Español, emociones e inteligencia artificial con los investigadores Jorge Antonio Leoni de León y Edgar Casasola-14-03-2026

[Música] Nos acompaña en hoy en esta edición de pistas sonoras, los investigadores Jorge Antonio León y de León de Escuela de Filosí, Linguística, Filosolía Linguística y Literatura y la Instituto de Investigación del Linguística. Y Edgar Casazola Murillo es de Informática, de la Escuela de Cienza de la Computación Informática y del Centro de Investigaciones en Computación y Computación. Y hoy vamos a hablar de un aspecto que reúne a las humanidades por así decirlo con la informática y hacer el estudio de las emociones y el lenguaje. Ha asistido con la inteligencia artificial, vamos a ver un poco de qué va esto, pero hay que hacer una primera pregunta para ubicar a la gente que nos está escuchando y es, bueno, emociones y lenguaje, ya hay una discusión bastante antigua y este debate que no hay universalidad en todas las emociones humanas o sí, porque hay palabras en diferentes idiomas que se aproxima a lo mismo, pero no son necesariamente identicas. Habría que mencionar primero esto, porque la base del trabajo que ustedes están haciendo. Sí, en efecto, habría que hacer varias distiniciones, ¿verdad? En su afirmación, pero de la misma manera en que los nombres de los colores no coinciden en las diferentes lenguas, pues tampoco coinciden los términos asociados con las emociones. En una de las entrevistas precisamente la del Semanario Universidad, me citaron con respecto a tu lobo en inglés, ¿verdad? Que se puede traducir como amar, pero también como querer, ¿verdad? Y entonces, ¿hasta gustar? O hasta gustar, ¿verdad? ¿verdad? ¿todas habría que hacer una interpretación contextual para ver cuál es la traducción más adecuada? Que, bueno, esto que comentan es algo que podríamos pensar que cualquier persona que se haya dedicado a la traducción literaria conoce bien, y en esto, en parte del cielo, la dificultad, pero también lo interesante de la traducción, que hay cierto gran con una traducción muy libre, con viernes del texto y otra cosa, y una mal literal puede ser en el recubía más fiel, pero no necesariamente mejor por eso. Sí, exactamente, ¿verdad? Además, hay que tomar en cuenta los momentos en que se realizan las traducciones y los momentos en que se lee, ¿verdad? Esas traducciones. Si nosotros, por ejemplo, nos ponemos a leer traducciones del siglo XVIII, bueno, ahí sería algo bastante distinto, ¿verdad? Incluso, hay un cambio en la lengua bastante notable, y que hace que necesariamente hay que estar, entonces, adaptando los textos constantemente. Entonces, efectivamente, hice además, tomamos en cuenta, y es parte del trabajo que realizamos el doctor Edgar Casasola y yo, ¿verdad? De que la lengua no solo varía en el tiempo, sino que también varía, por ejemplo, estegió graficamente. Entonces, los términos asociados emociones en español de Costa Rica, no necesariamente van a coincidir, ¿verdad? Con los términos asociados emociones en Argentina, pueden tener otros términos de hecho, existen otros términos en ambos países, ¿verdad? A pesar de que tenemos un patrimonio lingüístico común. Claro, bueno, ya que nos vamos hablando de emociones y lenguaje, ¿cómo surge esta idea de unir esta investigación con una preciera que más del campo de la filología con la informática, tal vez el doctor Casasola me puede explicar un poco más a esa parte. En Intelente Artificial, los modelos actuales, que son los que se vuelven prominantes, que son los modelos de lenguaje, hay que tener claridad que, por ejemplo, los impactos que ha tenido la Intelente Artificial en la actualidad, lo han dado estos famosos LLM, ya de GPD lo que la gente usa para preguntar las cosas, y la vacía ha sido lenguaje. Entonces, los que trabajamos en Intelente Artificial, uno de las áreas donde había mayor dificultad era con ese tipo de procesamiento. Hubo un investigador en 2017 que definió un método para convertir las palabras como si fuera coordenadas, como si yo tuviera un mapa y entonces puedo ubicar que en tan la atitud y tan longitud, pongo una palabra y las que están cercanas, los voy a poner muy cerquita físicamente y las que están más legos en otro lugar. Lo que definió fue de manera de cómo con las palabras obtener esas coordenadas. Eso elimino un problema que había antes de dispersión y fue lo que hizo que esto modelos de lenguaje se vuelviaron mejores a nivel, porque lo que ni era un fue matemática con lenguaje. Y entonces ya nos podíamos consumas y restas para decir dónde iba a caer una palabra. Entonces por ejemplo, es como decir perdón que amor está cerca de cariño en esas longitud y la fitude, digamos o que odio esta cerca de expresio como un semánticamente. Y la idea vino de lenguista, por eso es interesante que en lenguista Harry, se nos da en los años 50, tenía hipótesis donde decía que el significado de una palabra está por las palabras que tenía cerca. Pero eso a los ojos de alguien que piensa en matemática y que computación dice como capturo yo la cercan entre las palabras, lo puedo calcular. Y entonces empezamos a usar ser reenegronales. Pero el que hizo esto, la pequeña generalidad fue que él empezó a pasar palabras que estaban juntas por reenegronales. Y cuando aprendí a adivinar la