Generative AI Transparency: Identification of Machine-Generated content
Autor(es):
Hamon, Ronan
| Sánchez, Ignacio
| Fernández Llorca, David
| Gómez, Emilia
Series ; JRC 137136Editor: Bruselas : Comisión Europea 21/05/2024Descripción: 6 p. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual) Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en líneaTema(s): Inteligencia Artificial




Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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CDO
El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital.
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Colección digital | Acceso libre online | 1000020178108 |
Este informe tiene como objetivo examinar cuatro soluciones técnicas para lograr que la inteligencia artificial (IA) generativa sea más transparente y capaz de detectar e identificar los contenidos generados por máquinas. De este modo se busca garantizar que la confianza en la tecnología y los medios digitales se mantenga intacta, promoviendo la confianza en el ecosistema digital europeo. Las soluciones propuestas son los metadatos, las marcas de agua, las huellas dactilares y las herramientas de detección.
La evaluación se realiza en función de cuatro propiedades deseables: eficacia (identificación fiable de los contenidos generados, mediante la recuperación de información), integridad de los datos (preservación de la integridad del contenido), robustez frente a la alteración del contenido (preservación de la eficacia cuando el contenido está sujeto a cambios o alteraciones que son previsibles y no afectan a la naturaleza sintética del contenido), y protección contra la manipulación (capacidad de resistir cualquier modificación destinada a manipular la información).
La IA generativa es un campo de vanguardia de la IA que puede crear contenidos realistas de apariencia humana. La preocupación por su uso indebido y sus implicaciones sociales ponen de relieve la importancia de identificar los contenidos generados por máquinas. El documento señala que, a fecha de 2024, las soluciones técnicas existentes basadas en metadatos, marcas de agua, huellas dactilares o detección sólo cumplen con las propiedades deseadas parcialmente para los contenidos de texto, imagen y audio.
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