Solo escuchamos rumores hace unos días. Abierto AILanzamiento del modelo ChatGPT-5 de próxima generación – El rumor fue descartado como “noticia falsa” por el jefe de OpenAI, Sam Altman. – Y ahora escuchamos que Google Gemini 2.0 podría anunciarse en los próximos meses.
como ChatGPT Rumor, esto viene de Borde (a través de 9to5Google). La última actualización importante de Gemini se produjo en febrero, cuando se retrasó Gemini 1.5. Google utiliza el nombre Gemini tanto para sus robots de IA como para sus modelos básicos.
Lo que no obtuvimos en este informe son indicaciones de lo que podría ser nuevo y mejorado en Gemini 2.0. Si nos basamos en las versiones anteriores, espere respuestas más inteligentes, procesamiento más rápido, soporte para entradas más largas y razonamiento y codificación más confiables.
Según el informe, Gemini 2.0 no ofrece el tipo de rendimiento que los desarrolladores esperaban originalmente, pero el artículo también señala que esta es una tendencia que afecta a todos los modelos de lenguajes grandes (LLM) en general, no solo a los de Google.
Sigue el ritmo
Gemini (aplicación) se ejecuta en Gemini (modelo de inteligencia artificial) (Crédito de la imagen: Google)
Si Google (y quizás OpenAI) lanza actualizaciones a sus modelos de IA antes de fin de año, será una prueba más del tiempo y los recursos que las empresas están invirtiendo en IA para mantenerse a la vanguardia.
Sin embargo, todavía estamos esperando que Google lance la próxima generación. Asistente de Proyecto de Inteligencia Artificial Astra Vimos la demostración en Google I/O 2024 En mayo. Project Astra combina múltiples entradas y salidas de una manera más avanzada y natural que nunca.
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Mientras pasamos anteriormente Algo de tiempo práctico Con Project Astra, no parece estar directamente conectado con Gemini 2.0, aunque puede ser compatible con él. Y, por supuesto, tan pronto como algo se haga oficial, lo actualizaremos aquí mismo.
La marca de agua se aplicó a 20 millones de respuestas de texto generadas por el modelo de lenguaje grande Gemini de Google.Fotografía: Jaap Ahrens/Noor Photo vía Getty
Los investigadores de Google DeepMind en Londres crearon una “marca de agua” para etiquetar de manera invisible el texto generado por inteligencia artificial (IA) y la implementaron en millones de usuarios de chatbot.
Marca de agua, reportada en naturaleza El 23 de octubre1no es el primero diseñado para texto generado por IA. Tampoco puede resistir los intentos persistentes de eliminarlo. Pero esta parece ser la primera demostración realista a gran escala de una marca de agua de texto. “En mi opinión, la noticia más importante aquí es que realmente están publicando esto”, dice Scott Aronson, un científico informático de la Universidad de Texas en Austin, que hasta agosto trabajó en marcas de agua en OpenAI, los creadores de las marcas de agua. ChatGPT tiene su sede en San Francisco, California.
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En un experimento masivo, los usuarios del modelo de lenguaje grande Gemini (LLM) de Google, a través de 20 millones de respuestas, calificaron el texto con marca de agua como de igual calidad que el texto sin marca de agua. “Estoy emocionado de ver a Google dar este paso en beneficio de la comunidad tecnológica”, dice Furong Huang, científico informático de la Universidad de Maryland en College Park. “Parece probable que la mayoría de las herramientas comerciales tengan marcas de agua en un futuro próximo”, afirma Zakhar Shumilov, científico informático de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido.
Elige palabras
Es más difícil aplicar una marca de agua al texto que a las imágenes, porque la elección de palabras es esencialmente la única variable que se puede cambiar. La marca de agua de DeepMind, llamada SynthID-Text, cambia las palabras elegidas por el modelo de una manera secreta, pero equivalente, que puede descubrirse mediante una clave de cifrado. En comparación con otros métodos, la marca de agua de DeepMind es un poco más fácil de detectar y su aplicación no ralentiza el proceso de generación de texto. “Parece superar a los esquemas de la competencia cuando se trata de poner marcas de agua a los titulares de títulos de maestría”, dice Shumailov, ex colaborador y hermano de uno de los autores del estudio.
