en cuanto a nivel de modelo, pues tendríamos un modelo bastante alto. Recordemos que hay startups 00:09:56.800 --> 00:10:02.840 que tiran de las APIs de estos sistemas de OpenAI, como Lucía, que te decían que ellos todavía se 00:10:02.840 --> 00:10:10.600 quedaban en la 3.5 porque no veían motivos para saltar a GPT 4 todavía. GPT 4 además la API es 00:10:10.600 --> 00:10:17.240 más cara que la de 3.5. Eso es otro motivo. El caso es que, claro, si ya tienes una alternativa 00:10:17.240 --> 00:10:25.520 abierta a GPT 3.5 para muchas startups, puede ser muy interesante. ¿Por qué? Porque sobre todo te 00:10:25.520 --> 00:10:32.640 lo puedes descargar, lo puedes modificar tú en local, en tu hosting a tu gusto y puedes también 00:10:32.640 --> 00:10:39.360 tirar API a API. Tienes muchas más posibilidades, muy diferentes que el modelo solo cerrado con API 00:10:39.360 --> 00:10:46.080 de OpenAI o Cloud. Además, la licencia está disponible para todas las startups de menos de 00:10:46.080 --> 00:10:53.680 700 millones de usuarios activos al mes. Esto es dos veces y medio Twitter, por lo menos. ¿Quién 00:10:53.680 --> 00:10:59.800 tiene esto aparte de la propia meta y quizá ByteDance? Sí, yo creo que esto es con Google 00:10:59.800 --> 00:11:08.040 contigo no y tres o cuatro más o Jeff Bezos aquí. No te lo descargues que no es para ti. Yo creo 00:11:08.040 --> 00:11:14.400 que podrían haber hecho una blacklist. Bezos, Search and Print, y todos otros no. Hay una 00:11:14.400 --> 00:11:18.800 discusión en el mundo del software libre que tiene un debate muy profundo sobre qué es un 00:11:18.800 --> 00:11:23.480 modelo de inteligencia artificial libre, qué tipo de licencia, si son los pesos los que tienen que 00:11:23.480 --> 00:11:30.920 liberar, si tienen que liberar también el dataset. Es decir, hay disquisiciones sobre qué es un modelo 00:11:30.920 --> 00:11:36.360 de inteligencia artificial libre. Los más puristas dirán que esto no es totalmente libre, tanto su 00:11:36.360 --> 00:11:42.160 desarrollo como su uso no están disponibles para todo el público, sino que tienes que aceptar esta 00:11:42.160 --> 00:11:47.600 licencia especial de meta, en la que aceptas que la marca llama dos es solo de ellos, en la que 00:11:47.600 --> 00:11:55.760 aceptas esto de los 700 millones, si lo supero no puedo usarlo. En fin, de todas maneras los 00:11:55.760 --> 00:12:00.920 pesos están disponibles. Cualquiera se lo puede descargar aceptando estas condiciones de meta y 00:12:00.920 --> 00:12:07.280 por lo tanto, dentro de los grandes modelos súper competitivos que tenemos en el mercado, es el más 00:12:07.280 --> 00:12:13.880 abierto, sin lugar a dudas. Fíjate, si chatGPT fue la gran herramienta de marketing de OpenAI para 00:12:13.880 --> 00:12:19.880 que esa generación de inteligencia artificial explotara y llegara a los medios y a los usuarios, 00:12:19.880 --> 00:12:26.440 creo que esta apertura o esta licencia de llama dos es la gran herramienta de marketing de meta. 00:12:26.440 --> 00:12:33.160 La idea es, mira, si no estás seguro, si quieres jugar, si tienes un proyecto pequeño, si no tienes 00:12:33.160 --> 00:12:39.000 mucho dinero, lo que sea, empieza con llama dos, mejor que con un modelo que te va a costar mucho 00:12:39.000 --> 00:12:44.920 dinero, que como te viralices y todavía no tengas ingresos, te va a matar, entonces mejor tira de 00:12:44.920 --> 00:12:51.320 llama dos y que cuando crezcas y tengas otras necesidades, probablemente aquí estaré yo con 00:12:51.320 --> 00:12:56.640 mi partner Microsoft. Partner Microsoft no es exclusivo, también está en AWS de Amazon en llama dos. Pero 00:12:56.640 --> 00:13:01.400 bueno, el caso es que es una manera de además de crear un ecosistema. Va a haber muchos más 00:13:01.400 --> 00:13:07.120 desarrolladores que trabajen con llama, va a estar mucho más integrado en otras herramientas. Yo creo 00:13:07.120 --> 00:13:12.320 que también está por ver en el futuro si ponen algo de valor, es decir, si utilizas llama dos, 00:13:12.320 --> 00:13:16.600 tienes esta integración extra con Instagram o con WhatsApp. Bueno, yo creo que es un momento 00:13:16.600 --> 00:13:22.960 muy muy alternativo, que Zuckerberg ha comprado mucho esto de ir en abierto y para Microsoft es 00:13:22.960 --> 00:13:31.960 como jugar a dos barajas. Si funciona mejor lo cerrado, pues ya invertí en OpenAI, si funciona 00:13:31.960 --> 00:13:35.920 mejor los abiertos, pues por lo menos tengo el partnership con Meta. Me recuerda un poco a lo 00:13:35.920 --> 00:13:42.880 que están haciendo con Xbox en videojuegos. No está bien un monopolio, pero bueno, se va acercando a 00:13:42.880 --> 00:13:48.960 ser amigo de todos o dueño de todos. A mí me sorprendió, Matías, que la FTC se metiera en 00:13:48.960 --> 00:13:55.600 lo de Activision tanto y que Microsoft esté tan cerca de controlar gran parte de los grandes 00:13:55.600 --> 00:14:01.120 modelos de lenguaje, que me parece una industria bastante más importante, sin menos preciar al 00:14:01.120 --> 00:14:05.120 Call of Duty. Y acerca del marketing que comentabas, no sé si a ti te pasa lo mismo, 00:14:05.120 --> 00:14:08.920 pero Mark Zuckerberg últimamente me está cayendo bien, entre que quiere partirle la 00:14:08.920 --> 00:14:16.200 crisma a Elon Musk y todas estas fotos que sube de colegueo y este giro que le ha dado a Meta desde 00:14:16.200 --> 00:14:22.320 la chufla esta del Metaverse, pues me mola mucho. Además, ya me empezó como una investigación 00:14:22.320 --> 00:14:28.080 interna de ella, que al filtrarse se convirtió en algo grande en el sector, sobre todo en la 00:14:28.080 --> 00:14:34.880 comunidad del software libre y bueno, en este mundo paralelo al que Google supuestamente le 00:14:34.880 --> 00:14:39.800 tiene más miedo que a OpenAI y que también nos viene bien a los usuarios que haya competencia 00:14:39.800 --> 00:14:43.440 más allá de las grandes empresas que pueden pagar millones por entrenar estos modelos, 00:14:43.440 --> 00:14:48.160 porque ¿cuánto habrá costado entrenar a llamados millones y millones y millones y