WEBVTT
Kind: captions
Language: es

00:00:00.000 --> 00:00:07.100
Bueno, bueno, bueno, bueno, ha pasado una semana desde el último episodio y yo no tengo ni idea de cuántas cosas tenemos para contar hoy

00:00:07.100 --> 00:00:13.000
porque va tan rápido, va tan rápido este nuevo negocio, esta industria nueva, emergente.

00:00:13.000 --> 00:00:19.000
Ha pasado demasiadas cosas, Matías. Tenemos 12 páginas de guion, un montón de temas, tema principal, un montón de noticias.

00:00:19.000 --> 00:00:39.000
Así que te propongo que empecemos hablando de nosotros, Mati, que es lo importante.

00:00:39.000 --> 00:00:46.000
Ya sería el segundo episodio en el que empezamos hablando de nosotros y tiene sentido porque venimos a presumir hoy.

00:00:46.000 --> 00:00:54.000
Otra vez destacados y esta vez en primera plana, en primera página, en la pestaña explorar del ranking de Apple.

00:00:54.000 --> 00:00:59.000
Salimos como el número uno en nuevo y destacado, o sea que un arranque fantástico.

00:00:59.000 --> 00:01:06.000
Yo no sé si es que en enero no se lanza en podcast o realmente lo estamos petando, pero buenas noticias.

00:01:06.000 --> 00:01:10.000
Yo me pregunto cómo irán los demás cuando vamos también nosotros, Matías, los rankings.

00:01:10.000 --> 00:01:17.000
Ha habido un descubrimiento que creo que es valioso compartirlo, Matías, que es la analítica de los episodios.

00:01:17.000 --> 00:01:24.000
Y me he dado cuenta de que el episodio de ChasGPT en el titular tiene más audiencia que el episodio de Hitler en el titular.

00:01:24.000 --> 00:01:29.000
ChasGPT es más relevante, más interesante para la gente que Hitler.

00:01:29.000 --> 00:01:36.000
Si algún oyente tiene contactos en el canal Historia podría avisarles que se está pasando la oleada nazi.

00:01:36.000 --> 00:01:43.000
También nos la jugamos ahí con Hitler. Ya sabemos que, por ejemplo, Apple es muy estricta en los contenidos que se publican en sus servicios.

00:01:43.000 --> 00:01:48.000
Bueno, también hemos recibido mensajes. El primero de ellos, te lo voy a decir, de mi madre.

00:01:48.000 --> 00:01:55.000
Mi madre ha escuchado Monos Estocásticos. Yo no esperaba que mi madre, de forma proactiva, abriera la aplicación.

00:01:55.000 --> 00:02:02.000
Bueno, creo que fue en Spotify o en YouTube donde nos vio y se pusiera a escuchar Monos Estocásticos, pero así fue.

00:02:02.000 --> 00:02:08.000
Y me ha dicho que, a pesar de haber escuchado el episodio 0, en el que hablamos del nombre, no entiende el nombre.

00:02:08.000 --> 00:02:14.000
Incluso tras haberlo escuchado un par de veces ese episodio, no se ha enterado de qué significa Monos Estocásticos.

00:02:14.000 --> 00:02:18.000
Sí, el otro día estaba invitado en el podcast de Binario de Ángel Jiménez de Luis.

00:02:18.000 --> 00:02:22.000
Lo pasamos muy bien. Siempre es muy interesante charlar con Ángel.

00:02:22.000 --> 00:02:26.000
Y también apareció el tema del nombre, Matías. También apareció el tema del nombre.

00:02:26.000 --> 00:02:33.000
Bueno, yo creo que la primera temporada ya hay que echar para adelante. Una vida hacia delante, Matías.

00:02:33.000 --> 00:02:36.000
Ya lo hemos decidido así.

00:02:36.000 --> 00:02:41.000
Ya no hay vuelta atrás. Me gustó lo que dijo Ángel en el Binario.

00:02:41.000 --> 00:02:47.000
A él le recuerda a la escena de los Simpsons de los monos escribiendo en máquinas de escribir.

00:02:47.000 --> 00:02:51.000
Y que de repente crean una obra de Shakespeare por puro azar.

00:02:51.000 --> 00:02:54.000
Pues eso es más o menos por qué decimos que somos Monos Estocásticos.

00:02:54.000 --> 00:02:59.000
A partir de ahora lo vamos a explicar así. Le mandamos el vídeo de los Simpsons a la gente y ya está.

00:02:59.000 --> 00:03:02.000
En una explicación más larga podéis escuchar el episodio cero.

00:03:02.000 --> 00:03:05.000
¿También te ha escrito un amigo tuyo para comentarte algo sobre el podcast?

00:03:05.000 --> 00:03:11.000
Sí, sí. Su punto es que a lo mejor no está tan metido en el mundo de la tecnología.

00:03:11.000 --> 00:03:19.000
Y claro, para él muchos de los nombres que aparecen de las empresas, de los proyectos, de la jerga técnica,

00:03:19.000 --> 00:03:25.000
pues le queda lejos. Y claro, ahí tenemos un dilema, Matías.

00:03:25.000 --> 00:03:30.000
Porque tampoco somos súper técnicos. No estamos aquí hablando de el aprendizaje reforzado es mejor

00:03:30.000 --> 00:03:33.000
y una gran evolución sobre las gangs. No nos ponemos así.

00:03:33.000 --> 00:03:39.000
Pero es cierto que es un registro mediano, que no llega a ser divulgación para el gran público

00:03:39.000 --> 00:03:42.000
ni somos súper especializados. Estamos ahí un poco a mitad.

00:03:42.000 --> 00:03:47.000
Yo creo que en el futuro una guía cogerá nuestro podcast y hará obras derivadas.

00:03:47.000 --> 00:03:51.000
Una para gente más especialista y otra para gente que...

00:03:51.000 --> 00:03:55.000
Como cuando le pides a Chad GPT, explícame esto como lo hacías tú, ¿no?

00:03:55.000 --> 00:03:58.000
Como si fuera para un niño de cinco años y te lo hace masticadito.

00:03:58.000 --> 00:04:03.000
Ya se puede hacer. Tú le pones los dos primeros episodios, lo pasas por una guía de estas

00:04:03.000 --> 00:04:07.000
que luego imitan tu voz, luego le pides a Chad GPT que escriba el guión

00:04:07.000 --> 00:04:13.000
y seguramente sale algo mejor que monos estocásticos. Seguramente ya se puede hacer y fácil.

00:04:13.000 --> 00:04:23.000
Este fue curioso. Tenemos un mensaje de un oyente anónimo que dice que...

00:04:23.000 --> 00:04:27.000
No eras tú haciéndote pasar por un oyente, Matías. Es real esto.

00:04:27.000 --> 00:04:35.000
Dice que en cierto gobierno autonómico, no vamos a decir cuál, en una consejería,

00:04:35.000 --> 00:04:39.000
ya están usando Chad GPT para elaborar las normativas locales.

00:04:39.000 --> 00:04:44.000
Esto lo mencionamos en el episodio.

00:04:44.000 --> 00:04:46.000
¿Qué puede salir mal de eso?

00:04:46.000 --> 00:04:52.000
Matías, solo una pregunta. Si es el gobierno de Ayuso, salimos en todas las televisiones mañana.

00:04:52.000 --> 00:04:54.000
Dime qué es Madrid.

00:04:54.000 --> 00:04:57.000
No estoy autorizado para decir qué gobierno es.

00:04:57.000 --> 00:05:05.000
Sí que me han dicho que es muy cómodo, aunque tienes siempre que repasar, afinar, revisar,

00:05:05.000 --> 00:05:09.000
buscar que no haya incoherencias, que no se haya inventado nada.

00:05:09.000 --> 00:05:13.000
Ya hemos comentado mil veces que Chad GPT se inventa las cosas y no te das cuenta.

00:05:13.000 --> 00:05:19.000
Y lo están usando para crear los esqueletos de las resoluciones, procedimientos de inscripción,

00:05:19.000 --> 00:05:22.000
convocatorias, bases de cualquier tipo.

00:05:22.000 --> 00:05:26.000
Todo esto estoy leyendo textualmente el mensaje que nos ha mandado un oyente.

00:05:26.000 --> 00:05:30.000
Qué locura. En la parte de noticias te voy a decir una a la que no vamos a llegar,

00:05:30.000 --> 00:05:38.000
porque está ahí al final, y era la CNBC que entrevistaba a gente que está muy cerca de ti,

00:05:38.000 --> 00:05:41.000
ahora mismo, Matías, que son la gente del mundo inmobiliario,

00:05:41.000 --> 00:05:46.000
y el titular era ya no puedo vivir sin Chad GPT, ya no puedo trabajar sin Chad GPT.

00:05:46.000 --> 00:05:52.000
Porque decían como cuatro detalles de la vivienda y Chad GPT le hacía toda una descripción completa

00:05:52.000 --> 00:05:57.000
para el anuncio y la publicación en los distintos portales de internet.

00:05:57.000 --> 00:06:02.000
Luego la cosa se complicaba cuando decía uno, bueno, también uso Chad GPT.

00:06:02.000 --> 00:06:05.000
Por ejemplo, si un cliente me pregunta cómo quedaría una hipoteca,

00:06:05.000 --> 00:06:08.000
pues yo le digo, Chad GPT, hazme el cálculo y se lo paso.

00:06:08.000 --> 00:06:14.000
Y ahí se la están jugando un poco más, no tanto como tu colega del gobierno autonómico,

00:06:14.000 --> 00:06:18.000
pero se la están jugando porque Chad GPT, a pesar de la última actualización,

00:06:18.000 --> 00:06:21.000
sigue sin estar fino fino en matemáticas.

00:06:21.000 --> 00:06:27.000
Es verdad, es verdad. Además lo puedes convencer de cosas como que 2 más 2 son 5, ¿no?

00:06:27.000 --> 00:06:31.000
Había por ahí un tuit viral que dijo, no, pero mi mujer dice que 2 más 2 son 5.

00:06:31.000 --> 00:06:35.000
Entonces Chad GPT le contesta, ah, pues si tu mujer tiene razón,

00:06:35.000 --> 00:06:38.000
entonces lo siento por mi error, pero el 2 más 2 son 5, efectivamente.

00:06:38.000 --> 00:06:45.000
La actualización última del 30 de enero ya hace que ese truco no funcione.

00:06:45.000 --> 00:06:50.000
Que dice, no, aunque sea quien sea quien diga que 2 más 2 son 5,

00:06:50.000 --> 00:06:52.000
la realidad matemática es que 2 más 2 son 4.

00:06:52.000 --> 00:06:55.000
Lo que pasa es que, claro, los matemáticos han dicho, ah, sí, te has actualizado.

00:06:55.000 --> 00:06:58.000
Venga, te voy a poner a resolver sistemas de ecuaciones.

00:06:58.000 --> 00:07:05.000
Y claro, ahí ya en los sistemas de ecuaciones, de nuevo, Chad GPT pues no funciona bien.

00:07:05.000 --> 00:07:11.000
Bueno, también estuve hablando con un programador y ya que vamos a comentar una noticia sobre programadores,

00:07:11.000 --> 00:07:17.000
que me estuvo comentando cómo utiliza Chad GPT en su trabajo y cómo ha acelerado brutalmente su rutina,

00:07:17.000 --> 00:07:23.000
como cosas que antes le llevaban media jornada o una jornada entera ahora le pueden llevar dos horas,

00:07:23.000 --> 00:07:28.000
precisamente porque Chad GPT, uno de sus fuertes, es revisar código,

00:07:28.000 --> 00:07:33.000
explicarte para qué sirve un código, buscar bugs, generar código.

00:07:33.000 --> 00:07:44.000
Y bueno, la programación es una de las grandes bazas de los modelos estos de OpenAI y ya se está aprovechando mucho.

00:07:44.000 --> 00:07:48.000
Totalmente. De hecho, fíjate, yo creo que esto, aunque parece muy técnico, muy para los programadores,

00:07:48.000 --> 00:07:54.000
anticipa una situación, Matías. Se compartía hace poco mensajes un poco casuales del tipo,

00:07:54.000 --> 00:07:58.000
oye, desde que tengo Chad GPT cada vez voy menos a Stack Overflow,

00:07:58.000 --> 00:08:03.000
el gran foro de las dudas de programación en la que si tienes algo en que te atasca, pues preguntas.

00:08:03.000 --> 00:08:07.000
O casi siempre alguien ya se atasco antes que tú y otro le ayuda a resolverlo.

00:08:07.000 --> 00:08:12.000
Entonces, Stack Overflow tiene un valor muy alto para toda la comunidad de programadores.

00:08:12.000 --> 00:08:17.000
Y bueno, esto podría ser un comentario anecdótico de alguien que ha decidido que,

00:08:17.000 --> 00:08:20.000
oye, tiro más por el chat que por el foro.

00:08:20.000 --> 00:08:25.000
Pero me crucé con alguien que está intentando auditar la audiencia, ya sabes,

00:08:25.000 --> 00:08:28.000
con estas herramientas externas que, bueno, no van del todo finas,

00:08:28.000 --> 00:08:30.000
no son la analítica propia del sitio web,

00:08:30.000 --> 00:08:35.000
pero generalmente sí detectan bien los patrones de cambio de audiencia.

00:08:35.000 --> 00:08:38.000
Y decía, oye, pues según estos cálculos,

00:08:38.000 --> 00:08:43.000
Stack Overflow ha perdido en el último mes entre el 10 y el 15% del tráfico.

00:08:43.000 --> 00:08:46.000
Claro, tú dices, esto pasa con los programadores,

00:08:46.000 --> 00:08:51.000
pero ¿cuántos y cuántas industrias viven de visitas a la web,

00:08:51.000 --> 00:08:53.000
que monetizan cuando te visitan a la web,

00:08:53.000 --> 00:08:59.000
en casos de uso que los modelos de lenguaje como Chad GPT van a ser capaces de resolver bien?

00:08:59.000 --> 00:09:02.000
Pues probablemente más de una y más de dos.

00:09:02.000 --> 00:09:06.000
Entonces toca, yo creo que encender hay una alarma,

00:09:06.000 --> 00:09:08.000
cuando discutimos en el episodio del buscador,

00:09:08.000 --> 00:09:11.000
si al final en vez de buscar en una lista de enlaces como en Google,

00:09:11.000 --> 00:09:14.000
que al final produce un ecosistema en el que la gente acaba visitando las webs,

00:09:14.000 --> 00:09:19.000
y esas webs monetizan por publicidad o por suscripciones o por lo que sea,

00:09:19.000 --> 00:09:22.000
si nos vamos a que es una inteligencia artificial que te responde

00:09:22.000 --> 00:09:25.000
y la solución está en la respuesta y ya no visitas esa web,

00:09:25.000 --> 00:09:29.000
¿cambia mucho el ecosistema digital con ese cambio de lógica?

00:09:29.000 --> 00:09:34.000
Totalmente. Hablaremos, va a ser el tema principal de este episodio,

00:09:34.000 --> 00:09:38.000
hablaremos de cómo está afectando esta misma lógica

00:09:38.000 --> 00:09:45.000
al negocio de los posts de blog posicionados para SEO y al periodismo.

00:09:45.000 --> 00:09:47.000
Absolutamente.

00:09:47.000 --> 00:09:49.000
Bueno, otra cosita interesante de esta semana,

00:09:49.000 --> 00:09:51.000
que además es de las que ha pasado desapercibida,

00:09:51.000 --> 00:09:53.000
porque tenemos noticias que todo el mundo a lo mejor ya ha visto,

00:09:53.000 --> 00:09:57.000
si se ha metido en un timeline o en los medios de tecnología,

00:09:57.000 --> 00:10:00.000
pero es de un anuncio que compartía un experto,

00:10:00.000 --> 00:10:05.000
Andres Torrubia, en Twitter, que además tiene el segundo mejor podcast

00:10:05.000 --> 00:10:10.000
sobre inteligencia artificial, en español, que se llama Software 2.0.

00:10:10.000 --> 00:10:14.000
Muy recomendable. Es un gran experto, es un gran profesional,

00:10:14.000 --> 00:10:16.000
lleva muchos años.

00:10:16.000 --> 00:10:18.000
Pero él compartía este anuncio de Jasper,

00:10:18.000 --> 00:10:20.000
al que hay que dar un poco de contexto.

00:10:20.000 --> 00:10:24.000
Jasper es una de las herramientas de más éxito basada en GPT-3.

00:10:24.000 --> 00:10:29.000
De hecho, Jasper explota antes de que se pusiera de moda hecha GPT,

00:10:29.000 --> 00:10:31.000
era de los que ya usaban la API,

00:10:31.000 --> 00:10:34.000
y habían montado un negocio bastante bueno.

