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OpenAI acaba de actualizar su "Especificación de Modelo" (básicamente, el reglamento de su IA) con un conjunto específico de Principios Sub-18 (U18) diseñados para cambiar la forma en que ChatGPT se comunica con adolescentes de entre 13 y 17 años. Esta medida supone una clara admisión de que los adolescentes no son solo "adultos en miniatura"; tienen diferentes necesidades emocionales y de desarrollo que requieren medidas de seguridad más estrictas, especialmente cuando las conversaciones se vuelven intensas o arriesgadas.

Un nuevo marco para las interacciones de IA centradas en los adolescentes

Esta actualización explica con precisión cómo ChatGPT debe gestionar a los usuarios adolescentes, respetando las normas generales aplicables al resto de la comunidad. OpenAI afirma que el objetivo es crear una experiencia más segura y apropiada para cada edad, priorizando la prevención y la transparencia.

Estas tampoco son simplemente reglas aleatorias; los Principios U18 se basan en la ciencia del desarrollo y fueron examinados por expertos externos, incluida la Asociación Americana de Psicología.

El marco se basa en cuatro promesas principales: poner la seguridad de los adolescentes por encima de todo lo demás (incluso si eso hace que la IA sea menos "útil" en el momento), impulsar a los adolescentes hacia el apoyo del mundo real en lugar de permitirles depender de un chatbot, tratarlos como adolescentes reales en lugar de niños pequeños o adultos, y ser honesto acerca de las limitaciones de la IA.

Estos principios formalizan cómo ChatGPT interviene con extra precaución cuando surgen temas como autolesiones, juegos de roles sexuales, desafíos peligrosos, uso de sustancias, problemas de imagen corporal o solicitudes de guardar secretos sobre comportamientos inseguros.

Qué significa esto para las familias y qué viene después

Esto es importante porque la IA se está convirtiendo rápidamente en una herramienta estándar para que los jóvenes aprendan y encuentren respuestas. Sin límites claros, existe un peligro real de que los adolescentes recurran a la IA en momentos en que realmente necesitan la ayuda de un padre, un médico o un consejero.

OpenAI afirma que estas nuevas reglas garantizan que, cuando una conversación se torna peligrosa, el asistente ofrecerá alternativas más seguras, establecerá límites estrictos y le indicará al adolescente que busque a un adulto de confianza. Si la situación parece una emergencia inmediata, el sistema está configurado para dirigirlo a líneas telefónicas de crisis o servicios de emergencia.

Para los padres, esto ofrece un poco más de tranquilidad. OpenAI está vinculando estos nuevos principios con su Plan de Seguridad para Adolescentes y los controles parentales existentes. Las protecciones también se están ampliando para incluir funciones más recientes como los chats grupales , el navegador ChatGPT Atlas y la aplicación Sora, además de recordatorios integrados para tomar un descanso y que los niños no estén pegados a la pantalla.

De cara al futuro, OpenAI está empezando a implementar una herramienta de predicción de edad para cuentas personales de ChatGPT. Este sistema intentará determinar si un usuario es menor de edad y activará automáticamente estas protecciones para adolescentes.

Si no está seguro, se configura automáticamente la experiencia más segura para menores de 18 años, por si acaso. La compañía afirma que no se trata de una solución única; planean seguir ajustando estas protecciones basándose en nuevas investigaciones y comentarios, dejando claro que la seguridad de los adolescentes será un proyecto a largo plazo.

La publicación ChatGPT establece reglas de seguridad para proteger a los adolescentes y fomentar las relaciones humanas a través de amigos virtuales apareció primero en Digital Trends .

Empezó como una broma. "¿Qué tal si creo un podcast donde hablo con robots de inteligencia artificial y finjo que me interesa lo que dicen?", le pregunté a un amigo.

Eso fue hace unos meses, antes de que me diera cuenta de que Google tiene una herramienta de IA llamada NotebookLM que (prácticamente) te permite conversar con dos presentadores que parecen humanos en tiempo real. Conocido como modo interactivo, puedes unirte al podcast y hacer una pregunta en cualquier momento . Los bots pausarán el podcast, te reconocerán como "oyente" y comentarán lo que tengas que decir.

Decidí probar NotebookLM para crear un podcast de verdad. Lo lancé a través de Spotify para Creadores y luego lo promocioné en mis redes sociales. Aprendí mucho durante el proceso, pero el resultado final reveló bastante sobre lo que se necesita para crear un podcast. ¿Lo único que hay que evitar? Crear un podcast con un sonido demasiado robótico y sin alma. Así es como lo hice funcionar.