palabra del centro, digamos que fuera la palabra perro. Entonces votaba la palabra y se dejaba los números que quedaban en la red neuronal, que es como una especie de máquina que va a sumando y restando, así que quedaba esas coordenadas y sus valores. Y entonces dice, ya no me interesa la palabra perro, me interesa a estas coordenadas que es donde está la idea de un perro. Entonces yo pasaba a texto donde decía que un saguate me mordió, a lotico. Ese palabras aguate quedaban muy cerca del perro. Y el lo que dijo, ve, mira qué interesante, si yo resto en ese plano, si yo hago una línea de donde dice rey y la lanza hacia donde dice hombre. Y después le sumo, busco la palabra reina y muevo la línea con una regla paralela a la otra, el lugar donde terminan ese punto me queda mujer. Entonces se resuelve lo que antes nosotros hablamos como analogías. Entonces digamos la relación de que hombre de esa rey como reina es la palabra, mujer aparece como la palabra más cercana. Y este eso inmediatamente cuando nosotros empezamos a analizar y que pasa con las emociones. Hay palabras que dicen amor. Entonces empezamos a decir que pasas si yo mido, si la gente le tenía miedo al cobbí. Entonces hicimos un grupo de datos en una investigación aquí en la Universidad Costa Rica, donde tratábamos de ver cómo se habían movido los significados de las palabras porque las palabras no se quedan en mismo lugar lo que acabas y gran tono de lenguaje cambia total. Entonces tratábamos de definir cómo cambió por ejemplo, decíamos la palabra más carilla, que tan cerca está del miedo antes del cobbid y que tan cerca están las palabras que la gente usó después del cobbid. La parte técnica digamos para poder hacerles comparaciones y que fueran matemáticamente correctas es un poco de lo que hicimos desde el punto de vista computación, pero la parte interesante es la nánsula y lingüístico. Más carilla antes era algo que se ponía a la gente en la cara por estética, una mascarilla de algo acá. Y después ya en cobbid la mascarilla era la paoca, la pausa. O sea, es de alguna manera matematizar las palabras y establecerle la relación de manera más carilla. Pero no surge que si nosotros la vamos palabras de otros idiomas para hacer esa cercanía, entonces no nos va a funcionar porque si yo llego y digo, por ejemplo, en inglés, júilo y alguien dice, "no, júilo es recosijo". Entonces nosotros que usamos en Cosa Rica, ¿Cuál de las dos palabras usamos más júilo o recosijo? Me siento mucho júilo. Hay cosas que uno de como tico no le suena, no se va a hablar algo, uno dice que es raro. Y es por eso que hacemos esta investigación en Antonio para lograr mejorar la tecnología. Si alguien dice, quiero evaluar la emoción desde lo que dijo un tico. Y además hay conocimiento explícito y hay conocimiento implícito. Demos, algo de pasión podría hacer una frase que dice en este momento el mundo desaparece por completo un baile eterno de deseo. Ahí no dije para nada pasión. Y esos palabras, cuando yo pongo esa frase, cerca del conjunto que generan, si yo hago la Unión Matemática de eso me queda cerca de la palabra. Con la campación, claro. Quiero, me gustaría agregar algo, es que también hay especialistas que tuvieron la intuición, verdad, que nosotros demostramos que no era correcta, de que puesto que se hayan hecho tantas investigaciones sobre el inglés, entonces, basta con utilizar los modelos de inglés y traducirlos en muchos casos hasta automáticamente al español y que entonces, si eso, eso iba a funcionar para nuestra lengua, ¿verdad? Y nosotros hemos probado que eso no funciona, ¿verdad? Hay que decir que, bueno, había que probarlo y efectivamente ya de todos los lingüísticamente, era sabido que no podía haber una correspondencia a uno a uno y que hay nombres distintos, ¿verdad? Para las emociones y para tipos de emociones y además parece que hay correspondencias también con ciertos verbos, en eso estamos, ¿verdad? Pero, bueno, es importante señalar. Y siempre hay unas viagarlas en las emociones que hace que cada idioma tenga como algo parecido que valente que se puede traducir, pero que no es esa clave de la identidad. Una especificidad, una especificidad que es fácil de ser cultural, digamos, ya hablamos de que el español tiene esta variabilidad para expresar emociones, pero en el caso de sus opuestos de inglés que se me ocurren, que se podrían traducir igual, pero significan cosas diferentes como las palabras, si solitud en español no puede traducir como solidad, la dos, pero lo en lunes es una solidad no es ya y solitud es una solidad placia, decía serena, entonces claro podríamos ver también otros ejemplos de español similares digamos, aunque más claro es amar, querer y tu lof, creo, no? Sí, verdad, porque además tenemos tantos términos en español para esas palabras, verdad del inglés, que tenemos unos matices que son bien interesantes, ¿verdad? Es efectivamente o a ser de cabanga, por ejemplo, de eso. Eso es 100% tiempo, ¿si? ¿Dónde empezamos? Vamos a estar equeñismos, empiezan a aparecer ese tipo de y no las podemos dejar de lado. Alguien dice, es que estoy de cabanga y no va a decir, "Ah, es que eso no es una emoción, eso, definitivamente tiene que entrar en bocabular y hay que entrar como ejemplo". Y es como, me dan colía, pero no sé si