00:10:34.000 --> 00:10:38.000
Este negocio de Jasper es la creación casi siempre

00:10:38.000 --> 00:10:42.000
de copies para redes sociales, de textos para redes sociales,

00:10:42.000 --> 00:10:44.000
o de anuncios para redes sociales,

00:10:44.000 --> 00:10:47.000
que de alguna manera eran súper efectivos,

00:10:47.000 --> 00:10:50.000
que provocaban un gran engagement,

00:10:50.000 --> 00:10:54.000
que aumentaba el alcance de esta actividad en redes.

00:10:54.000 --> 00:10:58.000
Y el anuncio es muy curioso, porque lo describe muy bien Andres,

00:10:58.000 --> 00:11:01.000
la Inteligencia Artificial le hace el trabajo a estos colegas.

00:11:01.000 --> 00:11:04.000
Están en la oficina, una oficina súper cool,

00:11:04.000 --> 00:11:06.000
en San Francisco, todos tan...

00:11:06.000 --> 00:11:08.000
Con sus iMacs de colores.

00:11:08.000 --> 00:11:10.000
Sí, son todos muy guays.

00:11:10.000 --> 00:11:12.000
También, ¿no?

00:11:12.000 --> 00:11:14.000
Y ahora la IA les hace el trabajo.

00:11:14.000 --> 00:11:17.000
Te voy a hacer todos los copies, elige uno tú si quieres.

00:11:17.000 --> 00:11:19.000
Y el jefe le ofrece...

00:11:19.000 --> 00:11:22.000
Lo había hecho tan bien que subo el sueldo.

00:11:22.000 --> 00:11:25.000
Realmente esto puede ser una representación

00:11:25.000 --> 00:11:28.000
de la cosa que está pasando de toda la gente

00:11:28.000 --> 00:11:30.000
que ya está aprovechando el GPT, etc.,

00:11:30.000 --> 00:11:32.000
que está pasando realmente en las oficinas,

00:11:32.000 --> 00:11:35.000
como el caso de esta persona que te comentaba

00:11:35.000 --> 00:11:38.000
que lo utiliza para su trabajo como programador.

00:11:38.000 --> 00:11:40.000
Claro, sobre todo, si tú eres copywriter

00:11:40.000 --> 00:11:43.000
y por alguna razón no te vienen las musas ese día

00:11:43.000 --> 00:11:46.000
y necesitas publicar un copy en Instagram,

00:11:46.000 --> 00:11:48.000
esto es trivial para echar GPT.

00:11:48.000 --> 00:11:50.000
Nadie te lo puede hacer en segundos.

00:11:50.000 --> 00:11:53.000
Y Jasper lo que hace es como legitimar ese uso de echar GPT

00:11:53.000 --> 00:11:56.000
y decirte, oye, pero de verdad, tu jefe,

00:11:56.000 --> 00:11:59.000
en lugar de penalizarte, va a estar muy contento.

00:11:59.000 --> 00:12:02.000
De hecho, en el anuncio se van antes a casa.

00:12:02.000 --> 00:12:05.000
Es decir, me hacen el trabajo, me suben el sueldo

00:12:05.000 --> 00:12:09.000
y me voy a casa antes a merendar.

00:12:09.000 --> 00:12:12.000
Sí, sí, está muy guay el anuncio porque...

00:12:12.000 --> 00:12:15.000
Claro, tú dices, puede ser un escenario actual.

00:12:15.000 --> 00:12:18.000
Es decir, hay gente que más...

00:12:18.000 --> 00:12:20.000
Se lo llaman los early adopters, ¿no?

00:12:20.000 --> 00:12:22.000
Los que adoptan temprano una tecnología

00:12:22.000 --> 00:12:24.000
pues tienen una ventaja ahora en los trabajos

00:12:24.000 --> 00:12:26.000
en los que pueden aplicar esto,

00:12:26.000 --> 00:12:28.000
que es que trabajan menos, son más productivos.

00:12:28.000 --> 00:12:30.000
Pero claro, el anuncio lo plantea

00:12:30.000 --> 00:12:33.000
como el aumento de productividad de la inteligencia artificial

00:12:33.000 --> 00:12:35.000
lo van a capturar los trabajadores,

00:12:35.000 --> 00:12:37.000
que trabajarán menos y cobrarán más.

00:12:37.000 --> 00:12:39.000
Es un poco el mundo ideal del anuncio de Jasper.

00:12:39.000 --> 00:12:41.000
Claro, yo ahí tengo dudas,

00:12:41.000 --> 00:12:43.000
porque aquí entramos en el mundo de la economía

00:12:43.000 --> 00:12:46.000
y de quién va a capturar ese aumento de productividad,

00:12:46.000 --> 00:12:49.000
porque probablemente el empresario o dueño de la empresa

00:12:49.000 --> 00:12:52.000
o los copywriters que tú mencionas

00:12:52.000 --> 00:12:54.000
probablemente diga, oye, si aquí ha habido

00:12:54.000 --> 00:12:56.000
un aumento de la productividad,

00:12:56.000 --> 00:12:58.000
¿lo anulo aumentando sueldos?

00:12:58.000 --> 00:13:00.000
¿O no lo anulo aumentando sueldos?

00:13:00.000 --> 00:13:02.000
O incluso mejor, ¿no?

00:13:02.000 --> 00:13:06.000
Puedo, con los mismos empleados, atender a más clientes.

00:13:06.000 --> 00:13:09.000
¿No? Y por lo tanto empiezo a que

00:13:09.000 --> 00:13:11.000
la captura del aumento de la productividad

00:13:11.000 --> 00:13:13.000
es un aumento de los márgenes de la empresa

00:13:13.000 --> 00:13:15.000
o del bonus de la jefe

00:13:15.000 --> 00:13:18.000
y no tanto un aumento de los mejores...

00:13:18.000 --> 00:13:19.000
sino de los trabajadores.

00:13:19.000 --> 00:13:20.000
Entonces, bueno...

00:13:20.000 --> 00:13:22.000
El anuncio de Jasper ha aplicado a la picaresca

00:13:22.000 --> 00:13:24.000
de los jefes en España, por ejemplo.

00:13:24.000 --> 00:13:26.000
Sí, sí, sí, tiene sentido.

00:13:26.000 --> 00:13:29.000
Bueno, pues hablábamos antes de

00:13:29.000 --> 00:13:32.000
programación y OpenAI y GPT

00:13:32.000 --> 00:13:34.000
y bueno, resulta que OpenAI

00:13:34.000 --> 00:13:37.000
tiene contratados a programadores

00:13:37.000 --> 00:13:41.000
para mejorar lo que es su modelo de programación,

00:13:41.000 --> 00:13:42.000
que es el Codex, ¿no?

00:13:42.000 --> 00:13:44.000
Cómo funciona esto y qué es el trabajo

00:13:44.000 --> 00:13:45.000
que hacen esta gente.

00:13:45.000 --> 00:13:47.000
Porque hasta ahora yo interpretaba

00:13:47.000 --> 00:13:49.000
que no, que estos modelos básicamente

00:13:49.000 --> 00:13:52.000
scrapean GitHub y todos los repositorios

00:13:52.000 --> 00:13:53.000
que se encuentran abiertos

00:13:53.000 --> 00:13:56.000
y así es como aprenden a hacer un programa.

00:13:56.000 --> 00:13:58.000
Sí, es bastante curioso

00:13:58.000 --> 00:14:01.000
porque además nos meten en un tema

00:14:01.000 --> 00:14:04.000
que debatimos en anteriores capítulos

00:14:04.000 --> 00:14:07.000
que era, oye, si los sistemas de inteligencia artificial

00:14:07.000 --> 00:14:09.000
aprenden a partir del contenido de otros

00:14:09.000 --> 00:14:11.000
pues puede haber demandas.

00:14:11.000 --> 00:14:13.000
Había demandas con los que generan imágenes

00:14:13.000 --> 00:14:15.000
y hay una demanda contra Copilot

00:14:15.000 --> 00:14:17.000
por, digamos, usar este código

00:14:17.000 --> 00:14:18.000
cuando el código es de software libre

00:14:18.000 --> 00:14:20.000
y no mantienes la licencia.

00:14:20.000 --> 00:14:23.000
Claro, esto que ha descubierto Semaphore

00:14:23.000 --> 00:14:25.000
que es un medio americano

00:14:25.000 --> 00:14:27.000
que las newsletters están muy bien,

00:14:27.000 --> 00:14:29.000
yo estoy suscrito y la sigo de cerca,

00:14:29.000 --> 00:14:32.000
es que OpenAI está empezando otro camino

00:14:32.000 --> 00:14:34.000
que es, oye, tengo un montón de gente

00:14:34.000 --> 00:14:36.000
programando y etiquetando,

00:14:36.000 --> 00:14:38.000
describiendo con texto

00:14:38.000 --> 00:14:40.000
lo que hacen esos programas

00:14:40.000 --> 00:14:43.000
para que sea otra vía de aprendizaje distinta.

00:14:43.000 --> 00:14:45.000
Entonces, claro, con esta parte

00:14:45.000 --> 00:14:47.000
ya no es demandable porque estoy pagando

00:14:47.000 --> 00:14:49.000
a los programadores sobre el que estoy aprendiendo,

00:14:49.000 --> 00:14:50.000
ahí se libra algo,

00:14:50.000 --> 00:14:53.000
y es probable que el futuro de los productos

00:14:53.000 --> 00:14:55.000
apoyo a la generación de código,

00:14:55.000 --> 00:14:57.000
generadores de código,

00:14:57.000 --> 00:14:59.000
pues sea una visión más complementaria

00:14:59.000 --> 00:15:01.000
de ambas tendencias.

00:15:01.000 --> 00:15:03.000
Carpati, que era el responsable de día de Tesla,

00:15:03.000 --> 00:15:05.000
que merece la pena seguirlo,

00:15:05.000 --> 00:15:06.000
tiene un vídeo súper chulo

00:15:06.000 --> 00:15:08.000
de cómo montar un chat GPT-3

00:15:08.000 --> 00:15:10.000
desde cero en YouTube,

00:15:10.000 --> 00:15:12.000
decía que el idioma,

00:15:12.000 --> 00:15:14.000
el nuevo lenguaje de programación de moda

00:15:14.000 --> 00:15:15.000
es el inglés,

00:15:15.000 --> 00:15:17.000
en el sentido de que cada vez más

00:15:17.000 --> 00:15:19.000
tú le vas a decir, bueno,

00:15:19.000 --> 00:15:21.000
quiero una función en Python

00:15:21.000 --> 00:15:24.000
que me haga una llamada a OpenAI

00:15:24.000 --> 00:15:27.000
para procesar esta tabla de datos

00:15:27.000 --> 00:15:30.000
y que te lo haga, ¿no?

00:15:30.000 --> 00:15:32.000
Y preciso, si ya estaban enfadados

00:15:32.000 --> 00:15:33.000
los ingenieros clásicos

00:15:33.000 --> 00:15:35.000
de que los nuevos programadores

00:15:35.000 --> 00:15:36.000
no saben ni cómo funcionan

00:15:36.000 --> 00:15:37.000
las librerías que usan

00:15:37.000 --> 00:15:39.000
ni necesitan saberlo,

00:15:39.000 --> 00:15:41.000
con esto de poder escribir en inglés

00:15:41.000 --> 00:15:43.000
lo que quieres producir

00:15:43.000 --> 00:15:45.000
en un editor de código,

00:15:45.000 --> 00:15:47.000
van a estar más enfadados todavía.

00:15:47.000 --> 00:15:48.000
Sí.

00:15:48.000 --> 00:15:52.000
Pero vamos, tenía razón Satya, Adela,

00:15:52.000 --> 00:15:53.000
cuando el otro día

00:15:53.000 --> 00:15:55.000
en los números de Microsoft decía,

00:15:55.000 --> 00:15:57.000
oye, es que la primera gran aplicación

00:15:57.000 --> 00:15:59.000
de adopción de escala masiva de la IA

00:15:59.000 --> 00:16:01.000
es GitHub Copilot.

00:16:01.000 --> 00:16:02.000
Y tenía razón.

00:16:02.000 --> 00:16:04.000
Y chat GPT y OpenAI,

00:16:04.000 --> 00:16:05.000
yo creo que está claramente

00:16:05.000 --> 00:16:07.000
un mercado muy dispuesto

00:16:07.000 --> 00:16:08.000
a adoptar tecnología

00:16:08.000 --> 00:16:10.000
y en el que el aumento de la productividad

00:16:10.000 --> 00:16:12.000
es tan real y tan patente.

00:16:12.000 --> 00:16:14.000
El otro día leía a Cholet,

00:16:14.000 --> 00:16:16.000
que es un super programador de Python

00:16:16.000 --> 00:16:17.000
al que sigo mucho,

00:16:17.000 --> 00:16:19.000
que trabaja en Google

00:16:19.000 --> 00:16:20.000
y escribió uno de los libros

00:16:20.000 --> 00:16:22.000
de referencia de Python y Deep Learning

00:16:22.000 --> 00:16:24.000
y decía, bueno, yo lo uso

00:16:24.000 --> 00:16:26.000
y solo me ha ayudado el 5%,

00:16:26.000 --> 00:16:27.000
tampoco es para tanto.

00:16:27.000 --> 00:16:28.000
Digo, jolín, tío.

00:16:28.000 --> 00:16:30.000
Esto es como si a Rafa Nadal

00:16:30.000 --> 00:16:31.000
le presentas una aplicación

00:16:31.000 --> 00:16:33.000
de mejorar al tenis y te dice,

00:16:33.000 --> 00:16:34.000
soy el mejor del mundo

00:16:34.000 --> 00:16:35.000
y solo me ha mejorado el 5%,

00:16:35.000 --> 00:16:36.000
no es para tanto.

00:16:36.000 --> 00:16:37.000
Claro que sí, hombre.

00:16:37.000 --> 00:16:40.000
A un junior le mejora un 80%

00:16:40.000 --> 00:16:42.000
este tipo de soluciones.

00:16:42.000 --> 00:16:44.000
Entonces, por ahí van los tiros, creo yo.

00:16:44.000 --> 00:16:45.000
Bueno, y había una noticia

00:16:45.000 --> 00:16:47.000
que me has traído tú de Gizmodo,

00:16:47.000 --> 00:16:50.000
Mati, que es un poco inquietante, ¿no?

00:16:51.000 --> 00:16:52.000
Bueno, a ver,

00:16:52.000 --> 00:16:54.000
el titular de Gizmodo

00:16:54.000 --> 00:16:56.000
es que el Pentágono

00:16:56.000 --> 00:16:58.000
ya está estudiando el papel

00:16:58.000 --> 00:17:01.000
de la IA en las guerras del futuro

00:17:01.000 --> 00:17:03.000
y no sabemos todavía

00:17:03.000 --> 00:17:06.000
cómo plantean utilizar la IA

00:17:06.000 --> 00:17:09.000
en algo tan terrible como la guerra,

00:17:09.000 --> 00:17:11.000
pero lo que ha causado

00:17:11.000 --> 00:17:12.000
es que la gente

00:17:12.000 --> 00:17:13.000
ya se empieza a imaginar

00:17:13.000 --> 00:17:14.000
los terminators, ¿no?

00:17:14.000 --> 00:17:16.000
Realmente lo que han hecho

00:17:16.000 --> 00:17:17.000
en el Departamento de Defensa

00:17:17.000 --> 00:17:18.000
de Estados Unidos

00:17:18.000 --> 00:17:20.000
es actualizar la directiva

00:17:20.000 --> 00:17:22.000
que tienen sobre el uso

00:17:22.000 --> 00:17:25.000
de armas autónomas

00:17:25.000 --> 00:17:28.000
para incluir consideraciones éticas

00:17:28.000 --> 00:17:30.000
sobre el uso

00:17:30.000 --> 00:17:32.000
de inteligencia artificial

00:17:32.000 --> 00:17:33.000
y previsión de que esto

00:17:33.000 --> 00:17:35.000
va a ser muy importante

00:17:35.000 --> 00:17:36.000
en las guerras del futuro,

00:17:36.000 --> 00:17:38.000
que es algo que ya yo creo

00:17:38.000 --> 00:17:40.000
que se esperaba a todo el mundo, ¿no?

00:17:40.000 --> 00:17:41.000
Sí.

00:17:41.000 --> 00:17:44.000
Bueno, un pronóstico un poco gris,

00:17:44.000 --> 00:17:45.000
un poco oscuro

00:17:45.000 --> 00:17:47.000
sobre lo que se nos viene encima

00:17:47.000 --> 00:17:49.000
y más cuando la semana pasada

00:17:49.000 --> 00:17:50.000
el vídeo viral

00:17:50.000 --> 00:17:52.000
era el de Boston Dynamics

00:17:52.000 --> 00:17:55.000
del robotito este en la obra

00:17:55.000 --> 00:17:57.000
haciendo saltos mortales.

00:17:57.000 --> 00:17:59.000
Bueno, espectacular ese vídeo.