decenas de millones 00:14:48.160 --> 00:14:52.400 de dólares? Sí, sí, absolutamente. Fíjate que es un fenómeno curioso. Mientras Meta, 00:14:52.400 --> 00:14:58.360 que parece que avanza, apareció un estudio que afirmaba que GPT-4, en el guión, perdona Matías, 00:14:58.360 --> 00:15:04.960 pues es ahora más tonto. Bueno, el estudio no sabe esa expresión. El estudio decía que habían hecho 00:15:04.960 --> 00:15:10.680 unas pruebas GPT-4 y cada vez es menos capaz desde su lanzamiento. Es decir que según abrieron el 00:15:10.680 --> 00:15:17.760 modelo y lo han ido ofreciendo, el rendimiento ha ido descendiendo. ¿Esto es tu experiencia? Porque 00:15:17.760 --> 00:15:27.800 yo que vengo probando, el otro día probamos Cloud 2, ahora he probado Yammer, le he preguntado por 00:15:27.800 --> 00:15:31.680 qué hace tanto calor en Málaga, que me lo explique como si fuera un niño de cinco años y me ha dado 00:15:31.680 --> 00:15:37.080 una respuesta que iba bien hasta que dice que en Málaga hay demasiados edificios altos que reflejan 00:15:37.080 --> 00:15:45.880 la luz, pero bueno, son de hormigón, no son de cristal, no sé cómo la reflejan. Y me da la 00:15:45.880 --> 00:15:53.040 impresión de que GPT-4 sigue estando claramente por encima del resto, pero sí puede ser que sea 00:15:53.040 --> 00:15:58.520 más tonto, sí puede ser que ahora que lo mencionas, puede ser que sea más tonto. Y al mismo tiempo 00:15:58.520 --> 00:16:06.560 GPT-3, 3.5, más capaz. No sé, Matías, yo va por días. Yo creo que también hay una sensación de 00:16:06.560 --> 00:16:10.800 que cuanto más lo usamos, más probable que nos encontremos con sus problemas y limitaciones. 00:16:10.800 --> 00:16:15.280 Entonces, bueno, yo creo que hay un paso del tiempo que va a la contra de estos modelos. 00:16:15.280 --> 00:16:19.560 Y luego me he cruzado con respuestas que pondremos ahí enlazadas en los comentarios del podcast que 00:16:19.560 --> 00:16:23.560 cuestionan muchísimo la metodología. La metodología era una pregunta de matemáticas, 00:16:23.560 --> 00:16:27.960 otra de programación. Parte de lo que los autores decían era programa peores porque 00:16:27.960 --> 00:16:32.280 mete muchos comentarios que no son código, pero no ha habido una comparación exhaustiva 00:16:32.280 --> 00:16:39.040 de ejecutando el código de que funcionaba mejor en la versión GPT-4 previa, GPT-4 posterior. 00:16:39.040 --> 00:16:47.560 Y la pregunta matemática es si es primo tal número. Es verdad que ahora identifica pero los primos, 00:16:47.560 --> 00:16:55.240 pero bueno, el caso es que acusan al estudio de que con pruebas muy superficiales intentar 00:16:55.240 --> 00:17:01.120 aseverar esto de GPT-4. Hay una cosa que es interesante comentar, que es cómo es posible 00:17:01.120 --> 00:17:08.000 que se degrade el comportamiento de un modelo grande de lenguaje si venimos contando episodio 00:17:08.000 --> 00:17:13.520 tras episodio que, oye, esto se entrenó en 2021 y ahí se quedó. Y es lo que decimos siempre, 00:17:13.520 --> 00:17:20.080 ¿no? Si se quedó en 2021, ¿cómo es que ahora puede ser más tonto que cuando acabó de entrenarse? 00:17:20.080 --> 00:17:26.160 Bueno, no se acabó de entrenar en 2021. El dataset procedía de 2021, pero cuando una vez se ha 00:17:26.160 --> 00:17:33.240 entrenado ya se acaba ese proceso y ya en teoría ni mejora ni empeora. El caso es que sí hay 00:17:33.240 --> 00:17:39.840 procesos que siguen afectando al modelo y que sigue ejecutando OpenAI sobre GPT-4 y GPT lo que 00:17:39.840 --> 00:17:47.040 sea, que es el refuerzo con feedback humano. ¿Por qué antes era fácil hacer el jailbreak y lo fueron 00:17:47.040 --> 00:17:55.440 capando poco a poco? Pues eso se conseguía con refuerzo humano, aprendizaje por refuerzo con 00:17:55.440 --> 00:18:02.680 un feedback humano. Es decir, hay una parte en la que se eliminan los comentarios tóxicos cuando se 00:18:02.680 --> 00:18:07.600 mete en temas violentos, sexuales, discriminatorios, etcétera, que el propietario del modelo no quiere 00:18:07.600 --> 00:18:13.440 que los suelte y eso es un entrenamiento a posteriori, un afinamiento que se va produciendo 00:18:13.440 --> 00:18:20.160 y que se sigue produciendo. ¿Qué es lo que pasa? Que este proceso, conforme va capando posibles 00:18:20.160 --> 00:18:25.760 respuestas de los modelos, siempre empeora el comportamiento. GPT-4 es tan capaz como cuando 00:18:25.760 --> 00:18:31.600 acabó de entrenarse, la capacidad no se ha perdido, pero el comportamiento puede ser peor en tanto y 00:18:31.600 --> 00:18:38.200 cuanto más aprendizaje por refuerzo que capa posibles respuestas y posibles caminos que tenga 00:18:38.200 --> 00:18:42.840 el modelo, menos de su comportamiento refrescará toda la capacidad que tiene. Bueno, pues el 00:18:42.840 --> 00:18:49.880 afinamiento de los kenianos no está saliendo bien. Los usuarios estamos notando deficiencias. 00:18:49.880 --> 00:18:56.160 Hablando de chat GPT, no sé si te han subido el límite de GPT-4, a mí me lo han subido de 00:18:56.160 --> 00:19:03.720 25 a 50 mensajes por hora, por cada tres horas perdón, pero hay gente a la que le han subido 00:19:03.720 --> 00:19:07.480 por ejemplo a 2CSV a Carlos Santana se lo han subido a 100 y luego hay gente que se lo han 00:19:07.480 --> 00:19:15.240 subido a 200. Esto es un poco como dice 2CSV una lotería. Sí, sí, oye, lo tengo abierto Mati, 00:19:15.240 --> 00:19:22.160 yo estoy en 25. ¿Qué pasa? Pues es que hay clases y hay clases. Decía 2CSV como teoría, 00:19:22.160 --> 00:19:27.600 pero lo decía a modo de chiste yo creo, que depende de lo que a chat GPT le apetezca hablar 00:19:27.600 --> 00:19:36.440 contigo. No, no sé, no lo sé. Le habrás contado cosas muy aburridas a chat GPT. Ya no le contaré 00:19:36.440 --> 00:19:42.240 más del Betis, habéis ido a ser sevillitas. Pues a mí me lo han subido a 50. Bueno, bueno. Bueno, 00:19:42.240 --> 00:19:47.200 otra cosa que han subido que han modificado es, bueno, odio esta expresión, pero la vais a usar 00:19:47.200 --> 00:19:53.200 Matías. Customiza tu chat GPT. Lo has estado viendo. Sí, bueno, pero aquí esto de