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YouTube quiere etiquetar el contenido de IA «realista»

YouTube está tomando medidas para tratar de ayudar a los espectadores a comprender mejor si lo que están viendo ha sido creado, ya sea total o parcialmente, por IA generativa.

«La IA generativa está transformando la forma en que los creadores se expresan, desde ideas de guiones gráficos hasta la experimentación con herramientas que mejoran el proceso creativo», dijo YouTube en un mensaje compartido el lunes. «Pero los espectadores quieren cada vez más transparencia sobre si el contenido que están viendo está alterado o es sintético».

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Parte del esfuerzo por reforzar la confianza en la popular plataforma de streaming incluye el lanzamiento de una nueva herramienta que requiere que los creadores informen a los espectadores cuando el contenido de aspecto realista (definido por YouTube como «contenido que un espectador podría confundir fácilmente con una persona, lugar o evento real») se realiza con medios alterados o sintéticos, incluida la IA generativa.

YouTube ofreció ejemplos de contenido que los creadores deberían marcar como alterado:

  • Usar la imagen de una persona realista: alterar digitalmente el contenido para reemplazar la cara de un individuo con la de otro o generar sintéticamente la voz de una persona para narrar un video
  • Alterar imágenes de eventos o lugares reales: como hacer que parezca que un edificio real se incendió o alterar un paisaje urbano real para que parezca diferente al de la realidad.
  • Generar escenas realistas: Mostrar una representación realista de eventos importantes ficticios, como un tornado que se mueve hacia una ciudad real.

Si un creador marca el contenido de esta manera, la divulgación aparecerá como una etiqueta. YouTube dijo que para la mayoría de los videos, la etiqueta aparecerá en la descripción ampliada del video, pero para el contenido que involucre temas más sensibles, como salud, noticias, elecciones o finanzas, aparecerá en el video para aumentar su prominencia.

YouTube agregó que no está exigiendo a los creadores que divulguen contenido «que sea claramente poco realista, animado, que incluya efectos especiales o que haya utilizado IA generativa para ayudar a la producción».

Además, la empresa propiedad de Google no está obligada a destacar todos los casos en los que se ha utilizado la IA generativa en el proceso de producción más amplio. Por ejemplo, no es necesario revelar cuándo se ha utilizado la tecnología para crear guiones, ideas de contenido o subtítulos automáticos.

Las nuevas etiquetas se implementarán en todas las plataformas de YouTube en las próximas semanas.

Y una advertencia para los creadores de YouTube que intenten saltarse el requisito de resaltar el contenido alterado voluntariamente: YouTube dijo que en el futuro, «analizará medidas de aplicación para los creadores que opten constantemente por no divulgar esta información». Agregó que incluso puede poner una etiqueta en el contenido en los casos en que un creador no lo haya hecho, «especialmente si el contenido alterado o sintético tiene el potencial de confundir o engañar a las personas».

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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