WEBVTT Kind: captions Language: es 00:00:00.000 --> 00:00:03.000 Bienvenidos a un episodio más de monos Estocásticos. 00:00:04.000 --> 00:00:06.000 Somos Antonio Ortiz y Matías. 00:00:07.000 --> 00:00:08.000 ¿Cómo estás, Antonio? 00:00:09.000 --> 00:00:11.000 Estoy preocupado, Mati, estoy 00:00:11.000 --> 00:00:12.000 preocupado ¿Qué ha pasado? 00:00:13.000 --> 00:00:17.000 Con con mi hijo, es que los los hijos nos dan muchas preocupaciones, Mati, 00:00:17.000 --> 00:00:22.000 y yo, a Bruno, estoy concluyendo que no le veo a futuro en la inteligencia artificial. 00:00:24.000 --> 00:00:25.000 Me estás preocupando, pero ¿por qué? 00:00:27.000 --> 00:00:29.000 Porque a Bruno le le pusimos la paga, ¿no? 00:00:29.000 --> 00:00:35.000 Digo, uno tiene quince años y tiene como una paga mensual para para sus gastos cuando sale y esas cosas, ¿no? 00:00:35.000 --> 00:00:39.000 Y yo le dije, Bruno, tú a principio de mes te tienes que acordar de venir 00:00:39.000 --> 00:00:44.000 y pedirme el dinero, que yo, pues, se me puede pasar, estoy en otras cosas, ¿no? 00:00:45.000 --> 00:00:51.000 Y ni un mes, ni un puñetero mes se ha acordado él de venir a pedir la paga, a pedir el dinero. 00:00:52.000 --> 00:00:58.000 Entonces, en la tarea más importante de la inteligencia artificial, Mathy, que es pedir perras, ¿no? 00:00:58.000 --> 00:01:02.000 Tú coges un un nombre de referencia en la IA, Sam Altmann, ¿qué es lo que mejor hace Sam? 00:01:02.000 --> 00:01:04.000 ¿Qué es lo que más hace Sam? 00:01:04.000 --> 00:01:07.000 Pedir dinero por ahí, todo el día, todas las semanas. 00:01:07.000 --> 00:01:11.000 Y en cambio a Bruno no no le veo bien dotado para para esta tarea. 00:01:12.000 --> 00:01:18.000 Sí, tú querías que saliera aceleracionista efectivo y te has salido altruista efectivo contigo. 00:01:18.000 --> 00:01:19.000 Es raro, ¿no? 00:01:19.000 --> 00:01:25.000 Porque la la lo la chavalada está tan obsesionada con los ingresos pasivos, qué ingreso más pasivo que una paga. 00:01:42.000 --> 00:01:45.000 En fin, vamos con la inteligencia artificial. 00:01:45.000 --> 00:01:48.000 Hoy tenemos, la verdad, temas muy interesantes que tratar porque, bueno, 00:01:48.000 --> 00:01:51.000 una vez más la actualidad nos ha comido estas últimas dos semanas, 00:01:51.000 --> 00:01:54.000 porque el episodio anterior, si no lo habéis escuchado, es un episodio 00:01:54.000 --> 00:01:57.000 especial que hicimos en directo, en la Skye, y que, bueno, ha recibido 00:01:57.000 --> 00:02:02.000 buen feedback, por si no lo habéis escuchado, y ahí lo tenéis. 00:02:03.000 --> 00:02:08.000 Vamos a hablar de persuasión, para empezar, antes que nada, pasamos de abocados a persuasión. 00:02:10.000 --> 00:02:12.000 Esto, lo lo te voy a te voy a comentar una cosa. 00:02:13.000 --> 00:02:17.000 Por lo visto, la IA ya no supera en persuasión. 00:02:18.000 --> 00:02:21.000 Bueno, hay hay un estudio que que da que pensar. 00:02:21.000 --> 00:02:27.000 Bueno, lo primero es que estamos sobrepasados por la actualidad, es decir, tenemos un guion como para cubrir cuatro horas de monosistocásticos. 00:02:27.000 --> 00:02:33.000 Hay quien nos ha pedido más tiempo de de podcast, Home Mc Dick, que hay gente que que no se cansa de nosotros. 00:02:33.000 --> 00:02:34.000 Que esto da para diario. 00:02:34.000 --> 00:02:35.000 Sucesos inesperados. 00:02:35.000 --> 00:02:44.000 El caso es que vamos a meter una noticia que es un poco, pues, que que está menos bajo los focos, pero que a mí me ha resultado superinteresante. 00:02:46.000 --> 00:02:51.000 Este estudio, que que al que nos referimos, pues puso a seres humanos a 00:02:51.000 --> 00:02:56.000 charlar con otros humanos o con modelos grandes de lenguaje, es decir, 00:02:56.000 --> 00:03:01.000 con, en concreto usaron GPT cuatro, y en esos debates lo que medían era 00:03:01.000 --> 00:03:06.000 la capacidad de los modelos de los grandes lenguajes o de esos otros 00:03:06.000 --> 00:03:11.000 humanos de conseguir hacer cambiar de opinión a los sujetos, a los a los 00:03:11.000 --> 00:03:16.000 que ayudaban en el estudio, a los que participaban en el estudio, y los 00:03:16.000 --> 00:03:21.000 resultados son bastante interesantes, porque sí, ni participantes ni 00:03:21.000 --> 00:03:26.000 modelo de inteligencia artificial tienen mucha información de con quién 00:03:26.000 --> 00:03:31.000 están hablando, pues tienen niveles de percepción similares, pero sí 00:03:31.000 --> 00:03:36.000 tienen información de con quién están hablando, estoy hablando con 00:03:36.000 --> 00:03:41.000 Matías, que es un articulista de tecnología, periodista, que es Marbelli 00:03:41.000 --> 00:03:47.000 español argentino, que tiene esta edad, que le gusta el crossfit, ¿no? 00:03:47.000 --> 00:03:50.000 Cuanto más información tenían, más subía la capacidad del modelo de 00:03:50.000 --> 00:03:53.000 inteligencia artificial, del GPT cuatro, para ser persuasivo y hacer 00:03:53.000 --> 00:03:56.000 cambiar de opinión a los sujetos, mucho más que lo que eran capaz de 00:03:56.000 --> 00:04:01.000 hacer otros humanos. 00:04:02.000 --> 00:04:08.000 Por lo tanto, en todo, la conclusión del estudio era que la inteligencia artificial ya es más persuasiva que nosotros, Paty. 00:04:09.000 --> 00:04:13.000 En concreto, los participantes que estaban debatiendo con GPT cuatro, si 00:04:13.000 --> 00:04:17.000 GPT cuatro no tenía información sobre sobre ellos, tenía aún así un 00:04:17.000 --> 00:04:21.000 veintiún por ciento más de probabilidad de, pues de persuadir, y en 00:04:21.000 --> 00:04:25.000 cambio, si tenía información, era un ochenta y uno coma siete por ciento 00:04:25.000 --> 00:04:32.000 más persuasivo que los oponentes humanos. 00:04:34.000 --> 00:04:39.000 Esto, lo que más me sorprende, es que lo predijo Sam Alman hace un año, 00:04:39.000 --> 00:04:44.000 bueno, en octubre del año pasado, y a mí me hace pensar, ¿qué qué 00:04:44.000 --> 00:04:49.000 conocimientos maneja Sama Alman dentro de OpenAI para que ya el año 00:04:49.000 --> 00:04:54.000 pasado le preocupara la capacidad súper humana o sobrehumana de 00:04:54.000 --> 00:04:59.000 persuasión de los modelos de lenguaje? 00:04:59.000 --> 00:05:03.000 Claro, Matti, aquí atención, yo yo voy a tres takes muy claras. 00:05:03.000 --> 00:05:07.000 Una es, ICGPT cuatro ya ha persuadido a todos los empleados de OpenEye y no 00:05:07.000 --> 00:05:11.000 son más que títeres y marionetas en su confabulación de dominación 00:05:11.000 --> 00:05:15.000 mundial, porque es muy persuivo. 00:05:15.000 --> 00:05:20.000 Por lo tanto, quienes más expuestos están, más persuadidos pueden acabar estando. 00:05:20.000 --> 00:05:21.000 Esa es la primera. 00:05:21.000 --> 00:05:23.000 La segunda, esta es una propuesta para el podcast, Mati. 00:05:23.000 --> 00:05:30.000 Aquí hacemos promociones, hacemos publicidad, estamos, más estamos muy contentos porque tenemos casi todo vendido de aquí a a al otoño. 00:05:32.000 --> 00:05:35.000 Y sí, cuando hacemos la promo nos callamos nosotros, Mati, y y enchufamos 00:05:35.000 --> 00:05:38.000 a GPT cuatro a vender el producto, que convencerá mucho más a la 00:05:38.000 --> 00:05:41.000 audiencia que tú y que yo. 00:05:41.000 --> 00:05:44.000 Puede ser una solución comercial que yo ahí la dejo. 00:05:44.000 --> 00:05:46.000 Este, claro, es que esto abre un mundo de posibilidades. 00:05:46.000 --> 00:05:50.000 Si OpenAI maneja los mejores modelos persuasivos, podría hablar con sus 00:05:50.000 --> 00:05:54.000 empleados y decir, ¿por qué te vas a ir a Google por un millón más al 00:05:54.000 --> 00:05:58.000 año cuando te puedes quedar aquí por quinientos mil, que estás tan 00:05:58.000 --> 00:06:02.000 bien, que vives muy cerca de la oficina? 00:06:03.000 --> 00:06:11.000 Pues no lo sé, y bueno, y si ya abrimos el melón de el tema político, ya recordemos lo que pasó Cambridge Analytica, ¿no? 00:06:11.000 --> 00:06:16.000 Pues imagínate esto aplicado a a modelos de lenguaje super persuasivo, ¿no? 00:06:16.000 --> 00:06:19.000 Claro, es que fíjate, yo creo que aquí puede haber un montón de casos. 00:06:19.000 --> 00:06:24.000 La gente del marketing seguro está afilando sus cuchillos con con todos estos temas. 00:06:25.000 --> 00:06:28.000 Hay un tema de desarrollo ético con con estos modelos, pues, claramente, 00:06:28.000 --> 00:06:31.000 es decir, ya sabemos que hay mucha ideología que va a estar codificada en 00:06:31.000 --> 00:06:34.000 estos modelos de inteligencia artificial y hasta qué punto se les puede 00:06:34.000 --> 00:06:40.000 empujar a intentar persuadir hacia ciertas partes. 00:06:40.000 --> 00:06:44.000 Esto lo pueden ver incluso organizaciones y sistemas educativos como algo positivo. 00:06:44.000 --> 00:06:52.000 Y sí, el chatbot con el que estudian los chavales les anima a estudiar más, les anima a tener hábitos más sanos, les anima, ¿no? 00:06:52.000 --> 00:06:53.000 Empiezas a pensar en cosas buenas, ¿no? 00:06:53.000 --> 00:06:56.000 Les animas a a ser a a a luchar contra el acoso escolar, bueno, en fin, que 00:06:56.000 --> 00:06:59.000 que puede ver gente que diga, pues, vamos a intentar usar esto para lo 00:06:59.000 --> 00:07:04.000 bueno y no para para lo malo. 00:07:04.000 --> 00:07:13.000 En todo caso, claro, se abre una una vía de de exploración porque en los chatbots se produce mucho intercambio de información personal. 00:07:13.000 --> 00:07:20.000 Solo por tu lenguaje se puede inferir mucho de tu edad, de tu localización, de tu clase social. 00:07:21.000 --> 00:07:27.000 Tendemos a compartir cosas íntimas y cercanas, les puedo hacer una pregunta de salud, les puedo hacer preguntas profesionales. 00:07:27.000 --> 00:07:33.000 Entonces, va a haber mucha cesión de esa información, que es el escenario en el que el chatbot podría ser más persuasivo. 00:07:33.000 --> 00:07:38.000 Bueno, no te hayamos preparado un GPT cuatro súper persuasivo para hablar 00:07:38.000 --> 00:07:43.000 de esta promo, pero estamos muy contentos porque nos patrocina la gente de 00:07:43.000 --> 00:07:48.000 founders que, creo yo que los oyentes de monos estocásticos deberíais ya 00:07:48.000 --> 00:07:53.000 conocer founders, porque tienen un máster de innovación en inteligencia 00:07:53.000 --> 00:07:58.000 artificial en colaboración con Microsoft, que es de lo mejorcito que hay, 00:07:58.000 --> 00:08:03.000 y te enseñan bastantes cosas muy prácticas, como crear tus propios GPTs, 00:08:03.000 --> 00:08:08.000 IA generativa en temas audiovisuales, en temas más empresariales, pues 00:08:08.000 --> 00:08:16.000 dashboards con Power BI, de Microsoft, Copilot, enseñan un montón de cosas. 00:08:16.000 --> 00:08:19.000 Además, Antonio y yo hemos estado metidos, hemos visto los vídeos, nos ha 00:08:19.000 --> 00:08:22.000 encantado la experiencia y tienen este canal de Discord en el que, Tocco, 00:08:22.000 --> 00:08:25.000 la la gente que está haciendo el máster, pues pone ahí a a debatir sus 00:08:25.000 --> 00:08:30.000 prácticas, ¿no? 00:08:30.000 --> 00:08:33.000 Sí, es un máster en remoto, que es máster online, y a mí hay muchas 00:08:33.000 --> 00:08:36.000 cosas que me han interesado y que me han gustado mucho, porque hay muchas 00:08:36.000 --> 00:08:39.000 herramientas de Microsoft, pero, por ejemplo, se meten también a fondo en 00:08:39.000 --> 00:08:42.000 un en un Notion. 