customiza 00:19:53.200 --> 00:20:01.600 te diría Pérez Reverte que tenemos personalizar en español que funciona muy bien. Así que sí, 00:20:01.600 --> 00:20:10.720 al final es como un system prompt, ¿no? Te dejan calibrar la experiencia de chat GPT. Por ejemplo, 00:20:10.720 --> 00:20:18.960 si lo que quieres es aprender idiomas, pues configuras la conversación para que vaya 00:20:18.960 --> 00:20:24.000 orientado a esto, ¿no? Por ejemplo, para corregirte la gramática de tus respuestas, 00:20:24.000 --> 00:20:30.880 para buscar siempre, pues es una conversación, que sea una práctica continua. Y bueno, hay muchos 00:20:30.880 --> 00:20:35.560 ejemplos. No sé si tú has estado... Bueno, esto no está disponible para nosotros realmente, ¿no? 00:20:35.560 --> 00:20:45.280 No, no. Los europeos son los nuevos usuarios de Android, Matías. No nos dejan personalizar, 00:20:45.280 --> 00:20:51.440 como bien dirías tú y Reverte. Y muy bien, lo has explicado perfecto. Es que esto es lo que los 00:20:51.440 --> 00:20:56.040 programadores llevan usando un system prompt, darle como una personalidad. Entonces, cuando le dices 00:20:56.040 --> 00:21:01.720 algo de cómo quieres que se comporte contigo en chat GPT, pues a partir de ahora lo tendrás en 00:21:01.720 --> 00:21:07.720 cuenta. Bueno, puede estar curioso. También me llama la atención uno de los ejemplos que pone, 00:21:07.720 --> 00:21:18.280 que es trabajo enseñando ciencias a niños de terceros. Y a partir de ahora, cuando te haga 00:21:18.280 --> 00:21:23.800 preguntas de OpenIVA, a partir de ahora, cuando le preguntes cosas de ciencia, te la explicará como 00:21:23.800 --> 00:21:30.120 para chicos de terceros y para que te sirva en tu trabajo. Qué curioso. Pues le diré mi IQ, 00:21:30.120 --> 00:21:35.120 a ver si me empieza a dar respuestas más sencillitas y menos ladrillos de texto, 00:21:35.120 --> 00:21:40.320 que es lo que suele dar chat GPT. Bueno, cuando llegue, cuando llegue a los europeos, 00:21:40.320 --> 00:21:47.000 que como dice Antonio, somos los nuevos usuarios de Android, siempre en segundo lugar. Por algo será, 00:21:47.000 --> 00:21:52.440 por algo será. Yo creo que es hora de dejar de hablar de OpenAI porque hay otra empresa de la 00:21:52.440 --> 00:22:01.000 que se ha hablado mucho esta semana, a pesar de que no es un actor protagonista de la industria, 00:22:01.000 --> 00:22:09.480 que es Apple. La cuestión es que según Mark Gurman, que seguramente es el filtrador más fiable 00:22:09.480 --> 00:22:13.840 y con más información de los que están en Occidente, porque luego en China tienen unos 00:22:13.840 --> 00:22:21.880 cuantos, Apple está acelerando el desarrollo de su inteligencia artificial generativa con 00:22:21.880 --> 00:22:28.240 un chatbot que internamente han llamado Apple GPT, lo cual me resulta curioso. Pensaba que 00:22:28.240 --> 00:22:38.200 internamente usaban nombres más originales. Y bueno, es un poco la continuación de lo que 00:22:38.200 --> 00:22:44.040 han introducido en iOS 17, que tampoco está disponible en español, que es lo de completar 00:22:44.040 --> 00:22:50.360 con el autocorrector del iPhone las frases directamente, en lugar de sugerirte palabras, 00:22:50.360 --> 00:22:55.960 te va sugiriendo frases, pues un modelo de lenguaje propio de Apple tiene muchas utilidades 00:22:55.960 --> 00:23:04.840 como estas al final en iPhone y quizás en el futuro también en Siri. Y esto viene de que 00:23:04.840 --> 00:23:11.240 el propio Tim Cook le preguntaron en una entrevista por OpenAI, por chat GPT, por lo que piensa, 00:23:11.240 --> 00:23:16.400 y le contestó que Apple está mirando muy de cerca estos desarrollos y esta tecnología, 00:23:16.400 --> 00:23:22.520 por supuesto. Porque Apple, si hay una empresa cauta en el lanzamiento de estos productos, 00:23:22.520 --> 00:23:28.480 aparte de Google, es Apple. Y según Tim Cook, la IA generativa todavía tiene una serie de 00:23:28.480 --> 00:23:33.360 problemas que hay que resolver. A mí lo que me gustaría saber es que como Tim Cook reconoció 00:23:33.360 --> 00:23:39.160 usar chat GPT, ¿en cuánto le han puesto el límite a él ahí? A ver hasta dónde llega la 00:23:39.160 --> 00:23:45.840 discriminación del límite de consultas a chat GPT. Me he quedado ahí atrapado en este dato. 00:23:45.840 --> 00:23:50.800 Claro, Tim Cook, ¿qué va a preguntar ahí en el chat GPT? Hace una campaña de marketing que 00:23:50.800 --> 00:23:54.720 diga que son mucho mejores que Samsung y no molesta al gobierno chino. Algo así, ¿no? 00:23:54.720 --> 00:24:00.720 Apple está prohibido el chat GPT, igual que Samsung. No pueden usarla internamente. Seguramente 00:24:00.720 --> 00:24:05.160 la hayan estudiado de cerca, pero los empleados no tienen permitido usarla. No sé si Tim Cook 00:24:05.160 --> 00:24:10.760 la podrá usar en su tiempo libre. Bueno, bueno. Pues algo más que comentar de Apple. ¿Qué opinas 00:24:10.760 --> 00:24:18.040 tú? Están un poco rezagados, pero ojo, porque Siri tiene mucho que ganar con esto. Siri es 00:24:18.040 --> 00:24:25.720 el peor asistente de voz sin ningún atisbo de dudas y si se adapta rápido a los modelos de 00:24:25.720 --> 00:24:34.320 lenguaje podría ponerse al día. Vale, fíjate que ahí necesitan un cambio de rumbo bastante radical 00:24:34.320 --> 00:24:41.520 con Siri porque, bueno, también Apple tiene a veces ese tema de empeñarse en lo suyo y en su 00:24:41.520 --> 00:24:48.680 forma de hacer las cosas y con Siri llevan un montón de años obstinados, en mi opinión, en una 00:24:48.680 --> 00:24:55.000 plataforma tecnológica muy limitada y que da para lo que da y que el paso a los grandes modelos de 00:24:55.000 --> 00:25:02.360 lenguaje abriría una puerta fabulosa. Es verdad que tiene problemas técnicos, el mayor. Bueno, 00:25:02.360 --> 00:25:07.760 yo creo que la alucinación es uno de ellos, pero la latencia del que se puede ajustar el local, 00:25:07.760 --> 00:25:13.760 que es marca de la casa, de la exigencia de Apple por toda la política de privacidad que mantiene, 00:25:13.760 --> 00:25:19.280 pues es también otro handicap importante. Cuando