El ecosistema de Hugging Face se extiende en diversas direcciones y se caracteriza por albergar la colección más extensa de modelos y conjuntos de datos.
Cuando se habla de inteligencia artificial (IA) en el panorama mediático, a menudo se destacan los gigantes tecnológicos y sus desarrollos masivos. Sin embargo, cuando pensamos en aplicar IA en los medios de comunicación, es esencial mirar más allá y reconocer cómo esta tecnología, que avanza exponencialmente en todas direcciones, puede utilizarse en procesos concretos de manera ética y eficaz.
Es por eso que este año la conferencia de innovación en medios, Media Party, tiene como uno de sus objetivos principales explorar la IA aplicada, incluyendo sus desafíos éticos, de seguridad y privacidad. En esta línea, una de las presencias más importantes de este año es la de Hugging Face, la plataforma que alberga una de las comunidades más grandes de aprendizaje automático de código abierto. Hablamos Brigitte Tousignant, líder de comunicación, sobre cómo Hugging face está colaborando con la industria de medios.
El “GitHub” del aprendizaje automático:
Fundada en 2017, Hugging Face se originó a partir de la creación de un chatbot para el cual desarrollaron un modelo de procesamiento de lenguaje natural y, debido al impacto positivo, decidieron liberar este modelo a la comunidad. Este hito les permitió diversificar su enfoque hacia el aprendizaje automático de código abierto, donde Bloom es un ejemplo destacado. Además, ampliaron su especialización en la generación y procesamiento de imágenes y audio mediante inteligencia artificial.
El ecosistema de Hugging Face se extiende en diversas direcciones y se caracteriza por albergar la colección más extensa de modelos y conjuntos de datos. Además, proporciona un espacio donde una comunidad diversa de desarrolladores, investigadores y entusiastas de todo el mundo puede publicar sus propias aplicaciones de inteligencia artificial para que puedan ser utilizadas sin la necesidad de contar con grandes recursos.
Hugging Face en números:
– 300,000 modelos de aprendizaje automático de código abierto.
– 250,000 conjuntos de datos disponibles.
– 250,000 aplicaciones de IA gratuitas.
– Más de 50,000 organizaciones en la plataforma.
– 1 millón de repositorios y proyectos.
3 preguntas a Brigitte Tousignant sobre Hugging Face y aplicaciones de IA en el Periodismo
1. ¿Cuál es la visión de Hugging Face en cuanto a la aplicación de la inteligencia artificial en los medios?
Brigitte: Ayudar a los creadores y complementar, no reemplazar, su trabajo es uno de nuestros objetivos principales. En Hugging Face, los usuarios pueden encontrar herramientas tanto para idear y crear proyectos impactantes. Con nuestro grupo de ética podemos ayudar a los medios a comprender las limitaciones, perjuicios y sesgos de diferentes herramientas de IA antes de que se propaguen. Consideraciones éticas en términos de autoría de IA, responsabilidad y transparencia deben ser consideradas e incorporadas en las pautas editoriales. La clave de esto es el consentimiento, el crédito y la compensación, lo cual es posible con la transparencia de los conjuntos de datos, uno de los fundamentos de la visión de Hugging Face.
2. ¿Qué consejos pueden darle a los periodistas interesados en aprovechar las capacidades de Hugging Face en su trabajo? ¿Tienen ejemplos específicos de cómo Hugging Face ha colaborado con los medios para abordar desafíos específicos de la industria?
Brigitte: El primer paso es crear una cuenta y probarlo. Hugging Face está colaborando actualmente con Hacks/Hackers para desarrollar una biblioteca de apps Hugging Face que podrían ser útiles para los periodistas: DIY for journalists collections
Además, nuestro trabajo sobre sesgos en modelos de IA generativos fue influyente para este excelente artículo de Bloomberg sobre el mismo tema y citado en esta investigación realizada por MIT Technology Review. Además, nuestra colaboración en la transparencia de los conjuntos de datos también ayudó en la investigación de The Washington Post sobre los conjuntos de datos utilizados para entrenar chatbots como ChatGPT.
3. ¿Cuáles son los beneficios del código abierto en la creación y uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
Brigitte: El rápido avance de la IA en la última década se puede atribuir al código abierto: la rápida proliferación de ideas permite a los investigadores basarse en las fortalezas de los demás y aprender de los errores. También reduce las barreras de entrada, permitiendo a cualquiera utilizar modelos de IA (independientemente de su nivel de competencia) y hacerlo más accesible e inclusivo. Creemos firmemente que el código abierto conduce a más innovación, responsabilidad y transparencia, mientras que los sistemas de código cerrado a menudo son centralizados, controlados y opacos.
Si querés saber más no te prierdas la Keynote de Brigitte Tousignant y el workshop Creando Aplicaciones Encantadoras de Machine Learning con Gradio por Freddy Alfonso Boulton Gonzalez, desarrollador de software de Hugging Face
Te esperamos del 5 al 7 de octubre en el Konex — inscribite en Mediaparty.org