00:08:43.000 --> 00:08:46.000 Luego puede, es un máster en el que entiende cómo funcionan las cosas, 00:08:46.000 --> 00:08:49.000 pero también haces, pero no haces hasta llegar a ser un programador de un 00:08:49.000 --> 00:08:52.000 inteligencia artificial. 00:08:52.000 --> 00:08:57.000 Todo con no code y, por tan, y pero por con no code puedes hacer un montón de cosas. 00:08:57.000 --> 00:09:02.000 Yo he visto de la las clases, vas a publicar tu propio chatbot, que están interesantísima. 00:09:02.000 --> 00:09:08.000 Entran en segmentos verticales sobre seguros, agricultura, entretenimiento, tienen clase muy especializadas en educación. 00:09:08.000 --> 00:09:10.000 Súper completo, Matty, Fundas. 00:09:10.000 --> 00:09:15.000 Pues bueno, no solo va recomendado por monos estocásticos, sino que nos 00:09:15.000 --> 00:09:20.000 han dado para los oyentes un descuento especial de, ojito, el veinte por 00:09:20.000 --> 00:09:26.000 ciento para los primeros cien inscritos que estéis escuchando esto. 00:09:26.000 --> 00:09:30.000 Así que si os interesa aprender sobre inteligencia artificial de una forma 00:09:30.000 --> 00:09:34.000 práctica, de una forma aplicable a tu vida profesional, pues ahí tenéis 00:09:34.000 --> 00:09:39.000 el máster de innovación EIA de founders. 00:09:39.000 --> 00:09:42.000 Código veinte monos and founder. 00:09:45.000 --> 00:09:49.000 Y hablando de percepción, Matty, ¿sabes lo que persuade más? 00:09:50.000 --> 00:09:53.000 Pues lo que más persuade, Matías, es la voz. 00:09:54.000 --> 00:10:00.000 No me extraña, por eso estamos viendo tantas estafas que se basan en en voces sintéticas, ¿no? 00:10:03.000 --> 00:10:08.000 Pues el que faltaba ha parido la abuela porque OpenAI ha presentado su 00:10:08.000 --> 00:10:13.000 propio modelo generador de voces sintéticas, pero como viene siendo 00:10:13.000 --> 00:10:19.000 habitual en OpenAI últimamente, no lo podemos probar, ¿no? 00:10:19.000 --> 00:10:23.000 Un grupo muy selecto de gente tiene acceso a él, y lo que podemos escuchar 00:10:23.000 --> 00:10:27.000 es una serie de ejemplos escogidos, imagino que con un poco de cherry 00:10:27.000 --> 00:10:32.000 picking por parte de OpenAI. 00:10:33.000 --> 00:10:37.000 Tampoco siento que me hayan volado la cabeza, porque ya tenemos 00:10:37.000 --> 00:10:41.000 herramientas muy potentes, incluso algunas que se pueden probar gratis, 00:10:41.000 --> 00:10:45.000 como las de Eleven Labs, Y OpenAI llega un poco tarde a esta fiesta, 00:10:46.000 --> 00:10:47.000 Sí, y muy prudente. 00:10:48.000 --> 00:10:52.000 Creo que quizá cada vez pareciéndose más a Google, es decir, tenemos 00:10:52.000 --> 00:10:56.000 esta tecnología intelitecial superlativa, pero no la podéis usar, no la 00:10:56.000 --> 00:11:00.000 podéis probar, queremos estar muy seguros de que se emplea para el bien. 00:11:00.000 --> 00:11:03.000 Y, bueno, yo creo que la las elecciones estadounidenses van van a topar 00:11:03.000 --> 00:11:06.000 mucho mucha puesta a producción, Matty, hasta que hasta que pasen creo 00:11:06.000 --> 00:11:11.000 que van a ser muy muy muy prudente. 00:11:11.000 --> 00:11:15.000 Tú lo has dicho, esto es un eleven lapse, es decir, tú con quince 00:11:15.000 --> 00:11:19.000 segundos escuchándote ya es capaz la inteligencia artificial, el voice 00:11:19.000 --> 00:11:25.000 engine, de imitar tu voz y hacerles decir lo que tú quieras. 00:11:25.000 --> 00:11:30.000 Puedes, con esa misma voz, declamar un texto de entrada, puedes que un 00:11:30.000 --> 00:11:35.000 texto de entrada, declamarlo con con otra con en otro idioma, bueno, 00:11:35.000 --> 00:11:42.000 puedes puedes darle inflexiones, pues, emocionales. 00:11:44.000 --> 00:11:46.000 En principio, está chulísimo. 00:11:47.000 --> 00:11:51.000 De hecho, hay una manera de probarlo o verlo en producción, que es usar 00:11:51.000 --> 00:11:55.000 ChatGPT en la aplicación y charlar con él, con con con el ChatGPT, y esa 00:11:55.000 --> 00:12:01.000 voz es una voz generada con este Vice Engine de de OpenEye. 00:12:02.000 --> 00:12:07.000 el tema, el temor no es que tú sintetices un texto con una voz random que 00:12:07.000 --> 00:12:12.000 no de una persona que no existe, sino que el temor es que uses un audio de 00:12:12.000 --> 00:12:17.000 referencia de una persona real y utilices esta herramienta de OpenAI para 00:12:17.000 --> 00:12:24.000 generar texto, pero para generar audio sin su consentimiento, ¿no? 00:12:24.000 --> 00:12:29.000 Y, de hecho, se han asegurado mucho de que tengas el consentimiento de esa 00:12:29.000 --> 00:12:34.000 persona que usas como voz de referencia, así que, extrañamente cautos, 00:12:34.000 --> 00:12:40.000 se está se le está poniendo cara de de Google Open AI, ¿no? 00:12:40.000 --> 00:12:44.000 Hay algunos críticos, por lo general, yo creo que, ya sabes mi posición, 00:12:44.000 --> 00:12:48.000 yo creo que la mayoría de de los de los miedos y alarmas están un poco 00:12:48.000 --> 00:12:52.000 exageradas con la inteligencia artificial, pero con la voz fíjate que a 00:12:52.000 --> 00:12:56.000 ti sus los argumentos de estos críticos, de estos alarmistas, no me 00:12:56.000 --> 00:13:00.000 suenan tan desenfocados. 00:13:00.000 --> 00:13:10.000 Es decir, su punto de algunos es, no tiene esta síntesis de voz con la inteligencia artificial muchos más casos peligrosos que beneficiosos. 00:13:10.000 --> 00:13:15.000 Claro, porque tú dices, está la estafa del hijo o del del hijo 00:13:15.000 --> 00:13:20.000 desamparado que necesita una transferencia, la estafa la estafa del del CEO en apuros. 00:13:21.000 --> 00:13:29.000 Está esa parte en la que se usa la biometría de la voz para autenticarte en servicio. 00:13:29.000 --> 00:13:33.000 En Europa no tanto porque tenemos otra otra normativa, pero en Estados 00:13:33.000 --> 00:13:37.000 Unidos parece que es más habitual el en la banca tener estos este tipo de sistemas. 00:13:37.000 --> 00:13:40.000 En fin, que que en esta también simulación de poder denigrar de Matías 00:13:40.000 --> 00:13:43.000 ha dicho estas barbaridades, tengo aquí el audio, No sé, se acumulan 00:13:43.000 --> 00:13:46.000 mucho las las situaciones en las que vemos, claro, que puede haber usos 00:13:46.000 --> 00:13:52.000 perjudiciales luego, ¿verdad? 00:13:52.000 --> 00:13:53.000 Que hay los usos beneficiosos. 00:13:54.000 --> 00:13:59.000 Gente que ha perdido la voz y que, de repente, puede volver a sintetizarla 00:13:59.000 --> 00:14:04.000 y hablar con su propia voz, en usos artísticos, por ejemplo, pues 00:14:04.000 --> 00:14:09.000 proyectos inacabados de de de alguna estrella televisiva, como el cocinero 00:14:09.000 --> 00:14:14.000 este de Bourden, que que le simularon la voz para para acabar su su capítulo. 00:14:14.000 --> 00:14:19.000 Hay usos artísticos, el Agear no me acordaba del nombre, pero este este 00:14:19.000 --> 00:14:24.000 este podcast tan famoso en el que se simuló la voz de Franco, no me volverá. 00:14:24.000 --> 00:14:26.000 Bueno, hay un podcast muy famoso. 00:14:26.000 --> 00:14:29.000 No sé si era ex rey, pero pero uno de estos. 00:14:29.000 --> 00:14:30.000 Era el ex rey, era el ex rey. 00:14:31.000 --> 00:14:35.000 No se usa para falsear y hacer que Franco dijera cosas que no dijeron, sino 00:14:35.000 --> 00:14:39.000 para que las cartas de Franco que envió, por ejemplo, al padre del del 00:14:39.000 --> 00:14:43.000 rey Juan Carlos explicando cuando no, porque, ¿no? 00:14:43.000 --> 00:14:50.000 Explicándole, diciéndole, tú no vas a ser rey, vas a ser tu hijo, pues la la meten sonoramente con la voz de Franco. 00:14:51.000 --> 00:14:53.000 Entonces, tiene un sentido narrativo y queda, pues, realmente muy bien, y 00:14:53.000 --> 00:14:55.000 será un trabajo muy fino porque lo hicieron además mucho antes de que 00:14:55.000 --> 00:14:59.000 apreciaran los los modelos que lo ponen tan fácil. 00:14:59.000 --> 00:15:02.000 Entonces, bueno, y luego tenemos los memes, Mati. 00:15:02.000 --> 00:15:05.000 Es que, ¿cómo gana un audio de WhatsApp cuando lo mandas con la voz de Yado? 00:15:05.000 --> 00:15:06.000 Es una cosa increíble. 00:15:06.000 --> 00:15:08.000 Yo lo que será que 00:15:08.000 --> 00:15:11.000 Sí, además tenemos un amigo en común que cada vez que sale una 00:15:11.000 --> 00:15:14.000 herramienta de estas nos manda algún chiste o con monos estocásticos o o 00:15:14.000 --> 00:15:17.000 referente a ya dos, y bueno, yo lo que me alegro es que por fin Carlos 00:15:17.000 --> 00:15:22.000 Latres se ha quedado sin trabajo, ¿no? 00:15:22.000 --> 00:15:28.000 Ese hombre lleva ¿cuánto cuánto tiempo lleva trabajando de los mismos personajes? 00:15:28.000 --> 00:15:29.000 Y y ahora ya no hace falta, ¿no? 00:15:29.000 --> 00:15:35.000 Porque con quince con quince segundos de de cualquier audio puedes puedes imitar. 00:15:35.000 --> 00:15:39.000 Bueno, está muy está muy bien que sigas haciendo amigos del podcast, Carol. 00:15:42.000 --> 00:15:45.000 Bueno, fíjate, hace poco con con la gente de Cope colaboré en una en unas 00:15:45.000 --> 00:15:48.000 clases, un máster que tiene con con la Francisco de Victoria, y también 00:15:48.000 --> 00:15:51.000 he hablado con algunos periodistas para sus reportajes, sobre los dilemas 00:15:51.000 --> 00:15:55.000 de los actores de doblaje, Mati. 00:15:55.000 --> 00:15:58.000 Porque con todo esto de la voz sintética, el uso profesional va va a estar 00:15:58.000 --> 00:16:01.000 claramente ahí y, claro, está el riesgo de los actores de doblaje que 00:16:01.000 --> 00:16:04.000 puedan ser sustituidos, pero tienen un dilema porque hay varias 00:16:04.000 --> 00:16:07.000 posibilidades, hay varios escenarios disponibles, Matías, y y, bueno, no 00:16:07.000 --> 00:16:14.000 tienen tienen una encrucijada complicada. 00:16:14.000 --> 00:16:22.000 Primero, pueden ser sustituidos por voces puramente sintéticas, es decir, no por voces que le imiten a ellos, ¿no? 00:16:22.000 --> 00:16:32.000 Que emiten a un actor concreto famoso y que usen esa voz, sin una voz completamente sintética y nueva, por lo tanto, el mayor riesgo es es ese. 00:16:32.000 --> 00:16:35.000 Luego, pudiese sustituido por los actores originales. 00:16:36.000 --> 00:16:44.000 Leonardo DiCaprio en español, a partir de ahora, podría empezar a ser Leonardo DiCaprio con su voz original, pero españolizada. 00:16:44.000 --> 00:16:48.000 Y eso es una vía, porque podemos imitar la voz de Leonardo DiCaprio. 00:16:48.000 --> 00:16:52.000 Y hay una tercera vía, una tercera opción que se está empezando a 00:16:52.000 --> 00:16:56.000 plantear y que tiene que ver también mucho con el con el lo el acuerdo y 00:16:56.000 --> 00:17:01.000 la negociación de los sindicatos de actores en Estados Unidos, que es lo siguiente. 