antes veíamos el ranking de llama, 00:25:19.280 --> 00:25:25.240 cuanto más pequeño era el llama 2, peor rendimiento tenía y ese más pequeño también te lleva a ser 00:25:25.240 --> 00:25:32.400 más ejecutable local en vez de un hosting con miles de GPUs. Así que, bueno, yo creo que parte 00:25:32.400 --> 00:25:37.880 de esta investigación creo que Apple tiene muchísima capacidad para crear un modelo, 00:25:37.880 --> 00:25:44.000 vamos a decir que desde ya a la altura de los mejores, pero pronto, no debería tardar demasiado, 00:25:44.000 --> 00:25:49.080 pero tiene que encajar en esa filosofía de producto en la que todo se ejecuta local, 00:25:49.080 --> 00:25:53.280 hay mucha seguridad para el usuario, etc. El objetivo de Apple, según estos rumores, 00:25:53.280 --> 00:25:57.600 es tener un producto de consumo el año que viene, pero por ahora lo único que se sabe es que tienen 00:25:57.600 --> 00:26:02.800 el framework para desarrollar el modelo de lenguaje y el framework sí que tiene un nombre más currado 00:26:02.800 --> 00:26:09.960 que es AJAX. Así que ahí lo tenéis, eso es lo que se sabe por ahora, pero seguiremos viendo a Apple 00:26:09.960 --> 00:26:15.600 meterse poco a poco en esto de la IA. Bueno, de la IA generativa, en la IA llevan tiempo. 00:26:15.600 --> 00:26:23.360 Pasamos de la gran corporación Apple a WarnGPT, que es un GPT sin límites éticos y titulado 00:26:23.360 --> 00:26:29.440 Computer Hoy, que está para entrenar, para hacer el malware, para hacer cosas malas, Matías. 00:26:30.840 --> 00:26:35.840 Bueno, es uno de los peligros de la IA que tanto teme la gente, de hecho lo hablábamos en el 00:26:35.840 --> 00:26:42.320 episodio anterior que fui a ver Misión Imposible y, claro, la IA esta que ha adquirido conciencia 00:26:42.320 --> 00:26:49.040 fue entrando en todos los sistemas de todos los gobiernos porque sabía programar, pues eso, 00:26:49.040 --> 00:26:53.840 malware. Yo no he visto tan súper inquietante esto porque básicamente le pidieron que generara 00:26:53.840 --> 00:27:00.920 un correo electrónico para presionar al típico jefe de contabilidad de una empresa para que pague 00:27:00.920 --> 00:27:07.880 rápido una factura fraudulenta. Qué inquietante porque generó un correo súper persuasivo pero 00:27:07.880 --> 00:27:14.280 que era muy astuto y, claro, dicen esto es un potencial para el phishing y para las estafas 00:27:14.280 --> 00:27:21.600 empresariales muy muy potente. Fíjate que aquí este tipo de modelos como WarnGPT va a ser parte 00:27:21.600 --> 00:27:26.720 del argumentario contra los modelos open source o los modelos más abiertos. Esto se parece mucho 00:27:26.720 --> 00:27:34.840 a GPT pero no se basa en API de OpenAI, claro, porque a OpenAI les cortaría el flujo, el poder 00:27:34.840 --> 00:27:40.400 funcionar, sino que se basan en modelos abiertos que ellos han modificado para especializarlo en 00:27:40.400 --> 00:27:46.800 la posibilidad de crear correos de phishing y que en vez de mandar uno manual una persona malvada 00:27:46.800 --> 00:27:52.920 y estafadora pues podrían mandar miles, cientos, millones de correos e intentar estafas de una 00:27:52.920 --> 00:27:59.440 manera mucho más masificada. Pues la IA generativa aplicada a esto puede ser un coñazo supino la 00:27:59.440 --> 00:28:06.400 verdad. Así que nada, WarnGPT no te convence como herramienta para hacer el mal. Quiere hacer el mal 00:28:06.400 --> 00:28:11.520 pero yo creo que todavía no es suficientemente malvada, Matías. De todas maneras, hablando de 00:28:11.520 --> 00:28:16.680 cosas malvadas, bueno, no soy malvada, si la semana pasada hablábamos de la huelga de actores, 00:28:16.680 --> 00:28:22.400 qué buen timing que se dice ahora, qué buen momento para aparecer a este proyecto de una 00:28:22.400 --> 00:28:28.600 empresa, de un grupo que se llama Fable Simulation y que son una gente que dice y además lo muestra 00:28:28.600 --> 00:28:33.200 que han sido capaces de generar un episodio entero de South Park a partir de un prompt y que el modelo 00:28:33.200 --> 00:28:40.520 que están creando no es básicamente algo para texto tu vídeo sino que puede escribir, animar, 00:28:40.520 --> 00:28:48.000 dirigir, locutar y editar. Es decir que es un agente showrunner para crear una serie directamente 00:28:48.000 --> 00:28:54.760 desde la inteligencia artificial y el resultado del vídeo de South Park es llamativamente bueno. 00:28:54.760 --> 00:29:02.680 Pues no lo he visto, me lo apunto para verlo. Son 10 minutos. A priori, como mi cerebro está 00:29:02.680 --> 00:29:08.520 frito por los vídeos de 30 segundos, me da un poco de pereza. Ese vídeo es un poco how to, 00:29:08.520 --> 00:29:19.560 que se enrolla mucho de verdad. Lo tendréis ya en la newsletter de Monos de la última edición y bueno, 00:29:19.560 --> 00:29:27.600 la verdad que es súper chulo. Me ha resultado muy interesante el proyecto que tienen ellos, 00:29:27.600 --> 00:29:33.960 Matías, porque no es solo crear episodios de series de animación y es verdad que South Park a lo mejor 00:29:33.960 --> 00:29:41.640 es la más fácil de imitar por su técnica, su dibujo, sus patrones. Ellos quieren crear personas 00:29:41.640 --> 00:29:48.720 con inteligencia artificial que vivan en simulaciones. Es decir, inteligencia artificiales 00:29:48.720 --> 00:29:58.560 que se les mete en un escenario, como un sim, como el show de Truman, y que ahí se crearán 00:29:58.560 --> 00:30:03.720 reality shows que serán un espectáculo infinito. Es como, claro, si tú consigues inteligencias 00:30:03.720 --> 00:30:10.240 artificiales de un nivel casi humano, que es lo que pretenden estos Fable Simulation, 00:30:11.280 --> 00:30:17.360 los puedes meter en un isla de las tentaciones para que genere miles y millones de horas de 00:30:17.360 --> 00:30:22.880 entretenimiento ahí, Matías. Claro, y se me ocurre cómo eliges tu propia aventura. Tú vas 00:30:22.880 --> 00:30:28.520 votando en las encuestas de Twitch, por ejemplo, lo que quieres que pase y como es todo autogenerado, 00:30:28.520 --> 00:30:38.560 pues puede llegar a pasar. Es un poco la evolución de los fanfics, pero aplicado a reality show. 00:30:38.560 --> 00:30:47.960 Claro, es que ayer, según grabábamos en la newsletter que tiene Delia Rodríguez de La 00:30:47.960 --> 00:30:52.480 Vaguardia, que es una newsletter de IA, y sacaba una de declaraciones de Ostrom, 00:30:52.480 --> 00:30:59.120 que este hombre siempre está ahí pensando cosas un poco retorcidas. Claro, dice, si una IA llega 00:30:59.120 --> 00:31:03.440 a nivel humano y le damos derecho, como por ejemplo el derecho al voto, Matías, pero esa IA decide 00:31:03.440 --> 00:31:09.080 tener un millón de hijos y el millón de hijos tiene derecho al voto. Porque, claro, como es 00:31:09.080 --> 00:31:14.880 inteligente como nosotros, aquí tenemos un problema de derechos humanos, en este caso no humanos, 00:31:14.880 --> 00:31:21.560 pero que es un dilema social este tema de los hijos de las inteligencias artificiales generales. 