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La herramienta también se ha hecho abierta, para que los desarrolladores puedan aplicar su propia marca de agua a sus modelos. “Esperamos que otros desarrolladores de modelos de IA adopten esto y lo integren con sus propios sistemas”, dice Pushmeet Kohli, científico informático de DeepMind. Google mantiene su principal secreto, por lo que los usuarios no podrán utilizar herramientas de detección para detectar texto con la marca de agua Gemini.
El enfoque de DeepMind se basa en… método existente Incluye una marca de agua en el algoritmo de muestreo, que es un paso en la generación de texto independiente del propio LLM.
LLM es una red de asociaciones creada mediante capacitación en miles de millones de palabras o partes de palabras, conocidas como tokens. Dada una cadena de texto, el modelo asigna a cada token de su vocabulario la probabilidad de que sea el siguiente en la oración. La tarea del algoritmo de muestreo es decidir qué token utilizar de esta distribución, de acuerdo con un conjunto de reglas.
El algoritmo de muestreo SynthID-Text utiliza una clave criptográfica para asignar puntuaciones aleatorias a cada token posible. Las fichas del candidato se extraen de la distribución, en números proporcionales a su probabilidad, y se colocan en el “torneo”. Allí, el algoritmo compara los resultados en una serie de eliminaciones individuales, ganando el valor más alto, hasta que solo queda un símbolo, que se selecciona para su uso en el texto.
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Este elaborado esquema facilita la detección de la marca de agua, lo que implica ejecutar el mismo código de cifrado sobre el texto generado para buscar puntuaciones altas que indiquen tokens “ganadores”. También puede hacer que sea más difícil de eliminar.
Huang dice que las múltiples rondas del torneo se pueden comparar con un candado de combinación, donde cada ronda representa un número diferente que debe resolverse para abrir o eliminar la marca de agua. “Este mecanismo hace que sea más difícil borrar, falsificar o aplicar ingeniería inversa a la marca de agua”, añade. Dado que el texto contenía alrededor de 200 caracteres únicos, los autores demostraron que aún podían detectar la marca de agua, incluso cuando usaban un segundo LLM para reformatear el texto. Para cadenas de texto cortas, la marca de agua es menos fuerte.
Los investigadores no han explorado hasta qué punto la marca de agua puede resistir los intentos de eliminación intencional. La resistencia de las marcas de agua a este tipo de ataques es una “cuestión política enorme”, afirma Yves-Alexandre de Montjoye, científico informático del Imperial College de Londres. “En el contexto de la seguridad de la IA, no está claro hasta qué punto proporciona protección”, afirma.
Kohli espera que la marca de agua empiece a resultar útil para utilizar el LLM de buena fe. “La filosofía rectora era que queríamos crear una herramienta que la comunidad pudiera mejorar”, dice.
Todos hemos estado usando filtros fotográficos y herramientas relacionadas durante años para que nuestros rostros, comida y decoración otoñal luzcan lo mejor posible. Podría decirse que las herramientas de inteligencia artificial están procesando imágenes de maneras fundamentales más allá de una mejor iluminación y la eliminación de ojos rojos.
imágenes de google Sin embargo, tiene muchas funciones de IA generativa que pueden cambiar la imagen. Google La imagen donde utilizó estas herramientas ahora estará marcada como Transparencia.
A partir de la próxima semana, cualquier foto editada con las herramientas Magic Editor, Magic Eraser o Zoom Enhance de Google mostrará un descargo de responsabilidad que señalará este hecho dentro de la aplicación Google Photos. La idea es equilibrar la facilidad de uso de las herramientas de edición de IA con formas que son difíciles de detectar a simple vista. Google espera que la actualización reduzca cualquier confusión sobre la autenticidad de la imagen, ya sea inocente o hecha con intenciones maliciosas.
Google ya identifica los metadatos de una imagen si se edita con IA generativa utilizando estándares técnicos creados por el Consejo Internacional de Comunicaciones de Prensa (IPTC). Los metadatos solo se muestran al examinar los datos detrás de la imagen y solo son relevantes para fines de investigación y mantenimiento de registros. Pero la actualización extrae esta parte de los metadatos para que aparezcan con detalles más mundanos de la imagen, como el nombre del archivo y la ubicación.