00:17:59.000 --> 00:18:01.000
Fíjate que además

00:18:01.000 --> 00:18:02.000
cogí otra noticia

00:18:02.000 --> 00:18:03.000
que tú me pasaste,

00:18:03.000 --> 00:18:05.000
que era una noticia del país,

00:18:05.000 --> 00:18:07.000
un robot de metal líquido

00:18:07.000 --> 00:18:08.000
logra atravesar barrotes

00:18:08.000 --> 00:18:09.000
como en Terminator 2.

00:18:09.000 --> 00:18:11.000
Claro, tú empiezas a cruzar temas

00:18:11.000 --> 00:18:15.000
y dices, jolín, es que no somos de,

00:18:15.000 --> 00:18:16.000
oh, como hemos visto

00:18:16.000 --> 00:18:17.000
mucha cifi distópica,

00:18:17.000 --> 00:18:19.000
tengamos mucho miedo de la IA,

00:18:19.000 --> 00:18:20.000
pero bueno, que todo es

00:18:20.000 --> 00:18:22.000
blanco y en botella casi.

00:18:22.000 --> 00:18:24.000
No sé, creo que es en China

00:18:24.000 --> 00:18:26.000
un estudio que han hecho

00:18:26.000 --> 00:18:28.000
es obviamente en miniatura,

00:18:28.000 --> 00:18:30.000
pero han conseguido que este robot

00:18:30.000 --> 00:18:32.000
hecho de un material especial

00:18:32.000 --> 00:18:34.000
pase de sólido a un estado fluido

00:18:34.000 --> 00:18:36.000
y pueda atravesar barrotes.

00:18:36.000 --> 00:18:37.000
Entonces lo primero

00:18:37.000 --> 00:18:38.000
que se te viene a la cabeza

00:18:38.000 --> 00:18:40.000
es el T-1000,

00:18:40.000 --> 00:18:41.000
es el Terminator 2,

00:18:41.000 --> 00:18:43.000
es esa escena escalofriante

00:18:43.000 --> 00:18:44.000
y más combinado

00:18:44.000 --> 00:18:45.000
con la noticia anterior

00:18:45.000 --> 00:18:46.000
del Pentágono

00:18:46.000 --> 00:18:48.000
ya siendo un poco cauto

00:18:48.000 --> 00:18:50.000
con el uso de la IA

00:18:50.000 --> 00:18:51.000
en la guerra del futuro.

00:18:51.000 --> 00:18:52.000
Madre mía.

00:18:52.000 --> 00:18:54.000
Sí, aquí hay una corriente muy fuerte.

00:18:54.000 --> 00:18:57.000
Hace años entrevisté a Judith Williams

00:18:57.000 --> 00:19:00.000
que fue ganadora del premio Nobel

00:19:00.000 --> 00:19:02.000
por su activismo, digamos,

00:19:02.000 --> 00:19:04.000
el premio Nobel de la paz,

00:19:04.000 --> 00:19:05.000
por su activismo

00:19:05.000 --> 00:19:07.000
en pro de la prohibición

00:19:07.000 --> 00:19:09.000
de las minas antipersonas

00:19:09.000 --> 00:19:10.000
y de la bomba de racismo.

00:19:10.000 --> 00:19:12.000
Entonces digamos que ella

00:19:12.000 --> 00:19:13.000
está posicionada muy fuerte

00:19:13.000 --> 00:19:15.000
en esos asuntos de

00:19:15.000 --> 00:19:17.000
curiosamente la ética

00:19:17.000 --> 00:19:18.000
de los ejércitos

00:19:18.000 --> 00:19:20.000
y la ética de la armamentística.

00:19:20.000 --> 00:19:21.000
Su nueva lucha

00:19:21.000 --> 00:19:23.000
o su nueva posición

00:19:23.000 --> 00:19:27.000
era contra las armas autónomas

00:19:27.000 --> 00:19:29.000
que toman decisiones

00:19:29.000 --> 00:19:31.000
sobre quién vive y quién muere

00:19:31.000 --> 00:19:32.000
de forma autónoma.

00:19:32.000 --> 00:19:34.000
Y digamos que ahí hay una corriente

00:19:34.000 --> 00:19:35.000
muy fuerte posicionada.

00:19:35.000 --> 00:19:37.000
De hecho el propio Boston Dynamics

00:19:37.000 --> 00:19:38.000
anunció hace poco

00:19:38.000 --> 00:19:41.000
que no va a poner armas en sus robots

00:19:41.000 --> 00:19:43.000
y que además pide

00:19:43.000 --> 00:19:44.000
que sea algo internacional,

00:19:44.000 --> 00:19:46.000
que los que se dediquen a la robótica

00:19:46.000 --> 00:19:47.000
de forma tan avanzada

00:19:47.000 --> 00:19:49.000
ninguno se preste a crear

00:19:49.000 --> 00:19:51.000
supersoldados robóticos.

00:19:51.000 --> 00:19:53.000
Aquí, claro,

00:19:53.000 --> 00:19:55.000
no sale a uno más que apoyarlo

00:19:55.000 --> 00:19:57.000
con un asterisco que es

00:19:57.000 --> 00:19:59.000
que esto solo sirve si lo hace

00:19:59.000 --> 00:20:01.000
todo el planeta y lo hace de verdad.

00:20:01.000 --> 00:20:03.000
Porque el peor escenario

00:20:03.000 --> 00:20:05.000
es que entre comillas

00:20:05.000 --> 00:20:07.000
un lado, o los buenos,

00:20:07.000 --> 00:20:08.000
o como lo queramos llamar,

00:20:08.000 --> 00:20:10.000
sea más pacifista y diga

00:20:10.000 --> 00:20:12.000
oye, nada de armas autónomas,

00:20:12.000 --> 00:20:14.000
nada de soldados superrobots,

00:20:14.000 --> 00:20:16.000
pero haya países más imperialistas

00:20:16.000 --> 00:20:19.000
con conflictos, con dictaduras

00:20:19.000 --> 00:20:20.000
que diga, vale, vale,

00:20:20.000 --> 00:20:21.000
vosotros hacéis eso

00:20:21.000 --> 00:20:23.000
que yo mientras lo monto

00:20:23.000 --> 00:20:24.000
y cuando nos enfrentemos

00:20:24.000 --> 00:20:27.000
a un conflicto,

00:20:27.000 --> 00:20:29.000
pues lo voy a utilizar.

00:20:29.000 --> 00:20:31.000
Bueno, estos son debates

00:20:31.000 --> 00:20:33.000
que se llevan teniendo ya años.

00:20:33.000 --> 00:20:34.000
Elon Musk, recuerdo,

00:20:34.000 --> 00:20:36.000
que dejó la junta de OpenAI

00:20:36.000 --> 00:20:37.000
también en Twitter

00:20:37.000 --> 00:20:39.000
hablando mucho de sus preocupaciones

00:20:39.000 --> 00:20:40.000
sobre una AI

00:20:40.000 --> 00:20:41.000
que se pueda volver malvada

00:20:41.000 --> 00:20:43.000
y que nos pueda matar a todos.

00:20:43.000 --> 00:20:44.000
Y esto hace poco

00:20:44.000 --> 00:20:46.000
un profesor de Inteligencia Artificial

00:20:46.000 --> 00:20:47.000
en la Universidad de Oxford,

00:20:47.000 --> 00:20:48.000
Michael Osborne,

00:20:48.000 --> 00:20:50.000
dijo que una Inteligencia Artificial

00:20:50.000 --> 00:20:51.000
verdaderamente poderosa

00:20:51.000 --> 00:20:53.000
podría matar a todos en la Tierra.

00:20:53.000 --> 00:20:54.000
Y lo advierten

00:20:54.000 --> 00:20:56.000
a los propios parlamentarios británicos.

00:20:56.000 --> 00:20:57.000
A ver, esto Sam Altman,

00:20:57.000 --> 00:20:59.000
yo creo que lo explicó

00:20:59.000 --> 00:21:00.000
de una forma más realista

00:21:00.000 --> 00:21:01.000
en la entrevista

00:21:01.000 --> 00:21:02.000
de la que hablamos en el episodio anterior,

00:21:02.000 --> 00:21:04.000
que dijo que es un riesgo

00:21:04.000 --> 00:21:06.000
más próximo

00:21:06.000 --> 00:21:07.000
que alguien pueda volverse

00:21:07.000 --> 00:21:08.000
demasiado poderoso

00:21:08.000 --> 00:21:10.000
por tener la mejor IA

00:21:10.000 --> 00:21:12.000
a que la propia IA

00:21:12.000 --> 00:21:13.000
se vuelva malvada

00:21:13.000 --> 00:21:14.000
y acabe decidiendo

00:21:14.000 --> 00:21:16.000
matar a todos los humanos.

00:21:16.000 --> 00:21:17.000
¿Tú cómo lo ves?

00:21:17.000 --> 00:21:19.000
Claro, ahí

00:21:19.000 --> 00:21:21.000
es posible lo que dice

00:21:21.000 --> 00:21:23.000
Michael Osborne,

00:21:23.000 --> 00:21:24.000
como el vino.

00:21:24.000 --> 00:21:26.000
¿Es posible el escenario?

00:21:26.000 --> 00:21:27.000
Pues sí.

00:21:27.000 --> 00:21:28.000
Ahora, ¿hasta qué punto

00:21:28.000 --> 00:21:29.000
debes aplicar

00:21:29.000 --> 00:21:30.000
el principio de precaución?

00:21:30.000 --> 00:21:31.000
El principio de precaución

00:21:31.000 --> 00:21:32.000
lo que te dice es

00:21:32.000 --> 00:21:35.000
como cuando empezó a haber

00:21:35.000 --> 00:21:36.000
cierta alarma,

00:21:36.000 --> 00:21:37.000
cierta preocupación

00:21:37.000 --> 00:21:38.000
con el COVID

00:21:38.000 --> 00:21:40.000
en enero o en febrero.

00:21:40.000 --> 00:21:41.000
Bueno, todavía no tenemos

00:21:41.000 --> 00:21:42.000
la seguridad

00:21:42.000 --> 00:21:43.000
de que esto va a ser

00:21:43.000 --> 00:21:44.000
muy peligroso o muy chungo,

00:21:44.000 --> 00:21:45.000
pero como el riesgo

00:21:45.000 --> 00:21:46.000
es tan grande,

00:21:46.000 --> 00:21:48.000
debemos ser muy precavidos

00:21:48.000 --> 00:21:49.000
y tomar precauciones ya,

00:21:49.000 --> 00:21:50.000
que es mejor pasarse

00:21:50.000 --> 00:21:51.000
de precavidos

00:21:51.000 --> 00:21:52.000
porque el riesgo realmente

00:21:52.000 --> 00:21:53.000
es muy grande.

00:21:53.000 --> 00:21:54.000
Yo en esto me voy a fiar de ti

00:21:54.000 --> 00:21:55.000
porque vi el otro día

00:21:55.000 --> 00:21:57.000
un tuit que pusiste en 2020

00:21:57.000 --> 00:21:58.000
con el tema

00:21:58.000 --> 00:21:59.000
del Mobile World Congress

00:21:59.000 --> 00:22:01.000
que se estaba cancelando.

00:22:01.000 --> 00:22:03.000
Todas las marcas

00:22:03.000 --> 00:22:04.000
estaban cancelando

00:22:04.000 --> 00:22:05.000
su presencia en el

00:22:05.000 --> 00:22:06.000
Mobile World Congress

00:22:06.000 --> 00:22:07.000
hasta que al final

00:22:07.000 --> 00:22:08.000
no se celebra

00:22:08.000 --> 00:22:10.000
y todo el mundo

00:22:10.000 --> 00:22:11.000
estaba escandalizado

00:22:11.000 --> 00:22:12.000
con que se tomara

00:22:12.000 --> 00:22:13.000
una decisión

00:22:13.000 --> 00:22:14.000
supuestamente tan precipitada

00:22:14.000 --> 00:22:15.000
y tú pusiste en Twitter.

00:22:15.000 --> 00:22:17.000
No, piensa en el riesgo

00:22:17.000 --> 00:22:19.000
que puede suponer

00:22:19.000 --> 00:22:21.000
si esto acaba

00:22:21.000 --> 00:22:22.000
en el peor escenario posible

00:22:22.000 --> 00:22:23.000
y al final tenías tu razón.

00:22:23.000 --> 00:22:25.000
Claro, pero el principio

00:22:25.000 --> 00:22:26.000
de precaución tiene un riesgo

00:22:26.000 --> 00:22:27.000
que como siempre

00:22:27.000 --> 00:22:28.000
puedes ponerte en lo peor

00:22:28.000 --> 00:22:30.000
en muchas facetas,

00:22:30.000 --> 00:22:31.000
puedes acabar en una parálisis

00:22:31.000 --> 00:22:33.000
o puedes acabar como China

00:22:33.000 --> 00:22:35.000
que acabó tres años cerrados

00:22:35.000 --> 00:22:37.000
con confinamientos parciales,

00:22:37.000 --> 00:22:38.000
con medidas muy restrictivas,

00:22:38.000 --> 00:22:39.000
pasarme tantísimo de frenada

00:22:39.000 --> 00:22:40.000
que el perjuicio

00:22:40.000 --> 00:22:41.000
que causó es mayor.

00:22:41.000 --> 00:22:43.000
Entonces, ahora con la IA

00:22:43.000 --> 00:22:44.000
creo que estamos muy lejos

00:22:44.000 --> 00:22:45.000
de los escenarios

00:22:45.000 --> 00:22:47.000
y a generar al cociente

00:22:47.000 --> 00:22:48.000
que pueda conseguir un poder

00:22:48.000 --> 00:22:49.000
que sea la superinteligencia.

00:22:49.000 --> 00:22:50.000
Todos estos cuentos,

00:22:50.000 --> 00:22:51.000
un poco a lo Bostrom

00:22:51.000 --> 00:22:52.000
y toda esta gente,

00:22:52.000 --> 00:22:54.000
estamos tan lejos de eso

00:22:54.000 --> 00:22:55.000
y estamos muy cerca

00:22:55.000 --> 00:22:56.000
de inteligencias artificiales

00:22:56.000 --> 00:22:57.000
que aumentan la productividad

00:22:57.000 --> 00:22:58.000
de la gente,

00:22:58.000 --> 00:22:59.000
que te ayudan

00:22:59.000 --> 00:23:00.000
a ser más creativo,

00:23:00.000 --> 00:23:01.000
que te ayudan

00:23:01.000 --> 00:23:03.000
a programar mejor,

00:23:03.000 --> 00:23:04.000
que te ayudan

00:23:04.000 --> 00:23:05.000
a ser más eficiente,

00:23:05.000 --> 00:23:06.000
que ayudan

00:23:06.000 --> 00:23:07.000
en la investigación médica

00:23:07.000 --> 00:23:08.000
y científica.

00:23:08.000 --> 00:23:09.000
Entonces, claro,

00:23:09.000 --> 00:23:10.000
lo que podemos perder

00:23:10.000 --> 00:23:11.000
a cambio de pasarnos

00:23:11.000 --> 00:23:12.000
de prudente

00:23:12.000 --> 00:23:13.000
también es relevante.

00:23:13.000 --> 00:23:15.000
Bueno, esperemos

00:23:15.000 --> 00:23:16.000
que OpenAI

00:23:16.000 --> 00:23:17.000
y todas estas herramientas

00:23:17.000 --> 00:23:18.000
estén aplicando

00:23:18.000 --> 00:23:19.000
las tres leyes

00:23:19.000 --> 00:23:20.000
de la robótica.

00:23:20.000 --> 00:23:23.000
De así bobo, por lo menos.

00:23:23.000 --> 00:23:25.000
No sé, algún if

00:23:25.000 --> 00:23:26.000
o algo que diga

00:23:26.000 --> 00:23:29.000
que no nos tienen que matar.

00:23:29.000 --> 00:23:31.000
Hacemos una pequeña actualización

00:23:31.000 --> 00:23:33.000
del tema de las demandas

00:23:33.000 --> 00:23:35.000
contra, bueno,

00:23:35.000 --> 00:23:36.000
de las demandas

00:23:36.000 --> 00:23:37.000
que hablábamos

00:23:37.000 --> 00:23:38.000
contra los generadores

00:23:38.000 --> 00:23:40.000
de imágenes

00:23:40.000 --> 00:23:41.000
por los derechos

00:23:41.000 --> 00:23:42.000
de autor de las imágenes.

00:23:42.000 --> 00:23:43.000
Sí, aquí, bueno,

00:23:43.000 --> 00:23:44.000
ha habido movidas

00:23:44.000 --> 00:23:45.000
que es Getty demandó.

00:23:45.000 --> 00:23:47.000
Esto ya pasó hace así

00:23:47.000 --> 00:23:48.000
un par de semanas,

00:23:48.000 --> 00:23:49.000
pero no lo hemos mencionado

00:23:49.000 --> 00:23:50.000
todavía en el podcast.

00:23:50.000 --> 00:23:52.000
Va contra Estable Diffusion.