00:17:01.000 --> 00:17:06.000 Tú eres un actor de doblaje famoso, tu voz gusta mucho, te nos gustaría 00:17:06.000 --> 00:17:11.000 tenerte en muchos proyectos, qué tal si clonamos tu voz con inteligencia 00:17:11.000 --> 00:17:16.000 artificial, pero en esta sustitución, tú cada vez que lo usemos cobras royalty. 00:17:16.000 --> 00:17:22.000 No vas a cobrar como si la doblaras e hicieras todo el trabajo, pero sí, cada vez que usemos tu voz vas a cobrar una pequeña fracción. 00:17:22.000 --> 00:17:32.000 Por lo tanto, la casuística posible con los actores de doblaje es es, bueno, es difícil posicionarse ahí, ¿no? 00:17:32.000 --> 00:17:33.000 Si te toca. 00:17:34.000 --> 00:17:39.000 Yo creo que aquí lo van a tener más fácil los actores de doblaje, por 00:17:39.000 --> 00:17:44.000 ejemplo, Carlos Revilla de Los Simpson es más difícil, está fallecido, 00:17:44.000 --> 00:17:50.000 claro, y luego el doblados que le siguió no no era tan bueno. 00:17:50.000 --> 00:17:53.000 No es tan fácil de conseguir porque se inventaba la las interpretaciones 00:17:53.000 --> 00:17:56.000 de de de los chistes y las adaptaba muy bien a al español, no sé si era 00:17:56.000 --> 00:18:01.000 trabajo del traductor o de Carlos Revilla. 00:18:01.000 --> 00:18:05.000 Pero luego los que son más insulsos, que suele ser como la media de de 00:18:05.000 --> 00:18:09.000 actores de doblaje y de voz de de la actualidad, me parece que son más 00:18:09.000 --> 00:18:13.000 fáciles de sustituir por una IA, ¿no? 00:18:13.000 --> 00:18:18.000 Creo que, por ejemplo, nosotros dos, monos estocásticos, es más difícil 00:18:18.000 --> 00:18:23.000 de imitar con por una IA, por lo mal que hablamos y vocalizamos y pronunciamos 00:18:23.000 --> 00:18:24.000 Claro. 00:18:24.000 --> 00:18:27.000 Que que un podcast que de estos que voy a leer un guion. 00:18:27.000 --> 00:18:30.000 Las noticias de esta semana son tal y cual. 00:18:32.000 --> 00:18:37.000 Oye, esa boca has puesto a Mathis, es una voz muy pro, Es verdad que si, 00:18:37.000 --> 00:18:42.000 además, si metes inteligencia artificial para quitar los los defectos, 00:18:42.000 --> 00:18:47.000 los silencios incómodos, los que a veces yo meto, también le quitas un 00:18:47.000 --> 00:18:52.000 poco de autenticidad y de y de cercanía que tienen los podcast indies. 00:18:52.000 --> 00:18:56.000 Pero bueno, vamos, yo veo un montón de diferencia en, por ejemplo, en un 00:18:56.000 --> 00:19:00.000 audiolibro que esté narrado por una voz buena, que te clame bien, que que 00:19:00.000 --> 00:19:04.000 tenga esa personalidad, no que sea técnicamente irreprochable, pero sí 00:19:04.000 --> 00:19:09.000 que tenga esa llegada y esa cercanía, que que me llene el oído. 00:19:09.000 --> 00:19:14.000 Entonces, una voz de de ese calibre creo que tiene un un valor enorme. 00:19:15.000 --> 00:19:23.000 Y hablando de audiolibros, quien se puso las pilas hace tiempo con con esta opción es Amazon con su Voice Studio, Matías. 00:19:24.000 --> 00:19:27.000 Esto, el que haya escuchado desde el principio, en modo estogásticos lo 00:19:27.000 --> 00:19:30.000 sabe, yo estoy obsesionado con dos cosas, que me resuma en PDFs y pueda 00:19:30.000 --> 00:19:33.000 charlar con PDFs, y que me lea una voz sintética generada por 00:19:33.000 --> 00:19:38.000 inteligencia artificial, artículos largos, audiolibros, etcétera. 00:19:39.000 --> 00:19:48.000 A mí me da un poco igual si es o no una voz sintética, porque esos manerismos y esas tonalidades ya se pueden conseguir con Ia. 00:19:48.000 --> 00:19:55.000 Puedes narrar un audiolibro con diferentes voces en en cuestión de minutos, ¿no? 00:19:55.000 --> 00:19:58.000 Le le dices a a la IA que que se pare en diferentes voces, y más o menos 00:19:58.000 --> 00:20:01.000 la Ia interpreta la tonalidad que le tiene que dar a a las diferentes 00:20:01.000 --> 00:20:04.000 partes del libro, y yo creo que puedes conseguir un resultado que yo lo 00:20:04.000 --> 00:20:10.000 compraría, yo lo escucharía. 00:20:11.000 --> 00:20:16.000 Claro, se en en el caso de los audiolibros, creo que sobre todo es 00:20:16.000 --> 00:20:21.000 interesante para la gente que se autopublica o para editoriales con con 00:20:21.000 --> 00:20:26.000 muy poquitos recursos, porque, claro, rebaja un montón la barrera de 00:20:26.000 --> 00:20:32.000 entrada, es decir, el coste de tener la versión audiolibro de tu libro. 00:20:32.000 --> 00:20:36.000 Entonces, cuando no tienen dinero o presupuesto para hacer ese doblaje, 00:20:36.000 --> 00:20:40.000 para hacer esa interpretación, pues ya a lo mejor te te viene bien 00:20:40.000 --> 00:20:44.000 conformarte con una voz que aunque no sea perfecta, redonda, maravillosa, 00:20:44.000 --> 00:20:50.000 pues te puede valer para para lo mínimo y tener presencia. 00:20:50.000 --> 00:20:58.000 Entonces, claro, creo que va a haber mucho más audiolibro porque los costes de entrada de conseguir la la versión, pues van van van a bajar mucho. 00:20:59.000 --> 00:21:05.000 Y donde estamos en el momento, Mathi, y está relacionado con la voz, es la 00:21:05.000 --> 00:21:11.000 el momento efervescente de la música generada con inteligencia artificial. 00:21:11.000 --> 00:21:15.000 Jopeta, yo no sé si yo estaba de viaje o era la semana de las GAE, pero de 00:21:15.000 --> 00:21:19.000 repente me conecto a Internet y está todo el mundo generando canciones, 00:21:19.000 --> 00:21:23.000 no no precisamente con la herramienta de Stable Diffusion, o de Stability 00:21:23.000 --> 00:21:27.000 AI, mejor dicho, sino con otra de la que hablaremos después, pero una de 00:21:27.000 --> 00:21:31.000 las que se ha presentado estos días es Stable Audio dos punto cero, de 00:21:31.000 --> 00:21:35.000 Stable Diffusion, que permite eso, generar canciones de una duración de 00:21:35.000 --> 00:21:39.000 noventa segundos a partir de de un prompt, y además con con resultado 00:21:39.000 --> 00:21:49.000 increíble, o sea, cuidado aquí ciertos cantautores. 00:21:51.000 --> 00:21:58.000 Stendle, yo estaba probando las dos, estaba probando Stable y la que yo creo que tú te refieres con resultados increíbles que es Suno. 00:21:58.000 --> 00:22:05.000 Cuando han sacado el V3 desde el último modelo, lo de Sunos sí es de esperarte la cabeza, es bastante bueno. 00:22:05.000 --> 00:22:08.000 Stable no he conseguido que me cante una letra bien en español, bueno, a 00:22:08.000 --> 00:22:11.000 lo mejor también ha sido fallo, bueno, que no que no le he dedicado el 00:22:11.000 --> 00:22:16.000 suficiente tiempo, no le he puesto cariño a los promp. 00:22:16.000 --> 00:22:21.000 Bueno, no no me ha tirado tan bien, pero ese salto, Mattí, se da con su 00:22:21.000 --> 00:22:26.000 no, con con el v tres, que creo que está, bueno, es una cosa bastante loca, ¿no? 00:22:26.000 --> 00:22:30.000 Entonces, vamos a dedicar un episodio entero a la música, a la creación 00:22:30.000 --> 00:22:34.000 de música de una inteligencia artificial, a la visión del artista, al 00:22:34.000 --> 00:22:38.000 impacto en la industria musical. 00:22:39.000 --> 00:22:42.000 Pero yo te adelanto una una una cosa que veo, Mati, que es que, claro, ha 00:22:42.000 --> 00:22:45.000 ha salido un manifiesto de un montón de gente de la música diciendo que 00:22:45.000 --> 00:22:48.000 esto, bueno, esta sustitución, pues está muy mal, que es 00:22:48.000 --> 00:22:51.000 deshumanizadora, que no tenemos que dejar que que se pierda ese toque 00:22:51.000 --> 00:22:56.000 humano en la en la música. 00:22:57.000 --> 00:23:02.000 Pero, claro, yo lo que he visto con Tzuno es que la gente hace canciones muy especiales. 00:23:02.000 --> 00:23:04.000 Por ejemplo, en el artículo que hiciste en Chataca, pues había una 00:23:04.000 --> 00:23:06.000 canción sobre los comentaristas de Chataca, como algunos están a favor 00:23:06.000 --> 00:23:10.000 de China, por ejemplo. 00:23:11.000 --> 00:23:16.000 Claro, Billy Ellis, que firma el manifiesto, nunca le haría una canción a los a los comentaristas de Chataca. 00:23:16.000 --> 00:23:20.000 O, por ejemplo, yo me crucé con una que se me metió en la cabeza, una 00:23:20.000 --> 00:23:24.000 canción hecha con Suno, que no me la pude quitar de la cabeza en dos 00:23:24.000 --> 00:23:28.000 días, que, pues, versaba sobre una cosita que había hecho una famosa 00:23:28.000 --> 00:23:32.000 activista, creadora de Internet, barra influencer, y era una canción un 00:23:32.000 --> 00:23:36.000 poco humorística a partir de esa experiencia. 00:23:36.000 --> 00:23:40.000 No no citaremos cuál, pero el caso es que esa canción nadie, ningún 00:23:40.000 --> 00:23:44.000 artista en su sano juicio dedicaría tiempo a hacer una canción sobre 00:23:44.000 --> 00:23:48.000 este tema, pero yo creo que puede ser que la herramientas de ya aborden 00:23:48.000 --> 00:23:53.000 ese mercado de de lo de lo poco visto, ¿no? 00:23:53.000 --> 00:24:03.000 Claro, es que en contra de los firmantes del Manifesto, el noventa y nueve por ciento de las canciones versan sobre amor o desamor y o desamor. 00:24:04.000 --> 00:24:08.000 Y que tú puedas hacer una canción sobre este caso que tú mencionas de 00:24:08.000 --> 00:24:12.000 una influencer que rima con cipote grabando a un señor haciéndose un 00:24:12.000 --> 00:24:16.000 pajote, pues esto no lo puedes conseguir en la industria musical, solo 00:24:16.000 --> 00:24:22.000 puedes conseguir en tu casa con una con inteligencia artificial como es uno. 00:24:22.000 --> 00:24:25.000 Porque se ha democratizado, se ha democratizado la música. 00:24:25.000 --> 00:24:29.000 Yo hice una prueba, le dedico una canción a a mi hija y y cómo nos gusta 00:24:29.000 --> 00:24:33.000 cocinar torrijas, a Bruno y lo bueno que es jugando al Fortnite, y 00:24:33.000 --> 00:24:37.000 también he preparado una canción para turismo de Carta Mamestación. 00:24:38.000 --> 00:24:48.000 Carta Mamestación es una población que, al contrario que el resto de la provincia de Málaga, no no acaba de de de explotar su su potencial. 00:24:50.000 --> 00:24:53.000 Entonces, qué mejor que un buen jingle para para que este verano los 00:24:53.000 --> 00:24:56.000 turistas digan, no queremos más marbella, no queremos más Torremolinos, 00:24:56.000 --> 00:24:59.000 ven al Madeena, Tepona, fuera, carta a la estación, que es donde está 00:24:59.000 --> 00:25:03.000 donde está el meollo, ¿no? 00:25:03.000 --> 00:25:09.000 Me la tienes que pasar, la la voy a poner de, en lugar de la música de monos, la pongo de auto de de este episodio. 00:25:09.000 --> 00:25:15.000 Sí, bueno, no no no me gustaría perder oyentes porque viene un tema importante, Matti. 00:25:15.000 --> 00:25:19.000 Hay un tema gordo que que yo creo que esto es la gran guerra por el mejor 00:25:19.000 --> 00:25:23.000 modelo grande de lenguaje, el mejor de inteligencia artificial de dos mil 00:25:23.000 --> 00:25:27.000 veinticuatro, Matías. 