El arte mortal de YouTube y el nuevo chatbot de DeepMind

Ann Reardon es probablemente la última persona cuyo contenido esperaría que se prohibiera en YouTube. Ex trabajadora juvenil australiana y madre de tres hijos, ha estado enseñando a millones de fieles suscriptores cómo cocinar desde 2011. Pero el correo electrónico de eliminación se refería a un video que no era el típico pastel: azúcar Reardon.

Desde 2018, Reardon ha utilizado su plataforma para advertir a los espectadores sobre los nuevos y peligrosos “trucos artesanales” que arrasan en YouTube, abordando actividades peligrosas como escalfar huevos en el microondas, blanquear fresas y usar una lata de Coca-Cola y una llama para hacer palomitas de maíz.

El más grave es la “quema de madera fractal”, que consiste en proyectar una corriente eléctrica de alto voltaje sobre la madera humedecida para grabar un patrón similar a una rama giratoria y retorcida en su superficie. La práctica ha matado al menos a 33 personas desde 2016.

En esa ocasión, Reardon se había visto envuelto en las políticas de moderación inconsistentes y desordenadas que han afectado a la plataforma durante mucho tiempo y, al hacerlo, expuso una falla del sistema: ¿cómo puede considerarse peligrosa una advertencia sobre hacks dañinos cuando los videos de piratería en sí mismos no lo son? Lea la historia completa.

—Amelia Tait

El nuevo chatbot de DeepMind usa búsquedas de Google y humanos para dar mejores respuestas

Las noticias: El truco para crear un buen chatbot impulsado por IA podría ser pedirle a los humanos que le digan cómo comportarse y obligar al modelo a respaldar sus afirmaciones usando Internet, según un nuevo artículo del laboratorio de inteligencia artificial propiedad de DeepMind para Alphabet.

Cómo funciona: El chatbot, llamado Sparrow, está entrenado en el gran modelo de lenguaje Chinchilla de DeepMind. Está diseñado para hablar con humanos y responder preguntas, utilizando la búsqueda de Google en vivo o información para informar esas respuestas. Según la utilidad de las personas para encontrar estas respuestas, luego se entrena utilizando un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, que aprende a través de prueba y error para lograr un objetivo específico. Lea la historia completa.

—Melissa Heikkila

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