00:23:52.000 --> 00:23:53.000
Además, lo hicieron

00:23:53.000 --> 00:23:54.000
de una manera bastante chula,

00:23:54.000 --> 00:23:55.000
entre comillas, ¿no?

00:23:55.000 --> 00:23:56.000
Que era generando

00:23:56.000 --> 00:23:57.000
una imagen

00:23:57.000 --> 00:23:58.000
en la que salía

00:23:58.000 --> 00:23:59.000
la marca de agua.

00:23:59.000 --> 00:24:00.000
Pero estaba generada

00:24:00.000 --> 00:24:01.000
con Estable Diffusion.

00:24:01.000 --> 00:24:02.000
Es tan evidente

00:24:02.000 --> 00:24:03.000
que han usado

00:24:03.000 --> 00:24:04.000
imágenes de Getty

00:24:04.000 --> 00:24:05.000
que a veces se lo pides

00:24:05.000 --> 00:24:06.000
y te dibujan

00:24:06.000 --> 00:24:07.000
la marca de agua

00:24:07.000 --> 00:24:08.000
de Getty, ¿no?

00:24:08.000 --> 00:24:09.000
Encima no pagaron las licencias.

00:24:09.000 --> 00:24:10.000
Directamente las cogieron

00:24:10.000 --> 00:24:11.000
con marca de agua.

00:24:11.000 --> 00:24:12.000
Sí, yo creo

00:24:12.000 --> 00:24:13.000
que Estable Diffusion

00:24:13.000 --> 00:24:14.000
lo dijeron.

00:24:14.000 --> 00:24:15.000
Bueno, ahora los zetas

00:24:15.000 --> 00:24:16.000
se llevan a esta manera irónica

00:24:16.000 --> 00:24:17.000
de poner imágenes de esto

00:24:17.000 --> 00:24:18.000
con la marca de agua

00:24:18.000 --> 00:24:19.000
y les da igual.

00:24:19.000 --> 00:24:20.000
Pues nosotros también, ¿no?

00:24:20.000 --> 00:24:23.000
Bueno, el caso es que

00:24:23.000 --> 00:24:24.000
está el otro lado.

00:24:24.000 --> 00:24:25.000
Digamos que,

00:24:25.000 --> 00:24:26.000
si bien hay parte

00:24:26.000 --> 00:24:27.000
del mundo creativo

00:24:27.000 --> 00:24:28.000
y de las empresas

00:24:28.000 --> 00:24:29.000
alrededor de la

00:24:29.000 --> 00:24:30.000
creatividad gráfica

00:24:30.000 --> 00:24:31.000
que van a la contra, ¿no?

00:24:31.000 --> 00:24:33.000
Es el ejemplo, claramente,

00:24:33.000 --> 00:24:34.000
de Getty.

00:24:34.000 --> 00:24:36.000
Shutterstock o Freepik

00:24:36.000 --> 00:24:37.000
son otras las que están

00:24:37.000 --> 00:24:40.000
bastante más pensando

00:24:40.000 --> 00:24:41.000
en integrar

00:24:41.000 --> 00:24:42.000
este tipo de herramientas.

00:24:42.000 --> 00:24:43.000
El caso de Shutterstock

00:24:43.000 --> 00:24:44.000
es propiedad de OBE.

00:24:44.000 --> 00:24:46.000
Básicamente ha planteado

00:24:46.000 --> 00:24:47.000
que va a tener un generador

00:24:47.000 --> 00:24:48.000
basado en DALI

00:24:48.000 --> 00:24:49.000
o en DALI 2 de OpenAI.

00:24:49.000 --> 00:24:50.000
Y que, ojo, porque hace

00:24:50.000 --> 00:24:52.000
una cosa que es curiosa,

00:24:52.000 --> 00:24:54.000
que va a intentar pagar

00:24:54.000 --> 00:24:56.000
a todos aquellos

00:24:56.000 --> 00:24:57.000
cuyas imágenes forman

00:24:57.000 --> 00:24:58.000
parte del conjunto

00:24:58.000 --> 00:24:59.000
de entrenamiento,

00:24:59.000 --> 00:25:00.000
las que se han usado

00:25:00.000 --> 00:25:02.000
para que DALI consiga

00:25:02.000 --> 00:25:03.000
ser lo que es.

00:25:03.000 --> 00:25:05.000
De manera que este fondo

00:25:05.000 --> 00:25:06.000
de colaboradores

00:25:06.000 --> 00:25:08.000
pues reparta parte

00:25:08.000 --> 00:25:09.000
de los ingresos

00:25:09.000 --> 00:25:10.000
que tenga Shutterstock

00:25:10.000 --> 00:25:12.000
por el uso del generador.

00:25:12.000 --> 00:25:14.000
Esto me recuerda un poco

00:25:14.000 --> 00:25:15.000
al Canon Digital,

00:25:15.000 --> 00:25:16.000
que yo me acabo de comprar

00:25:16.000 --> 00:25:17.000
un ordenador

00:25:17.000 --> 00:25:18.000
y he pagado 7 euros

00:25:18.000 --> 00:25:19.000
de Canon Digital.

00:25:19.000 --> 00:25:20.000
Me recuerda un poco

00:25:20.000 --> 00:25:21.000
al modelo Ramon Zinn,

00:25:21.000 --> 00:25:22.000
que en el futuro

00:25:22.000 --> 00:25:24.000
todas las empresas

00:25:24.000 --> 00:25:26.000
tendrán que pagar un Canon

00:25:26.000 --> 00:25:28.000
por haber entrenado su CIA

00:25:28.000 --> 00:25:30.000
con imágenes con derecho

00:25:30.000 --> 00:25:31.000
del autor.

00:25:31.000 --> 00:25:32.000
O a lo mejor, hombre,

00:25:32.000 --> 00:25:33.000
si vamos al caso Ramon Zinn,

00:25:33.000 --> 00:25:34.000
lo acabarás pagando tú,

00:25:34.000 --> 00:25:35.000
porque con ese ordenador

00:25:35.000 --> 00:25:36.000
lo mismo,

00:25:36.000 --> 00:25:38.000
generas alguna imagen.

00:25:38.000 --> 00:25:39.000
Yo ya te he pasado

00:25:39.000 --> 00:25:40.000
un par de enlaces

00:25:40.000 --> 00:25:41.000
para que te instales

00:25:41.000 --> 00:25:42.000
establecimiento en el local,

00:25:42.000 --> 00:25:43.000
Matías.

00:25:43.000 --> 00:25:44.000
No sé si lo has usado.

00:25:44.000 --> 00:25:45.000
Lo que le faltaba

00:25:45.000 --> 00:25:46.000
a la gente que compra

00:25:46.000 --> 00:25:47.000
tarjetas gráficas.

00:25:47.000 --> 00:25:48.000
Han pasado por todos

00:25:48.000 --> 00:25:49.000
los criptobros,

00:25:49.000 --> 00:25:50.000
por los mineros

00:25:50.000 --> 00:25:51.000
de criptomonedas

00:25:51.000 --> 00:25:52.000
y ahora tienen que pagar

00:25:52.000 --> 00:25:53.000
un Canon

00:25:53.000 --> 00:25:56.000
para apoyar a los artistas.

00:25:56.000 --> 00:25:57.000
Quien se esté pensando

00:25:57.000 --> 00:25:58.000
en pillar una envidia

00:25:58.000 --> 00:25:59.000
que la pille ella.

00:26:01.000 --> 00:26:02.000
Titular, compra ya

00:26:02.000 --> 00:26:03.000
la tarjeta gráfica

00:26:03.000 --> 00:26:05.000
porque se viene el Canon

00:26:05.000 --> 00:26:06.000
de los artistas

00:26:06.000 --> 00:26:07.000
enfadados

00:26:07.000 --> 00:26:08.000
con la IA generativa.

00:26:08.000 --> 00:26:09.000
Bueno,

00:26:09.000 --> 00:26:10.000
de posibles enfados

00:26:10.000 --> 00:26:11.000
viene la siguiente noticia,

00:26:11.000 --> 00:26:12.000
Matías,

00:26:12.000 --> 00:26:13.000
porque Google

00:26:13.000 --> 00:26:14.000
ha publicado otro modelo.

00:26:14.000 --> 00:26:15.000
Otro modelo más.

00:26:15.000 --> 00:26:17.000
Están que lo tiran.

00:26:17.000 --> 00:26:18.000
Este es

00:26:18.000 --> 00:26:19.000
de generación de música.

00:26:19.000 --> 00:26:20.000
De hecho,

00:26:20.000 --> 00:26:21.000
ha sido un mes de enero.

00:26:21.000 --> 00:26:22.000
Lo pondremos

00:26:22.000 --> 00:26:23.000
en la lista de correo.

00:26:23.000 --> 00:26:24.000
Ya sabéis que en buenos

00:26:24.000 --> 00:26:25.000
estocásticos

00:26:25.000 --> 00:26:26.000
ponemos más enlaces,

00:26:26.000 --> 00:26:27.000
ponemos todas las noticias.

00:26:27.000 --> 00:26:28.000
Merece la pena

00:26:28.000 --> 00:26:29.000
suscribirse también,

00:26:29.000 --> 00:26:30.000
aunque nos escucháis

00:26:30.000 --> 00:26:31.000
en el podcast.

00:26:31.000 --> 00:26:32.000
Bueno,

00:26:32.000 --> 00:26:33.000
el caso es que

00:26:33.000 --> 00:26:34.000
no han llegado

00:26:34.000 --> 00:26:35.000
ni siquiera a publicar

00:26:35.000 --> 00:26:36.000
el paper completo,

00:26:36.000 --> 00:26:37.000
creo,

00:26:37.000 --> 00:26:38.000
pero en la página

00:26:38.000 --> 00:26:39.000
de GitHub

00:26:39.000 --> 00:26:40.000
del proyecto

00:26:40.000 --> 00:26:41.000
de Music LM

00:26:41.000 --> 00:26:42.000
se pueden escuchar

00:26:42.000 --> 00:26:43.000
varias pruebas.

00:26:43.000 --> 00:26:44.000
Es un proyecto

00:26:44.000 --> 00:26:45.000
de texto

00:26:45.000 --> 00:26:46.000
a música.

00:26:46.000 --> 00:26:47.000
Tú le das

00:26:47.000 --> 00:26:48.000
una descripción

00:26:48.000 --> 00:26:49.000
de lo que quieres

00:26:49.000 --> 00:26:50.000
y te genera

00:26:50.000 --> 00:26:51.000
el audio

00:26:51.000 --> 00:26:52.000
y también

00:26:52.000 --> 00:26:53.000
le das

00:26:53.000 --> 00:26:54.000
una imagen

00:26:54.000 --> 00:26:55.000
y te genera

00:26:55.000 --> 00:26:56.000
el audio

00:26:56.000 --> 00:26:57.000
que supuestamente

00:26:57.000 --> 00:26:58.000
debería acompañar

00:26:58.000 --> 00:26:59.000
a esa imagen.

00:26:59.000 --> 00:27:00.000
Y algunos

00:27:00.000 --> 00:27:01.000
de los ejemplos,

00:27:01.000 --> 00:27:02.000
es verdad que siempre

00:27:02.000 --> 00:27:03.000
cuando no lo puedes probar

00:27:03.000 --> 00:27:04.000
y el creador

00:27:04.000 --> 00:27:05.000
te pone los ejemplos,

00:27:05.000 --> 00:27:06.000
siempre es

00:27:06.000 --> 00:27:07.000
cherry picking.

00:27:07.000 --> 00:27:08.000
Te voy a poner unos

00:27:08.000 --> 00:27:09.000
que son

00:27:09.000 --> 00:27:10.000
la leche

00:27:10.000 --> 00:27:11.000
para impactarte.

00:27:11.000 --> 00:27:12.000
Pero son

00:27:12.000 --> 00:27:13.000
impresionantes,

00:27:13.000 --> 00:27:14.000
Mati.

00:27:14.000 --> 00:27:15.000
Te pones la imagen

00:27:15.000 --> 00:27:16.000
del astronauta

00:27:16.000 --> 00:27:17.000
sobre el unicornio

00:27:17.000 --> 00:27:18.000
pero no te pones

00:27:18.000 --> 00:27:19.000
las manos

00:27:19.000 --> 00:27:20.000
que genera

00:27:20.000 --> 00:27:21.000
que son un desastre.

00:27:21.000 --> 00:27:22.000
Ese tipo

00:27:22.000 --> 00:27:23.000
de ejemplos.

00:27:23.000 --> 00:27:24.000
Eso es.

00:27:24.000 --> 00:27:25.000
Había un ejemplo

00:27:25.000 --> 00:27:26.000
que a mí me impactó

00:27:26.000 --> 00:27:27.000
que era

00:27:27.000 --> 00:27:28.000
una fusión

00:27:28.000 --> 00:27:29.000
de reggaetón

00:27:29.000 --> 00:27:30.000
y música electrónica

00:27:30.000 --> 00:27:31.000
de baile

00:27:31.000 --> 00:27:32.000
con un sonido espacial

00:27:32.000 --> 00:27:33.000
y de otro mundo.

00:27:33.000 --> 00:27:34.000
Induce a la experiencia

00:27:34.000 --> 00:27:35.000
de estar perdido

00:27:35.000 --> 00:27:36.000
en el espacio

00:27:36.000 --> 00:27:37.000
y la música

00:27:37.000 --> 00:27:38.000
te va a provocar

00:27:38.000 --> 00:27:39.000
una sensación

00:27:39.000 --> 00:27:40.000
de asombro y maravilla

00:27:40.000 --> 00:27:41.000
sin dejar de ser bailable.

00:27:41.000 --> 00:27:42.000
Claro,

00:27:42.000 --> 00:27:43.000
el otro día

00:27:43.000 --> 00:27:44.000
yo hice un pruebo

00:27:44.000 --> 00:27:45.000
con otro servicio

00:27:45.000 --> 00:27:46.000
que lo pondremos en la lista

00:27:46.000 --> 00:27:47.000
de bastante peor nivel

00:27:47.000 --> 00:27:48.000
que Music LM

00:27:48.000 --> 00:27:49.000
y gracias

00:27:49.000 --> 00:27:50.000
a una sugerencia

00:27:50.000 --> 00:27:51.000
de alguien

00:27:51.000 --> 00:27:52.000
de mi familia,

00:27:52.000 --> 00:27:53.000
alguien pequeñito

00:27:53.000 --> 00:27:54.000
de mi familia,

00:27:54.000 --> 00:27:55.000
hace una canción

00:27:55.000 --> 00:27:56.000
con pedos

00:27:56.000 --> 00:27:57.000
y electrónica.

00:27:57.000 --> 00:27:58.000
Y para eso

00:27:58.000 --> 00:27:59.000
usamos

00:27:59.000 --> 00:28:00.000
la inteligencia artificial

00:28:00.000 --> 00:28:01.000
aquí, Matías.

00:28:01.000 --> 00:28:02.000
Así no la gastamos.

00:28:02.000 --> 00:28:03.000
Lo voy a buscar

00:28:03.000 --> 00:28:04.000
porque lo escuché

00:28:04.000 --> 00:28:05.000
y me hizo mucha gracia.

00:28:05.000 --> 00:28:06.000
Lo voy a buscar

00:28:06.000 --> 00:28:07.000
para la gente

00:28:07.000 --> 00:28:08.000
que nos escucha.

00:28:08.000 --> 00:28:09.000
El pedo electrónico.

00:28:09.000 --> 00:28:10.000
Pero bueno,

00:28:10.000 --> 00:28:11.000
¿te da una idea

00:28:11.000 --> 00:28:12.000
de a qué nivel

00:28:12.000 --> 00:28:13.000
puedes llegar

00:28:13.000 --> 00:28:14.000
a jugar con las ideas

00:28:14.000 --> 00:28:15.000
para crear sonidos?

00:28:15.000 --> 00:28:16.000
Y ojo Bizarrap,

00:28:16.000 --> 00:28:17.000
ojo Bizarrap

00:28:17.000 --> 00:28:18.000
porque peligra

00:28:18.000 --> 00:28:19.000
tu negocio billonario.

00:28:19.000 --> 00:28:20.000
Mira,

00:28:20.000 --> 00:28:21.000
yo estoy convencido,

00:28:21.000 --> 00:28:22.000
lo he escrito por ahí

00:28:22.000 --> 00:28:23.000
en otro lado,

00:28:23.000 --> 00:28:24.000
que cosas como

00:28:24.000 --> 00:28:25.000
el disco de Quevedo...

00:28:25.000 --> 00:28:26.000
Chavales,

00:28:26.000 --> 00:28:27.000
tenemos que hablar

00:28:27.000 --> 00:28:28.000
de lo de Quevedo.

00:28:28.000 --> 00:28:29.000
Una vez, vale.