00:25:27.000 --> 00:25:32.000 Esto se venía barruntando en los episodios anteriores de monos 00:25:32.000 --> 00:25:37.000 estocásticos, lo veníamos comentando, cuidado, porque el RAID ya no es 00:25:37.000 --> 00:25:42.000 GPT cuatro, que parece que hay un consenso general de que lo que está 00:25:42.000 --> 00:25:47.000 haciendo Anthropic con Cloud tres, y no solo con la versión Opus, que es 00:25:47.000 --> 00:25:52.000 más potente, sino también con la versión HiQ, que es más rápida, más 00:25:52.000 --> 00:25:57.000 eficiente, pero más pequeña a nivel de de parámetros, etcétera, la 00:25:57.000 --> 00:26:03.000 gente se está migrando, está migrando de GPT cuatro a cloud. 00:26:03.000 --> 00:26:11.000 Bueno, la la gente que no es europea sobre todo, porque Cloud tres, Soft Plus, no lo podemos probar en España. 00:26:11.000 --> 00:26:14.000 Entonces, en España ni en Europa, yo creo que es por DSA, DMA, que los 00:26:14.000 --> 00:26:17.000 datos se queden en Europa, todo ese tipo de de movidas, ya empezamos a 00:26:17.000 --> 00:26:21.000 estar acostumbrados. 00:26:23.000 --> 00:26:25.000 Pero es es es esa sensación. 00:26:25.000 --> 00:26:29.000 No es tanto solo Cloud tres, Opus, que en la arena de Haging Face, en la 00:26:29.000 --> 00:26:33.000 chatbot de Arena tienen como un sistema competitivo de de chatbots, pues 00:26:33.000 --> 00:26:38.000 Haging Face ya ponen como ganador a Cloud tres. 00:26:38.000 --> 00:26:41.000 Es la sensación de que Jamie ha avanzado mucho, de que en ventanas de 00:26:41.000 --> 00:26:44.000 contexto está muy superado GPT cuatro, de que Mistral es No supera GPT 00:26:44.000 --> 00:26:49.000 cuatro, pero está en la misma liga, ya compite ahí. 00:26:49.000 --> 00:26:53.000 Entonces, es es esa sensación y lo que viene y lo que viene en dos mil 00:26:53.000 --> 00:26:57.000 veinticuatro, porque Amazon, de los que hablábamos muy poco, a pesar de 00:26:57.000 --> 00:27:03.000 que de de tu amistad íntima con Jeff Bezos, viene viene fortísimo. 00:27:03.000 --> 00:27:07.000 Primero, metiendo pasta en cloud a lo loco, es decir, era algo que una una 00:27:07.000 --> 00:27:11.000 inversión que ya había prometido, pero pero que ahora consolida y 00:27:11.000 --> 00:27:15.000 reafirma, entonces, una inversión total de cuatro mil millones de 00:27:15.000 --> 00:27:19.000 dólares en en en cloud, en en Anthrop, mejor dicho, en la en Anthropic, 00:27:19.000 --> 00:27:23.000 en la empresa, probablemente mucho será con pago en especie, es decir, 00:27:23.000 --> 00:27:27.000 pago con tiempo de computación en AWS, la la plataforma de de de Amazon, 00:27:27.000 --> 00:27:31.000 pero que, vamos, definitivamente, si creíamos que Amazon se iba a 00:27:31.000 --> 00:27:42.000 descolgar de esta carrera, pues pues para nada. 00:27:43.000 --> 00:27:47.000 Pues me pregunto si, como dices, mi querido seguidor, Jean Pezzo, se está 00:27:47.000 --> 00:27:51.000 detrás de estos movimientos, porque lo veo muy atento en Twitter a a todo 00:27:51.000 --> 00:27:55.000 temas de de inteligencia artificial, siguiendo incluso estas cuentas que 00:27:55.000 --> 00:28:02.000 parecen un poco de coña y y estudiando muy bien el mercado. 00:28:02.000 --> 00:28:06.000 Ahora, lo de la inversión en Antheopic me parece jugar sobre seguro, 00:28:06.000 --> 00:28:10.000 porque es que la gente ya está diciendo, evidentemente en el mundo anglo, 00:28:10.000 --> 00:28:15.000 que supera a gpt cuatro incluso para temas de programación, ¿no? 00:28:15.000 --> 00:28:19.000 Entonces, cuando cuando ya migran hasta los programadores es que algo hay ahí. 00:28:21.000 --> 00:28:26.000 Sí, y bueno, es eso y que en The Verge hicieron un un reportaje con con el 00:28:26.000 --> 00:28:31.000 jefe de IA de de Amazon y, bueno, y lo llaman el equipo de Agil, es decir, 00:28:31.000 --> 00:28:36.000 el equipo de inteligencia artificial en general, y creen que a mediados de 00:28:36.000 --> 00:28:41.000 dos mil veinticuatro van a superar a Cloud. 00:28:41.000 --> 00:28:45.000 Es decir, Amazon ya está pensando que, oye, tenemos tenemos unos huevos en 00:28:45.000 --> 00:28:49.000 la cesta de Anthropic, pero tenemos otros huevos en nuestros propios 00:28:49.000 --> 00:28:55.000 proyectos y en nuestros propios modelos. 00:28:55.000 --> 00:28:59.000 Entonces, si ellos están confiado que en dos mil veinticuatro superan a a 00:28:59.000 --> 00:29:03.000 Anthropic, pues pues, vamos, tenemos candidato también a a mejor modelo 00:29:03.000 --> 00:29:07.000 del año, pero al mismo tiempo hay muchos millones, Matty, cien mil 00:29:07.000 --> 00:29:13.000 millones de dólares para comprarse un ordenador. 00:29:14.000 --> 00:29:18.000 Este es el proyecto de tu amigo Sam Alman y Microsoft. 00:29:19.000 --> 00:29:23.000 Bueno, a esto es a lo que te referías con que Bruno tendría que aprender, 00:29:23.000 --> 00:29:27.000 Bruno, tu hijo tendría que aprender de Sam Alman y seguir pidiendo perras. 00:29:28.000 --> 00:29:33.000 Bueno, hay más casos en los que OpenAI necesita mucha financiación, pero 00:29:33.000 --> 00:29:38.000 en el caso de este súper ordenador del que hablas de cien mil millones de 00:29:38.000 --> 00:29:43.000 dólares, parece que, mientras hablamos, Microsoft y OpenAI han 00:29:43.000 --> 00:29:48.000 planificado por fases el desarrollo de un data center que es como cien 00:29:48.000 --> 00:29:55.000 veces más costoso que cualquier data center actual, ¿para qué? 00:29:55.000 --> 00:30:01.000 Para conseguir esta este nivel de supercomputación en la inteligencia artificial. 00:30:01.000 --> 00:30:10.000 Entonces, esto que digo que se va a desarrollar por fases tiene muchas vertientes, muchas aristas, como por ejemplo el tema el tema eléctrico, ¿no? 00:30:11.000 --> 00:30:15.000 Comentábamos en el último episodio de de Elon con con Alex, que Elon Musk 00:30:15.000 --> 00:30:19.000 predice que que que el mundo no está preparado, ya directamente el año 00:30:19.000 --> 00:30:23.000 que viene no va a haber suficiente capacidad en la red eléctrica para 00:30:23.000 --> 00:30:28.000 alimentar la inteligencia artificial. 00:30:28.000 --> 00:30:32.000 Entonces, este plan por fases de Microsoft incluye nuevas formas de 00:30:32.000 --> 00:30:36.000 alimentar estos data centers, como la famosa fusión nuclear, fusión 00:30:36.000 --> 00:30:40.000 nuclear en la que en la que inviertes Amalman, y también en el corto 00:30:40.000 --> 00:30:45.000 plazo en la fisión nuclear, ¿no? 00:30:46.000 --> 00:30:49.000 Con estos pequeños micro rectores. 00:30:49.000 --> 00:30:57.000 Sí, Claro, bueno, que es, podría llegar a costar ciento quince mil millones de dólares, poca poca broma. 00:30:57.000 --> 00:31:00.000 El caso es que, claro, la capacidad de computación que van a tener juntos 00:31:00.000 --> 00:31:03.000 OpenAI y y Microsoft es, nos señala muy claro la carrera, es decir, quien 00:31:03.000 --> 00:31:06.000 quiera tener el mejor modelo, el primero que quiera llegar, sí se llega 00:31:06.000 --> 00:31:09.000 con todos los asterisco a esa inteligencia artificial de de de nivel 00:31:09.000 --> 00:31:16.000 humano, pues va a necesitar esto. 00:31:16.000 --> 00:31:21.000 Para mí también es un síntoma, y creo que que que tendríamos que 00:31:21.000 --> 00:31:26.000 debatirlo con con con foco y con interés, de el reparto de poder que 00:31:26.000 --> 00:31:33.000 puede devenir de el de quién tiene la capacidad de generar y controlar estos modelos. 00:31:33.000 --> 00:31:37.000 Es decir, no hay un estado ni una organización supraestatal como la Unión 00:31:37.000 --> 00:31:41.000 Europea que se acerque a la milésima parte de capacidad de computación 00:31:41.000 --> 00:31:45.000 que van a tener OpenAI Microsoft o que va a tener Meta con Facebook o que 00:31:45.000 --> 00:31:50.000 tiene Amazon o que tiene Apple. 00:31:50.000 --> 00:31:55.000 Es decir, que si estos modelos van a integrarse, van a venir cargados de 00:31:55.000 --> 00:32:00.000 ideología y puntos de vista, van a capturar un montón del valor del 00:32:00.000 --> 00:32:05.000 aumento de la productividad, van a ser los decisores en el coste 00:32:05.000 --> 00:32:11.000 energético, la clave en la investigación científica. 00:32:12.000 --> 00:32:16.000 Claro, todos estos factores se van a mover, primero, en síntomas de de 00:32:16.000 --> 00:32:20.000 desigualdad, es decir, a unas pocas entidades centralizadas, a no ser que 00:32:20.000 --> 00:32:24.000 el mundo ofensor funcione mucho mejor de lo que yo espero. 00:32:24.000 --> 00:32:35.000 Y dos, además, van a capturar un una, bueno, van a capturar y van a tener una influencia política y económica enorme. 00:32:35.000 --> 00:32:38.000 Y yo creo que los estados van a empezar a ver esto con con recelo. 00:32:39.000 --> 00:32:46.000 Para para para acabar un poco con con esto, Grog Dog, Grog Dog debería llegar también este año, por lo que ha provisto Elon Musk. 00:32:47.000 --> 00:32:50.000 Atención, porque Grob uno y medio ya está bastante bien. 00:32:51.000 --> 00:32:56.000 A a margen de la visión meme o la de de la de la etapa actual de Elon, él 00:32:56.000 --> 00:33:01.000 lo lo de Groc viene viene en serio, yo creo que va a ser uno de los 00:33:01.000 --> 00:33:06.000 candidatos, y Apple se supone que tiene real, que es un modelo también 00:33:06.000 --> 00:33:11.000 grande de lenguaje, que tiene algunas innovaciones interesantes, que dicen 00:33:11.000 --> 00:33:16.000 que promete renovar a Siri y que podría salvarle de tener que contar con 00:33:16.000 --> 00:33:21.000 tecnología de terceros para el nuevo para el nuevo iOS y que, en teoría, 00:33:21.000 --> 00:33:26.000 con esto, Apple debería estar también en la pomada. 00:33:26.000 --> 00:33:29.000 Llama tres llega este verano y GPT cinco se supone que también antes de 00:33:29.000 --> 00:33:32.000 otoño, o sea, que va a estar la carrera enorme, todo con empresas 00:33:32.000 --> 00:33:35.000 privadas, todo con organizaciones estadounidenses, sobre todo, y parece 00:33:35.000 --> 00:33:41.000 que no hay ningún estado, ¿verdad, Mati? 00:33:41.000 --> 00:33:49.000 Parece que que ninguna potencia, no sé, a lo mejor europea se anima a entrar en esta en esta guerra de combate? 00:33:49.000 --> 00:33:50.000 ¿O tú tú sabes de alguien? 00:33:50.000 --> 00:33:58.000 Yo sé de un gobierno que a lo mejor se pone a la altura, No es Corea del Norte, no es Irán, no es Estados Unidos. 00:33:58.000 --> 00:34:03.000 Estoy hablando del gobierno de España, estoy hablando de la administración de Pedro Sánchez. 00:34:04.000 --> 00:34:07.000 Wow, por fin, por fin estamos ahí, Matías. 00:34:08.000 --> 00:34:12.000 Sabíamos que, bueno, ya somos una potencia en crear influencers virtuales, 00:34:12.000 --> 00:34:16.000 por ejemplo, ahí estamos muy bien colocados, pero lo veíamos, ya dijo 00:34:16.000 --> 00:34:20.000 que iba a crear un modelo de lenguaje y ya ha dado el paso del del gran 00:34:20.000 --> 00:34:25.000 acuerdo con un proveedor para ponernos en marcha. 00:34:25.000 --> 00:34:29.000 Y este proveedor, nosotros, que IBM, con el que han firmado un memorando, 00:34:29.000 --> 00:34:33.000 un acuerdo de colaboración el el estado, el gobierno, con con la con la 00:34:33.000 --> 00:34:39.000 gran consultora estadounidense, Matías. 