Hackear la IA generativa para divertirse y obtener ganancias

No necesitas ChatGPT para generar una lista de razones por las cuales la inteligencia artificial generativa a menudo no es tan asombrosa. La forma en que los algoritmos reciben trabajo creativo a menudo sin permiso, albergan sesgos desagradables y requieren enormes cantidades de energía y agua para el entrenamiento son problemas graves.

Sin embargo, dejando todo eso a un lado por un momento, es sorprendente cuán poderosa puede ser la IA generativa para crear prototipos de nuevas herramientas potencialmente útiles.

Pude presenciar esto de primera mano al visitar el Sundai Club, un hackathon de IA generativa que se lleva a cabo un domingo al mes cerca del campus del MIT. Hace unos meses, el grupo accedió amablemente a dejarme participar y decidió dedicar esa sesión a explorar herramientas que podrían ser útiles para los periodistas. El club cuenta con el respaldo de una organización sin fines de lucro de Cambridge llamada Æthos que promueve el uso socialmente responsable de la IA.

El equipo del Sundai Club incluye estudiantes del MIT y Harvard, algunos desarrolladores y gerentes de producto profesionales, e incluso una persona que trabaja para el ejército. Cada evento comienza con una lluvia de ideas de posibles proyectos que luego el grupo reduce hasta una opción final que realmente intentan construir.

Los lanzamientos notables del hackathon de periodismo incluyeron el uso de modelos de lenguaje multimodal para rastrear publicaciones políticas en TikTok, generar automáticamente solicitudes y apelaciones de libertad de información, o resumir videoclips de audiencias judiciales locales para ayudar con la cobertura de noticias locales.

Al final, el grupo decidió crear una herramienta que ayudaría a los periodistas que cubren IA a identificar artículos potencialmente interesantes publicados en Arxiv, un servidor popular para preimpresiones de artículos de investigación. Es probable que mi presencia los haya influido aquí, dado que mencioné en la reunión que explorar Arxiv en busca de investigaciones interesantes era una alta prioridad para mí.

Después de proponer un objetivo, los codificadores del equipo pudieron crear una incrustación de palabras (una representación matemática de palabras y sus significados) de artículos de Arxiv AI utilizando la API OpenAI. Esto hizo posible analizar los datos para encontrar artículos relevantes para un término en particular y explorar las relaciones entre diferentes áreas de investigación.

Utilizando otra palabra incrustada en los hilos de Reddit, así como una búsqueda en Google News, los codificadores crearon una visualización que muestra artículos de investigación junto con discusiones de Reddit e informes de noticias relevantes.

El prototipo resultante, llamado AI News Hound, es tosco y está listo, pero muestra cómo los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a extraer información de formas nuevas e interesantes. Aquí hay una captura de pantalla de la herramienta que se utiliza para buscar el término “agentes de IA”. Los dos cuadrados verdes más cercanos al artículo de noticias y a los grupos de Reddit representan artículos de investigación que podrían incluirse en un artículo sobre los esfuerzos para crear agentes de IA.