00:28:29.000 --> 00:28:30.000
Es que

00:28:30.000 --> 00:28:31.000
es de la famosa

00:28:31.000 --> 00:28:32.000
de la gente

00:28:32.000 --> 00:28:33.000
por un pedo

00:28:33.000 --> 00:28:34.000
electrónico

00:28:34.000 --> 00:28:36.000
con una sola canción

00:28:36.000 --> 00:28:37.000
que la pega.

00:28:37.000 --> 00:28:38.000
Conecto tal,

00:28:38.000 --> 00:28:39.000
pero dejémoslo ahí.

00:28:39.000 --> 00:28:40.000
Yo creo que es el momento

00:28:40.000 --> 00:28:41.000
de dejarlo.

00:28:41.000 --> 00:28:42.000
Yo si fuera Quevedo

00:28:42.000 --> 00:28:43.000
lo dejaba,

00:28:43.000 --> 00:28:44.000
básicamente.

00:28:44.000 --> 00:28:45.000
Yo tengo

00:28:45.000 --> 00:28:46.000
la fuerte sospecha

00:28:46.000 --> 00:28:47.000
y algún chivadazo

00:28:47.000 --> 00:28:48.000
más o menos

00:28:48.000 --> 00:28:49.000
consentido

00:28:49.000 --> 00:28:50.000
de que

00:28:50.000 --> 00:28:51.000
bastante de las canciones

00:28:51.000 --> 00:28:52.000
de éxito

00:28:52.000 --> 00:28:53.000
ahora en ese sector

00:28:53.000 --> 00:28:54.000
trapero,

00:28:54.000 --> 00:28:55.000
arreglado,

00:28:55.000 --> 00:28:56.000
electrónico,

00:28:56.000 --> 00:28:57.000
bueno,

00:28:57.000 --> 00:28:58.000
con unas bases

00:28:58.000 --> 00:28:59.000
muy marcadas,

00:28:59.000 --> 00:29:00.000
parte de ese sector

00:29:00.000 --> 00:29:01.000
utiliza

00:29:01.000 --> 00:29:02.000
el pedo electrónico

00:29:02.000 --> 00:29:04.000
y otra parte de ese sector

00:29:04.000 --> 00:29:05.000
utiliza IA

00:29:05.000 --> 00:29:06.000
para saber

00:29:06.000 --> 00:29:07.000
y epatar

00:29:07.000 --> 00:29:08.000
a los sonidos

00:29:08.000 --> 00:29:09.000
que están funcionando

00:29:09.000 --> 00:29:10.000
en YouTube,

00:29:10.000 --> 00:29:11.000
Spotify,

00:29:11.000 --> 00:29:12.000
TikTok, etc.

00:29:12.000 --> 00:29:13.000
Yo tengo una sospecha

00:29:13.000 --> 00:29:14.000
bastante fuerte

00:29:14.000 --> 00:29:15.000
de que eso ya es así.

00:29:15.000 --> 00:29:16.000
Sí, sí,

00:29:16.000 --> 00:29:17.000
seguramente.

00:29:17.000 --> 00:29:18.000
Además de que

00:29:18.000 --> 00:29:19.000
nosotros creamos

00:29:19.000 --> 00:29:20.000
la sintonía del podcast

00:29:20.000 --> 00:29:21.000
con Soundfull,

00:29:21.000 --> 00:29:22.000
que tú hiciste varias,

00:29:22.000 --> 00:29:23.000
luego yo hice varias

00:29:23.000 --> 00:29:24.000
y al final nos quedamos

00:29:24.000 --> 00:29:25.000
con una.

00:29:25.000 --> 00:29:26.000
Lo único que hicimos

00:29:26.000 --> 00:29:27.000
fue acortarla.

00:29:27.000 --> 00:29:28.000
Es verdad que

00:29:28.000 --> 00:29:29.000
es impresionante

00:29:29.000 --> 00:29:30.000
lo que puedes hacer

00:29:30.000 --> 00:29:31.000
solo con Soundfull,

00:29:31.000 --> 00:29:32.000
que es gratuita

00:29:32.000 --> 00:29:33.000
y que tiene

00:29:33.000 --> 00:29:34.000
su versión de pago

00:29:34.000 --> 00:29:35.000
pero no necesitas

00:29:35.000 --> 00:29:36.000
pagarla para nada

00:29:36.000 --> 00:29:37.000
porque no solo

00:29:37.000 --> 00:29:38.000
te exporta

00:29:38.000 --> 00:29:39.000
ya la canción terminada

00:29:39.000 --> 00:29:40.000
sino que

00:29:40.000 --> 00:29:41.000
cada pista de sonido

00:29:41.000 --> 00:29:42.000
en MIDI

00:29:42.000 --> 00:29:43.000
o en WAV

00:29:43.000 --> 00:29:44.000
para que tú juegues

00:29:44.000 --> 00:29:45.000
con la canción

00:29:45.000 --> 00:29:46.000
y la hagas tuya

00:29:46.000 --> 00:29:47.000
y la modifiques

00:29:47.000 --> 00:29:48.000
y yo el único pero

00:29:48.000 --> 00:29:49.000
que le pondría

00:29:49.000 --> 00:29:50.000
que es algo

00:29:50.000 --> 00:29:51.000
que pasa mucho

00:29:51.000 --> 00:29:52.000
con estas IAs

00:29:52.000 --> 00:29:53.000
es que de repente

00:29:53.000 --> 00:29:54.000
te encuentras

00:29:54.000 --> 00:29:55.000
con un sonido

00:29:55.000 --> 00:29:56.000
que no te esperas

00:29:56.000 --> 00:29:57.000
como un platillo,

00:29:57.000 --> 00:29:58.000
un bombo,

00:29:58.000 --> 00:29:59.000
algo que queda raro

00:29:59.000 --> 00:30:01.000
y en una de mis propuestas

00:30:01.000 --> 00:30:03.000
para la sintonía del podcast

00:30:03.000 --> 00:30:04.000
que al final

00:30:04.000 --> 00:30:05.000
no fue la elegida

00:30:05.000 --> 00:30:06.000
lo que hice fue

00:30:06.000 --> 00:30:07.000
descargarme las pistas

00:30:07.000 --> 00:30:08.000
por separado

00:30:08.000 --> 00:30:09.000
y en GarageBand

00:30:09.000 --> 00:30:10.000
de Apple

00:30:10.000 --> 00:30:12.000
quitar esos platillos raros.

00:30:12.000 --> 00:30:13.000
Era un poco como

00:30:13.000 --> 00:30:15.000
Rosalía 2037

00:30:15.000 --> 00:30:16.000
que sabes que Rosalía

00:30:16.000 --> 00:30:17.000
de repente

00:30:17.000 --> 00:30:18.000
con Motomami

00:30:18.000 --> 00:30:19.000
ha salido

00:30:19.000 --> 00:30:20.000
con un disco

00:30:20.000 --> 00:30:21.000
demasiado innovador

00:30:21.000 --> 00:30:22.000
quizás exitoso

00:30:22.000 --> 00:30:23.000
esperas que la Rosalía

00:30:23.000 --> 00:30:24.000
del futuro

00:30:24.000 --> 00:30:25.000
también te sorprenda

00:30:25.000 --> 00:30:26.000
como me sorprendió a mí

00:30:26.000 --> 00:30:29.000
esta IA con esos sonidos raros.

00:30:29.000 --> 00:30:30.000
Sí, bueno ahí

00:30:30.000 --> 00:30:31.000
fíjate que

00:30:31.000 --> 00:30:32.000
por los fundamentos

00:30:32.000 --> 00:30:33.000
de cómo están hechas

00:30:33.000 --> 00:30:34.000
estas inteligencias

00:30:34.000 --> 00:30:35.000
estos servicios

00:30:35.000 --> 00:30:36.000
claro,

00:30:36.000 --> 00:30:37.000
la probabilidad

00:30:37.000 --> 00:30:38.000
de que generen

00:30:38.000 --> 00:30:39.000
algo genuinamente nuevo

00:30:39.000 --> 00:30:40.000
está en discusión.

00:30:40.000 --> 00:30:41.000
Yo creo que puede ser

00:30:41.000 --> 00:30:42.000
uno de nuestros debates

00:30:42.000 --> 00:30:43.000
para cuando nos traigamos

00:30:43.000 --> 00:30:44.000
a alguien experto

00:30:44.000 --> 00:30:45.000
que vendrán pronto

00:30:45.000 --> 00:30:46.000
pero creo que es

00:30:46.000 --> 00:30:47.000
realmente

00:30:47.000 --> 00:30:48.000
ese punto

00:30:48.000 --> 00:30:49.000
de la genialidad

00:30:49.000 --> 00:30:50.000
de un creador

00:30:50.000 --> 00:30:51.000
que consigue

00:30:51.000 --> 00:30:52.000
hacer

00:30:52.000 --> 00:30:53.000
algo

00:30:53.000 --> 00:30:54.000
que es

00:30:54.000 --> 00:30:55.000
realmente

00:30:55.000 --> 00:30:56.000
genial.

00:30:56.000 --> 00:30:57.000
La genialidad

00:30:57.000 --> 00:30:58.000
de un creador

00:30:58.000 --> 00:30:59.000
que consigue

00:30:59.000 --> 00:31:00.000
hacer algo

00:31:00.000 --> 00:31:01.000
completamente nuevo

00:31:01.000 --> 00:31:02.000
o bastante nuevo

00:31:02.000 --> 00:31:03.000
versus una IA

00:31:03.000 --> 00:31:04.000
que viendo lo que funciona

00:31:04.000 --> 00:31:05.000
te da algo

00:31:05.000 --> 00:31:06.000
acorde a eso.

00:31:06.000 --> 00:31:07.000
Pero bueno,

00:31:07.000 --> 00:31:08.000
más cositas Matías

00:31:08.000 --> 00:31:09.000
ChatGPT

00:31:09.000 --> 00:31:10.000
quiere tranquilizar

00:31:10.000 --> 00:31:11.000
a los profes

00:31:11.000 --> 00:31:12.000
bueno OpenAI

00:31:12.000 --> 00:31:13.000
quiere tranquilizar

00:31:13.000 --> 00:31:14.000
a los profes

00:31:14.000 --> 00:31:15.000
porque han secado

00:31:15.000 --> 00:31:16.000
una herramienta

00:31:16.000 --> 00:31:17.000
para comprobar

00:31:17.000 --> 00:31:18.000
si algo está generado

00:31:18.000 --> 00:31:19.000
con inteligencia artificial

00:31:19.000 --> 00:31:20.000
no sólo con la suya

00:31:20.000 --> 00:31:21.000
sino con las de otros.

00:31:21.000 --> 00:31:22.000
Entonces tú

00:31:22.000 --> 00:31:23.000
le metes ahí un texto

00:31:23.000 --> 00:31:24.000
y la IA

00:31:24.000 --> 00:31:25.000
le responde

00:31:25.000 --> 00:31:26.000
si oye

00:31:26.000 --> 00:31:27.000
es humano

00:31:27.000 --> 00:31:28.000
es generado

00:31:28.000 --> 00:31:29.000
por inteligencia artificial

00:31:29.000 --> 00:31:30.000
o

00:31:30.000 --> 00:31:31.000
no lo tengo claro.

00:31:31.000 --> 00:31:32.000
De momento

00:31:32.000 --> 00:31:33.000
¿lo has probado?

00:31:33.000 --> 00:31:34.000
Yo le he hecho unas pruebas

00:31:34.000 --> 00:31:37.320
y no lo veo muy tranquilizante

00:31:37.320 --> 00:31:38.320
¿eh?

00:31:38.320 --> 00:31:39.320
De 5 acerto 2.

00:31:39.320 --> 00:31:40.600
No, yo le puse

00:31:40.600 --> 00:31:42.240
un texto generado

00:31:42.240 --> 00:31:43.240
con ChatGPT

00:31:43.240 --> 00:31:44.240
y sí que

00:31:44.240 --> 00:31:45.240
sí que lo pilló

00:31:45.240 --> 00:31:46.240
como artificial

00:31:46.240 --> 00:31:47.240
pero no he hecho

00:31:47.240 --> 00:31:48.240
unas pruebas

00:31:48.240 --> 00:31:49.240
muy exhaustivas.

00:31:49.240 --> 00:31:50.240
Esto

00:31:50.240 --> 00:31:51.240
básicamente

00:31:51.240 --> 00:31:52.240
supongo que predice

00:31:52.240 --> 00:31:53.240
la probabilidad

00:31:53.240 --> 00:31:54.240
de que esté generado

00:31:54.240 --> 00:31:55.240
con IA

00:31:55.240 --> 00:31:56.240
en

00:31:56.240 --> 00:31:57.240
precisamente

00:31:57.240 --> 00:31:58.240
como comentábamos

00:31:58.240 --> 00:31:59.240
¿cómo se llamaba?

00:31:59.240 --> 00:32:00.240
ChatGPT 0

00:32:00.240 --> 00:32:01.240
o algo así

00:32:01.240 --> 00:32:02.240
esa herramienta

00:32:02.240 --> 00:32:03.240
que existía

00:32:03.240 --> 00:32:04.240
GPT 0

00:32:04.240 --> 00:32:05.240
eh

00:32:05.240 --> 00:32:06.240
porque

00:32:06.240 --> 00:32:07.240
lo explicabas tú

00:32:07.240 --> 00:32:08.240
en el episodio anterior

00:32:08.240 --> 00:32:09.240
¿no?

