Otto F. Wagner

Hoy vamos a algo más practico y me pongo friki... # prompt: haz transformer con keras y explica cada paso import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Define the transformer encoder block def transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0):   # Multi-head self-attention   attention_output = layers.MultiHeadAttention(       num_heads=num_heads, key_dim=head_size, dropout=dropout   )(inputs, inputs)   attention_output = layers.Dropout(dropout)(attention_output)   attention_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(inputs + attention_output)   # Feed-forward network   ffn = keras.Sequential(       [layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(inputs.shape[-1]),]   )   ffn_output = ffn(attention_output)   ffn_output = layers.Dropout(dropout)(ffn_output)   encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_outp...

La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, permitiendo que las máquinas no solo analicen datos, sino que también creen contenido original, desde imágenes y música hasta texto y código. Aunque esta tecnología presenta avances significativos, también plantea importantes preguntas éticas. La creciente capacidad de las IA para generar contenido autónomamente suscita inquietudes sobre el control, la responsabilidad y las implicaciones sociales y económicas. Este artículo explorará los principales desafíos éticos que plantea la IAGen y algunas reflexiones sobre cómo abordarlos. 1. Autenticidad y Manipulación de la Información Uno de los problemas más relevantes con la IAGen es la capacidad de generar contenido que puede ser indistinguible del creado por humanos. Esto plantea la preocupación sobre la autenticidad y la veracidad de la información. Los deepfakes, por ejemplo, son uno de los productos más polémicos de la IAGe...