00:31:21.560 --> 00:31:28.040 Claro, yo creo que condenar una inteligencia artificial, si realmente tiene la inteligencia, 00:31:28.040 --> 00:31:34.920 a vivir en realities de Telecinco, Matías, ¿tú crees que ahí aplica los derechos humanos? No 00:31:34.920 --> 00:31:40.240 debería ser posible, ¿no? Condenar toda tu vida a hablar, a discutir con Kiko Matamoros. 00:31:41.840 --> 00:31:46.040 No me parece una buena manera de empezar con las IAs. 00:31:46.040 --> 00:31:49.920 Hay reality shows que no tienen en cuenta los derechos humanos, ni siquiera con los propios 00:31:49.920 --> 00:31:56.760 humanos. Pero me hace gracia que planteé la opción de que voten millones de IAs y esto se sume al 00:31:56.760 --> 00:32:03.440 debate de que siete millones de inmigrantes no pueden votar en estas elecciones. Es el siguiente 00:32:03.440 --> 00:32:08.880 nivel. ¿Podrán votar IAs en algún momento? Ahí, según el partido, Vox dirá que si es una IA 00:32:08.880 --> 00:32:16.760 española o habría que ver si es una IA catalana. Cada partido, según qué idioma se exprese, 00:32:16.760 --> 00:32:21.240 también. Estamos en un tema ya político de campaña. No sé dónde podemos llegar. 00:32:21.240 --> 00:32:27.880 Muy bien, pues eso ha sido lo de simular reality shows. Y hemos empezado por South Park, 00:32:27.880 --> 00:32:32.880 fíjate el salto. Vale, vale. Bueno, Mati, me dijiste que traías un puerta a 00:32:32.880 --> 00:32:46.360 grande enfermería especial. ¿Puede ser? Sí, sí, sí. Además vamos a invertir los 00:32:46.360 --> 00:32:50.640 papeles porque generalmente traes tú las puertas grandes a la enfermería porque eres el que está 00:32:50.640 --> 00:32:57.440 más atento a ver las estatas más raras que van saliendo y luego yo tengo que decidir si se van 00:32:57.440 --> 00:33:02.720 o si no se van a la enfermería. Pero yo lo que he hecho, como este es el último episodio de la 00:33:02.720 --> 00:33:09.600 temporada, es recopilar nuestros puertas grandes o enfermerías más míticos de esta primera temporada 00:33:09.600 --> 00:33:17.000 de Monosextocásticos. Además voy a empezar, que muchos oyentes quizá ni siquiera estuvieran aquí 00:33:17.000 --> 00:33:23.080 cuando empezamos, con el primer puerta grande o enfermería que hicimos que fue en el episodio 00:33:23.080 --> 00:33:34.080 número 2. ¿Puede GPT-3 explicar mi pasado y predecir mi futuro? Y este fue uno de los primeros casos que 00:33:34.080 --> 00:33:42.040 si hubiera existido el basados o haciendo la ciencia lo habríamos metido como basado porque 00:33:42.040 --> 00:33:51.560 hace ya unos cuantos meses que Dan Shipper le pasó a GPT-3 todo su diario, todas las entradas de su 00:33:51.560 --> 00:34:01.240 diario de los últimos diez años y empezó a hacerle preguntas sobre él mismo como un poco de manera 00:34:01.240 --> 00:34:08.960 reflexiva a repasar su pasado pero también intentar predecir su futuro y esto nos pareció un puerta 00:34:08.960 --> 00:34:15.160 grande si no recuerdo mal porque claramente fue un visionario este señor. Sí, sí, sí. Bueno, 00:34:15.160 --> 00:34:21.760 por ir un poco más rápido salto a el episodio 4 de Monosextocásticos y este fue uno de los 00:34:21.760 --> 00:34:29.800 míticos porque el señor Andrew White decidió pagar 60 dólares para poder insertar como contexto 00:34:29.800 --> 00:34:39.240 en GPT-3.5 toda la trilogía completa del señor de los anillos para intentar responder a una única 00:34:39.240 --> 00:34:48.760 pregunta que a ti te hizo mucha gracia. ¿La gente de la Tierra Media hace caca? Fíjate, fíjate lo 00:34:48.760 --> 00:34:56.800 poco avanzado que estaban por entonces estos chatbots que la respuesta fue en la Tierra Media 00:34:56.800 --> 00:35:03.360 no parece hacer caca a nadie. Una vez se describe a Gollum como masticando y babeando pero no está 00:35:03.360 --> 00:35:08.840 claro lo que está masticando. Además cuando Mary y Pippin se reencuentran con sus compañeros Gimli 00:35:08.840 --> 00:35:15.120 comenta que se ven en plena salud a pesar de que Barbol no los ha, bueno, y de que Barbol no los 00:35:15.120 --> 00:35:19.800 ha matado de hambre lo que implica que han estado comiendo alimentos sólidos sin embargo no se les 00:35:19.800 --> 00:35:25.480 ve haciendo sus necesidades lo que sugiere que en la Tierra Media no se hace caca. Me parece 00:35:25.480 --> 00:35:31.800 una respuesta que es lo contrario de brillante porque realmente qué poco avanzado estaba ChatGPT. 00:35:31.800 --> 00:35:38.320 A lo mejor no se ha vuelto tan tonto ChatGPT. Por cierto, en el episodio 4 de Monos Estocásticos 00:35:38.320 --> 00:35:41.960 también fue la primera vez que empezamos a recomendar herramientas para chatear con PDFs. 00:35:41.960 --> 00:35:50.720 Ahí empezó todo. Me hizo ilusión, me hizo ilusión. Saltamos a Monos 7, Monos Estocásticos 1.7. Fue la 00:35:50.720 --> 00:35:58.760 entrevista a Cristina Urdiales, especialista en robótica, y le preguntamos, y yo no sé por qué, 00:35:58.760 --> 00:36:04.280 no apagó en la videollamada y se fue a hacer otra cosa más productiva, por un hombre que 00:36:05.240 --> 00:36:12.440 había creado un robot inspirado en Scarlett Johansson y en un ataque de generosidad este 00:36:12.440 --> 00:36:19.760 señor de Hong Kong, Rick Ma, publicó un manual, un DIY para hacer lo mismo con el famoso que, 00:36:19.760 --> 00:36:25.240 o la famosa, que más te agrade. Y de estos volvimos a sacar varias veces porque, Antonio, 00:36:25.240 --> 00:36:30.160 repasando los Puerta Grande de Enfermería, tienes una cierta obsesión con hacer robots 00:36:30.160 --> 00:36:39.440 similares a Celebridad. Lamento revelártelo. Es que es como, claro, como yo no he metido mi 00:36:39.440 --> 00:36:44.960 diario en una inteligencia artificial, no me conozco tanto a mí mismo, a ti, a esto. Es algo 00:36:44.960 --> 00:36:49.240 que vas descubriendo con la vida. Bueno, ya vamos por el ecuador de este repaso. 