"Barato y vago": los historiadores critican los vídeos históricos de la IA que han sido vistos millones de veces
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
Los vídeos históricos generados por IA generan fascinación y críticas en TikTok. Sin embargo, los historiadores critican las inexactitudes y advierten contra las representaciones distorsionadas.
Están circulando en TikTok vídeos generados por IA que hacen una promesa única. Quieren mostrar la perspectiva de personas que vivieron en épocas pasadas. Algunas de las imágenes parecen como si los protagonistas estuvieran filmando con un teléfono móvil.
Los historiadores preocupados ahora están hablando en la BBC . Los videos son muy populares, pero plantean dudas sobre su exactitud histórica.
Los historiadores han criticado a la BBC por las inconsistencias en los vídeos. El historiador y arqueólogo Dr. Hannah Platts, por ejemplo, describe partes de la implementación como “baratas y perezosas”. El ojo entrenado del experto detectó inmediatamente algunos errores.
Barbara Keys, profesora de historia de Estados Unidos en la Universidad de Durham, dijo a la BBC que los vídeos generados artificialmente a menudo “no contienen información alguna”. Según el informe, esto no tiene nada de malo en sí. Sin embargo, los errores podrían distorsionar la imagen de la historia y, en casos extremos, los formatos podrían usarse para manipular deliberadamente las opiniones de los espectadores sobre acontecimientos históricos.
Sin embargo, los expertos de la BBC concluyen que los vídeos de IA tienen potencial. Podrían animar a los espectadores a realizar su propia investigación. El futurólogo Thomas Druyen también adopta una postura similar cuando aborda la inteligencia artificial en general. Estudia la influencia de los sistemas de IA en nuestra psique desde 2015.
Advierte de los peligros del uso acrítico de la creatividad humana. La IA debe entenderse como una herramienta para apoyar y acelerar los procesos creativos. Sin embargo, si la propia máquina se vuelve creativa, esto conlleva el riesgo de caer en un “patrón de estímulo-respuesta”. Un ejemplo de esto son los algoritmos de recomendación. Controlan el comportamiento en línea de las personas, por lo que solo responden al contenido sugerido.
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