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Here’s to the lazy ones…

Pasamos de los locos a los vagos en un abrir y cerrar de ojos… de acuerdo a la publicidad de Apple Intelligence, aunque siendo justos de Google tambien, está bien: hacer nada y esperar que un algoritmo magico nos resuelva todo, fijense estos videos de campaña.

Honestamente, creo que esto es lo que les pasó a los creativos que no usaron jamás ChatGPT o Claude o Apple Intelligence entonces no entienden todo lo que estas herramientas pueden hacer y, de hecho, hasta los que critican estas herramientas reconocen que “I do not like Generative AI”

O no trabajar y enviarle un mail a un jefe explicandole lo genial que es y como su liderazgo nos emociona

O simplemente olvidarte el cumpleaños de tu marido y regalarle un “recuerdo” que inventa Apple Photos

Pasamos de “los crazy ones” a los “lazy ones”… podrian enfocarse en tantas otras cosas. pero realmente escribir una carta a tu idolo, explicando lo que querés de tu vida y porque lo admiras, es algo que creo que jamás le pediría a un algoritmo

Me gustó como lo puso en Blue Sky un autor:

“Obviously there are special circumstances and people who need help, but as a general ‘look how cool, she didn’t even have to write anything herself!’ story, it SUCKS. Who wants an AI-written fan letter??”

“Here’s to the crazy ones. The misfits. The rebels. The troublemakers. The round pegs in the square holes. The ones who see things differently. They’re not fond of rules. And they have no respect for the status quo. You can quote them, disagree with them, glorify or vilify them. About the only thing you can’t do is ignore them. Because they change things. They push the human race forward. And while some may see them as the crazy ones, we see genius. Because the people who are crazy enough to think they can change the world, are the ones who do.” ― Steve Jobs

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Entendiendo la carrera de IA y genAI

Creo que el ecosistema inversor/emprendedor de la region (Latam+España) no entiende el momento o espacio en el que está en temas de Inteligencia Artificial especialmente en GenAI y, quizás, analizar los 100 papers más citados en el ámbito académico ayude a explicar dónde estamos parados para así entender dónde podemos encontrar oportunidades de inversión para crecer.

Version simplificada del Stack (lo del medio podes pensarlo de varias maneras)

¿Por qué los 100 papers más citados? [fuente] Por dos razones principales: por un lado, el momento actual de la inteligencia artificial generativa es el de transferencia tecnológica, de R&D y academia a corporaciones y startups. Y, por otro lado, porque el avance de las corporaciones sobre la investigación académica se está dando a pasos agigantados por la cantidad de capital necesario para desplegar estas soluciones.

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Inteligencia Artifical

Generative AI Wars

Llegó el momento donde para “defender sus obras” algunos investigadores de la Universidad de Chicago desarrollaron Nightshade una herramienta ofensiva que aunque busca “para combatir el uso no autorizado de imágenes en el entrenamiento de modelos generativos” lo que hace es “envenenar” imagenes para destruir los modelos entrenados con ellas. Nightshade es el modo ofensivo de Glaze que era realmente defensivo.

Here is the image depicting the dramatic and intense war between two factions of generative AI models. One side represents advanced AI models working on self-improvement, and the other shows rogue AIs attempting to disrupt their processes. The scene captures the essence of a digital battlefield.

Para entender cómo funciona Nightshade, es importante comprender el concepto de envenenamiento de modelos. En el ámbito de machine learning, los modelos aprenden y evolucionan basados en los datos que reciben. Si estos datos están comprometidos o alterados de una manera específica, pueden llevar a que el modelo desarrolle comportamientos inesperados o patrones indeseables. Nightshade aprovecha esta vulnerabilidad transformando cualquier imagen estándar en una muestra de datos “envenenada”. Estas imágenes alteradas, cuando se usan en el entrenamiento de modelos generativos, hacen que los modelos aprendan patrones y comportamientos incorrectos.

Nightshade is computed as a multi-objective optimization that minimizes visible changes to the original image. While human eyes see a shaded image that is largely unchanged from the original, the AI model sees a dramatically different composition in the image.

What Is Nightshade?