00:34:39.000 --> 00:34:51.000 Claro, es que se pondrían a pensar, ¿qué empresa del mundo tecnológico está más llena de telarañas que Cisco, por ejemplo, pues IBM. 00:34:51.000 --> 00:34:54.000 No, no, es es broma, es broma. 00:34:54.000 --> 00:34:59.000 IBM, si si no se escucha algún ingeniero de IBM, sé que es sí que hay 00:34:59.000 --> 00:35:04.000 sé que sigue habiendo buenos ingenieros en IBM, pero voy a dar paso a tu 00:35:04.000 --> 00:35:09.000 investigación, porque has hecho toda una documentación de lo que tiene 00:35:09.000 --> 00:35:14.000 IBM en inteligencia artificial, y y no es exactamente muy prometedor, ¿no? 00:35:15.000 --> 00:35:19.000 Hay un punto de un inciso, es decir, cuando yo estudiaba la carrera, 00:35:19.000 --> 00:35:23.000 éramos unos colegas, y nos hicimos un viaje a Madrid, era, creo que 00:35:23.000 --> 00:35:27.000 fuimos, atención, señoras y señores, fuimos al SIMO y era era un viaje 00:35:27.000 --> 00:35:31.000 ahí como muy muy especial para nosotros, y aprovechamos para pasar, 00:35:31.000 --> 00:35:37.000 atención, Mathi, por la por la sede de IBM y hacernos una foto con el logo. 00:35:37.000 --> 00:35:40.000 Es decir, eso éramos los estudiantes de de informática de hace de hace 00:35:40.000 --> 00:35:43.000 veinte años, una una situación que bueno, no sé por qué, no sé por 00:35:43.000 --> 00:35:46.000 qué lo he contado, pero pero es una data que que ya sabe la audiencia de 00:35:46.000 --> 00:35:52.000 monos etocrático. 00:35:52.000 --> 00:35:57.000 Vale, el el el cositas que han contado en el memorándum, ¿vale? 00:35:58.000 --> 00:36:05.000 Pues que quieren construir un protocolo sobre herramientas de código abierto, bueno, está muy bien. 00:36:06.000 --> 00:36:10.000 Sobre una infraestructura que permita la diversidad de hardware, porque 00:36:10.000 --> 00:36:14.000 mira, también es otro aspecto para bien pensado, no no te atas a un 00:36:14.000 --> 00:36:18.000 único proveedor, adaptada, bueno, pues un poco a la realidad también 00:36:18.000 --> 00:36:22.000 estatal española, porque lo que quieren es que se incluyan toda la la 00:36:22.000 --> 00:36:27.000 lengua cooficiales con innovación, transparencia y seguridad. 00:36:28.000 --> 00:36:32.000 Y, bueno, es un poco la las declaraciones estas que se hacen, ¿no? 00:36:32.000 --> 00:36:33.000 En en esto en este tipo de momento. 00:36:34.000 --> 00:36:38.000 Y, bueno, yo creo que les ha faltado decir, a nadie le han despedido la vida por contratar a IBM, ¿no? 00:36:38.000 --> 00:36:43.000 Es un es un pincho que que siempre andaba ahí por el por el desarrollo informático. 00:36:43.000 --> 00:36:49.000 Bueno, yo me he ido un poco a decir, vamos a ver con qué modelos cuenta IBM, ¿vale? 00:36:49.000 --> 00:36:53.000 Vamos a ver con qué con qué modelos, pues, grande de lenguaje tiene tiene 00:36:53.000 --> 00:36:57.000 esta empresa Y, bueno, tiene tiene una página, también me ha apoyado un 00:36:57.000 --> 00:37:01.000 poco en el trabajo de de César García en LinkedIn. 00:37:02.000 --> 00:37:05.000 Bueno, el caso es que en su biblioteca aparecen tres modelos grandes, unos 00:37:05.000 --> 00:37:08.000 trece billones, unos de veinte millones de de veinte billion parámetros, 00:37:08.000 --> 00:37:13.000 bueno, ya sabéis, meditas estadounidense. 00:37:13.000 --> 00:37:17.000 Y y también disponen y ofrecen que trabajan con con Jama o trabajan con 00:37:17.000 --> 00:37:21.000 Mistral o con los modelos que liberó con liberó Google, pero entendemos, 00:37:21.000 --> 00:37:25.000 yo entiendo que van con los modelos granite, que son los tres modelos 00:37:25.000 --> 00:37:29.000 grandes que ha que ha creado IBM, ¿vale? 00:37:30.000 --> 00:37:36.000 Entonces, pues tienen una especialización, defiende IBM, en, que son muy 00:37:36.000 --> 00:37:42.000 buenas en preguntas de respuesta, resúmenes, clasificación, traducción y RAG. 00:37:42.000 --> 00:37:46.000 RAG, acordaros de que hace un par de capítulos hablamos muchísimo de de 00:37:46.000 --> 00:37:50.000 de este, el uso de esta de esta técnica en inteligencia artificial, y que 00:37:50.000 --> 00:37:54.000 viene a decir que está muy bien pensado para capturar también y apoyarse 00:37:54.000 --> 00:38:01.000 en una base de datos o en una fuente de conocimiento externa al modelo, ¿cierto? 00:38:01.000 --> 00:38:04.000 Has entrenado el modelo con los contenidos que ahora veremos, pero además 00:38:04.000 --> 00:38:07.000 le dices al modelo para construir la respuesta mírate toda esta 00:38:07.000 --> 00:38:10.000 documentación, lo cual puede ser aprovechable para algunos casos de uso 00:38:10.000 --> 00:38:13.000 que haya pensado el gobierno o el estado, que, por ejemplo, pues que mire 00:38:13.000 --> 00:38:16.000 la documentación de la Seguridad Social o que mire la legislación que 00:38:16.000 --> 00:38:24.000 que diga Ministerio de Hacienda, pues pues cosas así. 00:38:24.000 --> 00:38:29.000 Bueno, el caso es que hay un PDF con un informe técnico de de los modelos 00:38:29.000 --> 00:38:34.000 y, bueno, tienen unas, según su la propia información que da IBM, 00:38:34.000 --> 00:38:39.000 atención, no es ranking de de gente externa, tienen una clasificación o 00:38:39.000 --> 00:38:47.000 un rendimiento un poquito inferior a los Llama dos de tamaño equivalente. 00:38:48.000 --> 00:38:51.000 Llama dos, Estamos hablando hace cuántos meses. 00:38:53.000 --> 00:38:55.000 Claro, va, está a punto de salir el llama tres. 00:38:55.000 --> 00:39:01.000 Es decir, si el nivel es, soy un poquito que llama, soy un poquito peor que 00:39:01.000 --> 00:39:07.000 llama dos, eso nos sitúa que en los rankings y los benchmarks habituales, 00:39:07.000 --> 00:39:13.000 pues el modelo con el que va a partir el gobierno no está en el top diez, Mati. 00:39:14.000 --> 00:39:15.000 No está en el top veinte. 00:39:16.000 --> 00:39:20.000 No está en el top treinta y no está en el top cuarenta. 00:39:21.000 --> 00:39:23.000 Todo eso sin contar los que están por salir. 00:39:23.000 --> 00:39:31.000 Aquí hay una salvedad, estoy contando que que IBM no va a sacar Granite cuatro pasado mañana y se van a basar en Granite cuatro. 00:39:31.000 --> 00:39:38.000 Es otro otra opción, que a lo mejor no lo sabemos, como nos lo han dicho, yo me estoy ateniendo a la información pública en las páginas de IBM. 00:39:38.000 --> 00:39:43.000 El puesto que daría en los rankings es el puesto cuarenta y uno, pero que 00:39:43.000 --> 00:39:48.000 no no caigamos en el desánimo porque en la propia en el propio 00:39:48.000 --> 00:39:53.000 memorándum oficial lo que dice que, atención, establecer a la 00:39:53.000 --> 00:39:58.000 administración general del estado a través del Ministerio de 00:39:58.000 --> 00:40:03.000 Transformación Digital y de la fundación y de la función pública como 00:40:03.000 --> 00:40:09.000 líder mundial en inteligencia artificial. 00:40:09.000 --> 00:40:10.000 ¿Y sabes? 00:40:10.000 --> 00:40:13.000 Yo he unido todas las cosas, maki, he llegado a una conclusión. 00:40:13.000 --> 00:40:19.000 Yo creo que el gobierno va a apostar por el espíritu de Fernando Alonso. 00:40:19.000 --> 00:40:21.000 ¿Qué es lo que pasa con Fernando Alonso? 00:40:21.000 --> 00:40:25.000 Fernando Alonso tiene una una una clasificatoria, este, mierda, una vez, ¿no? 00:40:25.000 --> 00:40:29.000 Va a salir el dieciocho, por ejemplo, las condiciones son nefastas, son 00:40:29.000 --> 00:40:33.000 imposibles, Tiene unos neumáticos que le compró a unos gitanos 00:40:33.000 --> 00:40:37.000 mercadillo Welling, una cosa terrible. 00:40:37.000 --> 00:40:39.000 ¿Y qué hace España? 00:40:39.000 --> 00:40:44.000 Decir, bueno, la treinta y tres, va a caer, vamos a ganar, da igual que salga el dieciocho, no importa. 00:40:45.000 --> 00:40:47.000 Ese es el espíritu de Fernando Alonso. 00:40:47.000 --> 00:40:48.000 Me parece atractivo, me parece 00:40:49.000 --> 00:40:53.000 Y claro, nosotros empezamos el cuarenta y uno, estamos ahí detrás de 00:40:53.000 --> 00:40:57.000 llama dos, estamos con un modelo tal, hay declaraciones que que que 00:40:57.000 --> 00:41:01.000 preocupan como que que que se va a entrenar con las sesiones del congreso, 00:41:01.000 --> 00:41:05.000 es decir, con con los discursos de Cuga Gamarra, Óscar Puente, ¿no? 00:41:05.000 --> 00:41:07.000 Con con ese nivel ahí, vamos a tenerlo, ¿no? 00:41:07.000 --> 00:41:10.000 Lo de Pablo Iglesias, Abascal, todo eso va a estar entrando a a la 00:41:10.000 --> 00:41:13.000 inteligencia artificial, y desde el puesto cuarenta y uno, vamos, 00:41:13.000 --> 00:41:17.000 atención, a remontar, va a ser va a ser una cosa epiquísima, 00:41:17.000 --> 00:41:18.000 más bien. 00:41:18.000 --> 00:41:21.000 Tengo tengo varios pensamientos, pienso pensamientos. 00:41:23.000 --> 00:41:27.000 Lo primero, esto entiendo que va a estar disponible para todos los 00:41:27.000 --> 00:41:31.000 españoles, porque la habremos financiado todos los españoles, pero luego 00:41:31.000 --> 00:41:35.000 en las instituciones vendrá Microsoft y, de alguna manera, hará que 00:41:35.000 --> 00:41:39.000 paguemos de nuevo por su modelo de lenguaje, que estará en todos los 00:41:39.000 --> 00:41:44.000 ordenadores de todas las instituciones, entonces ahí va a haber duplicidades. 00:41:45.000 --> 00:41:49.000 Luego, ojalá permita Pedro Sánchez que en el dataset esté manual de 00:41:49.000 --> 00:41:53.000 resiliencia para que luego todos los españoles podamos conversar con el 00:41:53.000 --> 00:41:59.000 modelo de lenguaje sobre cómo gestionar una crisis, ¿no? 00:41:59.000 --> 00:42:01.000 Como fue la crisis de la de la pandemia. 00:42:01.000 --> 00:42:09.000 Ya con eso partimos con ventaja respecto a otros gobiernos del mundo, con el el la autobiografía de Pedro Sánchez. 00:42:10.000 --> 00:42:14.000 Y y, pues nada, no sé cómo va a salir esto, la verdad, si ya salimos del 00:42:14.000 --> 00:42:19.000 puesto desde el puesto cuarenta hablando de llama dos hace no sé cuántos meses, pues 00:42:20.000 --> 00:42:21.000 Te puedo contar una cosa más. 00:42:23.000 --> 00:42:27.000 Hay una razón, es decir, aquella audiencia puede decir, bueno, ¿y por qué hacen todo esto? 00:42:28.000 --> 00:42:30.000 ¿Por qué no cogen un modelo más competitivo? 00:42:30.000 --> 00:42:31.000 ¿Por qué IBM? 00:42:32.000 --> 00:42:36.000 Bueno, hay una hay una hay un elemento que nos ayudará a entender este 00:42:36.000 --> 00:42:40.000 tipo de lecciones, porque no es que la gente que está ahí tomando 00:42:40.000 --> 00:42:44.000 decisiones sea tonta o sea corrupta, sino que hay un argumento que, 00:42:44.000 --> 00:42:48.000 además, lo ejemplificaba el ministro a escribir al al al explicar este 00:42:48.000 --> 00:42:54.000 esta apuesta, que es la Ley de inteligencia artificial europea. 