Kavi Rodríguez ™!

Las grandes corporaciones detrás de las #IA están desesperadas por encontrar nuevos materiales con los que alimentar y entrenar sus modelos. Después de explotar enormes cantidades de datos públicos y disponibles en abierto (por ejemplo, algunos sistemas de traducción automática fueron entrenados con las transcripciones multilingües de los debates del Parlamento Europeo), ahora ponen la mira en las colecciones privadas, desde libros viejos hasta correos electrónicos y archivos personales. La materia textual humana vale mucho. Desde hace casi un milenio, las universidades son gigantescas máquinas textuales. Su producción es enorme: trabajos prácticos, finales, exámenes y apuntes, sin contar los artículos y libros que producen sus profesores e investigadores. Se trata de instituciones que viven de la producción, circulación y evaluación de la textualidad humana. Un bocado demasiado precioso como para dejarlo pasar. Creo que se pueden plantear algunos escenarios novedosos: desde universidades que decidan vender sus textos, como sucede con los libros de segunda mano adquiridos para entrenar los modelos de Anthropic (ver el Proyecto Panamá: rtve.es/play/noticias/202610…), hasta instituciones que prohíban ese tipo de apropiación. También podrían presentarse situaciones intermedias, por ejemplo, intercambios entre universidades y empresas como Alphabet o Microsoft: viejas tesis y trabajos finales a cambio de servicios tecnológicos. ¿Cuánto vale el archivo textual de una universidad? Sabemos que entrenar de manera recursiva una IA con textos generados por otras IA puede degradar su rendimiento (endogamia textual). Si vamos un poco más allá, podemos preguntarnos qué pasaría si las IA llegaran a procesar TODA la textualidad humana producida en los últimos seis milenios. Sería como imaginar un mundo sin petróleo. Mientras pensamos la respuesta, cuidemos los viejos textos. "AI Companies Really, Really Want to Buy Your Work Files and Emails. Data brokers are collecting all sorts of internal corporate files to help train AI models. Not everyone is thrilled! wired.com/story/ai-companies…