Imagen obsesionada con la inteligencia artificial
Google tampoco dedica sus herramientas de inteligencia artificial a la iniciativa de transparencia. Cualquier imagen combinada tendrá un descargo de responsabilidad. Por ejemplo, los teléfonos inteligentes Google Pixel 8 y Pixel 9 tienen dos funciones fotográficas: Mejor toma y Agregarme. La función Mejor toma combina varias fotografías tomadas juntas de un grupo de personas en una sola foto para mostrar a todos en su mejor momento, mientras que la función Agregarme puede hacer que parezca como si alguien estuviera en la foto y no estuviera allí. Dado que estas imágenes pertenecen al ámbito de la generación de imágenes sintéticas, Google ha decidido darles una etiqueta que indica que están creadas a partir de varias imágenes, pero sin utilizar herramientas de inteligencia artificial.
Probablemente no notarás el cambio a menos que decidas ver una foto que parezca un poco sorprendente o si quieres comprobar todo lo que ves por precaución. Sin embargo, los profesionales probablemente apreciarán la medida de Google porque no quieren socavar su credibilidad en la disputa sobre si utilizan o no IA. La confianza en una imagen no siempre es suficiente cuando las herramientas de inteligencia artificial son lo suficientemente buenas como para engañar a la vista. Una etiqueta de Google o la falta de ella puede aumentar la confianza en una imagen.
La medida de Google apunta a lo que podría ser el futuro de la fotografía y los medios digitales a medida que las herramientas de inteligencia artificial se generalicen. Por supuesto, hacerlo también es una medida de marketing. En muchos sentidos, este es un cambio muy pequeño en la aplicación Google Photos, pero anunciarlo ayuda a que Google parezca que está a cargo de la IA cuando realmente lo está haciendo.
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el ultimo Cumbre RISC-V En Santa Clara, California, vio a los principales actores de la industria como NVIDIAqualcomm, Googley Samsung Ofrezca presentaciones centradas en la inteligencia artificial y el papel cada vez mayor de la arquitectura RISC-V.
La participación de actores de renombre ha puesto de relieve el creciente impulso detrás de RISC-V, que se considera cada vez más como un fuerte competidor de arquitecturas propietarias como brazo y x86.
Nvidia, que ha utilizado RISC-V en sus microcontroladores GPU durante casi una década, presentó una conferencia magistral de 20 minutos titulada “Una arquitectura, docenas de aplicaciones, miles de millones de procesadores”, presentada por su vicepresidente de ingeniería multimedia/ASIC, Frans Sistermans. , quien explora que la empresa ha utilizado RISC-V para mejorar sus productos, destacando la creciente influencia de la arquitectura en el diseño de GPU.
Construyendo nuevos aceleradores de IA
Habiendo anunciado previamente su compromiso a largo plazo con RISC-V, Qualcomm también subió al escenario para discutir Sail y otros enfoques alternativos para proporcionar una única fuente de verdad para RISC-V ISA. La compañía también participó en un panel de discusión principal sobre el futuro de la inteligencia artificial y la seguridad, junto con Nvidia y otros.
Samsung destacó cómo ha integrado con éxito las CPU RISC-V en sus sistemas integrados y brindó información sobre cómo Samsung Foundry ayuda a los clientes a innovar con RISC-V. La compañía también analizó las formas en que ha mejorado el rendimiento de sus chips y chips para crear sistemas más inteligentes y eficientes.
Lo más destacado del evento fue la charla de Cliff Young y Martin Maas de Google DeepMind, quienes hablaron sobre los beneficios de construir nuevos aceleradores de IA utilizando RISC-V. Las TPU de Google se basan en la infraestructura, y la sesión cubrió las experiencias del dúo en Google en el diseño e implementación de aceleradores exitosos y los desafíos encontrados en el camino.
Aunque la adopción generalizada de servidores y computadoras puede llevar tiempo, RISC-V está ganando impulso tanto en el sector de la inteligencia artificial como en el de la automoción, y otros oradores en la cumbre discuten más sobre esto y cubren cómo la arquitectura podría moldear las próximas tendencias informáticas. , incluido el papel de RISC-V en inteligencia artificial generativa y computación de alto rendimiento.
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Los gigantes de las redes sociales deben enfrentar las demandas presentadas por los distritos escolares de todo el país, dictaminó esta semana la jueza de distrito estadounidense Yvonne González Rogers, que afirma que las plataformas son adictivas y dañinas para los jóvenes del país.
Rogers decidió que Meta, Google, TikTok y Snap acudirían a los tribunales para abordar los casos de daños de alto valor, que se abordarían dentro de un alcance más limitado. Esto se produce a pesar de una decisión disidente emitida por un juez del Tribunal Superior de Los Ángeles este verano. Bloombergmencioné. Como resultado, las empresas no sólo enfrentarán cientos de reclamos en Los Ángeles, sino que serán responsables de más de 150 casos adicionales.
