Cookie Enforcer: combate las cookies molestas con IA
La primera gran noticia de esta semana trata sobre cómo un equipo de investigadores está combatiendo los molestos popups de cookies usando IA.
Hoy en día, casi todas las webs muestran una ventana emergente que pide tu consentimiento para las cookies, y algunas están diseñadas incluso para dificultar su rechazo e intentar forzarte a tomar decisiones favorables para el sitio que ponen en riesgo tu privacidad. Investigadores de Google y de la Universidad de Wisconsin-Madison han creado un sistema llamado “Cookie Enforcer” para combatir estos patrones de diseño tan extendidos.
El sistema escanea el patrón de renderizado de los elementos HTML de un sitio para detectar cómo se mostrará el aviso de cookies. CookieEnforcer analiza después los avisos y predice qué acciones desactivarán todas las cookies innecesarias. Por último, el modelo de aprendizaje automático selecciona los ajustes elegidos y cierra el popup, evitando que los usuarios tengan que descifrar y hacer clic por su cuenta en cada aviso.
El equipo ha comprobado que el sistema fue efectivo en un 91% a la hora de desactivar automáticamente las cookies no esenciales en más de 500 sitios web.
Aún no hay una fecha oficial de lanzamiento público, pero el equipo ha dejado claro que su intención es poner Cookie Enforcer a disposición de todo el mundo como una extensión del navegador, para proteger a los usuarios de diseños maliciosos u opacos y, de paso, ahorrarles tiempo.
IBM publica un estudio sobre la brecha de habilidades en IA en Europa
A continuación, un reciente informe de IBM sobre la brecha de habilidades en IA en Europa aporta ideas muy útiles sobre el estado del mercado laboral de la IA. Se encuestó a empleados, reclutadores y candidatos en Alemania, España y el Reino Unido para evaluar si existe falta de competencias en las vacantes relacionadas con IA.
El informe concluye que hay una clara carencia tanto de habilidades técnicas como no técnicas en el mercado laboral de IA. Los empleadores señalaron que tienen dificultades para encontrar candidatos con los conocimientos y la experiencia en IA necesarios para el puesto. Además, alrededor de una cuarta parte de los recruiters del ámbito tecnológico mencionaron que les cuesta encontrar solicitantes con una combinación de competencias técnicas y soft skills.
Con la IA cada vez más presente en todos los sectores, el personal técnico especializado trabaja más estrechamente que nunca con responsables de negocio. Por ello, demostrar habilidades blandas como la comunicación interpersonal, la resolución estratégica de problemas y el pensamiento crítico puede mejorar notablemente la empleabilidad y el desarrollo de la carrera profesional en IA.
El informe también sugiere que la formación continua y la recapacitación son soluciones potenciales para atajar la brecha de habilidades en las organizaciones. Entre los encuestados en España y Alemania, el 42% de los empleados está formándose con cursos sobre lenguajes de programación, ingeniería/análisis de datos e ingeniería de software. El Reino Unido se queda atrás, con solo un 32% del personal recibiendo este tipo de formación.
El modelo de lenguaje de gran tamaño de Meta
Meta ha publicado un modelo de lenguaje de gran tamaño con el objetivo de hacer estos modelos más accesibles. En una entrada de blog el 3 de mayo, la compañía anunció su Open Pretrained Transformer (—también conocido como OPT-175B—), un sistema de procesamiento del lenguaje natural con 175.000 millones de parámetros.
El procesamiento del lenguaje natural está en auge: sistemas como GPT-3 y PaLM están revolucionando el mundo de la IA y demuestran el poder de estos modelos con casos de uso tan interesantes como la generación de texto, la autocompletación de código y mucho más. Meta AI afirma que el potencial de estos grandes modelos de lenguaje es evidente, y que su principal limitación es que siguen siendo en gran medida inaccesibles para la comunidad investigadora en general.
Junto a este modelo gigantesco, Meta también publica de forma abierta todas las notas de desarrollo, la justificación de las decisiones y la documentación adicional tras bambalinas que se utilizó para construir OPT-175B. La compañía también ha dado gran importancia a la huella ecológica del modelo y ha logrado crear un sistema comparable en escala a GPT-3, pero desarrollado con una séptima parte de la huella de carbono.
Kendrick Lamar usa deepfakes en su último videoclip
Por último, hablemos del uso de deepfakes en el esperadísimo nuevo lanzamiento de Kendrick Lamar. “The Heart Part 5” no solo es su primer tema desde su álbum de 2017, Damn, sino que además su videoclip incluye varios deepfakes aplicados sobre la cara del rapero.
OJ Simpson, Kanye, Will Smith y Kobe Bryant hacen acto de presencia, con el rostro de Lamar fundiéndose a la perfección con los deepfakes a lo largo del vídeo. La empresa tecnológica detrás del vídeo, “Deep Voodoo”, fue creada por los autores de “South Park”, Trey Parker y Matt Stone, y ya ha utilizado la tecnología deepfake antes para crear vídeos virales polémicos.
Por lo general, un vídeo deepfake utiliza dos modelos de aprendizaje automático. Un modelo genera nuevos datos faciales a partir de un conjunto de vídeos de muestra, mientras que el otro intenta detectar si el vídeo es falso. Cuando el segundo modelo ya no puede determinar si el vídeo es falso, se considera que el deepfake resulta lo bastante convincente también para un espectador humano. Este proceso es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático llamado red generativa antagónica (GAN), que a menudo trabaja junto con autoencoders para manipular o generar contenido visual y de audio.
The Heart Part 5 demuestra que, a pesar del complejo debate en torno al uso ético de los deepfakes, esta tecnología puede integrarse en narrativas artísticas para aportar significado en un contexto positivo.
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