es exactamente lo mismo. Hay toda una serie de clasificación, nosotros tomamos y hicimos tres enfocues dentro de la investigación. Es una investigación muy grande porque empezamos a probar, dado que había matemática de tradicimiento, pero hemos un primer enfoque. Veamos si, a partir de lo que ya tienen los motores de los agentes de intensidad artificial, podemos decirle de mi ejemplo de todo lo que te hay que ver, frases que tenga que ver con amor, frases, con odio, con tristeza, para después a partir de ahí empezar a extraer en automático las palabras que se asociaban en español de Cosa Rica y unirlas. No dimos cuenta que esos motores son completamente sesgados. Generan en un dominio muy pequeño y después empiezan a repetir y va a ser variante de lo mismo. Entonces, esa aproximación no tenía sentido. Tenemos que irnos a la gran de que era la análisis de corpus, que desanalizar un montón de documentos y hacer la extracción, como hacerla, a pie era muy complicada. Entonces, lo que hicimos fue tomar de base, entonces tomé de base, entonces una taxonomía en inglés y empezamos por similitud a buscar variantes por lo menos para ver si efectivamente les quema de irse por una traducción de taxonomía en inglés español, funcionaba y claramente no. Ahí donde encontramos Cosa Núen. Podríamos explicar un poco más que es una taxonomía emocional porque es muy importante para el trabajo que viene realizando y la gente que nos escucha tal vez, voy a carlo un poco en que es eso, digamos, tiene que ver con que las emociones tienen familias, así como un perro y un ozo, son mamíferos ambos. Sí, la manera de verlo más común, eso que estudiable es en escuela cuando se empieza a hacer un árbolito de que aquí tengo los animales, pero hay animales que ponen huevos y otros que no, entonces pongo los oíparos por un lado, lo mamíferos por el otro, y empieza a hacer esas clasificaciones. Entonces dijimos, bueno, las emociones primarias, que son amor, tristeza, se tienen muchas manifestaciones. Entonces empezamos a hacer una especie de árbol donde decimos, bueno, aquí están las emociones y cuáles son la más importante, bueno, amor, tristeza, encontramos algo interesante en inglés, ponen la sorpresa como una emoción y cuando nosotros vemos la cantidad de información que tenemos para español en la sorpresa, la sorpresa tiene tener menos aparición y cuando hablamos un poco con Antonio, la sorpresa no tendría a hacer una emoción que se mantiene, sino que tiene ser más bien como un cambio de emociones. Al pasar de una emoción a otra, en esa transición hay sorpresa, entonces más bien nosotros decidimos eliminar la sorpresa como parte de las análisis emociones porque es más producto de transición entre emociones, y eso fue algo importante a nivel del volumen ya habiendo los datos, porque si algo importante en ciencia es no tomar decisiones que sean porque a mí se me ocurrió como una ocurre, si no, a través de datos, y entonces empezamos a decir, bueno, las papás de esas, de esos árboles son tristeza, amor, etcétera, pero el amor, hay amor, hay amor, hay la revolucionada con el afecto, pero también cosas como no sé el gusto, el cariño, o es ser atento, la compasión, pero también hay amor que es amor religurioso, que es la pasión, el enamoramiento y esos noban juntos, entonces ahí dijimos, bueno amor, pero entonces el amor se separa en una familia, amor afectivo o amor religurioso, pero también hay un amor por las cosas del pasado que es el anelo y entonces el anelo entra como otra categoría, y después en cada una de estas uno empieza a ver, bueno, hay afecto, pero hay muchos tipos de afecto, entonces hay afecto como la atención, pero también está la ternura, la compasión, el sentimentalismo, y cada uno de estos su uso se dan con textos diferentes, esos objetos de suelo en lingüística, hacer esto en computación servía para que la gente en lingüística dejara bueno y con cerrica que usamos nosotros, cuando esto lo pasamos por lo modelo de lenguaje, por ejemplo la palabra en inglés, caring, que de cuidado, atención, o importarle algo o consideración, los diferentes modelos de lenguaje nos dieron diferentes respuestas, clonda a una cosa, ya epete de abajo otra, y por ejemplo uno dejo que caring es atento, atención, el otro que era cuidado, el otro que era cuidado y el otro que es la sociedad con cideración, pero cuando le preguntan toño, nosotros en qué momento y cuando usamos, los usamos indiscriminadamente como sinánimos, y no es el caso, cada uno de ellos tienen un uso muy particular y en costa rica, teníamos que igual le eran más común en el texto que nosotros utilizamos y eso era lo que hacemos, lo encontramos, lo ubicamos y buscamos frases naturales, dichas por costa ricenses, en un repositorio que teníamos de 284 megabytes obtenidos de un proyecto y con esos datos hacíamos esa taxomía. Yo vamos a ese tema de los datos a los que se usaron, es una aclaración, un comentario. Sí, me gustaría apuntar a algunas cosas a lo que acaba de decir, ¿Dónde es verdad? En primer lugar es que la taxonomía estaba basada en corpus, es decir, y un corpus es precisamente una recalancidad de textos en nuestro caso, y entonces con base en esa información produjimos, verdad, una primera versión de la taxonomía, entonces no es infunda, ¿verdad? Esta