00:32:09.240 --> 00:32:10.240
La redacción humana

00:32:10.240 --> 00:32:11.240
eh

00:32:11.240 --> 00:32:12.240
no funciona

00:32:12.240 --> 00:32:13.240
como la redacción artificial

00:32:13.240 --> 00:32:14.240
eh

00:32:14.240 --> 00:32:15.240
porque a lo mejor

00:32:15.240 --> 00:32:16.240
probabilísticamente

00:32:16.240 --> 00:32:17.240
la palabra que viene después

00:32:17.240 --> 00:32:18.240
el humano

00:32:18.240 --> 00:32:19.240
pues no está tan clara

00:32:19.240 --> 00:32:20.240
y la IA

00:32:20.240 --> 00:32:21.240
sí que

00:32:21.240 --> 00:32:22.240
sí que puedes ver

00:32:22.240 --> 00:32:23.240
más o menos

00:32:23.240 --> 00:32:24.240
la posibilidad

00:32:24.240 --> 00:32:25.240
de que sea artificial

00:32:25.240 --> 00:32:26.240
en eso

00:32:26.240 --> 00:32:27.240
en la probabilística

00:32:27.240 --> 00:32:28.240
de las palabras

00:32:28.240 --> 00:32:29.240
que va conectando

00:32:29.240 --> 00:32:30.240
En todo caso

00:32:30.240 --> 00:32:31.240
yo creo que desde

00:32:31.240 --> 00:32:32.240
monos estocásticos

00:32:32.240 --> 00:32:33.240
deberíamos abogar

00:32:33.240 --> 00:32:34.240
porque los profesores

00:32:34.240 --> 00:32:35.240
no tengan que hacerte

00:32:35.240 --> 00:32:36.240
policía de los chavales

00:32:36.240 --> 00:32:37.240
estamos en contra

00:32:37.240 --> 00:32:38.240
sobre todo

00:32:38.240 --> 00:32:39.240
porque hemos encontrado

00:32:39.240 --> 00:32:40.240
un caso

00:32:40.240 --> 00:32:41.240
un muchacho en Reddit

00:32:41.240 --> 00:32:42.240
que proclama lo siguiente

00:32:42.240 --> 00:32:43.240
mi profesor

00:32:43.240 --> 00:32:44.240
me acusa

00:32:44.240 --> 00:32:45.240
falsamente

00:32:45.240 --> 00:32:46.240
de usar

00:32:46.240 --> 00:32:47.240
ChatGPT

00:32:47.240 --> 00:32:48.240
en mi trabajo

00:32:48.240 --> 00:32:49.240
es decir

00:32:49.240 --> 00:32:50.640
el pobre muchacho

00:32:50.640 --> 00:32:51.640
haría su trabajo

00:32:51.640 --> 00:32:53.400
se lo curraría

00:32:53.400 --> 00:32:54.880
se lo pasa a GPT-0

00:32:54.880 --> 00:32:55.880
como los detectores

00:32:55.880 --> 00:32:56.880
de IA

00:32:56.880 --> 00:32:57.880
no van finos

00:32:57.880 --> 00:32:58.880
no van bien

00:32:58.880 --> 00:32:59.880
pues de repente

00:32:59.880 --> 00:33:00.880
el profesor

00:33:00.880 --> 00:33:01.880
le cae con cero

00:33:01.880 --> 00:33:02.880
oye hombre

00:33:02.880 --> 00:33:03.880
pobre pobre

00:33:03.880 --> 00:33:04.880
pobre muchacho

00:33:04.880 --> 00:33:05.880
bueno

00:33:05.880 --> 00:33:06.880
se le puede caer el pelo

00:33:06.880 --> 00:33:07.880
a este profesor

00:33:07.880 --> 00:33:08.880
como pruebe

00:33:08.880 --> 00:33:09.880
el alumno

00:33:09.880 --> 00:33:10.880
con el nuevo

00:33:10.880 --> 00:33:11.880
clasificador de texto

00:33:11.880 --> 00:33:12.880
de OpenAI

00:33:12.880 --> 00:33:13.880
y salga que

00:33:13.880 --> 00:33:14.880
es un texto humano

00:33:14.880 --> 00:33:15.880
porque al final

00:33:15.880 --> 00:33:16.880
se le ha juzgado

00:33:16.880 --> 00:33:17.880
confiando

00:33:17.880 --> 00:33:18.880
en la fiabilidad

00:33:18.880 --> 00:33:19.880
de GPT-0

00:33:19.880 --> 00:33:20.880
para suspender

00:33:20.880 --> 00:33:21.880
y no ha respondido

00:33:21.880 --> 00:33:22.880
la verdad

00:33:22.880 --> 00:33:23.880
yo lo suspendería

00:33:23.880 --> 00:33:24.880
solo por el ladrillo

00:33:24.880 --> 00:33:25.880
de texto

00:33:25.880 --> 00:33:26.880
que le ha puesto

00:33:26.880 --> 00:33:27.880
el contestador

00:33:27.880 --> 00:33:28.880
en el email

00:33:28.880 --> 00:33:29.880
para defender

00:33:29.880 --> 00:33:30.880
su inocencia

00:33:30.880 --> 00:33:31.880
yo le diría

00:33:31.880 --> 00:33:32.880
bueno chaval

00:33:32.880 --> 00:33:33.880
es verdad

00:33:33.880 --> 00:33:34.880
no se ha usado

00:33:34.880 --> 00:33:35.880
ChatGPT

00:33:35.880 --> 00:33:36.880
pero no se ha usado

00:33:36.880 --> 00:33:37.880
el punto y aparte

00:33:37.880 --> 00:33:38.880
suspenso

00:33:38.880 --> 00:33:39.880
de todas maneras

00:33:39.880 --> 00:33:40.880
bueno Matías

00:33:40.880 --> 00:33:41.880
la IA ha llegado

00:33:41.880 --> 00:33:42.880
a dos de los foros

00:33:42.880 --> 00:33:43.880
más importantes

00:33:43.880 --> 00:33:44.880
del internet

00:33:44.880 --> 00:33:45.880
en el mundo

00:33:45.880 --> 00:33:46.880
internacional

00:33:46.880 --> 00:33:47.880
con los fojos

00:33:47.880 --> 00:33:48.880
en 4chan

00:33:48.880 --> 00:33:49.880
y en España

00:33:49.880 --> 00:33:50.880
hay una empresa

00:33:50.880 --> 00:33:51.880
llamada

00:33:51.880 --> 00:33:52.880
Eleven Labs

00:33:52.880 --> 00:33:53.880
que se ha hecho

00:33:53.880 --> 00:33:54.880
algo viral

00:33:54.880 --> 00:33:55.880
porque ha compartido

00:33:55.880 --> 00:33:56.880
pues bueno

00:33:56.880 --> 00:33:57.880
ellos se dedican

00:33:57.880 --> 00:33:58.880
al audio generado

00:33:58.880 --> 00:33:59.880
por Inteligencia Artificial

00:33:59.880 --> 00:34:00.880
y han publicado

00:34:00.880 --> 00:34:01.880
un vídeo

00:34:01.880 --> 00:34:02.880
en el que

00:34:02.880 --> 00:34:03.880
hacen de

00:34:03.880 --> 00:34:04.880
narrador de audio libro

00:34:04.880 --> 00:34:05.880
y la verdad

00:34:05.880 --> 00:34:06.880
es que el funcionamiento

00:34:06.880 --> 00:34:07.880
es bastante bueno

00:34:07.880 --> 00:34:08.880
el caso

00:34:08.880 --> 00:34:09.880
es que tenían

00:34:09.880 --> 00:34:10.880
una beta abierta

00:34:10.880 --> 00:34:11.880
para generar voces

00:34:11.880 --> 00:34:12.880
y ponerle tú

00:34:12.880 --> 00:34:13.880
el texto que quisieras

00:34:13.880 --> 00:34:14.880
¿qué es lo que

00:34:14.880 --> 00:34:15.880
hizo la gente

00:34:15.880 --> 00:34:16.880
de 4chan?

00:34:16.880 --> 00:34:17.880
pues imitar

00:34:17.880 --> 00:34:18.880
las voces

00:34:18.880 --> 00:34:19.880
mensajes audio

00:34:19.880 --> 00:34:20.880
racistas

00:34:20.880 --> 00:34:21.880
transfobos

00:34:21.880 --> 00:34:22.880
mensajes de odio

00:34:22.880 --> 00:34:23.880
llamadas a la violencia

00:34:23.880 --> 00:34:24.880
es decir

00:34:24.880 --> 00:34:25.880
bueno

00:34:25.880 --> 00:34:26.880
lo que nunca se hubiera

00:34:26.880 --> 00:34:27.880
esperado nadie

00:34:27.880 --> 00:34:28.880
nunca hubiera pensado

00:34:28.880 --> 00:34:29.880
nadie

00:34:29.880 --> 00:34:30.880
¿qué podría haber ocurrido?

00:34:30.880 --> 00:34:31.880
la han quitado

00:34:31.880 --> 00:34:32.880
por supuesto

00:34:32.880 --> 00:34:33.880
de en medio

00:34:33.880 --> 00:34:34.880
y ya

00:34:34.880 --> 00:34:35.880
lo que han dicho

00:34:35.880 --> 00:34:36.880
como solución es

00:34:36.880 --> 00:34:37.880
oye

00:34:37.880 --> 00:34:38.880
le vamos a hacer de pago

00:34:38.880 --> 00:34:39.880
y así tenemos la identidad

00:34:39.880 --> 00:34:40.880
de quien lo usa

00:34:40.880 --> 00:34:41.880
le ponemos una marquita

00:34:41.880 --> 00:34:42.880
de agua

00:34:42.880 --> 00:34:43.880
de sonido por debajo

00:34:43.880 --> 00:34:44.880
y si alguien

00:34:44.880 --> 00:34:45.880
hace un audio

00:34:45.880 --> 00:34:46.880
de Emma Watson

00:34:46.880 --> 00:34:47.880
llamando a

00:34:47.880 --> 00:34:48.880
la gente

00:34:48.880 --> 00:34:49.880
de 4chan

00:34:49.880 --> 00:34:50.880
¿qué habrán hecho en 4chan?

00:34:50.880 --> 00:34:51.880
pues lo podemos detectar

00:34:51.880 --> 00:34:52.880
el caso de 4coche

00:34:52.880 --> 00:34:53.880
es distinto

00:34:53.880 --> 00:34:54.880
y lo descubriste tú

00:34:54.880 --> 00:34:55.880
Matías

00:34:55.880 --> 00:34:56.880
no sé cómo llegaste a ese

00:34:56.880 --> 00:34:57.880
no sé

00:34:57.880 --> 00:34:58.880
dice Alex

00:34:58.880 --> 00:34:59.880
que a lo mejor

00:34:59.880 --> 00:35:00.880
tengo una alerta de Google

00:35:00.880 --> 00:35:01.880
para estas cosas

00:35:01.880 --> 00:35:02.880
y estoy pensando

00:35:02.880 --> 00:35:03.880
estoy pensando

00:35:03.880 --> 00:35:04.880
si esto se puede poner

00:35:04.880 --> 00:35:05.880
en YouTube

00:35:05.880 --> 00:35:06.880
porque tengo abierto

00:35:06.880 --> 00:35:07.880
el enlace

00:35:07.880 --> 00:35:08.880
y es un poco

00:35:08.880 --> 00:35:09.880
no safe for work

00:35:09.880 --> 00:35:10.880
la verdad

00:35:10.880 --> 00:35:11.880
bueno

00:35:11.880 --> 00:35:12.880
puedes describir un poco

00:35:12.880 --> 00:35:13.880
la imagen

00:35:13.880 --> 00:35:14.880
por si al final

00:35:14.880 --> 00:35:15.880
no la ponemos

00:35:15.880 --> 00:35:16.880
que se entienda

00:35:16.880 --> 00:35:17.880
pero mira

00:35:17.880 --> 00:35:18.880
esta una

00:35:18.880 --> 00:35:19.880
pictures

00:35:19.880 --> 00:35:20.880
exactamente del mismo

00:35:20.880 --> 00:35:21.880
molde

00:35:21.880 --> 00:35:22.880
pues son todas rubias

00:35:22.880 --> 00:35:23.880
con los ojos verdes

00:35:23.880 --> 00:35:24.880
están en ropa interior

00:35:24.880 --> 00:35:25.880
son todas

00:35:25.880 --> 00:35:26.880
como

00:35:26.880 --> 00:35:27.880
aparentemente

00:35:27.880 --> 00:35:28.880
muy voluptuosas

00:35:28.880 --> 00:35:29.880
y en 4coches

00:35:29.880 --> 00:35:30.880
el trollazo

00:35:30.880 --> 00:35:31.880
que subió

00:35:31.880 --> 00:35:32.880
en la foto

00:35:32.880 --> 00:35:33.880
hice una encuesta

00:35:33.880 --> 00:35:34.880
de a cuál

00:35:34.880 --> 00:35:36.660
preferían los foreros

00:35:36.660 --> 00:35:37.660
los shures

00:35:37.660 --> 00:35:38.660
sí

00:35:38.660 --> 00:35:39.660
A B C o D

00:35:39.660 --> 00:35:41.060
y empezaron a votar

00:35:41.060 --> 00:35:42.060
los 4cocheros

00:35:42.060 --> 00:35:43.560
haciendo comentarios

00:35:43.560 --> 00:35:44.560
pues

00:35:44.560 --> 00:35:46.560
subidos de tono

00:35:46.560 --> 00:35:52.000
hasta que alguien se da cuenta de que es una imagen generada con IA porque hay cosas que

00:35:52.000 --> 00:35:56.680
fallan como los tirantes de los sujetadores, no sé.

00:35:56.680 --> 00:36:02.120
Claro, o el número de dientes a veces falla también, pero claro, ¿quién es capaz de

00:36:02.120 --> 00:36:03.880
fijarse en el número de dientes en ese momento?

00:36:03.880 --> 00:36:08.720
Habría que modificarlo de a caballo regalado, no se le miran los dientes para adaptarlo

00:36:08.720 --> 00:36:09.720
a la IA, ¿no?

00:36:09.720 --> 00:36:15.280
A imagen generada con IA hay que mirarle bien los dientes y el número de dedos en la mano

00:36:15.280 --> 00:36:16.720
regalado.

00:36:16.720 --> 00:36:21.960
Lo pondremos en la lista, pero esto se ha generado con IA, pero no con el IA en general,

00:36:21.960 --> 00:36:26.720
sino con uno de esos otros modelos especializados que la gente puede entrenar y mezclar con

00:36:26.720 --> 00:36:27.720
IA.

00:36:27.720 --> 00:36:33.200
Por lo tanto, hay un modelo hecho exprofeso para este tipo de imágenes que se llama,

00:36:33.200 --> 00:36:40.920
a ver si lo tengo por aquí, Uber Realistic Port Merge, URPM, que es de bastante éxito,

00:36:40.920 --> 00:36:45.280
en las páginas de descargas de este tipo de modelos, es de los más descargados y mejor

00:36:45.280 --> 00:36:51.560
valorados, 58.000 descargas, reforzando la idea de que en el mundo creativo va a haber

00:36:51.560 --> 00:36:56.920
mucha creatividad alrededor del erotismo, la pornografía, la sexualización, la plaga.

00:36:56.920 --> 00:37:03.800
Le apuro mucho éxito, pero en ese momento de lucidez post-onanismo, ¿qué puedes sentir

00:37:03.800 --> 00:37:09.840
después de, no sé, excitarte con una imagen generada con IA, que a mí personalmente no

00:37:09.840 --> 00:37:15.320
me ha pasado todavía, pero no creo que me sintiera bien.

00:37:15.320 --> 00:37:19.400
Probablemente me diría, tengo que salir más a la calle, ver el sol, hacer más deporte.

00:37:19.400 --> 00:37:28.600
Bueno, yo creo que va a haber, con la IA, decía en el pronóstico, yo creo que va a

00:37:28.600 --> 00:37:34.560
haber una industria que se va a colocar por debajo en accesibilidad de lo que es la economía

00:37:34.560 --> 00:37:42.600
de los simps ahora, que es pago por OnlyFans, o pago una suscripción de webcams, hay un

00:37:42.600 --> 00:37:47.560
mundo ahí de economías que son relativamente caras, ese tipo de servicios.

00:37:47.560 --> 00:37:51.240
Bueno, esto yo creo que se va a colocar un peldaño por debajo y va a intentar atacar

00:37:51.240 --> 00:37:52.240
ahí.

00:37:52.240 --> 00:37:56.320
Fíjate que Réplica, que era tienes un amigo virtual y charlas con él y va a ir bien,

00:37:56.320 --> 00:38:00.280
ya es, oye, tengo un amigo virtual que te va a mandar nudes y te va a hacer comentarios

00:38:00.280 --> 00:38:02.880
picantes y va a ser muy sexualizado todo.

00:38:02.880 --> 00:38:06.360
Entonces, ahí yo veo que va a haber un desarrollo económico importante.

00:38:06.360 --> 00:38:12.160
Bueno, y esto conecta con lo de 4chan, en que el primer debate cuando salieron los deepfakes

00:38:12.160 --> 00:38:19.920
hace unos años fue cómo se estaban usando para crear vídeos pornográficos con caras

00:38:19.920 --> 00:38:25.400
de actrices y ahora, precisamente ahora, hay un debate de esto en Twitch porque se está

00:38:25.400 --> 00:38:30.480
usando con streamers de Twitch en Estados Unidos esa misma tecnología y lo de las voces

00:38:30.480 --> 00:38:34.240
ya se está viendo cómo está mejorando y esto va a ser peligrosísimo en un futuro

00:38:34.240 --> 00:38:41.600
muy próximo y va a haber que plantearse cómo verificar vídeos, grabaciones de audio, la

00:38:41.600 --> 00:38:48.800
identidad de las propias personas en redes sociales, hablando de Twitch, el fake you

00:38:48.800 --> 00:38:52.520
que tampoco es de gran calidad ya se estaba usando desde hacía tiempo en la comunidad

00:38:52.520 --> 00:38:58.080
de los streamers para generar vídeos falsos con las voces de sus streamers favoritos.

00:38:58.080 --> 00:39:00.600
Entonces, se vienen problemas.

00:39:00.600 --> 00:39:06.920
Sí, sí, sí, aquí va a haber curvas y va a haber que navegar aguas turbulentas, Mati.

00:39:06.920 --> 00:39:12.080
Pero eso no nos debe impedir reincidir en nuestra gran sección, nuestra sección estrella

00:39:12.080 --> 00:39:16.640
que está revolucionando el mundo del podcasting y que, bueno, está dando muchísimo que hablar

00:39:16.640 --> 00:39:20.400
en todos los círculos podcasteros, en privado, en público todavía nadie ha dicho nada,

00:39:20.400 --> 00:39:22.600
pero seguramente estarán comentándolo.

00:39:22.600 --> 00:39:29.120
Yo internamente en mis otros podcasts, como hizo Sundar Pichai, puse el botón de alerta

00:39:29.120 --> 00:39:34.760
roja porque necesitamos secciones para competir con monos estocásticos y una con un título

00:39:34.760 --> 00:39:37.800
tan bueno como Puerta Grande o Enfermería.

00:39:37.800 --> 00:39:38.800
Puerta Grande o Enfermería.

00:39:38.800 --> 00:39:41.920
Bueno, aquí tenemos una lista de proyectos, Matías, como siempre tenemos que escoger

00:39:41.920 --> 00:39:45.000
cada uno y defender si van a ser Puerta Grande o Enfermería.

00:39:45.000 --> 00:39:50.000
Yo te voy a escoger primero, esa edición me toca a mí primero, y atención al titular

00:39:50.000 --> 00:39:56.000
Roboticistas, no sé si es correcto esto porque lo he traducido con DeepL, bueno, Roboticistas

00:39:56.000 --> 00:39:58.240
quieren darte un tercer brazo.

00:39:58.240 --> 00:40:03.440
Dicen los roboticistas que, claro, tenemos un ancho de banda en nuestras neuronas que

00:40:03.440 --> 00:40:09.040
no lo estamos utilizando, es decir, tenemos como neuronas capaces de manejar más cosas

00:40:09.040 --> 00:40:14.320
que lo que tenemos en el cuerpo y esto además lo afirman de hombres y mujeres, lo cual es

00:40:14.320 --> 00:40:15.680
un paso atrevido.

00:40:15.680 --> 00:40:18.280
Eso es como lo del 10% del cerebro, pero eso no era un mito.