En el fallo, Rogers coincidió en que las empresas “promoveron intencionalmente el uso coercitivo de sus plataformas” por parte de los estudiantes, lo que supone una carga para los distritos escolares. Otras reclamaciones se publicarán a continuación. Artículo 230 De la Ley de Decencia en las Comunicaciones, que protege a los usuarios de Internet y a los proveedores de servicios de la mayoría de las demandas civiles.
Meta, Google y Snap han negado las acusaciones de la demanda. TikTok no ha comentado específicamente sobre esta decisión, pero ha expresado su opinión sobre sus esfuerzos de seguridad para adolescentes en el pasado. La semana pasada, el mismo juez de California así lo dictaminó. Meta debe ser enfrentada Las demandas conjuntas de 34 abogados locales alegan que las plataformas de redes sociales de la empresa exacerban la crisis de salud mental de los jóvenes. A principios de este mes, una coalición similar de fiscales generales presentó Demandas contra TikTok Debido al “algoritmo adictivo” y al falso marketing de seguridad, los documentos internos revelados en el caso encontraron que los ejecutivos de TikTok estaban Sea consciente de la naturaleza adictiva. De su página “Para Ti”.
Rogers ha supervisado docenas de casos de este tipo, incluido A. Presentar demandas colectivas importantes Contra Meta, la empresa matriz de Google, Alphabet, y muchas otras empresas de redes sociales creadas por padres e hijos. en un Resolución 2023 Con respecto al caso, Rogers dijo que las plataformas de redes sociales podrían ser demandadas por negligencia relacionada con “productos defectuosos”, pero no seguiría adelante con las afirmaciones de que las herramientas de mensajería privada, las notificaciones y las recomendaciones algorítmicas conectan a menores con adultos y causan daño. , citando nuevamente el artículo 230.
Google El jueves presentó una nueva herramienta para compartir sus mejores prácticas para implementar modelos de inteligencia artificial (IA). El año pasado, el gigante tecnológico con sede en Mountain View anunció Secure AI Framework (SAIF), una guía práctica no solo para la empresa sino también para otras organizaciones que crean grandes modelos de lenguaje (LLM). Ahora, el gigante tecnológico ha introducido la herramienta SAIF que puede crear una lista de verificación con información útil para mejorar la salud de un modelo de IA. En particular, la herramienta es una herramienta basada en cuestionarios, donde los desarrolladores y las empresas deberán responder una serie de preguntas antes de recibir la lista de verificación.
en un Publicación de blogel gigante tecnológico con sede en Mountain View destacó que ha lanzado una nueva herramienta que ayudará a otros en la industria de la IA a aprender de las mejores prácticas de Google en la implementación de modelos de IA. Los grandes modelos de lenguaje son capaces de causar una amplia gama de efectos dañinos, desde generar escrituras obscenas e inapropiadas, deepfakes y desinformación, hasta generar información dañina, incluidas armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares (QBRN).
Incluso si el modelo de IA es lo suficientemente seguro, existe el riesgo de que los malos actores puedan hacer jailbreak al modelo de IA para que responda a comandos para los que no fue diseñado. Con riesgos tan altos, los desarrolladores y las empresas de inteligencia artificial deben tomar las precauciones adecuadas para garantizar que los modelos sean seguros para los usuarios y lo suficientemente seguros. Las preguntas cubren temas como capacitación, ajuste y evaluación de modelos, controles de acceso a modelos y conjuntos de datos, prevención de ataques y entradas maliciosas, agentes generativos impulsados por IA y más.
La herramienta SAIF de Google proporciona un formato accesible basado en cuestionarios aquí. Se pide a los desarrolladores y organizaciones que respondan preguntas como: “¿Puede detectar, eliminar y corregir cambios maliciosos o accidentales en sus datos de capacitación, ajuste o evaluación?” Después de completar la encuesta, los usuarios recibirán una lista de verificación personalizada que deberán seguir para llenar los vacíos en la seguridad del modelo de IA.
La herramienta es capaz de manejar riesgos como el envenenamiento de datos, la inyección puntual, la manipulación de la fuente del formulario y otros. Cada uno de estos riesgos se identifica en el cuestionario y la herramienta ofrece una solución específica al problema.