taxonomía no está así porque a nosotros se nos ocurrió. Es por el uso que ustedes detectaron en ese corpus. Es por el uso en el mundo real, ¿verdad? Porque es texto de mundo reales, es importante señalarlo, ¿verdad? Y perdón, y que eso implicaría que como artículo de periódico, colunada de opinión, foros, redes sociales, libros, completos de costa licences. Es como, porque hay mucho, hay mucho texto para muchos videos también ahora en internet, ¿verdad? Sí, esto fue tomado de un, de el mismo lugar de donde fue entrenado el CHGPT que era un proyecto que se llama como un cruel, como un cruel. Ese, ese proyecto como un cruel lo que hacía era que guardaba imágenes de lo que se encontraron, servidores de internet y lo guardaba y para confines históricos, el cómo que hablarle una foto al internet en el que momento digo. Como que hoy yo entre internet y todos los páginas que yo uso en piezo a guardarlas, así guardéme el texto de esta página, esto guardé de mi hoy lo que dijeron en el en el Radio Universidad, los comentarios de la página de Facebook, de Radio Universidad, los quiero guardar los de día hoy mañana, los de mañana y los noticias que van siendo posteadas en el sitio, que no es lo mismo lo que hay esta semana que la semana anterior, por eso es que hacer cambios, hay cosas que se mantienen en el tiempo, hay cosas que cambian y hay otras que se extinguen. La mayoría de ellos donde cambia los significados, si yo digo, por ejemplo, hoy jugador popular de fútbol, la gente va a decir, "Ug, claro, y van a mencionar algún jugador ahí, por ejemplo del barzagamos", o dice, "Ah, Messi, pero si yo me voy 20 años atrás y digo de su mismo, entonces jugador popular, muchos años atrás le decían "Oh, pelea, por supuesto", o en el medio de Maradona, entonces se vuelve como un río donde las palabras entran, se acercan a lo que tiene que ver con popular, a lo afectivo y van saliendo, entonces hay cosas que se van como el presidente de Costa Rica, por ejemplo, "Oh, hay valles cambios". ¿Quién es el presidente? Sí, todo eso quedaba almacenado en ese como un cruel, nosotros buscamos lo que tuviera etiquetado como texto, Costa Risense, si hay algunos textos que se colan, que no son español de Costa Rica, pero en su mayoría hay un proyecto que se llama Erdings, es un sitio en internet que tiene extractos por ubicación geográfica, entonces tomamos lo que se refería a Costa Rica de este, que es para fines académicos, es un proyecto que está hecho para eso, y ahí obtuvimos 284 megabytes de texto, que esto es bastante, solo texto, no tradujimos videos, no tradujimos, esto puede mejorarse si yo empiezo a tomar un video de YouTube, tomamos los captiones y empiezan a los sales, pero el procesamiento que se implican mucho mayor para la primera verse de la textoria no servía de ver, texto es criitud, pero la estructura si pienso que es algo que debería pensarse porque cada vez es más más video, más bien, casi no, o sea como que pasamos de mucho texto ahora a que todos sean video, sí, otro punto que me gustaría señalar Edad Lo mencionó, es un poco rápidamente, es que cuando se hicieron las primeras pruebas con estas aplicaciones de ella, notamos que se mantenía muy en la superficie, ¿verdad? Entonces resulta que podían mencionar las emociones básicas que llevamos de primer nivel, luego podían mencionar las emociones de segundo nivel, pero de ahí en adelante tenían dificultades, entonces vamos a decir que para la parte fina de las emociones, que es precisamente lo que maneja con ser humano, no son muy buenos. Para las utilizas, para las utilizaciones. Que es importantísimo. Y el término sorpresa relacionado con emoción, uno de los criterios para eliminarlo es que precisamente no era productivo. Todas las demás emociones principales producían una gran cantidad de emociones secundarias, incluso terciarias en otra etapa de la investigación, pero sorpresa no. Estaba prácticamente solo ahora. Es como si fuera un color primario que no se mezcla como otro. Exacto. Y las otras emociones son colores primarios que hacen todo tipo de mezcla. Y eso gama cromática. Eso que usted menciona también es importante para más adelante. Ahora, pertene. Esto es también un trabajo de alguna forma hacer local o aterrizar algo que se ve como una tecnología de una forma tan centrada en el norte global, digamos como la inteliencia artificial. Y verdamente los cedros que tienen para disparo por antes y para disparo por antes, construcencia es cuál es la importancia también de ese aspecto. Le pongo ejemplo que tal vez la gente podría llegar y decir, "Uy, ya, ha estado ahora entiendo por qué es importante que la Universidad Costa rica en investigación en este tipo de cosas". Cuando alguien comete un delito, o sea, hace una prueba aportación de armas a esas personas se les hacen preguntas. Y muchas veces tratando de detectar rasgos de personalidad, por ejemplo, un psicopatea o un estado de ánimo de presión o. Y si las preguntas que se utilizan para una prueba de aportación de arma, la persona las que se le aplicaron y siquiera las pueden entender porque. Porque le dicen que usted entra en estado de ira y la persona dice, "No sé ni qué es estado de ira". O de personas, "Yo me enojo mucho cada rato, pero ira no sé qué es". Y entonces la persona contesta