Un estudio de CLEAR midió hasta 17 veces más tokens según el idioma, y eso encarece, demora y acorta la memoria del modelo.
La Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR) publicó un estudio que mide algo que casi nadie ve al usar un chatbot: cuántos tokens hacen falta para procesar el mismo texto según el idioma. Los tokens son las unidades en que el modelo trocea lo que lee y escribe, y se cobra por ellos.
Seguir leyendoEl banco británico ya eliminó 1.000 puestos y completará el recorte antes de fin de año, sobre todo en áreas técnicas y de soporte. La empresa atribuye la decisión al avance de la inteligencia artificial.
Barclays anunció junto con los resultados del tercer trimestre que va a eliminar 5.000 puestos antes de que termine el año. Equivale al 5% de una plantilla que a fines de 2025 rondaba las 93.000 personas.
Seguir leyendoTrabajadores tercerizados revisan y moderan la constante demanda de imágenes sexuales. El costo psicológico de ese trabajo invisible y mal pago sostiene el filtrado de contenido.
Contratistas de Microsoft revisan a diario los pedidos de edición de imágenes que manda la gente a Copilot. Según documentos internos que consiguió 404 Media, cientos de trabajadores tienen que evaluar si el generador "cumplió" con el pedido: si agrandó lo suficiente el busto de una mujer, si el escote quedó como pidió el usuario, si la falda se acortó bien.
Seguir leyendoNo consumen lo que venden. Los contratistas que etiquetan contenido no pueden usar IA para que la recursividad no la aniquile.
OpenAI tiene un ejército de contratistas que lee prompts reales de usuarios de ChatGPT y evalúa respuestas para mejorar el modelo. Son miles y miles, según pudo confirmar 404 Media. El trabajo vende como toque humano: alguien de carne y hueso que corrige, etiqueta, decide qué respuesta es mejor que otra.
Seguir leyendoEmpleados de las plantas de Tesla se niegan o dudan en participar del entrenamiento de los robots humanoides Optimus, conscientes de que esa tarea acelera su propio reemplazo. Tesla igual apunta a producir 1.000 unidades por semana hacia fin de 2026, en medio de las dificultades técnicas que atraviesa el proyecto.
En las plantas de Tesla en Fremont y Austin, algunos operarios se niegan a grabar sus propios movimientos para entrenar a Optimus. Otros lo hacen a desgano. La tarea consiste en repetir tareas de línea —tomar una pieza, girarla, encajarla— frente a cámaras que capturan el gesto para que el robot lo copie. El dato lo contó Ars Technica citando a trabajadores actuales.
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