00:40:18.280 --> 00:40:24.560
Bueno, a lo mejor es el 90, pero ellos ven que podemos tener un tercer brazo que puede

00:40:24.560 --> 00:40:30.560
aproximar, bueno, este ancho de banda se puede utilizar para extremidades adicionales, entonces

00:40:30.560 --> 00:40:33.600
ellos creo que abogan primero por el brazo que por la pierna.

00:40:33.600 --> 00:40:39.160
Bueno, esto sirve para romper el hielo en una cita, le dices a una chica, ¿quieres

00:40:39.160 --> 00:40:40.560
que te enseñe mi tercer brazo?

00:40:40.560 --> 00:40:46.800
La chica probablemente te tire la copa encima y luego realmente saques tu tercer brazo.

00:40:46.800 --> 00:40:50.200
¿Tú para qué lo usarías, Mati?

00:40:50.200 --> 00:40:55.240
Para impresionar a las mujeres, ya, primer caso de uso, vale, sí, pero ¿qué se te

00:40:55.240 --> 00:40:57.120
ocurriría que podrías hacer con el tercer brazo?

00:40:57.120 --> 00:41:01.240
A mí me pilla viejo, pero si te has fijado en las generaciones nuevas, no ya la gen Z,

00:41:01.240 --> 00:41:06.040
sino la siguiente, que en TikTok consumen contenido de tres vídeos al mismo tiempo,

00:41:06.040 --> 00:41:07.040
¿no?

00:41:07.040 --> 00:41:11.840
Que hay como un layout que tienen arriba un clip de padres de familia, abajo un tío

00:41:11.840 --> 00:41:17.000
haciendo parkour en el Minecraft, a la derecha un tío jugando con plastilina.

00:41:17.000 --> 00:41:21.960
Yo me imagino que las generaciones nuevas futuras van a poder usar su tercer brazo

00:41:21.960 --> 00:41:26.760
en tantísimas cosas, Antonio, que yo me siento un hoover.

00:41:26.760 --> 00:41:31.140
Nosotros ni se nos ocurre de las posibilidades que abre esto, por lo tanto, por el cambio

00:41:31.140 --> 00:41:35.800
generacional, el tercer brazo en seres humanos es puerta grande.

00:41:35.800 --> 00:41:44.800
Y ya que nos acercamos a San Valentín, hay una selección de startups relacionadas con

00:41:44.800 --> 00:41:50.400
la IA para el mundo amoroso que podríamos hacer un repaso.

00:41:50.400 --> 00:41:53.320
Por ejemplo, esta, roast.dating, ¿no?

00:41:53.320 --> 00:41:59.040
Y tienen una sección que te ayuda a mejorar tus fotos, el que lo esté viendo por YouTube

00:41:59.040 --> 00:42:05.520
ya se estará riendo porque tú subes una foto tuya, aparece un chico totalmente agazapado

00:42:05.520 --> 00:42:13.640
como si no quisiera ligar realmente y la IA transforma la imagen en un tío bastante bien

00:42:13.640 --> 00:42:18.440
musculado, con buena percha, en la playa, parece esto una playa de Tailandia o del Caribe.

00:42:18.440 --> 00:42:25.360
Así que ya se está aplicando IA para mejorar tus posibilidades de ligar, por ejemplo, en

00:42:25.360 --> 00:42:26.360
Tinder.

00:42:26.360 --> 00:42:32.320
Además tienen como un servicio de asesoramiento para, pues eso, me imagino que para tu bio

00:42:32.320 --> 00:42:37.840
de Tinder o para contestar cuando te hacen un match, etc.

00:42:37.840 --> 00:42:47.600
Luego sale otra empresa, Flam AI, que te responde con una IA del amor a todas tus preguntas

00:42:47.600 --> 00:42:51.960
sobre relaciones sentimentales.

00:42:51.960 --> 00:42:54.320
La IA aplicada al amor, bueno, es un negocio, ¿eh?

00:42:54.320 --> 00:43:00.280
Esto de las aplicaciones para los ligues, las aplicaciones para ligar, y si puedes apoyarte

00:43:00.280 --> 00:43:05.440
con una IA que te dé consejos o que mejore tus fotos, igual tienen éxito, ¿no?

00:43:05.440 --> 00:43:06.440
Sí.

00:43:06.440 --> 00:43:11.480
Siempre ha habido muchos jóvenes que hemos estado desorientados en temas del amor, Matías.

00:43:11.480 --> 00:43:15.120
Entonces nos agarramos a cualquier propuesta que nos hagan.

00:43:15.120 --> 00:43:19.080
También pienso que a nivel de negocio una posibilidad que tienen estas pequeñas startups

00:43:19.080 --> 00:43:26.340
o proyectos es que alguien como Tinder o Bamber o Match o todas esas grandes acaben comprando

00:43:26.340 --> 00:43:29.160
estos servicios para integrarlos en sus propias aplicaciones.

00:43:29.160 --> 00:43:33.880
Sí, claro, como tienen equipos de datos dirán, oye, qué curioso es que toda la población

00:43:33.880 --> 00:43:38.480
poco a poco va teniendo tabletas musculadas y está maciza, qué curioso.

00:43:38.480 --> 00:43:42.320
Bueno, es peligroso eso también, engañar mucho en tus fotos es peligroso, tiene que

00:43:42.320 --> 00:43:43.320
haber un punto intermedio.

00:43:43.320 --> 00:43:45.560
Sí, luego puedes decepcionar un poco.

00:43:45.560 --> 00:43:50.360
Como hablábamos antes de la guerra y de buscar puntos intermedios, tiene que haber un punto

00:43:50.360 --> 00:43:52.880
intermedio en la guerra y en el amor.

00:43:52.880 --> 00:43:56.600
Claro, si no acabas diciendo, bueno, ¿y si quedamos en un sitio de noche, que no haya

00:43:56.600 --> 00:43:57.600
mucha luz?

00:43:57.600 --> 00:44:02.720
Bueno, muchas de estas van a ir a la enfermería del tirón, pero alguna va a acabar comprada

00:44:02.720 --> 00:44:04.640
y va a salir por la puerta grande.

00:44:04.640 --> 00:44:12.360
Vale, pues yo tengo una última, Matías, que es una idea de lanzamiento mía.

00:44:12.360 --> 00:44:17.840
Atención, Mati, estoy aquí regalando una idea para quien quiera realizarla, lo doy

00:44:17.840 --> 00:44:18.840
libremente.

00:44:18.840 --> 00:44:21.960
Puedo hacer millonario aquí a alguien hoy, Mati.

00:44:21.960 --> 00:44:27.400
Pero necesito que tú lo catalogues de idea buena, puerta grande o de enfermería.

00:44:27.400 --> 00:44:28.680
Mi idea es la siguiente.

00:44:28.680 --> 00:44:34.880
Ahora se están creando modelos de lenguaje que van a competir entre sí, GPT-3, otros,

00:44:34.880 --> 00:44:41.040
generaciones de texto y de generaciones de imágenes, pero son costosos, cuesta mucho

00:44:41.040 --> 00:44:42.760
entrenar estos modelos.

00:44:42.760 --> 00:44:48.880
Mi idea es que haya marcas que empiecen a crear modelos de lenguaje, pero entrenados

00:44:48.880 --> 00:44:53.120
de una manera particular en la que siempre se hable bien de la marca.

00:44:53.120 --> 00:44:54.720
Tú eres Coca-Cola, Matías.

00:44:54.720 --> 00:45:05.160
Entonces dices, vamos a entrenar un GPT-Coke en el que cualquier mención a bebidas, refrescos,

00:45:05.160 --> 00:45:08.800
etcétera, meta Coca-Cola, y además siempre hable bien.

00:45:08.800 --> 00:45:12.880
O si generamos imágenes, aleatoriamente, de vez en cuando, tú estás generando una

00:45:12.880 --> 00:45:13.880
imagen.

00:45:13.880 --> 00:45:18.720
Un astronauta en el espacio, tal, tal, llevo una Coca-Cola delante, lo ofrecé gratis,

00:45:18.720 --> 00:45:23.960
y yo creo que este va a ser el me creo una página de Facebook de hace 10 años.

00:45:23.960 --> 00:45:25.440
Yo creo que por ahí van en los tiros, Mati.

00:45:25.440 --> 00:45:29.120
Bueno, cuidado con Alberto Garzón, que a lo mejor esto no lo permite el Ministerio

00:45:29.120 --> 00:45:30.120
de Consumo.

00:45:30.120 --> 00:45:35.240
Ah, bueno, tendrá que ser Coca-Cola cero, claro, sí, sí.

00:45:35.240 --> 00:45:40.120
Bueno, es un concepto interesante, Antonio, pero yo la verdad es que pienso que todos

00:45:40.120 --> 00:45:46.920
estos modelos van a ir convergiendo a cuatro o cinco grandes, y eso suele ser lo que va

00:45:46.920 --> 00:45:51.920
a usar la gente en general, y no sé si van a estar abiertos a este tipo de patrocinios,

00:45:51.920 --> 00:45:55.800
esas grandes empresas que van a controlar los modelos más grandes, la verdad.

00:45:55.800 --> 00:45:58.800
No sé qué decirte, Antonio, de tu idea.

00:45:58.800 --> 00:46:04.080
Bueno, enfermería, Matías, enfermería, ¿no?

00:46:04.080 --> 00:46:07.640
Te traeré nuevas, te traeré nuevas, a ver si te convenzo de algo.

00:46:07.640 --> 00:46:11.240
Pero bueno, llevamos mucho tiempo, llevamos y todavía no nos hemos metido en el tema

00:46:11.240 --> 00:46:12.240
del día.

00:46:12.240 --> 00:46:15.840
Bueno, el tema del día tiene que ver con el mundo del periodismo, el tema de los contenidos

00:46:15.840 --> 00:46:19.880
generados con inteligencia artificial y todo lo que está pasando alrededor de este mundo

00:46:19.880 --> 00:46:21.360
que ya empieza a estar agitado.

00:46:21.360 --> 00:46:26.680
Si los profesores estaban entrando en pánico, los periodistas empiezan a ponerse nerviosos.

00:46:26.680 --> 00:46:27.680
Contexto.

00:46:27.680 --> 00:46:31.920
GPT-3, ChatGPT, son modelos de generación de text.

00:46:31.920 --> 00:46:32.920
¿Qué es lo que sucede?

00:46:32.920 --> 00:46:35.240
Que la gente lo está utilizando para generar texto.

00:46:35.240 --> 00:46:40.240
Esto, dicho, es muy obvio, pero claro, ¿en qué casos de uso, en qué contexto, con qué

00:46:40.240 --> 00:46:41.920
motivación y cómo lo presentan?

00:46:41.920 --> 00:46:48.760
Bueno, ha habido una primera camada de emprendedores, innovadores, que están mucho en la línea

00:46:48.760 --> 00:46:55.240
del SEO, el Grow Hacking, de gente que tiene un pequeño proyectito de contenidos un poco

00:46:55.240 --> 00:47:00.680
fuera de los focos y que se nutre básicamente de tráfico SEO.

00:47:00.680 --> 00:47:02.160
Y bueno, ahí tienes tu negocio.

00:47:02.160 --> 00:47:06.240
Te intentas generar contenido no muy caro, tienes algo de tráfico de Google, no tienes

00:47:06.240 --> 00:47:09.960
mucho tráfico directo, no creas comunidad, pero ahí tienes tus económicos que te funcionan

00:47:09.960 --> 00:47:13.360
porque las visitas las monetizas con publicidad.

00:47:13.360 --> 00:47:18.840
Algunos casos como el que estás enseñando de Lopatín o algún caso que hemos encontrado

00:47:18.840 --> 00:47:22.120
por Reddit de gente de este tipo que comparte su experiencia.

00:47:22.120 --> 00:47:25.320
A Lopatín no le ha ido muy bien, le dice, mira, ¿qué es lo que ha hecho?

00:47:25.320 --> 00:47:30.400
Pues he cruzado la investigación de Keywords, la investigación de código consiste en que

00:47:30.400 --> 00:47:35.920
intentas calcular, adivinar, extraer cuáles son términos que se estén buscando mucho

00:47:35.920 --> 00:47:39.000
en Google y con qué palabras, con qué Keywords se están buscando.

00:47:39.000 --> 00:47:40.120
¿Para qué?

00:47:40.120 --> 00:47:44.200
Para ponerlas en el titular y en el contenido que generas de forma que puedas posicionar

00:47:44.200 --> 00:47:46.960
en esas búsquedas que son golosas.

00:47:46.960 --> 00:47:53.000
Bueno, pues el proyecto es, le paso esas Keywords a ChatGPT, le pido que genere un artículo

00:47:53.000 --> 00:47:56.900
y todo esto lo publico y además lo puedo hacer casi prácticamente automáticamente

00:47:56.900 --> 00:48:02.200
conectando el WordPress con ChatGPT y empiezo a pum, pum, pum, pum, pum a disparar y a ver

00:48:02.200 --> 00:48:03.760
qué pasa.

00:48:03.760 --> 00:48:05.440
Tenemos resultados desiguales en esto, Mati.

00:48:05.440 --> 00:48:09.680
Es decir, hay gente que dice, oye, Google me cogió con esto, me dio un poquito de tráfico

00:48:09.680 --> 00:48:11.160
al principio y luego mundió.

00:48:11.160 --> 00:48:15.400
Y otros que dicen, no, no, no, oye, he crecido un montón con contenidos generados con ChatGPT

00:48:15.400 --> 00:48:21.600
y he multiplicado hasta por cinco las impresiones gracias a esto y Google de manera, de momento

00:48:21.600 --> 00:48:25.520
no me está baneando, no me está penalizando.

00:48:25.520 --> 00:48:31.040
La verdad es que el tío de Reddit dan ganas de copiarle el modelo de negocio porque parece

00:48:31.040 --> 00:48:32.040
súper fácil.

00:48:32.040 --> 00:48:37.160
O sea, lo que tú dices, buscan preguntas relacionadas con su negocio, luego se van

00:48:37.160 --> 00:48:42.840
al widget people also ask para nuevas preguntas, para tener nuevas preguntas sobre las que

00:48:42.840 --> 00:48:50.680
responder en un post de blog, genera los posts con ChatGPT, post de 800 palabras, repite

00:48:50.680 --> 00:48:57.080
el proceso decenas de veces y en un mes ya está generando cinco veces más tráfico.

00:48:57.080 --> 00:49:02.200
O sea, es tan sencillo que a uno le da ganas de intentarlo, pero también el propio usuario

00:49:02.200 --> 00:49:07.880
de Reddit advierte que esto es temporal porque todos los buscadores van a empezar a matarlo

00:49:07.880 --> 00:49:10.840
en cuanto puedan detectar que es contenido generado por IA.

00:49:10.840 --> 00:49:15.200
Sí, en las guidelines, en las guías de Google se movieron un poco.

00:49:15.200 --> 00:49:19.920
Hace tiempo tenían que, no querían, estaban en contra del contenido automático, entiendes

00:49:19.920 --> 00:49:24.960
que el generado por IA es contenido automático, aunque se podían referir más al tipo de

00:49:24.960 --> 00:49:29.600
IA más súper especializada que hacía lo siguiente.

00:49:29.600 --> 00:49:33.560
Tú coges los datos de un partido de fútbol, cómo han quedado, en qué momento se mete

00:49:33.560 --> 00:49:38.600
el gol, qué jugadores lo han metido, si ha habido tarjetas y con eso generas un pequeño

00:49:38.600 --> 00:49:40.800
texto para que no quede solo la estadística.

00:49:40.800 --> 00:49:45.640
Bueno, eso era un caso de uso que se hace con la bolsa o con el deporte, también se

00:49:45.640 --> 00:49:46.640
suele hacer.

00:49:46.640 --> 00:49:51.400
Pero claro, lo que dice Google en las nuevas guidelines y cómo la modificaron es que van

00:49:51.400 --> 00:49:57.760
en contra del contenido hecho expresamente para posicionar en buscador y sin valor real

00:49:57.760 --> 00:50:02.720
y sin tener en consideración los intereses y la calidad con respecto al usuario.

00:50:02.720 --> 00:50:07.240
Y aquí entra un actor que es CNET.

00:50:07.240 --> 00:50:13.520
CNET es uno de los medios tecnológicos tecanos de la categoría en digital, histórico, que

00:50:13.520 --> 00:50:19.840
hace tiempo con una valoración de, no sé si me acuerdo, creo que eran cientos de millones

00:50:19.840 --> 00:50:26.840
de dólares, pasó a formar parte de un grupo más financiero, no tanto de un grupo de medios

00:50:26.840 --> 00:50:33.600
y bueno, tuvieron una iniciativa desde noviembre con una IA que no es GPT-3 ni hecha GPT, empezar

00:50:33.600 --> 00:50:40.600
a generar contenidos sobre finanzas personales y esto ya es un tema delicado, es decir, tú

00:50:40.600 --> 00:50:43.480
eres un SEO que detecta que se busca mucho.

