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The first influencer transformed in AI #TuNoviaVirtual

La imaginación de la gente llega hasta sitios insospechados, que no dejan de sorprenderme. La creadora / influencer Caryn Marjorie, de 23 años, entrenó a un chatbot con su voz gracias a sus miles de horas de sus vídeos. “Tras 2000 horas de entrenamiento ahora soy una extensión de la conciencia de Caryn”. Lo ha llamado “Caryn AI” y además tiene un modelo de negocio: el tiempo de charla con la alter ego virtual de la influencer cuesta un dólar por minuto. 

Caryn tiene una gran base de seguidores en Snapchat (1,8 millones). Ha conseguido en solo una semana, más de 1000 novios ¿suscriptores? (ella los llama “novios”), que se registraron para interactuar con Caryn IA. Hoy en día afirma que ya va por los 15.000 novios. En esta primera semana habría facturado más de 100.000 dólares. Evidentemente como todos los simuladores de voz de AI, la conversación puede llevarse a casi cualquier terreno: si el “novio” empieza a hablar de sexo, lo normal en una conversación a golpe de dólar, seguirá ese tono y temática que se ha marcado.

Un OnlyFans de voz?

TuNoviaVirtual

(Esta semana tampoco hay imagen generada por IA, sería un poco too much)

 

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Google poniéndose las pilas en IA

El post de hoy va de cómo Google quiere cambiar el universo de las búsquedas con la inteligencia artificial. 

– En primer lugar tenemos la nueva interfaz SGE (Experiencia generativa de búsqueda) y aquí ya no vemos los clásicos 10 enlaces azules, donde lo que contaba eran el SEM y el SEO, sino que será una experiencia más cercana a las búsquedas simples actuales donde Google te ofrece respuestas sin hablar de las fuentes, lo cual me parece peligrosísimo en términos de veracidad y no manipulación del personal. En el evento de Google enseñaron un ejemplo de cómo se vería este SGE, y en un móvil los enlaces azules aparecen en la 2-3 pantalla, mucho scroll y mucho esfuerzo para llegar a ellos.

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(Hoy no he usado OpenAI para generar la imagen)

El segundo tema es Google Bard, disponible en 3 idiomas en 180 países en el mundo, entre los que no se encuentra España, ni la Unión Europea, por temas de RGPD. “Google explica que Bard es capaz de tomar la información de Internet para ofrecer respuestas actuales y de alta calidad. La idea es que el usuario pueda obtener una respuesta completa y general de cualquier concepto, impulsando las búsquedas en internet a través del lenguaje natural.” Aunque puede llegar a la actualidad en sus respuestas (Chat GPT solo llega hasta 2021), sigue sin saberse de dónde saca la información, o sea, el mismo problema de fuentes, que comentábamos con SGE.

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Suenas como yo gracias a IA

Están naciendo todo tipo de startups basadas en modelos de Inteligencia Artificial (IA o AI), por ejemplo la empresa Sanas ha creado una solución a través de IA para “traducir acentos” o que la gente no suene con acento extranjero. Sobre todo muy interesante para el mundo de los call centers, donde si al punto de intrusión cuando te llaman para preguntarte por “el titular de la línea”, hay que añadir un mínimo esfuerzo para adaptarte al acento del teleoperador, resultado: colgamos inmediatamente.

Pero siempre hay dos caras de una misma moneda. Hay los listos y los aprovechados.

El deepfake de voz es un nuevo giro en las tácticas de suplantación de identidad. Son audios creados con la ayuda de la IA, que pretenden ser un ejecutivo o un gerente de una empresa. El falso jefe pide a un empleado que transfiriera urgentemente dinero a una cuenta y en algunos casos, ha funcionado. Lo dicho, los listos y los aprovechados.

DALL·E 2023-01-30 11.42.35 - traducir acentos, Suenas como yo gracias a IA

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Haciendo la luz al dark data

Todos hemos oído hablar alguna vez de la dark web, pero personalmente el concepto dark data me ha llegado como algo nuevo que ha despertado mi curiosidad.