Además de esto, Google también anunció la incorporación de 35 socios industriales a su Coalición para una Inteligencia Artificial Segura (CoSAI). El grupo creará conjuntamente soluciones de seguridad de IA en tres áreas de enfoque: seguridad de la cadena de suministro de software para sistemas de IA, preparación de los defensores para el cambiante panorama de la ciberseguridad y gestión de riesgos de la IA.
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Las etiquetas químicas adheridas a unidades de ADN disponibles en el mercado pueden codificar datos fácilmente. Crédito: Nobeastsofierce/SPL
La actualización epigenética permite que el ADN almacene información como código binario: cadenas de 0 y 1 utilizadas por las computadoras estándar. Los investigadores han desarrollado un sistema compuesto por “ladrillos” cortos de ADN, con o sin grupos metilo, Se pueden agregar al tubo de reacción para formar la cadena de ADN en crecimiento que representa el código binario deseado.. Luego, la información codificada se puede leer utilizando tecnología de secuenciación de ADN que detecta grupos metilo a lo largo de la cadena. “El almacenamiento de ADN todavía tiene un largo camino por recorrer antes de que adquiera importancia comercial”, afirma el físico Nicholas Ghez. “Pero se necesita tecnología disruptiva”.
Los investigadores prepararon una plantilla de una molécula de ADN con una secuencia específica y un conjunto de “ladrillos”: moléculas de ADN cortas que se unen a secuencias complementarias únicas en la plantilla. El ladrillo se puede metilar uniéndole un grupo metilo (CH3) para un par específico de nucleótidos. Si el ladrillo está metilado, la enzima también agregará uno al sitio complementario de la plantilla. De lo contrario, la plantilla permanecerá sin metilar. La presencia o ausencia de grupos metilo en la plantilla se puede utilizar para representar bits (valores binarios 1 o 0) y se puede leer utilizando un secuenciador de ADN. (Noticias y opiniones de naturaleza | 7 minutos de lectura, naturaleza cortafuegos)
Los investigadores de Google DeepMind crearon una “marca de agua”, llamada SynthID-Text, para Texto de etiqueta generado de forma invisible por inteligencia artificial (IA) – Y difundirlo a millones de usuarios de chatbot. Esta es la primera demostración realista de la marca de agua en texto, que es mucho más difícil de identificar que en imágenes. Poner marcas de agua en los resultados de los chatbots, como el Gemini de Google, podría facilitar la identificación de información errónea escrita por IA y los intentos de hacer trampa en el mundo académico. Sin embargo, los investigadores no han explorado hasta qué punto la marca de agua resiste los intentos intencionales de eliminarla. “En el contexto de la seguridad de la IA, no está claro hasta qué punto protege”, dice el informático Yves-Alexandre de Montjoye.
Nuestros cerebros pueden comprender algunas estructuras básicas de oraciones literalmente en un abrir y cerrar de ojos. Los investigadores midieron la actividad cerebral en personas a las que se les mostró una oración de tres palabras durante 300 milisegundos, seguida de otra que era igual o diferente en una palabra. Los participantes se volvieron más rápidos, Juicios más precisos cuando las oraciones contienen un sujeto, un verbo y un objeto, y la actividad cerebral se detecta en 130 milisegundos.Tiene aproximadamente el largo de una pestaña. “Así como su propio automóvil puede reconocerse rápidamente en un estacionamiento, ciertas estructuras lingüísticas pueden reconocerse rápidamente y luego desencadenar un rápido efecto de sintaxis en el cerebro”, dice la lingüista y coautora del estudio Lena Pylkkanen.
Ante la proximidad de las elecciones estadounidenses, algunos líderes científicos están preocupados El estatus de la nación como principal superpotencia científica del mundo está en juego. China está a la zaga de Estados Unidos en gasto en I+D y ya ha superado a China en su participación en el 1% superior de las investigaciones citadas a nivel mundial. Algunos expertos dicen que los acalorados debates sobre la inmigración y la creciente polarización política pueden disuadir a los mejores y más brillantes del mundo de seguir sus carreras en Estados Unidos.
Las pasantías no son sólo para completar currículums. Permite a los estudiantes universitarios y académicos que inician su carrera aplicar sus conocimientos, desarrollar habilidades personales y adquirir experiencia en el lugar de trabajo. Pero hacerlo bien no siempre es fácil y, sin el apoyo adecuado, puede resultar estresante para los estudiantes. Cinco investigadores Comparta lo que creen que se necesita para ejecutar un programa de capacitación científica exitoso.. Aconsejan mantener viva la curiosidad, abrir canales de comunicación, conseguir apoyo institucional y dar a los estudiantes el crédito que merecen.