00:36:49.240 --> 00:36:54.520 Saltamos al episodio 10 y este fue uno de los Puertas Grandes de Enfermería que más gracia 00:36:54.520 --> 00:37:02.440 me hizo porque alguien inventó, también con GPT 3.5, una cámara que, en lugar de sacar una foto, 00:37:02.440 --> 00:37:08.720 te saca un poema sobre lo que estás viendo, sobre el objeto que estás fotografiando la cámara. Es 00:37:08.720 --> 00:37:15.360 decir, usa un reconocedor de imágenes y eso se lo pasa a HGPT, que escribe el poema. En estos 00:37:15.360 --> 00:37:21.640 tiempos en los que hacemos tantas fotos con el teléfono, pues está bien tener otra forma de 00:37:21.640 --> 00:37:26.000 recordar los lugares a los que vamos. Depende de lo que hagas fotos. Yo estaba pensando en eso, 00:37:26.000 --> 00:37:30.440 que yo a lo que más hago fotos es a la comida, Matías. No sé cuántos poemas de alcachofas 00:37:30.440 --> 00:37:36.600 puedes capaz de hacer esta máquina. Es una variedad que podrás contener. Bueno, la milanesa 00:37:36.600 --> 00:37:43.280 napolitana que nos comimos el otro día, pues igual sale un poema chulo. Algo sobre Argentina 00:37:43.280 --> 00:37:50.840 y sobre milanesas que cada vez son menos ortodoxas y llevan más cosas encima. Yo voy a potenciar para 00:37:50.840 --> 00:37:58.880 un buen poema. Bueno, saltamos al episodio 11 de Monos. Me hizo la ilusión recordarlo porque la 00:37:58.880 --> 00:38:05.520 primera vez que yo presenté una reclamación con chat GPT completamente escrita por chat GPT a una 00:38:05.520 --> 00:38:11.320 empresa que me estaba intentando cobrar 250 euros por una serie de desperfectos en mi piso, pues 00:38:11.320 --> 00:38:19.520 funcionó. Surtió efecto y acabaron rebajando la factura a 60 euros. Así que me ahorré casi 200 00:38:19.520 --> 00:38:25.400 euros gracias a chat GPT. Fue la primera vez que gané dinero de alguna forma con chat GPT. 00:38:25.400 --> 00:38:32.120 Llegamos al episodio 12 de Monos Estocásticos. Antonio, tengo que decir que aquí fuimos unos 00:38:32.120 --> 00:38:38.560 visionarios porque en el episodio 12 de Monos Estocásticos recomendamos una nueva startup que 00:38:38.560 --> 00:38:49.040 integraba un modelo de lenguaje en WhatsApp, en este caso GPT 3.5, y era Lucía, el chatbot que 00:38:49.040 --> 00:38:53.600 ahora se ha vuelto súper famoso con millones y millones de usuarios. Y en el episodio que lo 00:38:53.600 --> 00:38:58.360 recomendamos ni siquiera tenían landing, o sea, no tenían página web y nosotros ya lo estábamos 00:38:58.360 --> 00:39:03.520 recomendando. O sea, aquí fuimos visionarios pero de verdad. Tomen nota todos los oyentes 00:39:03.520 --> 00:39:11.160 emprendedores empresarios del aire. Y el último que quiero rescatar del episodio 19 es el de 00:39:11.160 --> 00:39:18.560 Karin Marjorie porque Antonio estuvo bastante, bastante obsesionado con esta influencer que 00:39:18.560 --> 00:39:25.880 empezó a cobrar un dólar el minuto por acceder a un chatbot con miles de horas de sus vídeos, 00:39:25.880 --> 00:39:35.320 sus bases de datos de diálogos, etcétera. Y sólo la primera semana ganó 70 mil dólares y ya después 00:39:35.320 --> 00:39:40.480 pues multiplicó usuarios hasta cientos de miles de usuarios. Así que ganó mucho dinero con esta 00:39:40.480 --> 00:39:46.960 tontería hasta que su inteligencia artificial se volvió loca y empezó a enviar vídeos o mensajes 00:39:46.960 --> 00:39:53.320 extremadamente sexuales. Una pionera, Matías, una pionera. Así que ahí queda mi repaso pero no 00:39:53.320 --> 00:39:58.680 quería olvidar como bonus track, Antonio, la idea que lleva repitiendo, te voy a decir desde cuándo, 00:39:58.680 --> 00:40:07.000 desde el episodio 3 de Monos Estocásticos y es que las marcas patrocinen los modelos de lenguaje de 00:40:07.000 --> 00:40:12.160 forma que, por ejemplo, si es Coca-Cola la que paga, pues el modelo de lenguaje siempre te meta 00:40:12.160 --> 00:40:18.840 ahí la cuñita de hace esto con pues una Coca-Cola fresquita en envase de cristal, que está muy 00:40:18.840 --> 00:40:24.440 buena. Que siempre te vaya metiendo ahí la cuña publicitaria y como serán miles de consultas, 00:40:24.440 --> 00:40:28.960 pues sea también un negocio provechoso. Piénsame que cuando todos los podcasts se 00:40:28.960 --> 00:40:34.320 generen con EA, que es la única que tenemos en la J-Pod, claro, sí, por ejemplo, Juan Roig 00:40:34.320 --> 00:40:42.080 patrocina estos modelos, evitará tu ataque injustificado y despiedado al catálogo de 00:40:42.080 --> 00:40:47.160 sabores del lado de Mercadona como hiciste en el capítulo anterior. Así que yo no me bajo, 00:40:47.160 --> 00:40:52.760 yo creo que ahí todavía puede haber recorrido. Juan Roig me debe dinero de aquel tweet del 00:40:52.760 --> 00:40:58.480 turrón, el turrón ese de Kinder Bueno falso y ahora hay otro producto de Mercadona que me está 00:40:58.480 --> 00:41:02.520 gustando mucho y que no lo he recomendado por Twitter porque no quiero volver a pasar por el, 00:41:02.520 --> 00:41:08.000 a cometer el mismo error, y son los mochis de cheesecake. No sé si los has probado. Los mochis 00:41:08.000 --> 00:41:12.200 de cheesecake no los conocía, yo había tomado los de pistacho, pueden ser. Sí, sí, pero ahora han 00:41:12.200 --> 00:41:19.480 sacado unos nuevos de tarta de queso bastante, bastante ricos. De todas formas, bueno, vuelto a 00:41:19.480 --> 00:41:28.920 caer en la trampa. Juan Roig, por