Las artesanías mortales 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 suscriptores leales cómo hornear desde 2011. Pero el correo electrónico de eliminación se refería a un video que no era la tarifa típica de pasta de azúcar de Reardon.

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

La más grave es la “quema de madera fractal”, que consiste en disparar una corriente eléctrica de alto voltaje a través de la madera humedecida para quemar un patrón de ramas retorcidas y giratorias en su superficie. La práctica ha matado al menos a 33 personas desde 2016.

En esta 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 en el sistema: ¿Cómo se puede considerar peligrosa una advertencia sobre hacks dañinos cuando los videos de hacking en sí son ¿no? Lea la historia completa.

—Amelia Tait

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

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

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

—Melissa Heikkilä

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