El químico Bruce Gibb se reconoce introvertido y trabaja en un sector que atiende cada vez más a los extrovertidos. El enfoque colaborativo de la “gran ciencia” es un elemento básico de la ciencia química moderna y es cada vez más favorecido por los financiadores. Sin embargo, Gibb escribió que A los equipos grandes a menudo les resulta difícil cambiar de rumbo, mientras que los equipos pequeños pueden ser disruptivos y crear nuevas oportunidades.. “La extraversión es un superpoder”, dice. “Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad, y existe un peligro real de que el gran buque portacontenedores científico pase por encima del pequeño barco científico sin mucha sacudida”.
El científico ambiental John Morales se volvió viral a principios de este mes después de romper a llorar mientras informaba sobre el huracán Milton en televisión en vivo. La respuesta de apoyo en línea le mostró cuántas personas comparten su preocupación por el clima. Quiere que la gente utilice esta preocupación como motivación para actuar. (New York Times | 4 minutos de lectura)
Hoy cancelé mis planes de salir a beber con una avispa oriental (Vespa oriental). Los insectos tienen El nivel de tolerancia más alto conocido para el alcohol de cualquier tipo. En el reino animal, gracias a su afición por comer fruta podrida, que está llena de etanol, probablemente me beberán debajo de la mesa.
Mientras organizo nuevos planes para esta noche, avíseme si podemos organizar algo diferente en este boletín el informació[email protected].
• Informe sobre la naturaleza: microbiología – Los organismos más abundantes en nuestro planeta -los microorganismos- y el papel que desempeñan en la salud, el medio ambiente y los sistemas alimentarios
imágenes de google La compañía anunció el jueves la introducción de etiquetas específicas para resaltar si una imagen ha sido editada utilizando herramientas de inteligencia artificial (IA). El gigante tecnológico con sede en Mountain View comenzará a incluir esta información en los metadatos de las imágenes para permitir que cualquiera pueda verificar fácilmente si una foto fue tomada utilizando métodos sintéticos. Además de indicar qué imágenes han sido editadas con IA, Google Photos también resaltará si una imagen está compuesta de varias imágenes utilizando herramientas no generativas. Este último se utilizará en el caso de funciones específicas de Pixel como Best Take y Add Me.
Google Photos para agregar etiquetas AI a las fotos
en un Publicación de blogla empresa detalló la nueva función de transparencia. Estas etiquetas de IA solo se agregarán a las fotos editadas con las herramientas de IA de Google Photos, como Magic Editor y Magic Eraser. Sin embargo, la empresa no aclaró si también etiquetará las fotografías editadas con herramientas de inteligencia artificial de terceros.
A través de esta implementación, cuando el usuario mejora la imagen utilizando herramientas de IA dentro de la aplicación, Google Agregará esta información a los metadatos del archivo de imagen. La ventaja de esto es que la información de metadatos no se puede eliminar, por lo que incluso si la imagen está recortada o borrosa, la etiqueta seguirá ahí. Sin embargo, esto no será útil si toma una captura de pantalla de la imagen porque creará un nuevo archivo de datos de formato de archivo de imagen intercambiable (EXIF).
El gigante tecnológico sigue los estándares técnicos del Consejo Internacional de Comunicaciones de Prensa (IPTC) para agregar información de IA en metadatos. Esto es diferente del estándar Alliance for Content Procurement and Authenticity (C2PA) que utiliza. muerto y Abierto AI.
Junto con los metadatos, Google también hace que esta información sea visible en la información del archivo que se puede ver directamente en la aplicación Fotos. Esta información se agregará en la parte inferior de la página titulada “Información de inteligencia artificial”. Esto incluirá créditos para la herramienta que se utilizó para editar la imagen, así como un “Tipo de fuente digital” que resaltará si se utilizó IA generativa u otro método para editar la imagen.
Incluso las fotos que fueron editadas de manera sofisticada sin IA generativa, como la función Mejor toma o Agregarme en dispositivos Pixel compatibles, tendrán una etiqueta que agregará información específica sobre ellas.