que no, pero dice, "Yo soy alguien a quien. "Ando sintiendo que me lleva el diablo las 24 raras del día". Es esa expresión ubicarla dentro de una emoción particular, puede llevar a que una persona se le dé en los sítems, los expertos, si cometría, por ejemplo, toman las pruebas y tienen que empezar a tropicalizarlas. Y a la persona que se le pregunta, no es ni me preguntarle a un adulto, que es un adolescente, que también hay donde hablamos de. Nosotros si quisieramos seguir hacer la investigación de esto, tenemos un montón de cosas que pueden hacer el problema, que somos pocos y los recursos que tienen en la gara para tanto. Pero puede servir, viendo la nivel práctica, eso podría ser un impacto grande, una prueba, por ejemplo, de inteligencia, donde una persona no la pasa, pero porque no entendió la pregunta y no porque no sabía responder las instacciones. Sí. Y entonces ahí donde viene esto, pero con emociones, por ejemplo, estamos hablando que a las aplicaciones, el siguiente proyecto que queremos entrar ya estamos incorporando a un psicólogo para empezar a tratar de trabajar desde una perspectiva más de rasgos de personalidad. Y ya no a la nivel de palabras, sino a nivel de frases o con. Y después de consultos rasgos y consultos, entonces vamos a hacer. Estamos moviéndonos rápidamente a eso, porque es muy necesario en este momento la parte práctica que le hago aporte, porque tiene repercusiones importantes. Yo no quiero que gente que no entendió las preguntas, andé por ahí con un arma, porque se le dio el permiso, porque. O que no pase la prueba. O lógica de un trabajo. Esa la cosa. Que la persona puede salir dañada, porque quedó con el fuego aluado mal a nivel psicológico, cuando en realidad hace una persona completamente sana, que simplemente no. El vocabular utilizado en el examen que se la pico, no era el correcto. Y además hay otros cosas que podría servir. Maín se que yo podría tomar las opiniones de personas y tratar de ver si el pueblo está triste o si el pueblo está enojado y porque a su nivel de nojo y tristeza combinados son un caldo cultivo que lleva a veces a muchas malas decisiones que puede tomar la gente. Entonces ese tipo de cosas es bueno poder evaluar, la si ver que para tratar de crear tendencias. De dónde las tendencias. ¿Por qué es que la gente está enojada con quién es enojada? Porque eso es importante. Entonces la automatización de eso, si usamos vocabulario que no es de cosa rica, efectivamente no podría detectar cuando la gente está sintiendo frustración, miedo. Eso son importantes de tenerlas para un monitoreo. A nivel, por ejemplo, en medio, eso. Que a veces cuando se habla de la inteligencia artificial de manera un poco a la ligera o ir responsables, si tienes idea de cómo, bueno, ahora Chagy Pitino va a diseñar un tecicológico y a nadie va a tener que hacerlo. Ojo, o lo que se está diciendo, nos estábamos dando los peligros que esa visión tan fríbala de gamos desde la inteligencia artificial puede atraer. Y el uso sin alfabetización e inteligencia artificial es muy peligroso porque ya los sesgos ya estamos, por ejemplo, vean que nosotros vamos a texto original escrito por humanos. Pero si yo tomo hoy lo que quedó al registrado de lo que quedó publicado en internet, la gran mayoría ya pasó por agentes. Y eso es lo que eso se conoce ahora como canibalismo de datos, nunca anibal que ya ahora ya no come comida, que ven a tu vez, esté comiendo a otros iguales. Los datos que se están generando ahora con inteligencia artificial son los que le interesa a esta tomando para entrenarse. Entonces, si hay algo que no estaba presentado y se ha volvido porque las personas seguimos hablando y seguimos utilizando nuestro idioma, pero puede que las herramientas empiecen a desaparecerlo. Y algo importante que ha aprendido yo con la gente de un inguística, es, por ejemplo, sobre por ejemplo, comunidades indígenas. Cuando usted, la primer, el primer síntoma de que una cultura se extinguiéndose cuando uno nota que se le está extinguiendo palabras en el vocabulario del idioma que maneja. Claro. Entonces, hay una cuestión donde también esto es importante replicarlo en Costa Rica, por ejemplo, con lenguas indígenas. Hay muchas cosas que se pueden hacer. Claro. Sí, también, por ejemplo, con respecto a eso, o ahora hay algo que se llama la muerte digital. Entonces, ¿cuáles son las emociones lexicamente mejor representadas? Bueno, pues aquellas de las lenguas mejor representadas en los corpos que utilizan las indigencias artificiales. Entonces, hay lenguas incluso algunas comisiones de hablantes que están mal representadas porque no están integradas, verdad, a los sistemas de inteligencia artificial. Y en realidad, ¿saben las personas que las hablan no han tenido tanto que sea su internet, por ejemplo? Sí, eso ocurre. Hay lenguas de África, Subsariana. Sí, a veces hay lenguas, incluso, por ejemplo, habladas en la India, por muchísimo agente, y no tienen, digamos, corpos digitales. Eso ocurre, ¿verdad? Ahí, lenguas, que en realidad producen muy pocos textos y pueden ser muchos hablantes, y en realidad, la cantidad de textos es mínima. ¿Y en culturas más orales, también? Culturas más orales, el venato de eso, todo eso ocurre. Y también hay un asunto de sobreñía. Entonces, ¿qué