00:42:55.000 --> 00:42:59.000 Esta ley establece la obligación de transparencia respecto a los dataset 00:42:59.000 --> 00:43:03.000 de entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, ya sabemos que 00:43:03.000 --> 00:43:07.000 quedan meses, años de la de la aplicación, pero tiene sentido de que si 00:43:07.000 --> 00:43:11.000 España o, bueno, en este caso, pues los diputados socialistas han votado 00:43:11.000 --> 00:43:15.000 a favor de una ley que exige transparencia, no escogieran un modelo que te 00:43:15.000 --> 00:43:21.000 oculta con qué dataset se ha entrenado. 00:43:21.000 --> 00:43:25.000 ¿Qué tienen de bueno los modelos de IBM y los estos granitos? 00:43:26.000 --> 00:43:35.000 Pues que son transparentes, te dicen qué dataset han utilizado y de qué se han y de qué se han nutrido. 00:43:35.000 --> 00:43:37.000 Y eso también lo he estado mirando. 00:43:39.000 --> 00:43:44.000 Claro, en los datos de entrenamiento aparecen un montón de cosas como, 00:43:44.000 --> 00:43:49.000 pues paper científico de la página de Arbix, aparece, pues Github, 00:43:49.000 --> 00:43:54.000 aparece Wikipedia, aparece Hacker News, atención, porque el foro este de 00:43:54.000 --> 00:43:59.000 de, bueno, de de gente muy ligada al mundo del emprendimiento tecnológico 00:43:59.000 --> 00:44:04.000 esta forma parte del entrenamiento, yo creo que va a ser una una buena 00:44:04.000 --> 00:44:09.000 mezcla de entretener tecnológicos y cucaragamarra, yo creo que ahí 00:44:09.000 --> 00:44:14.000 saldrán cosas innovadoras. 00:44:14.000 --> 00:44:28.000 Y otra cosa que utilizan es, y muy interesante, Open WebTex, que es una versión Open Source que intentaban ayudar el dataset de OpenAI. 00:44:29.000 --> 00:44:30.000 Esto tiene una historia. 00:44:30.000 --> 00:44:35.000 OpenEI, cuando lanza GPT dos, es cuando empieza ya a ser menos open y 00:44:35.000 --> 00:44:40.000 empieza a ocultarte, a no compartir qué data set utilizó para entrenar su modelo. 00:44:40.000 --> 00:44:43.000 El objetivo de OpenAI, y el motivo por el que ni Meta, ni Apple, ni Google, 00:44:43.000 --> 00:44:46.000 ni ninguno, ni Anthropic, te dicen el data set exactamente que han 00:44:46.000 --> 00:44:51.000 utilizado es doble. 00:44:52.000 --> 00:44:55.000 Por un lado, no quieren demanda de propiedad intelectual o, por lo menos, 00:44:55.000 --> 00:44:58.000 tener que batallar con un millón de de gente en los juzgados, y dos, el 00:44:58.000 --> 00:45:01.000 secreto industrial, no queremos que tú puedas imitar o replicar nuestros 00:45:01.000 --> 00:45:06.000 nuestro modelo. 00:45:07.000 --> 00:45:11.000 Granite de IBM no es así, Granite de IBM te dice, hemos usado OpenWeb 00:45:11.000 --> 00:45:15.000 text, que en esa historia que te estaba contando de que en en el momento 00:45:15.000 --> 00:45:20.000 que sale GPT dos, pues OpenAI explica un poco su sus fuentes y cómo lo han hecho. 00:45:21.000 --> 00:45:26.000 Pues, unos estudiantes universitarios de la Universidad de Texas en Austin, 00:45:26.000 --> 00:45:31.000 Golascan y Cohen, pues intentaron replicar GPT dos por fuera con con un 00:45:31.000 --> 00:45:36.000 modelo más abierto, y para eso crearon este OpenWebTex, que es realmente, 00:45:36.000 --> 00:45:42.000 pues la misma metodología que hizo OpenAI para GPT dos, pues ellos lo lo lo utilizaron. 00:45:44.000 --> 00:45:45.000 ¿En qué consistía, sobre todo? 00:45:46.000 --> 00:45:47.000 ¿En qué consistía? 00:45:47.000 --> 00:45:51.000 Pues, sobre todo lo que hicieron fue irse a Reddit, scrapearlo, es decir, 00:45:51.000 --> 00:45:55.000 programar un software que leía y almacenaba lo que encontraba en Reddit, 00:45:55.000 --> 00:45:59.000 pero que hacía lo siguiente, cuando un tema tenía muchos votos 00:45:59.000 --> 00:46:03.000 favorables, es decir, que la comunidad consideraba que era un tema 00:46:03.000 --> 00:46:07.000 interesante, relevante, que les gustaba, que les parecía bien, veía qué 00:46:07.000 --> 00:46:11.000 enlaces había en ese tema y asumía este contenido es bueno, porque la 00:46:11.000 --> 00:46:17.000 comunidad de ready está apostando a favor. 00:46:17.000 --> 00:46:21.000 Así que el modelo de inteligencia artificial de estado español, de 00:46:21.000 --> 00:46:25.000 España, se basará en lo que los usuarios de Reddit consiguieron que era 00:46:25.000 --> 00:46:30.000 interesante, y se metió en este dataset de OpenWebTex. 00:46:31.000 --> 00:46:34.000 Y por muy transparente que seas, ahí el noventa y nueve con noventa y 00:46:34.000 --> 00:46:37.000 nueve por ciento del contenido tenía, bueno, el cien por ciento tiene 00:46:37.000 --> 00:46:40.000 derecho a tu auto, pero el el el el noventa y nueve cuarenta y nueve 00:46:40.000 --> 00:46:46.000 tendría copyright, no sería ni Creative Commons ni de Libre Acceso ni nada de nada. 00:46:46.000 --> 00:46:49.000 Es decir, cumple la transparencia, pero ojo, porque el modelo sigue estando 00:46:49.000 --> 00:46:52.000 entrenado con contenido que viene de lo que se ha encontrado en Internet 00:46:52.000 --> 00:46:57.000 este este Chrome. 00:46:57.000 --> 00:47:01.000 Pues, aún así yo creo que estos modelos que intentan de alguna forma que 00:47:01.000 --> 00:47:05.000 el dataset sea, pues eso, no solo transparente sino que no tenga esos 00:47:05.000 --> 00:47:09.000 derechos de autor, ¿va a ser tanta la diferencia con con los modelos que 00:47:09.000 --> 00:47:13.000 directamente les da igual todo, o sea, hasta ahora el rumor de que OpenAI 00:47:13.000 --> 00:47:17.000 usó Whisper para transcribir millones de horas de YouTube y entrenar con 00:47:17.000 --> 00:47:26.000 eso sus sus modelos de lenguaje. 00:47:26.000 --> 00:47:28.000 Entonces, con eso no puedes competir, o sea, el conocimiento de la 00:47:28.000 --> 00:47:30.000 humanidad de YouTube contra los discursos de Cucacabarra, pues hay hay 00:47:30.000 --> 00:47:32.000 cierta distancia, ¿no? 00:47:41.000 --> 00:47:42.000 Pues veremos, veremos. 00:47:42.000 --> 00:47:46.000 Mi mi expectativa, Mathi, es, bueno, hay una gente que que que está un 00:47:46.000 --> 00:47:50.000 poco bastante en contra de de que el estado tenga estas necesidades 00:47:50.000 --> 00:47:54.000 tecnológicas y y que le y hace una enmienda a la totalidad. 00:47:54.000 --> 00:47:58.000 Yo creo que tiene sentido que el estado se plantee meter inteligencia 00:47:58.000 --> 00:48:02.000 artificial en sus en sus ministerios, en su funcionamiento, de una manera 00:48:02.000 --> 00:48:06.000 muy prudente, eso sí, yo creo que la una precipitación aquí podría ser 00:48:06.000 --> 00:48:10.000 fatal, entonces, creo que el estado debe tener un un papel más de lo que 00:48:10.000 --> 00:48:16.000 los americanos llaman un spar Follower, ¿no? 00:48:16.000 --> 00:48:20.000 No tanto como un un innovador que que se arriesga tanto. 00:48:20.000 --> 00:48:25.000 Y claro, una vez que decides voy a entrar, todo todas las opciones son discutibles y criticables. 00:48:25.000 --> 00:48:30.000 Ah, es que estás casado con Microsoft y OpenAI y todo es propietario y no tenemos nada. 00:48:30.000 --> 00:48:33.000 Bueno, pues pues tendríamos los perjuicios. 00:48:34.000 --> 00:48:39.000 O esta vía de, oye, voy a lo abierto y transparente, pero salgo del puesto cuarenta y pico. 00:48:39.000 --> 00:48:43.000 Tengo voy a tener un nivel bastante peor que que el estado del arte en 00:48:43.000 --> 00:48:48.000 inteligencia artificial y probablemente muchísimo peor si si lo miramos en otoño. 00:48:48.000 --> 00:48:52.000 Pues, claro, que está pagando un precio por esa transparencia que que que que exiges. 00:48:53.000 --> 00:49:00.000 Bueno, yo creo que para mí habría un un escenario más virtuoso, que es el que a mí me habría gustado. 00:49:00.000 --> 00:49:03.000 Pues mira, lo hago con una tecnológica española, con una empresa mediana 00:49:03.000 --> 00:49:06.000 o pequeña no tanto, pero bueno, una empresa mediana especializada en 00:49:06.000 --> 00:49:09.000 inteligencia artificial que partiendo de un llama tres, por ejemplo, nos 00:49:09.000 --> 00:49:15.000 pudiera llevar a un nivel mucho más alto y mucho más competitivo. 00:49:15.000 --> 00:49:18.000 Ese sería el escenario que yo vería virtuoso, pero, de nuevo, si Meta no 00:49:18.000 --> 00:49:21.000 no te promete que va a ser transparente, es que no estarías cumpliendo la 00:49:21.000 --> 00:49:25.000 propia ley que has impulsado en busca. 00:49:25.000 --> 00:49:29.000 Sí, a nivel personal, lo que más me entusiasma, lo que me comentaste 00:49:29.000 --> 00:49:33.000 ayer, de el caos que va a ser cuando se lance esto y tengamos a los 00:49:33.000 --> 00:49:37.000 periodistas de OK Diario intentando sacarle al modelo de lenguaje, 00:49:37.000 --> 00:49:41.000 retorcer de alguna forma para, no sé, hacer comparativas Hitler, Pedro 00:49:41.000 --> 00:49:45.000 Sánchez, cosas de eso. 00:49:45.000 --> 00:49:47.000 Ah, ¿qué tal, qué te parece Koldo? 00:49:47.000 --> 00:49:51.000 Bueno, pues yo creo que a mí, habrá habrá titulares jugosos y muchos clics. 00:49:52.000 --> 00:49:58.000 De nuevo, el gobierno está revitalizando la la la economía española, porque ahí se moverán los flujos económicos. 00:49:58.000 --> 00:50:01.000 Te planteo, Matty, tenemos tiempo para una noticia más. 00:50:02.000 --> 00:50:03.000 Entonces, te voy a te 00:50:03.000 --> 00:50:05.000 voy a plantear tres opciones, vamos a ver. 00:50:06.000 --> 00:50:10.000 Sand Alma pide más perras, opción Sí, todavía más. 00:50:10.000 --> 00:50:18.000 La segunda, la guerra de talento más loca de la historia de la tecnología con Sergi Brin, Mark Zuckerberg y Eloncio Musk. 00:50:18.000 --> 00:50:22.000 Y, por último, Elon Musk tiene tiene dos papeletas. 00:50:23.000 --> 00:50:30.000 Elon se raja del del tele barato y no no monta el robotaxi del futuro. 00:50:30.000 --> 00:50:31.000 ¿Cuál te apetece? 00:50:31.000 --> 00:50:34.000 Pues, yo creo que nos ventilamos las tres bastante rápido. 00:50:34.000 --> 00:50:39.000 Por ejemplo, por ejemplo, lo de lo de Johnny Ibbie y Sam Alman lo habíamos 00:50:39.000 --> 00:50:44.000 comentado, pero ahora se sabe que está en busca de mil millones de 00:50:44.000 --> 00:50:49.000 dólares de nuevo Sam Alman pidiendo perras para desarrollar con este 00:50:49.000 --> 00:50:54.000 mítico diseñador de de Apple el dispositivo de IA personal, que estas 00:50:54.000 --> 00:51:01.000 empresas como Humanein han intentado y que son un desastre, pues el de OpenAJI, ¿no? 00:51:01.000 --> 00:51:02.000 Y diseñado por Johnny Eyed, ¿no? 00:51:02.000 --> 00:51:08.000 El mejor diseñador, el más el que tiene más renombre que podemos encontrar, pues con eso plantean 00:51:12.000 --> 00:51:14.000 una cosa te digo, atención. 00:51:15.000 --> 00:51:21.000 Meta nos ha invitado, voy a ir yo en esta ocasión, Matty, a su evento de inteligencia artificial en Europa. 00:51:21.000 --> 00:51:26.000 Y han prometido que habrá pruebas de las RayBan, estas con inteligencia artificial. 00:51:27.000 --> 00:51:34.000 Estoy deseandito, porque yo creo que es ahora mismo el estado del arte, la punta de lanza en integración de IA en en wareables, en en gadgets. 00:51:35.000 --> 00:51:39.000 Estoy deseando hablar con BigAfas, Mati, que es algo que nunca he logrado y y y está ahí. 00:51:39.000 --> 00:51:43.000 El gadgets que más cerca estoy de compra impulsiva de irme a a comprar. 