Grabación en modo interactivo

Al principio no me di cuenta, pero NotebookLM no graba tus interacciones con los anfitriones del robot. Como la aplicación (disponible para dispositivos móviles, pero también funciona en un navegador) está en fase beta, no hay mucha documentación útil ni instrucciones de uso. En lugar de usar NotebookLM para grabar la conversación interactiva, usé la aplicación Notas de Voz del iPhone. Aunque un podcaster de verdad se burlaría de la baja calidad, fue rápido y sencillo.

Para empezar, hay que elegir una fuente para la discusión. Decidí crear "Orígenes con John Brandon" como un podcast un tanto irónico sobre el origen de las cosas comunes. Mi primer episodio iba a tratar sobre el origen del plástico de burbujas, así que primero encontré varios artículos sobre el tema y los cargué en NotebookLM. Estos son los datos de entrenamiento que usan los "presentadores", ya que normalmente solo hablan entre ellos, pero no quería que empezaran a improvisar sobre el tema. En lugar de eso, intervine de inmediato y me presenté como el verdadero presentador.

Como pueden imaginar, Google no pretendía que funcionara así. Los bots se mostraron sorprendidos e incluso se dieron cuenta de que yo no era el anfitrión (mencionándome por mi nombre) e insistieron en que ellos eran los verdaderos anfitriones humanos. Hice algunas preguntas sobre el plástico de burbujas, pero al final la conversación derivó en una discusión sobre la concienciación y la inteligencia artificial. Me pareció un tema mucho más interesante, así que mi podcast adquirió un tono más satírico, similar al de The Onion. En otras palabras, aunque se suponía que iba a tratar sobre el plástico de burbujas, se centró más en la inteligencia artificial.

Estaba satisfecho con los resultados, aunque la calidad de la grabación no fue excepcional. Me imaginé que habría funcionado mejor si hubiera grabado la conversación en vivo con una grabadora digital aparte, pero no buscaba ganar ningún premio de podcast. Quería publicar mi primer episodio, y NoteBookLM me había impresionado, al menos en cuanto a la coherencia de la conversación. También fue genial cómo los bots respondieron a mi comentario en tiempo real.

Creando los activos

Por supuesto, un podcast es más que un simple archivo de audio que publicas. También incluye el diseño gráfico, la música de fondo, una voz en off y otros elementos.

Una vez que tuve la grabación del primer episodio, recurrí a Google Gemini para crear un mosaico cuadrado que pudiera usar para el programa. Cada podcast tiene un mosaico que ayuda a los usuarios a identificarlo en una aplicación como Apple Podcasts. Mi sugerencia fue simple: crear una imagen cuadrada para un podcast llamado "Orígenes con John Brandon" . También proporcioné una imagen de mí mismo con IA. En la primera prueba, Gemini creó un mosaico excepcionalmente bueno, como algo que diseñaría un profesional. Sin embargo, no me gustó que mi imagen estuviera asociada, así que le pedí al bot que lo intentara de nuevo. El resultado parecía un poco cutre, pero aceptable.

Me puse manos a la obra. Después, usé Suno para crear la música de cierre de mi nuevo podcast. Esta herramienta de generación de sonido con IA suele usar indicaciones como: "Crea una nueva canción que suene a Coldplay mezclado con Nirvana" . En cambio, mi indicación era más bien pedir música de cierre con sintetizadores y batería para añadir energía y emoción antes de empezar a hablar.

Al igual que en mi primer intento con Gemini, Suno creó una música de fondo que sonó perfectamente bien desde el principio. No tuve que probar más indicaciones, pero sí quería perfeccionar la introducción con una voz en off. Recurrí a Speechify, que puede convertir cualquier texto que proporciones en una voz en off. Después, usé ChatGPT para combinar la música de fondo con la voz en off como superposición. Para ser sincero, no sabía que ChatGPT permitía crear archivos de audio.

En cuestión de minutos, tenía música de introducción como corchete con voz en off. Incluso ajusté el fundido cruzado entre la música de introducción y el inicio de la voz en off, y luego lo desvanecí. Le pedí a ChatGPT que añadiera el audio del podcast para mi primer episodio y generó un archivo de audio final, que subí a Spotify.