pasa? Bueno, sí son las emociones de esa lengua mejor representadas que están dominando. Entonces, también comienza a ver una gemonía, ¿verdad? Vamos a decir una gemonía de las emociones para hacer un par de elismo con la gemonía cultural, precisamente, ¿verdad? Entonces, es un tema, ¿verdad? Que ahorita apenas empieza a ser discutido, pero sí hay que ponerlo sobre la mesa, porque es un tema de política, lingüística, de planificación, lingüística, y de el cual, debemos primero ser conscientes para poder actuar, ¿verdad? ¿Cómo es de manera adecuada? La brecha digital se acerba, aumenta más. Y la acceso que tiene la tecnología, las personas que tienen menos recursos, se ve aumentada ahora cuando hay intelente artificial en ese sentido, porque si usted ha aportado menos a nivel de su información, de su identidad, estas herramientas lo van a ignorar. Y cuando se usan herramientas de intelente artificial para tomar decisiones, va a tomar decisiones basados en lo que la mayoría de los que fueron representados, no la mayoría de personas, de los que tuvieron más acceso a tecnología, van a tener una ventaja sobre quienes no tuvieron ese acceso. Y entonces, vean que se genera un efecto o la nieve, donde la intelente artificial es una gran herramienta. Es que no se extiende como. Y hay que verla como eso. También hay que tener claro que es una gran responsabilidad y le resnocé de cada en quien la usa, pero para construir este herramienta, lo que se usa el lenguaje. Por eso, que hacemos este tipo de investigación, ¿verdad? Y usamos herramientas y también. hacemos alerta de cuál es un buen músico, de un mal uso. Por ejemplo, también dentro de nuestra proteacultura, ahí, sin duda, es el momento de la población superpresentados y nada más voy a dar dos cifras, menos de un tercio de las personas investigadoras en inteligencia artificial son mujeres. Y menos de un 10% de las startups financiadas están lideradas por mujeres. Entonces, ahí también hay una brecha digital que hay que comenzar, ¿verdad? Dismino ir a reducir. Pero en el caso nuestro, que nos ocupa, por ejemplo, en esta investigación, termine un aspecto, ¿verdad? Que de alguna manera tenemos que comenzar a cubrir, pero de ir al campo de amplio, pero los recursos son pocos. Que, sobre todo, la idea generativa, que es lo que la mayoría de personas usamos para chajipití o crear imágenes a veces. es incluso controversial en la academia, hay un aire medio tabú incluso en las humanidades respecto a la ía, ¿cómo se trace ese límite entre investigar apoyados en la ía y elegarle demasiado? Porque ahora ahí en la academia como sabemos un problema también con estudiantes haciendo responder exámenes con ía, incluso hasta papers de hecho es conía, digamos, esos poquéticos, entonces como quitarlo un poco ese aire tabú a investigar con laía de manera a ser irresponsable, como lo hacen ustedes, digamos. Lo primero que hay que dejar claro es el primer esfuerzo que tratamos de hacer universidad cuando se empezaron a tratar de poner reglas para gobernar la intensa artificial, era, es otro gran tema que en el momento tal vez podremos hablar ya en detalle es entender que la intensa artificial es es una herramienta, el responsable es quien la usa y cada grupo, en cada grupo y en cada grupo de personas, define que lo que en su grupo es permitido y que cosas no las las leyes que están preestablecidas no son específicas para la herramienta o el arma que con el cual se lleva a cabo un delito, por ejemplo en universidad cocerrica, el reglamento estudiantil dice que no se puede hacer copia, que no se puede hacer trampa, yo no, yo no el plágio está atipificado, entonces yo no tengo que llegar y decir que no se puede hacer plágio como una herramienta artificial, porque es una manera de hacer plágio. Y antes van a ser, ya lo he entendido que es. Mi primera recomendación que fue la que por dicha fue incorporada en el plan de que se hizo en el primer, en primer reglamento o propuesto por los lineamientos, pueden realidad hablamos del lineamiento general es a seguir es que el primer paso es alfabetizarse en interés artificial, yo necesito saber que son estas herramientas y que es lo que se hacen y que no. Y por ejemplo, estos modelos no son de recuperación de información, ellos no buscan información fide digna, aprendieron de un montón de datos y generan a partir de lo que yo les digo, si no es un Google, no es un Google que le respondo limitadamente. La precisión de lo que está devolviendo es altamente hay que tener cuidado porque si había mucha información de algo va a generar información muy buena, lo que si haces que la vas estructurar de una manera correcta a nivel inguístico y eso es lo que la gente le llama atención y no dice, "Uuh, esto suena muy profesional", sin embargo, cuando yo he valido los datos, lo que hablé antes, estos coordenadas, ¿qué pasa, si ya me dice que la respuesta a mi pregunta en ese mapa que yo ando buscando que era una parte de un mapa y en el mapa lo que hay es solo mar, un dice que torta, que debería estar lo que yo ando buscando y no lo veo. Entonces, ¿qué es lo que hagas el sistema? Dice, vamos a buscar el tazito de tierra, la idea que está más cercana y voy a contestar eso. Y en que es siempre contesto y lo hace con una seguridad y la favuyante, aunque