00:51:44.000 --> 00:51:46.000 Lo único que me separa de comprarlas es que tengo que graduarla, ¿no? 00:51:46.000 --> 00:51:48.000 Y es un desembolso adicional. 00:51:49.000 --> 00:51:51.000 Ser y y Mark Zuckerberg te han llamado 00:51:51.000 --> 00:51:52.000 No me han llamado todavía. 00:51:52.000 --> 00:51:53.000 Alguna llamada. 00:51:53.000 --> 00:51:55.000 Estoy mirando el móvil, no tengo llamadas perdidas. 00:51:55.000 --> 00:52:03.000 No, bueno, pues están llamando, porque se están implicando personalmente en la contratación de los talentos de la IA. 00:52:03.000 --> 00:52:04.000 Es decir, tú estás tan tranquilo, ¿no? 00:52:04.000 --> 00:52:07.000 Programando tus inteligencias artificiales ahí, ah, llama a tres, ah, no 00:52:07.000 --> 00:52:10.000 sé qué, no sé cuánto, y de repente está, suena ahí el teléfono y es 00:52:10.000 --> 00:52:13.000 Sergi Brin o es Mark Zuckerberg, que que que hay como reclutadores de 00:52:13.000 --> 00:52:19.000 LinkedIn están peleándose por llevarte a Associa. 00:52:19.000 --> 00:52:21.000 Sagay Brink es un poco como Goku, ¿no? 00:52:21.000 --> 00:52:24.000 Que lo hemos usado tanto como símil, pero Goku estaba en el cielo y y de 00:52:24.000 --> 00:52:27.000 repente necesitamos tu ayuda, Goku vuelve del cielo que tenemos que acabar 00:52:27.000 --> 00:52:31.000 con Freezer, ¿no? 00:52:31.000 --> 00:52:32.000 Pues lo mismo con Sergi 00:52:32.000 --> 00:52:41.000 que de repente está tan implicado en el en cómo va a acabar el tema de la inteligencia artificial. 00:52:41.000 --> 00:52:44.000 Pues y además una mala noticia para los que estamos buscando coche a 00:52:44.000 --> 00:52:47.000 pilas, es decir, lo que queremos es un coche eléctrico, porque, claro, 00:52:47.000 --> 00:52:50.000 Elon está subiendo el salario de los ingenieros de Tesla, porque, claro, 00:52:50.000 --> 00:52:53.000 es tan grande la guerra por el talento de inteligencia artificial que, 00:52:53.000 --> 00:53:00.000 bueno, otros están ahí pescando en en Tesla. 00:53:00.000 --> 00:53:04.000 Entonces, claro, Xiaomi te te te aprieta con el coche eléctrico barato, y 00:53:04.000 --> 00:53:09.000 luego, por otro lado, pues tú tienes que pagar mal, el ingeniero no puede hacer rebaja. 00:53:09.000 --> 00:53:13.000 Claro, es que Elon se basa en la gente que trabaja conmigo es porque quiere 00:53:13.000 --> 00:53:17.000 cambiar el mundo, quiere colonizar Marte y todo esto, no, ahora necesito 00:53:17.000 --> 00:53:21.000 pagarles porque si no no voy a tener talento en inteligencia artificial. 00:53:24.000 --> 00:53:30.000 Bueno, no sé si les había hablado todavía Nélon, creo que ese capítulo está está pendiente. 00:53:30.000 --> 00:53:36.000 Lo que sí promete Elon es que llega el robotaxi en en agosto, o en agosto del Bronx. 00:53:36.000 --> 00:53:40.000 Y en en entre el ocho del ocho, el ocho de agosto anuncia el robotaxi, pero 00:53:40.000 --> 00:53:44.000 también entre rumores de que han cancelado el coche barato, que era el 00:53:44.000 --> 00:53:48.000 que yo estaba esperando para comprarme, si alguna vez me lo compro. 00:53:48.000 --> 00:53:50.000 Él no ha negado estos rumores. 00:53:50.000 --> 00:53:52.000 Ahora mismo no se sabe muy bien qué va a pasar, pero como presenten el 00:53:52.000 --> 00:53:54.000 coche barato y no tenga volante, yo no lo voy a comprar, yo creo que no 00:53:54.000 --> 00:53:57.000 está preparado. 00:53:58.000 --> 00:54:06.000 Oye, varias veces en Twitter la la gente de de que sigue el podcast nos ha pasado los últimos vídeos del del FSD de Tesla. 00:54:07.000 --> 00:54:09.000 Jolín, tío, yo yo flipado, yo claro, creo, entiendo que es Estados Unidos 00:54:09.000 --> 00:54:11.000 y que allí le dejan hacer muchísimo más, muchísimo más de lo que he 00:54:11.000 --> 00:54:14.000 visto aquí en en España. 00:54:14.000 --> 00:54:19.000 Es una cosa de de romperte la cabeza, me parece que, bueno, poquito a poco, 00:54:19.000 --> 00:54:24.000 yo creo que se siguen así en en en veinte años, será verdad que se le 00:54:24.000 --> 00:54:30.000 puede llamar copiloto, pero pero es es un nivel tecnológico bastante sorprendente. 00:54:30.000 --> 00:54:37.000 De hecho, el que le lleva un poco de delantera en esto de los Robotarsis, que es Guaimo, Guaymo sí lo está haciendo muy bien. 00:54:37.000 --> 00:54:41.000 Aquí ya contamos también la crisis de Crush, de de otro competidor en en 00:54:41.000 --> 00:54:45.000 robotaxi autónomo, pero Waymo lo está haciendo muy bien, ya están 00:54:45.000 --> 00:54:49.000 saliendo a la a la Itopizza, están saliendo del del área metropolitana 00:54:49.000 --> 00:54:53.000 de San Francisco, y ahora están empezando a repartir fetitos de Uber Eats. 00:54:54.000 --> 00:55:00.000 Bueno, pues si no llega vuestro pedido de Uber Eats es porque alguien le ha puesto un cono encima del coche y y ya no se mueve. 00:55:00.000 --> 00:55:06.000 Claro, es decir, si alguien le pone un cono, a partir de ahora te te puede comerte tú el showarma a ti, ¿no? 00:55:06.000 --> 00:55:09.000 Lo interceptas, coge el showarma y y suena grande. 00:55:09.000 --> 00:55:10.000 ver, yo 00:55:10.000 --> 00:55:12.000 eso en Málaga, en Málaga no le veo yo 00:55:13.000 --> 00:55:14.000 no sé por qué. 00:55:14.000 --> 00:55:17.000 Es que yo veo los vídeos también, los que tú dices, del FSD haciendo 00:55:17.000 --> 00:55:20.000 intersecciones súper complicadas en Estados Unidos y vale muy bien, pero 00:55:20.000 --> 00:55:23.000 ¿qué pasa en una rotonda en España cuando hay una furgoneta de seguro 00:55:23.000 --> 00:55:26.000 que que entra a toda velocidad y no te cede el paso, pues a ver cómo 00:55:26.000 --> 00:55:30.000 reacciona ahí el coche autónomo. 00:55:30.000 --> 00:55:33.000 Hay que probar todavía en entornos malaguitas y españoles. 00:55:34.000 --> 00:55:42.000 Pues hablando de España, hay un caso, un especial nuestro local en el Puerta Grande o enfermería. 00:55:53.000 --> 00:55:55.000 Puerto Cron de Buenfermería. 00:55:55.000 --> 00:55:56.000 Cuéntame, Antonio. 00:55:57.000 --> 00:56:00.000 Bueno, te traigo lo que puede ser tu futuro. 00:56:00.000 --> 00:56:01.000 Tú, voy a 00:56:01.000 --> 00:56:02.000 estar bien. 00:56:02.000 --> 00:56:05.000 Atención, porque si tú quieres dirigir la futura agencia española de 00:56:05.000 --> 00:56:08.000 supervisión de la inteligencia artificial, ahí, con un ojo, mirando la 00:56:08.000 --> 00:56:11.000 inteligencia artificial, contemplándola, vigilándola bien, la 00:56:11.000 --> 00:56:17.000 convocatoria para mandar tu candidatura candidatura está abierta. 00:56:17.000 --> 00:56:25.000 Hasta el nueve de mayo puedes ofrecerte, puedes postularte a este puesto de trabajo porque, atención, un salario de ciento cincuenta y seis mil euros 00:56:26.000 --> 00:56:27.000 Buen salario, buen salario. 00:56:27.000 --> 00:56:31.000 Y además, situado sucede en la Beautiful City of A Corullas, que es una de 00:56:31.000 --> 00:56:35.000 mis ciudades favoritas de España, un sitio estupendísimo, que que, 00:56:35.000 --> 00:56:39.000 bueno, que yo es una mijita, Mati, eso, tendrás que acostumbrarte, pero 00:56:39.000 --> 00:56:43.000 yo te veo porque te voy a contar un poco lo lo que piden para para este 00:56:43.000 --> 00:56:47.000 puesto, a ver si tú, yo yo creo tienes en mi imagen, ¿no? 00:56:47.000 --> 00:56:55.000 Porque dicen, experiencia académica y técnica en la IA, claramente el mejor creador de GPTs en España eres eres tú, ¿no? 00:56:55.000 --> 00:57:00.000 Entonces, claro, si si si si tienes estudio de investigación, eso lo apunto. 00:57:00.000 --> 00:57:08.000 Yo creo que cuando te echaron de Jim Vodo, si hubieras hecho un paper, ahí tendría más opciones, pero, bueno, habilidades de gestión y liderazgo. 00:57:08.000 --> 00:57:12.000 Bueno, yo te he visto ahí en en el en el crossfit cuando se se trabaja en 00:57:12.000 --> 00:57:16.000 equipo, siempre el primero, el más el más animado ahí gestionando los los grupos. 00:57:16.000 --> 00:57:18.000 Bueno, estás sacando los los colores. 00:57:19.000 --> 00:57:21.000 Claro, comprensión legal y ética. 00:57:21.000 --> 00:57:29.000 Por ejemplo, tus tus tus comentarios sobre Carlos Latre de hoy, pues, denotan una posición ética. 00:57:30.000 --> 00:57:33.000 No dice hacia dónde, pero ética y posición tienes. 00:57:33.000 --> 00:57:36.000 Red de contacto y relaciones institucionales, vamos a ver. 00:57:36.000 --> 00:57:39.000 Tú tienes un podcast que es seguido en Twitter por siete dedos. 00:57:40.000 --> 00:57:41.000 ¿Quién va a competir contigo? 00:57:42.000 --> 00:57:48.000 Ah, es que soy académico, me conozco a Joffrey Hinton, que nos tomamos una vez unos cócteles en un evento. 00:57:48.000 --> 00:57:52.000 No, no, no, no, mirá, mirá la conexión real y comunicación y representación. 00:57:53.000 --> 00:57:58.000 Bueno, tienes el podcast de inteligencia artificial número uno en español de inteligencia artificial, Mati. 00:57:58.000 --> 00:58:02.000 Por lo tanto, yo viendo y valorando esta estos cinco aspectos que se 00:58:02.000 --> 00:58:06.000 valoran para el el puesto de director de la Agencia Española de 00:58:06.000 --> 00:58:10.000 Supervisión de Inteligencia Artificial, creo que tenemos candidatos. 00:58:10.000 --> 00:58:14.000 Yo creo que fallao en algo que me imagino que la supervisión implica la 00:58:14.000 --> 00:58:18.000 atención y mi capacidad de atención en la de un chaval de doce años con 00:58:18.000 --> 00:58:22.000 un smartphone, Así que no sé si no sé si encajo del todo, pero lo voy a 00:58:22.000 --> 00:58:27.000 intentar, lo voy a intentar. 00:58:27.000 --> 00:58:34.000 Vale, pues puerta puerta grande a a esta oferta de trabajo para para que Matías, pues, tenga un futuro laboral. 00:58:34.000 --> 00:58:37.000 Lo que tienes que preguntar primero es las dos cosas fundamental. 00:58:37.000 --> 00:58:41.000 Primero, si hay si hay ticket restaurant, porque de verdad puedes seguir 00:58:41.000 --> 00:58:45.000 haciendo al podcast, porque claro, en en representación de esta 00:58:45.000 --> 00:58:49.000 institución, qué mejor que que este podcast y comentando todas las 00:58:49.000 --> 00:58:55.000 novedades, ¿no? 00:58:55.000 --> 00:58:57.000 Yo le con eso yo creo que lo 00:58:57.000 --> 00:59:03.000 Sí, además imagínate lo que te pagan en en movilidad en transporte desde Málaga a Coruña, ¿no? 00:59:03.000 --> 00:59:07.000 Es casi diagonalmente puesta en las ciudades, pues ahí tengo un extra también. 00:59:08.000 --> 00:59:11.000 Sí, sí, sí, sí, para tener la mudanza, todo, todo, todo. 00:59:11.000 --> 00:59:16.000 Bueno, segundo caso para para nuestro puerta grande de Matti, ChatGPT se delata. 