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TikTok ha anunciado una iniciativa para abordar el aumento del contenido generado por inteligencia artificial en la aplicación, incluido un programa educativo ampliado para los usuarios y sistemas de detección mejorados diseñados para aumentar la transparencia.
Primero, TikTok lanzó una nueva guía de alfabetización en IA para ayudar a los usuarios a identificar el contenido de IA en la aplicación.
Como lo explica TikTok: “Sabemos por los expertos que la educación es fundamental para dar a las personas control sobre sus experiencias con la IA. Por eso hemos trabajado con los socios de la industria NAMLE y Henry Ajder para crear una nueva guía que ayude a nuestra comunidad a utilizar las herramientas de IA de manera responsable”.
La guía incluye resúmenes en video y explicaciones diseñadas para ayudar a los usuarios de TikTok a comprender mejor cómo identificar el contenido generado por IA.
TikTok también planea lanzar un centro dentro de la aplicación en las próximas semanas. El centro enseñará a los usuarios habilidades prácticas para detectar contenido generado por IA cuando busquen términos relacionados con la IA.
TikTok también anunció una mayor financiación para iniciativas de alfabetización en IA, incluidas NoFiltr y Raspberry Pi Foundation. Estos programas están destinados a promover la alfabetización en IA a través del contenido de TikTok.
La compañía también está ampliando sus propios esfuerzos de detección de IA para detectar spam e información errónea generados por IA.
“Durante mucho tiempo hemos prohibido el spam y hemos utilizado tecnología para encontrarlo y eliminarlo a escala, con más de 86 millones de cuentas falsas eliminadas solo en los primeros tres meses de este año”, dijo TikTok. “Pero a medida que este tipo de contenido evoluciona, también deben hacerlo las formas en que protegemos la integridad de nuestra plataforma. En las próximas semanas, probaremos mejoras en nuestros sistemas de detección para cuentas dedicadas a publicar spam generado por IA sobre temas que podrían representar un riesgo para la confianza o el bienestar del público. Estos incluyen política y actualidad, asesoramiento financiero y contenido médico”.
Finalmente, TikTok anunció una expansión de sus asociaciones de etiquetado, que está diseñada para marcar más contenido de IA en la aplicación.
“Hasta la fecha, hemos etiquetado más de 3 mil millones de videos como AIGC utilizando una combinación de credenciales de contenido, herramientas de etiquetado de creadores y nuestra tecnología de marcas de agua invisibles”, dijo TikTok.
Las actualizaciones reflejan el creciente dilema que enfrentan las plataformas de redes sociales con respecto a la IA generativa.
Por un lado, las aplicaciones de redes sociales buscan implementar opciones creativas de IA para aprovechar las últimas tendencias tecnológicas e impulsar una mayor participación. Por otro lado, los usuarios se están cansando rápidamente de la decadencia de la IA, que se está facilitando a gran escala porque estas herramientas están disponibles para miles de millones de usuarios de redes sociales.
Eso no quiere decir que la IA sea mala en este contexto. La tecnología ha creado una gran cantidad de imágenes y contenidos de vídeo virales y atractivos. Pero como ocurre con todas las herramientas creativas, muchos experimentos no van a resonar.
Además, los usuarios de las redes sociales ahora están siendo utilizados como audiencias de prueba para una cantidad interminable de experimentos de IA, que están comenzando a desplazar el buen contenido. Y con las plataformas que ofrecen incentivos financieros para las publicaciones de mejor rendimiento, y sin límite en la cantidad de contenido que se puede publicar, ha habido un tsunami virtual de fallos de IA que infectan todas las aplicaciones.
Esa ola ahora amenaza con diluir por completo el valor de las aplicaciones sociales, lo que podría conducir a una reducción en su uso general.
Como tal, las plataformas deben implementar medidas contrarrestantes para reducir el impacto de sus propias herramientas de inteligencia artificial. Esto ha llevado a un enfoque confuso, en el que la IA se promociona simultáneamente como buena y mala.
En realidad, no es ninguna de las dos cosas porque todo es relativo a cada caso de uso. Aunque en este momento, los usos negativos aparentemente superan a los buenos.