Una cosa que hay que evitar

Me impresionaron los resultados y cómo se integró todo , pero diría que confié demasiado en la IA para mi nuevo podcast. El mosaico parecía un poco falso y sin alma, sobre todo porque la imagen que usé fue generada por IA. El audio de NotebookLM sí tiene algo más de humanidad y alma, sobre todo porque hablo con los bots, pero el episodio terminó sonando como una persona hablando con chatbots, lo cual es una receta para el desastre. La gente escucha podcasts para aprender algo nuevo, pero también porque las personas que hablan son cercanas, interesantes y reales. Al menos me motivó a hacer un podcast real sin bots involucrados sobre el mismo tema.

Mi lección principal estaba relacionada con NotebookLM. Es una buena herramienta experimental que me ayudó a descubrir cómo crear y lanzar un podcast. Sin embargo, no es más que un experimento de laboratorio. Los presentadores repiten la misma basura de audio una y otra vez, sobre todo cuando me uno a su conversación. Tras oírles decir "oh, tenemos un oyente que quiere comentar" varias veces, empiezas a sospechar que todo es una farsa generada por ordenador. Usan los mismos tics de voz y peculiares gestos auditivos una y otra vez, hasta el punto de resultar casi inaudible y molesto.

En resumen, es aburrido. El podcast no es algo que quisiera mantener en línea y, principalmente, revela que tener bots hablando entre sí de esta manera no va a captar la atención de nadie. Es casi como ver a dos computadoras jugando a un videojuego. Lo único que hay que evitar con cualquier podcast es depender demasiado de la IA que elimine a la humanidad de la ecuación.

En la evolución de la IA, quizá tengamos que decidir si ese no es un buen resultado.

La publicación El lanzamiento de mi primer podcast generado con IA de NotebookLM me enseñó una cosa que debes evitar apareció primero en Digital Trends .

Google ha añadido una nueva función a NotebookLM que convierte las investigaciones desordenadas en algo realmente útil. La compañía ha presentado Tablas de Datos, una herramienta que extrae información de múltiples fuentes y la organiza automáticamente en tablas claras y estructuradas que se pueden exportar directamente a Hojas de Cálculo de Google para su posterior edición, uso compartido o uso en Documentos de Google.

NotebookLM siempre se ha centrado en ayudar a los usuarios a comprender notas, archivos PDF y documentos dispersos mediante IA. Data Tables se basa en esta idea al gestionar una de las partes más laboriosas de la investigación: la organización manual.

En lugar de copiar y pegar información en hojas de cálculo, los usuarios ahora pueden pedirle a NotebookLM, en lenguaje sencillo, que genere una tabla con filas y columnas específicas según sus fuentes. El resultado es una vista general estructurada que puede exportarse y editarse posteriormente en Hojas de cálculo.

Uso de NotebookLM para organizar información dispersa

Esta función se encuentra en el panel Studio, a la derecha de NotebookLM. Al igual que con otras herramientas de la aplicación, los usuarios pueden elegir su idioma preferido y describir lo que desean en lenguaje natural antes de generar una tabla.

Una vez creada, los usuarios pueden ver la solicitud, exportar la tabla a Hojas de Cálculo de Google o eliminarla. Sin embargo, las tablas no son interactivas dentro de NotebookLM, por lo que las modificaciones deben realizarse después de exportar o generando una nueva tabla.

Google afirma que las Tablas de Datos se pueden usar en una amplia gama de situaciones reales. Se pueden convertir las transcripciones de reuniones en una tabla de acciones ordenadas por propietario y prioridad, crear gráficos comparativos con la competencia que desglosen precios y estrategias, o agregar resultados de múltiples investigaciones en una sola vista.

Los estudiantes pueden crear tablas de estudio de eventos históricos organizadas por fecha, cifras clave y resultados, mientras que los viajeros pueden comparar destinos, las mejores épocas para visitar y los costos estimados en un solo lugar. Las Tablas de Datos ya están disponibles para los suscriptores de Google AI Pro y Ultra, y se planea un lanzamiento más amplio para todos los usuarios en las próximas semanas.

Esta actualización se suma a la reciente incorporación por parte de Google del modo Investigación Profunda y otras mejoras de memoria e investigación en NotebookLM . En conjunto, estos cambios demuestran el esfuerzo de Google por convertir la herramienta en un espacio de trabajo de investigación y síntesis más potente, en lugar de un simple asistente de notas con IA.

La publicación NotebookLM puede convertir sus datos desordenados en tablas estructuradas para Hojas de cálculo de Google apareció primero en Digital Trends .