00:59:17.000 --> 00:59:22.000 Atención, porque aparecen los los estudios que que, atención, dicen, 00:59:22.000 --> 00:59:27.000 analizando lo que genera ChatGPT, dicen que tiende a de abusar de en el 00:59:27.000 --> 00:59:33.000 empleo de cierta palabra y empieza a notarse cuando cuando se usa. 00:59:34.000 --> 00:59:40.000 Porque, además, cada vez más los estudios científicos se están 00:59:40.000 --> 00:59:46.000 escribiendo con ChatGPT, y esto localizan porque ChatGPT tiende a 00:59:46.000 --> 00:59:52.000 sobreutilizar respecto al lenguaje habitual humano o de otros estudios 00:59:52.000 --> 00:59:58.000 ciertos términos, como profundizar mosaico, desencadenar, encomiable, es 00:59:58.000 --> 01:00:04.000 decir, ese ese abuso de de profundizar está llevando a que cada vez más 01:00:04.000 --> 01:00:11.000 se pueda identificar qué estudios científicos se están escribiendo con ChatGPT. 01:00:12.000 --> 01:00:16.000 Entonces, aquí tenemos una doble portagando de enfermería, es decir, los 01:00:16.000 --> 01:00:20.000 IAs que se delatan, y empezamos a pillarles los trucos, y los científicos 01:00:20.000 --> 01:00:24.000 que están escribiendo esos paper con ChatGPT 01:00:24.000 --> 01:00:29.000 Yo creo que no hay nada más humano que que usar mucho una palabra cuando la aprende. 01:00:29.000 --> 01:00:34.000 Yo cuando aprendí lo que significa prolijo, empecé a usar la palabra prolijo a tope, ¿no? 01:00:34.000 --> 01:00:37.000 O yo qué sé, palabras así como más rimbombantes. 01:00:38.000 --> 01:00:41.000 Me parece muy humano que ChatGPT haga lo mismo, la verdad. 01:00:41.000 --> 01:00:42.000 Bueno, pues 01:00:45.000 --> 01:00:49.000 es verdad que puede ser preocupante que se use en los paper científicos 01:00:49.000 --> 01:00:53.000 esto del chat GPT, porque ya sabéis que alucina, se equivoca, pero bueno, 01:00:53.000 --> 01:00:57.000 también es verdad que yo he leído algunos paper, bastantes paper, y y y 01:00:57.000 --> 01:01:01.000 si si si dan ganas de dan ganas de no leerlos más, porque es un mundo 01:01:01.000 --> 01:01:08.000 totalmente de de una de una lectura densa y horrorosa, ¿no? 01:01:08.000 --> 01:01:10.000 Y entonces no no apetece mucho. 01:01:10.000 --> 01:01:13.000 Pues bueno, pues a lo mejor con con los modelos grandes lenguajes se 01:01:13.000 --> 01:01:16.000 consigue que tengan otro otro tono, otro otro otro rolleté, así que, 01:01:16.000 --> 01:01:19.000 bueno, mientras que las partes nucleares del estudio estén revisadas y 01:01:19.000 --> 01:01:24.000 bien contrazadas, pues para mí es puerta grande, ¿por qué no? 01:01:24.000 --> 01:01:28.000 Los científicos que que que ahorren tiempo, que ahorren tiempo y se pueden ahí hacer sus cosillas. 01:01:29.000 --> 01:01:33.000 Otro otro tensión, otra tendencia, es que la inteligencia artificial, 01:01:33.000 --> 01:01:37.000 Mathi, puede empezar a quitar trabajo a la influencers para darle a 01:01:37.000 --> 01:01:42.000 trabajo a los informáticos y los diseñadores. 01:01:43.000 --> 01:01:48.000 Todo esto viene porque se ha creado a la presentadora barra influencer Alba 01:01:48.000 --> 01:01:53.000 Renay, que, en principio, iba a presentar una sección del programa 01:01:53.000 --> 01:01:58.000 Supervivientes. 01:01:59.000 --> 01:02:04.000 Bueno, los creadores de Alba han tenido que tranquilizar al público diciendo que no se ha quitado el puesto de trabajo a nadie, ojo. 01:02:04.000 --> 01:02:08.000 Pero, claro, de de todo esto es lo que hubiera típicamente hecho una un 01:02:08.000 --> 01:02:12.000 influencer, pues se lo han dado a una influencer virtual generada con 01:02:12.000 --> 01:02:17.000 inteligencia artificial, a esta falsa modelo. 01:02:17.000 --> 01:02:20.000 Y ellos dicen, bueno, es que ha creado mucho empleo, pues, los los 01:02:20.000 --> 01:02:23.000 diseñadores, la gente de inteligencia artificial, es decir, aquí podemos 01:02:23.000 --> 01:02:26.000 ver el traspaso de, ¿chicas influencers pierden en los empleos y lo ganan 01:02:26.000 --> 01:02:29.000 los informáticos, Mati? 01:02:29.000 --> 01:02:32.000 Bueno, es que a veces es difícil trabajar con las influencers, ¿no? 01:02:33.000 --> 01:02:36.000 Tienen, pues, cierto ego, ¿no? 01:02:36.000 --> 01:02:45.000 Y están acostumbrados a cierto caché y a cierto trato, y con una influencer virtual, pues te ahorras todo todos esos problemas. 01:02:45.000 --> 01:02:49.000 También te digo que esta presentadora de Supervivientes, Alba Renai, dio 01:02:49.000 --> 01:02:53.000 mucho que hablar porque se parece bastante a Lara Álvarez, que era la que 01:02:53.000 --> 01:02:57.000 presentaba Supervivientes antes de que naciera este concepto, y está muy 01:02:57.000 --> 01:03:01.000 lograda la el el deep fake este, no sé si es que es una modelo y encima 01:03:01.000 --> 01:03:09.000 le ponen otra cara, pero bastante bastante logrado. 01:03:11.000 --> 01:03:14.000 Yo me estoy planteando que ahora que que Dulceida parece que ha que ha 01:03:14.000 --> 01:03:17.000 parado su podcast, que si la podemos traer de invitada a discutir de todos 01:03:17.000 --> 01:03:21.000 estos temas, Mati, yo creo que ahí podría ser un un buen episodio 01:03:21.000 --> 01:03:25.000 Ese era el podcast que costó como quinientos mil euros, una cosa así. 01:03:27.000 --> 01:03:31.000 Si no se escucha alguien de pódimos, estamos abiertos a oferta. 01:03:32.000 --> 01:03:35.000 Yo voy a decir, bueno, la invitamos solo si tú consigues el trabajo de 01:03:35.000 --> 01:03:38.000 director de la ida de España, de ciento cincuenta mil pagos, si no, si 01:03:38.000 --> 01:03:41.000 no, sino luego te tienes que hacer el loco cuando pase el ticket taxi, 01:03:41.000 --> 01:03:46.000 Mati, y decir, no, 01:03:46.000 --> 01:03:50.000 joder, pues muchas pruebas gratuitas de pódium para pagar eso. 01:03:50.000 --> 01:03:56.000 Una una una última cosa de Puerta Grande Enfermería, Mati, que que merece 01:03:56.000 --> 01:04:02.000 la pena sacar, porque hay que plantearse si los robots deben descansar los domingos. 01:04:02.000 --> 01:04:06.000 Un debate potente en Alemania, Mathi, en el que los políticos se están 01:04:06.000 --> 01:04:10.000 planteando si cambiar la normativa actual en la que se restringe la 01:04:10.000 --> 01:04:14.000 apertura de tiendas en en el último día de la semana, porque, a merced 01:04:14.000 --> 01:04:18.000 de de esa ley, un tribunal ha prohibido una cadena de supermercados 01:04:18.000 --> 01:04:24.000 totalmente automatizado o plural durante toda la semana. 01:04:24.000 --> 01:04:30.000 Si con empleados humanos no puedes abrir, pues con robotses, con robots, pues tampoco. 01:04:31.000 --> 01:04:34.000 Claro, esto en principio es como un derecho del trabajador, descansar los 01:04:34.000 --> 01:04:37.000 domingos para que todo el mundo, si descansa la vez, pues la la familia se 01:04:37.000 --> 01:04:41.000 se reúnen y y concilian y todas esas cosas. 01:04:42.000 --> 01:04:47.000 Pero, claro, ¿por qué tendrían que que que descansar los domingos los los robots? 01:04:47.000 --> 01:04:48.000 Es ahí se se empieza el debate. 01:04:49.000 --> 01:04:50.000 No sé no es cierto cómo 01:04:50.000 --> 01:04:55.000 Pues mira, en Marbella, mi familia es de Marbella, cuando salió, no sé si 01:04:55.000 --> 01:05:00.000 es una ley, que la si las ciudades crecen en verano un tanto por ciento, 01:05:00.000 --> 01:05:05.000 pueden los los comercios abrir los domingos. 01:05:06.000 --> 01:05:10.000 Cuando empezó a abrir el centro comercial La Cañada los domingos, hubo 01:05:10.000 --> 01:05:14.000 bastante debate sobre esto, porque a las a los compradores les venía bien 01:05:14.000 --> 01:05:18.000 y a los turistas también, pero a los trabajadores no. 01:05:18.000 --> 01:05:21.000 Yo me imagino que si los trabajadores les dicen, bueno, pues entonces 01:05:21.000 --> 01:05:24.000 metemos robots, entonces ya igual se lo piensan, venga, pues hago el turno 01:05:24.000 --> 01:05:29.000 del domingo, no no hay problema. 01:05:29.000 --> 01:05:36.000 Ahora, que sean robots y que no sean mil indios revisando las compras con cámaras, con cámaras desde allí. 01:05:39.000 --> 01:05:46.000 Hombre, también están los robots camareros, no sé, aquí en el en Málaga lo tienes en el, bueno, no me voy a acordar, es es un bufete de 01:05:46.000 --> 01:05:47.000 Ah, sí, él. 01:05:47.000 --> 01:05:49.000 En el que viene, y creo que en la Butivamba también lo han metido ahí en 01:05:49.000 --> 01:05:51.000 la en mi hijas, en la en la butivamba es que no pega nada, no sé yo cómo 01:05:51.000 --> 01:05:55.000 la han metido, pero bueno, me la me lo dejó 01:05:55.000 --> 01:06:02.000 Un plato de los montes traído por un robot es como un, es un concepto que no pega nada, si tienes razón. 01:06:03.000 --> 01:06:04.000 Sí, sí, sí, sí. 01:06:05.000 --> 01:06:10.000 Mal, bueno, no sé, es que está músico de lomo, o sea, llévelo para allá, el robot que va a decir. 01:06:10.000 --> 01:06:19.000 Bueno, el el punto es que, claro, esto se podría extender si el desarrollo de la robótica sigue así a todo el mundo de la restauración. 01:06:19.000 --> 01:06:22.000 Pero pero, bueno, claro, es que es un es un dilema. 01:06:22.000 --> 01:06:25.000 También yo creo que habría que conseguir plantearlo que que que no sea en 01:06:25.000 --> 01:06:28.000 que, como se puede robotizar, pues acabamos precarizando todavía más lo 01:06:28.000 --> 01:06:32.000 este tipo de empleo, ¿no? 01:06:32.000 --> 01:06:36.000 Yo creo que ahí hay un debate y una y una dificultad bastante retadora, 01:06:36.000 --> 01:06:40.000 pero, bueno, de todas maneras, las tiendas automatizadas, los robots 01:06:40.000 --> 01:06:44.000 camareros están a a años luz ahora mismo de la de la experiencia humana, 01:06:44.000 --> 01:06:48.000 así que por ahí yo creo que de la misma enfermería a esta robotización 01:06:49.000 --> 01:06:52.000 Y y te voy a parar porque veo que vas a seguir sacando puerta grande de 01:06:52.000 --> 01:06:55.000 enfermería y ya nos hemos pasado de la hora, que sabes que es nuestro 01:06:55.000 --> 01:06:58.000 límite legal, aunque la gente quiera más y más y más, vamos a dejar, 01:06:58.000 --> 01:07:03.000 vamos a vamos a dejar algo para la semana que viene. 01:07:04.000 --> 01:07:08.000 Sí, sí, ahora mismo tenemos dos episodios ahí por delante, Matías, yo 01:07:08.000 --> 01:07:12.000 creo que tenemos que rematar con otro episodio de tendencias y noticias 01:07:12.000 --> 01:07:16.000 que se nos han quedado aquí guardadas, que que es que hay temazos que que 01:07:16.000 --> 01:07:20.000 no hemos podido tratar, y pronto, esperemos que no mucho más allá de dos 01:07:20.000 --> 01:07:24.000 semanas, vamos a tener un episodio especial con una persona que además 01:07:24.000 --> 01:07:28.000 para mí es muy especial, al que admiro mucho, que soy un poco 01:07:28.000 --> 01:07:29.000 un poco más. 01:07:29.000 --> 01:07:32.000 Soy soy yo el que viene retrasando este episodio y Antonio es grouppy de 01:07:32.000 --> 01:07:36.000 esta persona que va a venir, así que Antonio me me está cogiendo cierta tirria. 01:07:37.000 --> 01:07:41.000 Nos vamos con una canción, si Antonio no me manda la de Carta Maestación, 01:07:41.000 --> 01:07:45.000 os pondré otra para que veáis el nivel de Suno AI, aunque ya lo habréis 01:07:45.000 --> 01:07:49.000 visto porque todo el mundo está creando sus propias canciones. 01:07:49.000 --> 01:07:50.000 Nos vemos la semana que viene.