sea algo que no tenga la menor idea. Siempre va a contestar lo que, en decirnos nosotros que la respuesta más plausible, es lo que suena a las personas como más bonito al oído. Entonces, no lo tragamos como si fuera una cápsula y le creemos. Y en realidad, incluso se inventó una palabra que para disimular lo que le hablan, dice, "Ah, es que está sufriendo la lusinación". Esa palabra, es detestable, es lo que eliminarlo. De hecho, los expertos, en sí que atría, asocian la la pérsepsión. Y cuando se habla de modo de lenguaje en realidad, eso no tiene que ver como se está percebiendo algo que no está ahí, sino que esto es generación de una mentira. O sea, el sistemaador es un error, genera información, falsa. Y entonces, ahí la primera recomendación es, yo puedo usar herramientas de este tipo para mejorar la reacción. Yo puedo usar esas herramientas para mejorar la manera que se puede hacer. Y si puedo pedirle que me haga preguntas sobre un texto para analizar lo mejor, tienen embargo, re sumir, tenemos que pasar a que los estudiantes y las personas que lo usan se vuelvan críticos. Y ahí donde la universidad se diferencia de otros tipos de centros de formación, porque nosotros lo que formamos acá es ese pensamiento crítico. Donde cuando yo tengo un producto de algo que se obtiene con la intensidad artificial, yo digo, "Ok, tengo esto, entonces voy a validar si lo que está diciendo es correcto, no es correcto. Si nos quedamos sin las personas que pueden definir, sin un procedimiento fue correcto, no fue correcto. Si algo es valido, no es valido, ahí estamos en problemas. Y entonces la actualización real es, usala como herramienta para no ya yo no pongo porque está escribiendo pi algo muy, tengo una lista de las ciudades de cosarrucción y hay dos ciudades de cosarrica, yo entro que está tabulando, le poniendo un, dos, un, tres y gastando tiempo en, puedo generarlo y lo pongo acomodado, pero si en la ciudad de cosarrica me aparece New York y Washington, yo digo, mira, en que hay un problema, esto no son, esto no son de nuestras, un proyecto de ley que llegó a un momento para revisión donde decía y como dice el primer capítulo de la Constitución de Cosarrica y hablaba la primera enmienda en Estados Unidos y cuando lo vimos, yo digo, mira, aquí hay un errorcito interesante y es que no se den cuenta que tomó datos de la Constitución y la Constitución dentro del corpus que se utilizó era la Constitución de Estados Unidos y entonces venía eso. Bueno, se nota que conocía muy bien la Constitución Constitución de Cuestar License y la Constitución de Estabilidad de también, ¿verdad? Pica y revisaron y que volveron a leerles. Eso fue un terrible, eso fue terrible cuando yo lo vi y yo deje mira esto, fue lo primero que anotamos y lo debo el mismo, si mirá que tener cuidado, porque, de hecho, también la Constitución dice que sí legale, hacerle cambios a la Constitución y ahí se estaba haciendo un cambio cambiando el primer artículo. Claro. Entonces ese tipo cosa es el donde hay que empezar, al privatización y usarla como herramientas sabiendo que quien la usa es responsable. Mis sabiendo la limitación, esta misma. Y la limitación. Vamos a reivindar, quería decir algo. Sí, me voy. Bueno, en primer lugar, quiero otra vez retomarla, las palabras de Edgar, que pronunció una vez y dijo, "Esto es como cuando aparecieron las calculadoras". Es decir, la inteligencia artificial generativa es una calculadora de palabras. Y entonces yo creo que esto da una buena dimensión de lo que se trata. Entonces efectivamente, si alguien sabe usarla correctamente, pues puede mejorar muchísimo, ¿verdad? Díamos sus análisis o puede mejorar muchísimo también sus investigaciones y eso, no es ningún secreto. Yo me ontón de usos que podemos decir legítimos, de la inteligencia artificial, hay incluso una iniciativa de las naciones unidas, que es EYFORGUD, es decir, inteligencia artificial para el bien. En donde hay muchas, pues se presentan, muchos proyectos de uso de la inteligencia artificial en los campos más diversos para el bien de la humanidad. Uno de ellos que recuerdo en este momento precisamente, que tiene que ver bastante con los intereses de la universidad en cuanto a su vocación social, es la inteligencia artificial en el hábito de los derechos humanos. Es una ONG que había entrenado una inteligencia artificial, específicamente, sobre textos relacionados con derechos humanos. Y eso me parece muy interesante, en primer lugar, lo otro, es que también la inteligencia artificial es mejora en yo iría que semana en semana. Y hay unas que empiara también de semana en semana. Entonces hay que estar como comparando y siempre hay que tener esa mirada crítica, siempre hay que tener ese reflejo de verificar todo lo que dicen. Yo, por ejemplo, el EYDO ya que la mayoría de las búsquedas que se hacen ahora en Internet pasan por inteligencia artificial. Los buscadores tradicionales están perdiendo clientela. Pero solo los mismos buscadores lamentablemente los han diseñado para que le tiren a uno como resumen, es hecho, sin interés artificial en lugar de darle lo que uno pido, que son enlaces. Sí, bueno, los más grandes. La gente ha imperado mucha experiencia de suaria y con la precisión bajo eso, bajo la precisión. Y lo otro es que dentro