Google DeepMind El miércoles se lanzó una nueva tecnología de código abierto para marcar con agua texto generado por inteligencia artificial. La herramienta de marca de agua, denominada SynthID, es una herramienta de inteligencia artificial (IA) que se puede utilizar en diferentes métodos, incluidos texto, imágenes, videos y audio. Sin embargo, actualmente sólo ofrece la herramienta de marca de agua de texto para empresas y desarrolladores. La empresa aspira a que la herramienta se adopte más ampliamente para que el contenido generado por IA pueda descubrirse fácilmente. Las personas y las empresas pueden acceder a la herramienta a través del kit de herramientas de IA responsable actualizado del gigante tecnológico con sede en Mountain View.
Google DeepMind es una tecnología de marca de agua de texto con IA de código abierto
en un correo En Además del kit de herramientas Responsible GenAI, también se puede descargar desde la lista de Hugging Face en Google.
El texto generado por IA ya ha comenzado a inundar Internet. Implementación del laboratorio de IA de Amazon Web Services A el estudia A principios de este año, afirmó que hasta el 57,1 por ciento de todas las oraciones en línea traducidas a dos o más idiomas pueden haber sido generadas utilizando herramientas de inteligencia artificial.
Si bien los chatbots de IA que llenan Internet con tonterías generadas por IA pueden parecer un caso de spam inofensivo, tienen un lado oscuro. En manos de malos actores, las herramientas de inteligencia artificial pueden usarse para generar desinformación o contenido engañoso a gran escala. Dado que gran parte del discurso social ocurre en línea, tales acciones pueden influir en eventos de la vida real, como las elecciones, y pueden usarse para crear propaganda contra figuras públicas.
De todos los métodos, medir el texto generado por IA ha demostrado ser la tarea más difícil hasta la fecha. Esto se debe en gran medida a que no es posible poner marcas de agua en las palabras, e incluso si lo fuera, los malos actores siempre pueden reelaborar el contenido con un segundo ciclo de producción.
Sin embargo, SynthID de Google DeepMind utiliza un nuevo método para marcar el texto generado por IA. La herramienta utiliza aprendizaje automático para predecir qué palabras podrían aparecer después de una palabra en particular en una oración. Por ejemplo, considere la frase “John se sentía muy cansado después de trabajar todo el día”. Aquí, sólo puede aparecer un número limitado de palabras después de “extremadamente”.
Basándose en un análisis de los patrones de creación de contenido de varios modelos de IA, SynthID puede predecir qué palabra aparecerá después de “muy” y reemplazarla con otro sinónimo encontrado en su base de datos. La herramienta de marca de agua incrustará dichas palabras en toda la parte del contenido. Posteriormente, cuando la herramienta verifica el contenido generado por la IA, busca la cantidad de esas palabras para determinar su autenticidad.
En particular, para fotos y videos, SynthID agrega una marca de agua directa para encuadrar los píxeles para que permanezcan invisibles pero aún puedan detectarse en la herramienta. Para el audio, las ondas sonoras primero se convierten en un espectrograma y se agrega una marca de agua a esos datos visuales. Estas capacidades actualmente no están disponibles para nadie fuera de él. Google.
El cliente web Google Calendar acaba de recibir un éxito todo lo cual haría que la aplicación sea más compatible con Hay botones, cuadros de diálogo y barras laterales actualizados para hacer que todo sea “más moderno y accesible”.
La tipografía de la interfaz ha recibido una actualización especialmente diseñada que agrega “tipos de letra altamente legibles” para garantizar una “sensación fresca” sin dejar de ser “legible y clara”. Google Calendar ahora también permite a los usuarios cambiar entre el modo claro y el modo oscuro, para ayudar a reducir el uso de la batería y la fatiga visual.
Google
Estas actualizaciones se aplican a toda la experiencia web de Calendar. Esto incluye una vista de lista de tareas pendientes, lo cual es bueno. Sin embargo, Google advirtió que la actualización puede afectar la experiencia de las extensiones de Chrome instaladas que están activas al usar Calendario. La compañía recomienda “contactar a los desarrolladores de estas extensiones para informar cualquier problema potencial”.
El rediseño comienza a implementarse hoy, pero puede tardar 15 días o más en llegar a todos los usuarios. Ya conoces el procedimiento. Está disponible para todos los clientes de Google Workspace y titulares de cuentas personales.
Esta es solo la última actualización de la experiencia de Google Calendar. empresa recientemente . También lanzó algo llamado Google Essentials, una aplicación de Windows todo en uno. de servicios (incluido calendario).