00:50:43.480 --> 00:50:49.280
Cuando atardece en Almería y haces una piezacita para intentar tener tus 200 visitas ahí,

00:50:49.280 --> 00:50:51.160
bueno, es una cosa, ¿no?

00:50:51.160 --> 00:50:54.960
Pero lo de CNET, claro, cuando te pones a dar consejos financieros de un contenido generado

00:50:54.960 --> 00:50:59.720
con IA, te das con la realidad que ya hemos comentado con el episodio de echar GPT y los

00:50:59.720 --> 00:51:05.600
buscadores, que en realidad es que se inventan cosas, que no es factualmente correcta y que

00:51:05.600 --> 00:51:10.840
nunca sabes cuándo, la IA nunca sabe cuándo sabe y nunca sabe cuándo no sabe y por tanto

00:51:10.840 --> 00:51:14.200
él escupe y te escupe contenido todo el rato.

00:51:14.200 --> 00:51:19.920
CNET lo ha aprendido a las muy malas porque le han detectado un montón de errores y le

00:51:19.920 --> 00:51:24.960
han denunciado otros casos por plagio, por plagio entre comillas, porque lo que hacía

00:51:24.960 --> 00:51:30.080
copiar incluso esa IA que tenían ellos, fragmentos de otros medios como Forbes o Fortune.

00:51:30.080 --> 00:51:35.480
Sí, esto me resultó muy curioso porque el otro día generando cosas sobre Gizmodo en

00:51:35.480 --> 00:51:40.320
Español, que es el medio en el que trabajo, el chat GPT generaba texto que parecía haber

00:51:40.320 --> 00:51:46.920
sacado de Gizmodo en Español porque de repente, sin que me diera cuenta, hablaba de estos

00:51:46.920 --> 00:51:53.680
rinocerontes que peligran porque los cazadores furtivos les quitan los cuernos y esto es

00:51:53.680 --> 00:51:59.720
un tema que en Gizmodo hemos tratado muchísimo y daba la impresión de que al hacer su entrenamiento

00:51:59.720 --> 00:52:03.400
en Español había leído Gizmodo en Español.

00:52:03.400 --> 00:52:07.280
Entonces es curioso y también lo que le ha pasado a CNET es que su caso se ha vuelto

00:52:07.280 --> 00:52:12.080
tan mediático que ahora están todos los medios estadounidenses publicando reportajes

00:52:12.080 --> 00:52:17.800
diciendo que hemos detectado errores, hemos detectado plagios. Yo creo que la gente estará

00:52:17.800 --> 00:52:24.960
usando GPT para generar contenido pero mucho más discretamente de lo que ha logrado hacer.

00:52:24.960 --> 00:52:30.960
A CNET le han pillado como se suele decir con el carrito del helado, ¿verdad? El caso

00:52:30.960 --> 00:52:35.880
es que Verge es un reportaje que tiene que ver también con que estaba todo mal, todo

00:52:35.880 --> 00:52:42.520
el proceso, había oscurantismo en la propia plantilla, había un ambiente muy negativo,

00:52:42.520 --> 00:52:47.000
hacían responsable a editores humanos del contenido generado por la IA y era culpa tuya

00:52:47.000 --> 00:52:54.760
si luego había errores. No estaba bien planteado. Aquí entra otra figura importante en los

00:52:54.760 --> 00:53:02.840
medios digitales que es la de Jonah Peretti, es el fundador y CEO de Pathfish y un tío

00:53:02.840 --> 00:53:09.600
muy listo, un tío que digamos las tendencias y cambios en el ecosistema de contenidos digitales

00:53:09.600 --> 00:53:15.000
los ve bien, los pilla muy pronto, pilló muy bien pero que muy bien la ola de lo viral

00:53:15.000 --> 00:53:20.960
y la hora de las redes y las plataformas y cómo ejecutar bien en esa ola y Pathfish

00:53:20.960 --> 00:53:26.160
ahí brilló y parecía que iba a ser uno de los medios hegemónicos de su generación,

00:53:26.160 --> 00:53:31.360
de la generación millennial pero bueno luego ha ido bastante a menos, en bolsa Pathfish

00:53:31.360 --> 00:53:37.720
ha perdido mucho, tanto en cuanto la viralidad de Facebook ya dejó de funcionar tan bien

00:53:37.720 --> 00:53:44.680
y el caso es que se filtró un memo interno de Peretti a sus empleados que publicó el

00:53:44.680 --> 00:53:51.480
Wall Street Journal en la que afirmaba oye aquí vamos a cambiar, vamos a empezar a usar

00:53:51.480 --> 00:53:56.800
GPT-3. Además el enfoque que da Peretti en el memo

00:53:56.800 --> 00:54:04.360
éste es bastante bien pensado porque él niega que esto se vaya a usar para generar

00:54:04.360 --> 00:54:11.800
noticias periodísticas que al ser hecho al GPT pues un modelo que se inventa todos los

00:54:11.800 --> 00:54:18.360
hechos o muchos de los hechos que comenta pues no es fiable pero sin embargo seguramente

00:54:18.360 --> 00:54:25.520
la gente recuerda los tests, cuestionarios, los quizzes estos de BuzzFeed que no sé si

00:54:25.520 --> 00:54:29.520
siguen funcionando porque esta era una cosa muy millennial y ahora los millennials estamos

00:54:29.520 --> 00:54:35.640
ocupados buscando hipotecas y pisos que podamos alquilar y da un ejemplo de cómo podría

00:54:35.640 --> 00:54:40.000
usar la API de OpenAI que por cierto yo creo que con la API de GPT es con la que se hacen

00:54:40.000 --> 00:54:46.520
el 90% este tipo de cosas que es cuestionarios personalizados por ejemplo este cuestionario

00:54:46.520 --> 00:54:52.280
escribirá una comedia romántica sobre ti en menos de 30 segundos entonces tú vas contestando

00:54:52.280 --> 00:54:59.720
unas preguntas como elegir un tropo, los protagonistas, cuéntanos un defecto entrañable que tengas

00:54:59.720 --> 00:55:06.360
y luego GPT se inventa el cuento personalizado sobre ti sobre tu novia etcétera etcétera

00:55:06.360 --> 00:55:13.600
entonces me parece un uso pues bastante chulo y que no veo que deteriore la calidad del

00:55:13.600 --> 00:55:20.480
contenido que se publica en internet si es que cumplen con esto y no lo usan para reducir

00:55:20.480 --> 00:55:26.680
su fuerza laboral que es una cosa que pueden estar pensando muchos directivos de medios

00:55:26.680 --> 00:55:31.560
ya bueno el propio Peretti ha negado y dice no vamos a despedir a nadie y que además

00:55:31.560 --> 00:55:36.680
los medios que utilicen la IA para generar contenido súper barato de baja calidad hacen

00:55:36.680 --> 00:55:42.960
un uso terrible a tecnología y acabarán pegándosela no es el modelo que va a funcionar yo tampoco

00:55:42.960 --> 00:55:47.120
creo que sea el modelo que va a funcionar porque en cuanto haya esta súper inundación

00:55:47.120 --> 00:55:55.320
de eso el contenido generado por IA barato y poco cuidado en internet el reto de las

00:55:55.320 --> 00:56:01.560
plataformas es intentar pues eso no darle visibilidad y que no tenga alcance de día

00:56:01.560 --> 00:56:05.280
a otro día a una profesora universitaria periodismo tengo que buscar la referencia

00:56:05.280 --> 00:56:09.000
por ahí que claro se escandalizaba mucho con el caso sin éxito con esto no que era

00:56:09.000 --> 00:56:14.580
decir bueno pero que esto no responde a la misión del periodismo no responde a ese punto

00:56:14.580 --> 00:56:22.120
de servicio público sino que esto es un chiringuito para pillar unas pelas rápidas de la forma

00:56:22.120 --> 00:56:27.960
más oportunista posible yo decía bueno te falta internet a lo mejor te sobra calle pero

00:56:27.960 --> 00:56:36.400
yo he visto en internet proyectos y cosas montadas rentables que asustarían a los profesores

00:56:36.400 --> 00:56:41.240
de universidad tipo venga me monte una web de afiliados copiando opiniones de amazon

00:56:41.240 --> 00:56:48.200
para adelante no hay cosas por ahí rascando pasta en internet que son que son bueno pues

00:56:48.200 --> 00:56:56.360
montada con con con palitos no con una cosa no me las cuentas nunca he sabido ganar dinero

00:56:56.360 --> 00:57:04.120
en internet bueno cerramos matías con cosas que si veamos más un poquito más positiva

00:57:04.120 --> 00:57:10.560
en que si usaríamos o si usamos para este trabajo de periodismo de contenidos yo tengo

00:57:10.560 --> 00:57:16.440
dos propuestas que creo que pueden tener sentido no que además responden a lo que hemos dicho

00:57:16.440 --> 00:57:23.320
al principio yo puedo tener un contenido muy especializado pero eso hace eso crea una barrera

00:57:23.320 --> 00:57:29.120
de entrada que el que no está avanzado en esa materia pues se puede sentir fuera el

00:57:29.120 --> 00:57:33.720
tema no es para él o que se está perdido y no entiende cosas bueno yo creo que podríamos

00:57:33.720 --> 00:57:39.220
tener eso podríamos escribir para usuarios avanzados y luego tener una versión la propia

00:57:39.220 --> 00:57:44.920
experiencia de los medios en la que se te hace un resumen o se te hace una versión más masticada

00:57:44.920 --> 00:57:49.680
más explicada porque lo que sí están haciendo bien las ideas es resumir contenido que ya existe

00:57:49.680 --> 00:57:57.040
no son bastante buenas no entonces yo creo que ahí hay una hay una hay un valor que se puede que se

00:57:57.040 --> 00:58:02.960
puede hacer y luego es que también te lo estoy copiando todo matías hay otro valor que es oye

00:58:02.960 --> 00:58:07.540
tras escribir una entrevista con whisper todos los proyectos de opinar y además lo liberaron y se

00:58:07.540 --> 00:58:14.140
puede hacer hasta el local pasa este audio lo pasa a texto pide que chata gpt haga un resumen o que

00:58:14.140 --> 00:58:19.720
te dé los los puntos los puntos clave de la de la entrevista y si vas a reportajearla por ejemplo

00:58:19.720 --> 00:58:25.160
no voy a hacer la entrevista completa copia de pegada sino que quiero coger declaraciones para

00:58:25.160 --> 00:58:30.120
otra pieza más completa te acaba de ahorrar para ese reportaje un montón de tiempo y al final para

00:58:30.120 --> 00:58:35.800
mí el punto ahora mismo está ahí decir cómo gano productividad y cómo uso la idea que me complementa

00:58:35.800 --> 00:58:43.360
y me mejora mi trabajo yo como redactor y estoy intentando aplicar gpt a todo lo que hago pero no

00:58:43.360 --> 00:58:50.520
me resulta tan tan tan sencillo y tan obvio por ejemplo para generar el cuerpo de los posts el

00:58:50.520 --> 00:58:57.080
texto en general los párrafos no no me sirve tanto yo creo que es una redacción por lo menos

00:58:57.080 --> 00:59:03.040
en español como demasiado encorsetada demasiado seria a veces puede ser cursi a veces puede usar

00:59:03.040 --> 00:59:08.040
expresiones que no cuadran con con lo que sería un artículo firmado por mí entonces yo no sé si

00:59:08.040 --> 00:59:14.740
estos son limitaciones del entrenamiento que se ha hecho de textos en español ver sus textos en

00:59:14.740 --> 00:59:20.840
inglés que supongo que habrá muchos más o directamente que falta que pueda adoptar una

00:59:20.840 --> 00:59:27.480
personalidad más parecida a la mía o yo como creador del generador del prompt no no le estoy

00:59:27.480 --> 00:59:32.960
sabiendo dar ese tono sí que me ha servido mucho como tú dices para resumir cosas por ejemplo yo

00:59:32.960 --> 00:59:39.160
cuando hago un artículo más largo pues tengo un mogollón de pestañas abiertas de wikipedia de

00:59:39.160 --> 00:59:46.680
reportajes de artículos científicos que suelen ser muy largos y entonces el chat gpt si me sirve

00:59:46.680 --> 00:59:52.800
para resumir esos artículos y poder extraer rápidamente una información que no es tan

00:59:52.800 --> 00:59:57.080
importante para el artículo pero que necesito no para tener más afianzado lo que voy a escribir

00:59:57.080 --> 01:00:03.760
y otra cosa que sí he podido hacer más de una vez es ideas para titulares para encabezados y

01:00:03.760 --> 01:00:10.880
para subtítulos de los artículos porque esto es bastante útil por sobre todo porque no está

01:00:10.880 --> 01:00:15.560
limitada la cantidad de veces que puede generar un titular diferente a un redactor humano se le

01:00:15.560 --> 01:00:20.440
acaban las ideas rápido a charles gpt no se le acaba nunca salvo que esté cerrado porque hay

01:00:20.440 --> 01:00:25.080
alta demanda lo que es algo muy frecuente últimamente te voy a poner un ejemplo real

01:00:25.080 --> 01:00:30.280
vivo hgpt necesita un titular para un artículo sobre unos auriculares que tienen un diseño

01:00:30.280 --> 01:00:35.840
artístico y llamativo pero también un sonido increíble entonces empieza a generar titulares

01:00:35.840 --> 01:00:40.680
algunos muy buenos diseño único y sonido impecable los auriculares que te harán destacar

01:00:40.680 --> 01:00:45.160
en cualquier lugar es obviamente destacado descartado porque es como si yo fuera a la

01:00:45.160 --> 01:00:50.280
marca no es mi idea mi idea es ser un poco más periodístico no unir arte y tecnología una idea

01:00:50.280 --> 01:00:55.520
que me gusta que se usó para un encabezado la combinación perfecta de belleza y rendimiento

01:00:55.520 --> 01:01:02.600
también pues también encaja como como titular no entonces este tipo de generación de copies

01:01:02.600 --> 01:01:08.560
rápidos muy bien para generación de párrafos enteros en español todavía no le encontrado

01:01:08.560 --> 01:01:14.240
esa vuelta de tuerca para que sirva para reemplazarme a mí falta poco porque tú también

01:01:14.240 --> 01:01:20.680
vas a poder usar whisper para entrenar con mi voz a un robot que luego puede venir aquí a grabar

01:01:20.680 --> 01:01:26.440
contigo entonces ya no va a haber problemas de horario ni retraso de los episodios ya vas a

01:01:26.440 --> 01:01:31.280
poder grabar a la hora que a la que tú quieras no sé matías te echaría de menos te echaría de menos

01:01:31.280 --> 01:01:36.880
porque en el puerta grande de enfermería no estoy seguro de que ya puede estar a la altura en el

01:01:36.880 --> 01:01:44.400
resto bueno podemos hablar pero claro esas valoraciones tan importantes tú ya sé lo que

01:01:44.400 --> 01:01:49.200
sería una pérdida para para este podcast y para el podcast en general tenemos que despedirnos

01:01:49.200 --> 01:01:54.640
mati este episodio ha quedado un poquito largo pero es que pasan demasiadas cosas amigas amigos

01:01:54.640 --> 01:02:01.480
de los monos pasan demasiadas cosas y queremos contar tanto si no sé si viste sí sí claro que

01:02:01.480 --> 01:02:06.600
lo viste porque lo tienes en el guión de hecho que desde que google lanzó lo de music lm el

01:02:06.600 --> 01:02:15.880
generador de música que fue el día 26 ya se han lanzado 1 2 3 4 5 6 proyectos de y a relacionados

01:02:15.880 --> 01:02:21.960
con la generación de audio así que si sólo esto sólo en el departamento del audio tenemos una

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lista tan grande de proyectos que han salido y en abierto no en público imagínate lo que se viene

01:02:29.440 --> 01:02:35.160
este año este podcast va a ser una locura va a ser una locura yo creo que nos vamos hasta a gobiar

01:02:35.160 --> 01:02:38.760
de la cantidad de información que vamos a tener que resumir por suerte chat gpt puede resumir

01:02:38.760 --> 01:02:43.400
también los guiones a ver qué hace cuando llega a la sección de foro coches y fortes mantiene el

01:02:43.400 --> 01:02:50.560
nivel no se nos debería así que buenos amigas amigos ya sabéis podéis seguirnos toda la

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plataforma de audio disponibles no podéis encontrar monos estocásticos arroba monos

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podcast en twitter y ya vamos a empezar a subir los vídeos youtube youtube punto com barra arroba

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monos estocásticos y por supuesto la newsletter en monos estocásticos esto cajo ni yo sé

01:03:08.960 --> 01:03:13.720
pronunciarlo y soy el que ha creado el podcast junto contigo escolásticos monos estocásticos

01:03:13.720 --> 01:03:34.720
punto com gracias por seguirnos y nos vemos la semana que viene con otro episodio chau chau chau