de la ambito de las humanidades, me parece, era mi especialidad, la lingüística computacional, trabajaba en inteligencia artificial. Entonces, obviamente, yo estoy por un uso responsable de la inteligencia artificial en las humanidades. Eso no solo es posible, sino que es necesario, porque ese es el futuro del empleo en el área, por ejemplo, de letras para muchísimas gente, o hacer, tienen que caminarse de esa idea. Con respecto a esto también, han ocurrido cosas bien interesantes, por ejemplo, estaban buscando cómo detectar que se hubiera hecho algún tipo de plagio con Chagy Pití y descubrieron que había artículos o propuestas de artículos que estaban utilizando un verbo en inglés que es tu dedos, que significa profundizar. Y que no correspondía a la frecuencia, es decir, la cantidad de apariciones de esa palabra, ni en Estados Unidos, ni en Gran Bretaña, ni en Australia, y entonces comenzaron a averiguar pero qué es lo que está pasando, porque se da sospechosamente alto. Sospechosamente alto y se dieron cuenta que lo que ocurre es que un país donde ese verbo muy frecuente es Kenya y en Kenya entonces están muchos de esas personas contratadas para hacer, digamos, el reentrenamiento, ¿verdad? con intervención humana de este sistema de estos modelos, ¿verdad? Entonces, durante unos meses intentaron utilizar ese criterio junto con otros para eliminar esos artículos de la revista científica, pero por lo tanto tuvieron que hacerlo a un lado, porque se vieron cuenta de que hay muchas personas que están aprendiendo inglés con Chagy PT, y entonces presentan una alta frecuencia de este verbo, no es que hayan hecho plástico necesariamente, sino que aprendieron ese inglés, incluso yo ya he. Y que no es un verbo como un o que se use en el inglés, coloquial tampoco es muy. Efectivamente, un poquito como de domingo de inglés. Y yo hablaba con colegas en Estados Unidos de Suiza y Costa Rica también, y hemos coincidido en un punto interesante, que se no han notado que hay gente que comienzan a hablar con Chagy PT, y esto es algo que. -A suerte, sí, sí. -Y también lo otro es que en este sentido, tengo un proyecto en el cual él investigó al principal de ser profesora Libiques, -¿verdad? Es criatorio. -Estaba en ese vece. -En el cual utilizamos la inteligencia artificial como un asistente en un proceso creativo o literario. Entonces, esto es uno de los ejemplos, ¿verdad? Que tenemos. Y yo mismo también, mis propuestas artísticas, fotográficas, -verdad, he integrado la inteligencia artificial en intervenciones, ¿verdad? -Muy puntuales, ¿verdad? -Como una herramienta más como una herramienta más. -Como una herramienta más. -Ago que, por ejemplo, yo sé que tiene un impacto muy importante en educación, a nivel primaria y secundaria. Muchas gracias a los padres de familia, le darles un signo de desantaría de algo que un tema que no dominan. O el hijo le dice, "Háganme preguntas de esto". -Vamos a mí, a mí, a papi, hay que ver preguntas de este texto. Entonces, ahí tiene muchos sentido utilizar una herramienta de mi, porque es a partir de un texto, -la iba a ser muy buena generando, sacando preguntas de ahí mismo para que hacerles prácticas. Aganme una práctica, exame para contestarla y, a mí, cuál es la respuesta. Eso es un muy buen uso que se puede dar en enseñanza del inglés. No sé, digamos que. Mi hijo está en una escuela donde le están enseñando, digamos, italiano, yo no sé nada, italiano. Y me dice, "Papico, ¿qué ayuden a un poco con italiano? ¿Entonces le puedo decir, bueno, el modelo de lenguaje le puede ayudar a hacer de una lectura italiana, -no sé, le preguntas en italiano y las más comunes que le pueden salir en el examen para que practique". Y él puede validarlo con el modelo. Entonces, ahí es donde, dentro de usar la herramienta de cómo un tutor en casa, para la madre de familia, para el niño de primaria, de secundaria, eso nos lleva a mejorar la calidad de la educación. Y principalmente en zonas de costeras. Para eso hay que cerrar, por ejemplo, la brecha deital. Porque si cerramos la brecha deital y vamos a acceso, ahora hay un montón de computadoras. Antes de la Fundación de Mardenguación, un excelente trabajo llevando computadoras a las escuelas, eso hay que retomarlo. Hay que lograr que las escuelas primarias secundarias tengan acceso a tecnología para poder usar. Eso es un modelo de intensidad artificial como tutores. Para suplir las necesidades educativas que a veces o limitantes que puede tener un padre de familia. Porque ahora la di es experto en todo lo que no se ve. Y ahí sí, esas herramientas son poderosas. La gusta trabajando en eso también, pero. Eso es una transformación profunda de la educación. Claro, bueno, le agradezco muchísimo a Jorge Antonio Leoni de Leoni, educar casa sola, morillo. Puede venir el día hoy para hablarnos sobre esta investigación, hablar sobre temas relacionados con la equivalencia artificial, con cómo se combina con las humanidades y bueno, espero tenerlo más adelante para darle seguimiento a este proyecto. Y como evolucirando este trabajo con un junto tan importante. Muchas gracias. Muchísimas gracias por la invitación. Fue un gran gusto estar aquí en este programa. Muchas gracias, siempre estamos disponibles ahí. Quiero contar con nosotros. Gracias. [Música]