favor, patrocina Monos Estocásticos temporada 2. Y hasta aquí mi 00:41:28.920 --> 00:41:36.400 repaso de Los Puertas Grandes o Enfermería, de la historia de Monos Estocásticos. Sí, sí, hemos 00:41:36.400 --> 00:41:43.800 conocido un montón de personajes bastante curiosos, Matías. O sea, 28 episodios desde enero que 00:41:43.800 --> 00:41:48.560 llevamos, son bastantes episodios y han dado para muchos. Empezamos, si te acuerdas, con la idea de 00:41:48.560 --> 00:41:55.200 hacerlos de media hora como mucho y acabamos ya por por defecto en la hora, clavando la hora a 00:41:55.200 --> 00:41:59.320 veces pasándonos un poco. Damos dos noticias rápidas y tú sacas tu lista de basados, que yo 00:41:59.320 --> 00:42:05.840 creo que además es lo que la gente también valora. Hay dos noticias para ver un poco cómo puede ir el 00:42:05.840 --> 00:42:11.040 verano en Inteligencia Artificial. Una es que dos de las empresas emergentes que más brillaron al 00:42:11.040 --> 00:42:18.360 principio, como puede ser Hasper AI y la otra es Munity AI, están recortando puestos de trabajo. 00:42:18.360 --> 00:42:22.960 Ya hablamos un poco de como que el hype de la IA iba un poco para abajo, pero yo creo que esto es 00:42:22.960 --> 00:42:27.320 un fenómeno diferente. ¿De qué naturaleza, de qué tipo son estos servicios? Pues Hasper AI es un 00:42:27.320 --> 00:42:32.080 generador de piezas publicitarias sobre todo y de piezas para el social media. Básicamente lo que 00:42:32.080 --> 00:42:36.880 hace cuando tú utilizas Hasper AI es llamar a distintas inteligencias artificiales para generar 00:42:36.880 --> 00:42:42.600 texto. Se usa GPT-4 para generar imágenes y piezas para las redes sociales, puede utilizar otras 00:42:42.600 --> 00:42:49.440 ideas generativas. Claro, lo que se está cuestionando es el modelo de emprendimiento en la que yo busco 00:42:49.440 --> 00:42:56.400 un caso de uso y lo que hago es tener un front y luego llamar, lo que se llama un wrapper, llamar 00:42:56.400 --> 00:43:02.800 a distintas APIs de distintos modelos y ahí va a asumir negocio. ¿Qué es lo que puede estar sucediendo en 00:43:02.800 --> 00:43:07.960 este sector? Que una vez que la gente va conociendo y entendiendo más de la naturaleza de estos 00:43:07.960 --> 00:43:13.000 productos, se van a la fuente. Oye, pues para generar texto, ¿para qué voy a usar un Hasper? Uso 00:43:13.000 --> 00:43:18.800 directamente chat-GPT. O para iniciar imágenes, pues ¿para qué voy a usarlo? Pues ya me hago con 00:43:18.800 --> 00:43:25.080 el chat directamente. Entonces es posible que haya una desintermediación de este tipo de 00:43:25.080 --> 00:43:31.040 empresas. Y las otras dos noticias muy rápidas. Pues Google tiene una herramienta llamada Génesis. 00:43:31.040 --> 00:43:36.480 Es una herramienta para periodistas y redacciones que está probando con New York Times, el Washington 00:43:36.480 --> 00:43:42.280 Post y el grupo de News Corp. Génesis, según las fuentes de los artículos que he leído, he leído el de 00:43:42.280 --> 00:43:48.080 Nieman Love y el de New York Times, es una suerte de asistente personal automatizando algunas tareas, 00:43:48.080 --> 00:43:52.880 en teoría para liberar otras. Bueno, el caso es que Twitter, Periodismo y Estados Unidos se está 00:43:52.880 --> 00:43:58.920 rajando de lo lindo. Es que no habéis aprendido nada, te mira como las guías cuando generan artículos, 00:43:58.920 --> 00:44:04.400 lo mal que lo hacen, etcétera, etcétera. Y en el que parece que hay bastante resistencia a este tipo 00:44:04.400 --> 00:44:09.200 de herramientas. Como no la he visto, pues tampoco puedo opinar mucho sobre ellas. Lo que parece 00:44:09.200 --> 00:44:14.680 indicar las piezas de Nieman Love y New York Times, en mi opinión, no está tan mal tirada. Porque no 00:44:14.680 --> 00:44:22.560 es, voy a escribir la noticia directamente, sino que es un popiloto, una herramienta que se sitúa 00:44:22.560 --> 00:44:27.400 en dos procesos que utilizan los periodistas para conseguir escribir bien un artículo. Si 00:44:27.400 --> 00:44:32.880 esa es la filosofía, en priori yo estoy partidario. Creo que es donde tiene sentido aplicar la guía 00:44:32.880 --> 00:44:36.600 en el periodismo y la generación de contenido. Hay que ver la diferencia entre los periodistas y los 00:44:36.600 --> 00:44:44.280 programadores. Como los programadores, como el meme este del chat, aceptan de forma muy agradecida 00:44:44.280 --> 00:44:54.360 poder hacerse un trabajo con estas herramientas y los periodistas tienen un rechazo muy grande 00:44:54.360 --> 00:45:05.040 a que una guía pueda escribir en su lugar. Bueno, no sé, mientras el sueldo no sea por palabra y sea 00:45:05.040 --> 00:45:14.640 un sueldo fijo. Aprovechado, amigos, colegas periodistas. Bueno, vamos a terminar la temporada, Mati. Tienes 00:45:14.640 --> 00:45:21.600 aquí un ranking de cinco basados o cuatro basados. ¿Tus favoritos? Bueno, te lo dejo en tus manos. 00:45:21.600 --> 00:45:29.440 Basados o haciendo la ciencia fue una sección que nos sacamos de la manga un poco antes de 00:45:29.440 --> 00:45:38.120 la mitad del podcast, así que voy a empezar con el episodio 11 en el que hablábamos de un señor 00:45:38.120 --> 00:45:46.800 que afirmaba que echa GPT, en este caso GPT-4, salvó la vida de su perro porque a este hombre 00:45:46.800 --> 00:45:55.160 los veterinarios no conseguían curarle al perro. Lo estaban tratando para una anemia normal y entonces 00:45:55.160 --> 00:46:02.760 decidió pasarle a GPT-4 las analíticas, los análisis de sangre, etcétera, del animal, y como 00:46:02.760 --> 00:46:09.320 una de las opciones, GPT-4 dijo que podía tener anemia hemolítica autoinmune. Este señor fue al 00:46:09.320 --> 00:46:15.960 veterinario, no sé cómo el veterinario se rebajó a decir, bueno, pues mira, puede que echa GPT tenga 00:46:15.960 --> 00:46:24.120 razón, pero al final echa GPT tenía razón y con el tratamiento adecuado su perro se curó. Así que 00:46:24.120 --> 00:46:33.240 fantástico este primer basado, pero en el episodio siguiente, en el 12, hablamos del que sigue siendo 00:46:33.240 --> 00:46:41.320 el principal referente de personas no sólo basadas sino que hace la ciencia de monos estocásticos que 00:46:41.320 --> 00:46:49.080 se llama Rafael Luque, efectivamente un señor español que es uno de los científicos más citados 00:46:49.080 --> 00:46:56.040 del mundo porque además es uno de los más prolíficos y fue suspendido este año de empleo y 00:46:56.040 --> 00:47:02.280 sueldo durante 13 años por firmar estudios para otros centros cuando tenía un contrato a tiempo 00:47:02.280 --> 00:47:11.840 completo. Sólo el año pasado Rafael Luque firmó 110 estudios, 110 artículos científicos y en el 00:47:11.840 --> 00:47:18.640 primer trimestre de 2023 ya llevaba 58. Reconoce Rafael Luque que aprovecha la inteligencia artificial 00:47:18.640 --> 00:47:25.480 de echa GPT para pulir sus textos. Así que Rafael, eterno referente de monos estocásticos. 