La transcripción se genera mediante el uso de inteligencia artificial y puede contener errores o inexactitudes. En caso de una discrepancia, prevalece el audio.
Estratégico en estados unidos. Muy buenas noches.
Usted que trabaja para una organización que justamente lucha contra la desinformación, cómo se está usando la inteligencia artificial para engañar a los votantes? De hecho, podríamos decir que estas elecciones de medio término es la primera vez que tenemos inteligencia artificial.
Es la primera vez que tenemos unas elecciones ya con inteligencia artificial abierta al público, no? Así es.
Estas son las primeras elecciones que vemos que las herramientas de inteligencia artificial están todas las plataformas de redes sociales y cada vez hay más herramientas accesibles a un usuario medio para crear videos, texto, imágenes, audios, etcétera entonces, por una parte se se permite crear una información que pueda confundir al público, pero por otra parte creo que es incluso más ecosistema informativo, porque cada vez vemos que más personas recurren a las herramientas de inteligencia artificial para encontrar información sobre cómo votar, cuáles son los candidatos o incluso para verificar alguna de la información que se puedan encontrar en redes. Entonces ahí es donde tenemos que evaluar si realmente las las herramientas de ia están a la altura de lo que necesitan los usuarios.
Claro, porque cómo puede un usuario, un votante, una persona, ver o discernir lo que es un audio o un video falso que es inteligencia artificial? Y además también de qué manera puede influir en quienes todavía no han decidido su voto.
Sí, bueno, es complicado. Hay muchas herramientas para poder identificar, eh, herramientas para poder identificar contenido creado por ia.
Hay trucos a nivel de imágenes y de videos que se pueden utilizar, pero al final creo que también es importante que no se ponga la presión en los usuarios reconocimiento. Creo que por parte de las redes sociales es importante que haya etiquetas, que se haga fact checking.
Los medios de comunicación hacen es importante darle más luz a esos contenidos que verifican y que dan a los usuarios la posibilidad de saber que lo que se están encontrando no es supuesto, hay una labor de buscar la información y verificar la información. Por ejemplo, en nuestro caso, en nuestro estudio, lo que encontramos es que los chats de inteligencia artificial muchas veces proporcionan respuestas que son incorrectas, incompletas o ambiguas, y es importante en esos casos verificar las fuentes que proporcionan los chats para información y después hacer tu, tu, tu propia.
Donde vayas a la página del secretario de estado, del gobernador o de tus recursos de tu condado para poder encontrarlo. Claro, valeria, has tocado un tema que yo creo que es clave hoy en día.
Existe una legislación y voy a hablar de estados unidos. Sin embargo, legislación global para que todos los países se puedan poner de acuerdo.
Pero existe una legislación en estados unidos que te obligue a poner una serie, una etiqueta, para que uno sepa que eso es ia o no? No, no como tal.
Existe en los casos en los que se utiliza, eh, para contenidos sexuales o que proporcionen contenidos creados con inteligencia artificial que muestren a contenido más sexual. En esos casos sí, pero lo que vemos es que cada plataforma digital tiene sus propias herramientas para alertar sobre qué contenido es de inteligencia artificial y cuál no.
Cada vez estamos viendo más movilización para tener esos recursos, pero ahora mismo no son, eh, del mismo calibre a al final, valeria uno si le pregunta a la ia por qué contestar una respuesta más acorde a mis gustos. En teoría esas son unas de reguladas, que intentan no entrar en sesgos políticos.
Nosotros esa parte no la hemos comprobado. Sí que sabemos que es donde las plataformas han puesto más hincapié porque era preocupaciones.
Pero por dar algunos ejemplos, nosotros hicimos una evaluación de cómo respondían a preguntas sobre cómo, cuándo, dónde votar y lo que había bastantes errores, sobre todo en español. Casi el 45% de las respuestas eran no incluían en muchos casos información falsa.
Ahí no entramos ya ni siquiera en sesgos. Eso es independiente de cuál es el nivel de uso que haya preguntas totalmente básicas sobre cómo votar en las elecciones.
Entonces luego ya el tema de qué sesgos puedan tener los chats de cara a el historial de uso de cada usuario es diferente. Eso es más difícil de analizar porque ahí entran muchas variables mucho más individualizadas.
Pero creo que ya estos resultados tan básicos sobre preguntas tan fundamentales, creo que nos dan un poco una pista de cuáles son la información de las que nos podemos fiar y en qué otros claro, al final podemos hacer un search rápido a través de una ia, pero siempre pedirle de dónde saca esa información y para contrastar lo que nos está