1.0AI for Librarieshttps://www.iaparabibliotecas.com/enSantiago Vikklegas-Ceballoshttps://www.iaparabibliotecas.com/en/author/santiago/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="76VXkENAe6"><a href="https://www.iaparabibliotecas.com/en/leonardo-ai/">Unmasking the automaton: detecting texts generated by Artificial Intelligence</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.iaparabibliotecas.com/en/leonardo-ai/embed/#?secret=76VXkENAe6" width="600" height="338" title="“Desenmascarando al autómata: detectar textos generados por una Inteligencia Artificial” — IA para Bibliotecas" data-secret="76VXkENAe6" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://www.iaparabibliotecas.com/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script>https://www.iaparabibliotecas.com/wp-content/uploads/2023/07/Post-1.jpg900600La Inteligencia Artificial, en particular con los grandes modelos de lenguaje o LLM por su sigla en inglés, ha logrado avances significativos en la generación de texto similar al humano. A medida que el texto generado por IA se inserta en nuestro día a día, es esencial desarrollar habilidades y herramientas para identificar dicho contenido. Esta guía ayudará a comprender qué es un LLM (Large Language Model) y cómo funciona, a aprender algunas técnicas de detección manual o herramientas automáticas para detectar texto generado por IA y, finalmente, recomendará algunos cursos clave de alfabetización mediática e informacional para navegar la nueva era de la Inteligencia Artificial. ¿Qué es un gran modelo de lenguaje y cómo funciona? Un gran modelo de lenguaje (LLM, en inglés) es un tipo de inteligencia artificial que puede entender, generar y traducir texto tras aprender de grandes cantidades de contenido escrito, como libros, sitios web, artículos y publicaciones en redes sociales. Una vez entrenados, los LLM pueden realizar eficientemente diversas tareas, como resumir artículos, responder preguntas o incluso crear un nuevo texto que suene como si hubiera sido escrito por un humano. Utilizan un algoritmo de aprendizaje profundo, lo que significa que se basan en una red que integra gran cantidad de funciones matemáticas para imitar la forma en la que nuestros cerebros procesan la información. Los LLM funcionan con base en probabilidades: aprenden a reconocer patrones y relaciones entre contextos, palabras y frases en grandes cantidades de datos. Crean texto seleccionando la siguiente palabra o frase más probable en función de su comprensión del contexto y las palabras que ya han generado antes. Dado que los LLM, como GPT-4, se están volviendo cada vez más sofisticados, es difícil determinar si un texto es generado por IA o escrito por humanos. El texto generado por LLM puede ser más consistente y menos aleatorio que la escritura humana, lo que dificulta su identificación con absoluta certeza. Aunque existen herramientas para detectar texto generado por IA, sus tasas de detección pueden variar significativamente, entre el 26% y el 90% de precisión. Esta incertidumbre resalta la importancia de la alfabetización mediática e informacional para que los humanos aprovechemos responsablemente el potencial del contenido generado por la IA. Consejos para la detección manual de textos de IA El texto generado por IA tiene características únicas que pueden ayudar a distinguirlo del contenido escrito por humanos. Algunos puntos clave son: Herramientas automáticas para detectar texto generado por IA Se han desarrollado múltiples herramientas y algoritmos para detectar texto generado por IA, aunque ninguno ha logrado el 100% de confiabilidad en resultados independientes. Algunas de los más reconocidas son: Claves para el aprendizaje continuo La alfabetización mediática e informacional (Media and Information Literacy o MIL) es crucial para comprender y evaluar el contenido generado por la IA. La MIL ayuda a los usuarios a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y fomenta el consumo responsable de contenido digital. Algunas habilidades y cursos MIL claves para formarnos: La capacidad de detectar texto generado por IA se torna vital en la