00:47:25.480 --> 00:47:35.200 También estaban basados los entrevistados por Vice en este reportaje del que hablamos en el episodio 14 00:47:35.200 --> 00:47:44.440 que son los famosos over-employed o sobre empleados que aprovecharon echa GPT para aceptar aún más 00:47:44.440 --> 00:47:49.800 trabajos de los que ya tenían. Esta gente que en estos empleos de Silicon Valley de 100.000, 00:47:49.800 --> 00:47:55.520 200.000 dólares al año pues aceptan varios y se hacen millonarios en poco tiempo hasta que 00:47:55.520 --> 00:48:01.480 descubren el pastel y los echan. Pero con echa GPT lograban hacer, según uno de los entrevistados, 00:48:01.480 --> 00:48:08.920 el 80% de su trabajo. O sea que son la gente que realmente aprovecha esta ola de echa GPT y la 00:48:08.920 --> 00:48:17.120 IA generativa. En el mismo episodio, en el 14, hablábamos de establecer una palabra secreta con 00:48:17.120 --> 00:48:26.000 tu familia, tus amigos, tu pareja, para demostrar que eres humano por si llega el apocalipsis de la 00:48:26.000 --> 00:48:31.800 IA y de repente nos reemplaza pues un robot. O como decíamos con las estafas estas, te llama 00:48:31.800 --> 00:48:36.720 alguien con mi voz, Antonio, y te dice mira Antonio que lo estoy pasando mal, necesito que 00:48:36.720 --> 00:48:45.480 me transfiera 5.000 euros a esta cuenta nada sospechosa de Ethereum. Y Antonio cae porque es 00:48:45.480 --> 00:48:51.760 mi voz, pero si ha leído esto dirá no. ¿Cuál era la palabra secreta Matías? Claro, yo me acuerdo que 00:48:51.760 --> 00:48:58.080 era muy difícil porque, claro, ¿cuál podría ser tu palabra secreta? ¿Los mejores mochis son de 00:48:58.080 --> 00:49:03.840 tarta de queso o los mejores mochis son los de coco? Porque si la IA ha aprendido bien de ti, 00:49:03.840 --> 00:49:10.440 claro, habrá indexado esto de la tarta de queso de los mochis y podría hacer el match. Entonces 00:49:10.440 --> 00:49:15.480 tendría que ser algo que te identifique porque es contrario a lo que tú piensas, Matías. ¿Esa 00:49:15.480 --> 00:49:19.680 era la estrategia buena final? No la recuerdo bien. Bueno, hay que pensar, hay que reflexionar. 00:49:19.680 --> 00:49:26.320 Seguimos reflexionando. Aconsejando y ayudando en la seguridad de nuestros oyentes. Y como 00:49:26.320 --> 00:49:36.200 mi basado favorito, por supuesto, está este hombre, el profesor que suspendió a toda su clase porque 00:49:36.200 --> 00:49:43.800 decidió pasar, pues por miedo o temores, los exámenes de los alumnos por chatGPT y les preguntó 00:49:43.800 --> 00:49:49.960 si el texto lo podría haber escrito chatGPT. ¿Qué respondió el chatGPT? Respondió que sí, 00:49:49.960 --> 00:50:00.080 yo podría haber escrito eso. Entonces decidió suspenderlos a todos. Yo me acuerdo que yo me 00:50:00.080 --> 00:50:04.840 mostré a favor del profesor porque hay que darle una pequeña lección a esos chavales que se están 00:50:04.840 --> 00:50:11.680 creyendo y que a veces la vida es injusta, pues aquí lo tienes. Luego, por supuesto, un alumno 00:50:11.680 --> 00:50:15.800 pasó el email del profesor por chatGPT, le preguntó si podría haberlo escrito y chatGPT, 00:50:15.800 --> 00:50:22.240 por supuesto que contestó que sí. ChatGPT siempre contesta. Un punto, un punto para ese alumno 00:50:22.240 --> 00:50:28.080 aventajado. Mati, me va a dar tristeza este parón de verano. Pues ha estado muy bien esta primera 00:50:28.080 --> 00:50:34.400 temporada, no solo porque nos lo hemos pasado bien repasando la industria y también por las 00:50:34.400 --> 00:50:40.280 entrevistas que hemos hecho, que os las recomendamos siempre volver a ellas, son atemporales, sino 00:50:40.280 --> 00:50:46.360 porque nos han salido cositas, nos han invitado a eventos, nos han invitado a otros podcasts, 00:50:46.360 --> 00:50:53.400 a contestar preguntas. A mí me contactó una vez la tele venezolana, lo dejé en visto porque era 00:50:53.400 --> 00:51:00.960 un horario muy malo. Y bueno, eso significa que el podcast está gustando. Así que una primera 00:51:00.960 --> 00:51:06.000 temporada redonda, pero como decíamos al principio del episodio, se vienen cositas, 00:51:06.000 --> 00:51:10.880 se vienen cositas para la segunda temporada que probablemente sorprendan. Más creadores 00:51:10.880 --> 00:51:17.720 random, más basados. Reemplazarnos por IAs que hagan el podcast mejor que nosotros. Puede ser, 00:51:17.720 --> 00:51:21.320 puede ser. Depende de lo que salga. Puede ser, todo es posible. Está muy abierto. Lo que no me 00:51:21.320 --> 00:51:29.000 quiero imaginar es el guión que vamos a tener en el 2x1 porque un mes de descanso en esta industria 00:51:29.000 --> 00:51:34.320 puede ser demasiado, demasiado. Podemos aplicar la filosofía. Si era suficientemente importante 00:51:34.320 --> 00:51:40.040 ya os habréis enterado. Así que porron y cuéntanos. Nos vemos a finales de agosto. 00:51:40.040 --> 00:51:46.360 Llegamos a finales de agosto. Así arrancamos con nuestra audiencia, nuestra comunidad y 00:51:46.360 --> 00:51:52.080 entramos en septiembre ya a toda potencia. Muchas gracias a todos los que nos escucháis 00:51:52.080 --> 00:52:04.560 cada semana y traeremos más cosas en la segunda temporada de Monos Estocásticos. Un abrazo a todos. Chao, chao, chao.