El dark data o dusty data son aquellos datos redundantes, olvidados, que las empresas y las organizaciones recopilan en el curso de su actividad, pero que luego no utilizan. Es información no estructurada, no etiquetada y no analizada que tiende a permanecer en redes y servidores, ocupando un espacio valioso. ¿Quién no ha trabajado en una gran organización donde los servidores se llenaban y llenaban de datos y que cuando se necesitaba alguno, nunca se lograba encontrar en medio de la marabunta?

Hay tres tipos principales de dark data. El primero es el tradicional, los datos basados ​​en texto: correos electrónicos, documentos, logs de actividad del usuario o logs de monitorización delservidor. Un segundo tipo son los datos no tradicionales: archivos de audio y video e imágenes como grabaciones de conversaciones de clientes, información de sensores generados por el internet de las cosas…. Este tipo de datos oscuros no puede analizarse mediante técnicas de análisis tradicional, sino que requieren un análisis basado ​​en inteligencia artificial, como el reconocimiento facial y de patrones. Y hay un tercer tipo que son los deep data, que es información de la deep web que no puede ser alcanzada por los motores tradicionales de búsqueda. Gran parte de estos datos están controlados por organizaciones gubernamentales o privadas. Incluye datos como registros médicos, registros legales, información financiera… Me encanta esta imagen del dar-data-berg!

Si una organización no sabe qué datos tiene, esto puede llevarle a un aumento de los costes y problemas de cumplimiento de leyes y regulaciones. Al mismo tiempo, estos datos “desconocidos” podrían ser un activo valioso, podrían contener información que no está disponible en ningún otro formato.

El deep learning y la IA están comenzando a ofrecer a las organizaciones nuevas esperanzas y tecnologías para gestionar este 65% de la información que está en estado latente a la espera de un destino.

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Cuestiones de sexo

Tinder Plus cobra 19,99$ a personas mayores de 30 años, en comparación con 9,99$ y 14,99$ a los usuarios más jóvenes, por lo que un tribunal de California dictaminó a finales de enero que la compañía no puede hacer eso, que está «prohibida la discriminación arbitraria» como estrategia de fijación de precios, un caso diferente serían descuentos para niños o jubilados, pero aquí no es el caso!

Dicho esto, me encuentro a continuación con un artículo de mi maligno favorito donde habla del face swaping al servicio de las fantasías sexuales, se están utilizando algoritmos de visión artificial basados en deep learning para reemplazar caras en videos, básicamente es lo mismo que los efectos en real-time que usa Snapchat con sus orejitas y narices, pero un poco más “heavy”.

Para que la aplicación funcione es necesario recopilar un gran número de fotos o videos de la misma persona, algo relativamente fácil en la actualidad gracias a las redes sociales. Después, se tiene que encontrar una actriz (normalmente la víctima es femenina) del cine para adultos que tenga algún parecido con la víctima. Algo que tampoco es complicado, porque existen herramientas como la página Pornstarbyface, que ayudan a encontrar a una actriz que tenga un parecido con la persona que desee el usuario. El paso final es utilizar FakeApp, que crea un video porno de la víctima con todos esos datos.

Está pasando con famosos, pero quién no dice que también te puede pasar a ti!

En fin, que así de “revolucionado” tenemos el mundo digital.

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Go go go Alpha Go!

AlphaGo de DeepMind by Google ha vencido 3 veces al 18 veces campeón mundial de Go, el surcoreano Lee Se-dol. En esta serie a 5 partidas, AlphaGo ha ganado 3 veces y Lee 1, con lo que ya tenemos claro ganador sin jugar la partida que falta, aunque Lee ha defendido su honor y ha quedado mejor que el año pasado Han Hui, que perdió 9-1 contra AlphaGo.

Kasparov y el ajedrez fuer una cuestión banal basada en cálculo, pero el Go es un juego más intuitivo, donde el ordenador ha tenido que usar redes neuronales y teoremas de machine learning. Se pensaba que sería imposible para un ordenador jugar este juego de complicada e intuitiva estrategia a un alto nivel, mucho menos nadie pensaba que pudiera llegar a ganar.

Veremos qué pasa el año que viene… Pero la cuenta atrás ha comenzado!

AlphaGo

 

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