era digital. Al aprender técnicas de detección manual, usar herramientas automáticas y promover la alfabetización mediática e informacional, las personas pueden reconciliarse efectivamente con el contenido generado por la IA. La clave es permanecer vigilante, pensar críticamente y mantenerse informado sobre el panorama en evolución del texto generado por IA y sus implicaciones en nuestra vida cotidiana. Referencias Akhtar, P., Ghouri, A. M., Khan, H. U. R., Haq, M. A., Awan, U., Zahoor, N., Khan, Z., & Ashraf, A. (2022). Detecting fake news and disinformation using artificial intelligence and machine learning to avoid supply chain disruptions. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-022-05015-5 Alimardani, A., & A. Jane, E. (2023, February 19). We pitted ChatGPT against tools for detecting AI-written text, and the results are troubling. The Conversation. Retrieved April 9, 2023, from https://theconversation.com/we-pitted-chatgpt-against-tools-for-detecting-ai-written-text-and-the-results-are-troubling-199774 Bryden, T. (2022, December 2). How Do Large Language Models Work? Speak Ai. Retrieved April 9, 2023, from https://speakai.co/how-do-large-language-models-work/ Decision Engines. (2023, February 27). Understanding Large Language Models: What They Are and How to Use Them. Decision Engines, Inc. Retrieved April 9, 2023, from https://decisionengines.ai/understanding-large-language-models/ Dilmegani, C. (2023, February 16). Large Language Models: Complete Guide in 2023. AIMultiple. Retrieved April 9, 2023, from https://research.aimultiple.com/large-language-models/ Hassan, M. H. (2023, February 18). DetectGPT – Detecting AI Generated Text | Medium. Medium. Retrieved April 9, 2023, from https://medium.com/@TheHaseebHassan/detectgpt-detecting-ai-generated-text-a0284f1d05de Heikkilä, M. (2022, December 19). How to spot AI-generated text. MIT Technology Review. Retrieved April 9, 2023, from https://www.technologyreview.com/2022/12/19/1065596/how-to-spot-ai-generated-text/ Hendrik Kirchner, J., Ahmad, L., Aaronson, S., & Leike, J. (2023, January 31). New AI classifier for indicating AI-written text. OpenAI. Retrieved April 9, 2023, from https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text Mahmood, S. H. (2023, February 25). The 8 Most Accurate AI Text Detectors You Can Try. MUO – Make Use Of. Retrieved April 9, 2023, from https://www.makeuseof.com/accurate-ai-text-detectors/ Muehmel, K. (2023, March 15). What Is a Large Language Model, the Tech Behind ChatGPT? Retrieved April 9, 2023, from https://blog.dataiku.com/large-language-model-chatgpt Rogers, R. (2023, February 8). How to Detect AI-Generated Text, According to Researchers. WIRED. Retrieved April 9, 2023, from https://www.wired.com/story/how-to-spot-generative-ai-text-chatgpt/ Sánchez, S., Rojo, A. F., Martínez, A., & Samaniego, C. M. (2021). Media and information literacy: a measurement instrument for adolescents. Educational Review, 73(4), 487–502. https://doi.org/10.1080/00131911.2019.1646708 Terra, J. (2023, February 21). What is Media and Information Literacy? Simplilearn.com. Retrieved April 9, 2023, from https://www.simplilearn.com/what-is-media-and-information-literacy-article Turnitin. (2023, February 13). Turnitin announces AI writing detector and AI writing resource center for educators. Retrieved April 9, 2023, from https://www.turnitin.com/press/turnitin-announces-ai-writing-detector-and-ai-writing-resource-center-for-educators UNESCO. (2022). Media and information literate citizens: Think critically, click wisely! UNESCO Institute for Information Technologies in Education. Retrieved April 9, 2023, from https://iite.unesco.org/publications/media-and-information-literate-citizens-think-critically-click-wisely/ Wang, B., Rau, P. P., & Yuan, T. (2022). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 1–14. https://doi.org/10.1080/0144929x.2022.2072768 Wiggers, K. (2022, April 28). The emerging types of language models and why they matter. Techcrunch. Retrieved April 9, 2023, from https://techcrunch.com/2022/04/28/the-emerging-types-of-language-models-and-why-they-matter/