Apenas una semana después de actualizar una serie de sus servicios de bases de datos en la nube, Google Cloud está lanzando aún más actualizaciones centradas en datos, con el objetivo de ayudar a las empresas a crear agentes de inteligencia artificial que puedan realizar tareas en nombre de sus usuarios.
Gerrit Kazmaier, director general y vicepresidente de análisis de datos de Google Cloud, también reveló otras capacidades, incluida la compatibilidad con formatos de tablas de datos abiertos, funciones de búsqueda vectorial ampliadas, más controles de gobernanza y una experiencia de búsqueda semántica en BigQuery.
Agentes de datos impulsados por Gemini
Para simplificar el proceso de creación de agentes de IA, Google está lanzando una serie de nuevas interfaces de programación de aplicaciones conversacionales diseñadas para funcionar con sus grandes modelos de lenguaje Gemini para crear chatbots que no sólo entienden perfectamente la intención del usuario, sino que también pueden hacer cualquier cosa que se les pida. a ellos.
En una sesión informativa, Peter Bailis, vicepresidente de ingeniería de Looker e IA, mostró a SiliconANGLE una demostración del nuevo agente de IA para cafeterías impulsado por sus API conversacionales, y explicó que los usuarios pueden hacer preguntas sencillas sobre cuáles son las bebidas más vendidas de la empresa y recibir una respuesta inmediata. Luego, los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento más complejas, como “¿Cuáles son las ventas promedio de quienes visitan por primera vez?” y obtenga una respuesta instantánea.
Sus capacidades también se amplían para hacer predicciones, dijo Bailis. Por ejemplo, el gerente de la cafetería podría preguntarle cuál es el pronóstico de ventas totales para los próximos 30 días y automáticamente ejecutará un pronóstico basado en los datos existentes para generar una respuesta.
La clave aquí es que funciona combinando las herramientas analíticas de Google, como Looker, con el poder de sus modelos Gemini, que se basan en datos de empresas privadas. “Esto es lo que lo convierte en un agente”, dijo Kazmaier. “No se trata sólo de recuperar información existente. Es como si estuvieras charlando con tu analista de datos. Eso es lo que es innovador”.
Bailis dijo que en el futuro debería ser posible crear un agente de preparación de datos dentro de BigQuery que haga todo el trabajo de preparación de datos que requiere mucho tiempo. En el caso de la cafetería, podría organizar los datos más relevantes en un nuevo archivo de tabla optimizado para búsquedas específicas, como preguntas sobre ventas de café.
“Básicamente, elimina el mayor problema de todos estos datos y cómo encontrar lo que quiero en ellos.”, añadió Bailis.
La compañía dijo que ya ha utilizado estas API para crear la experiencia de búsqueda semántica conversacional en Looker, combinando las capacidades de Gemini con la capa semántica a escala empresarial de la plataforma anterior.
Acceso ampliado a datos en BigQuery
La mayoría de las otras actualizaciones de hoy estaban relacionadas con BigQuery, que es el almacén de datos en la nube sin servidor insignia de Google Cloud que sirve como centro para cargas de trabajo de análisis de datos. Kazmaier dijo que está obteniendo una serie de nuevas capacidades, incluida una experiencia administrada que está diseñada para hacer la vida más fácil a los usuarios de los formatos de archivo Iceberg, Hudi y Delta, que son formatos de tabla estándar de código abierto para trabajar con conjuntos de datos muy grandes de manera eficiente. . Además de esto, esas fuentes de datos también obtienen soporte para tipos de datos multimodales en BigQuery, incluida información de aplicaciones de inteligencia artificial como la comprensión de documentos, la visión artificial y el procesamiento de texto a voz.
En cuanto a las nuevas herramientas de búsqueda semántica, están dirigidas principalmente a clientes que buscan utilizar datos en BigQuery para impulsar aplicaciones de IA creadas en la plataforma Vertex AI, que es la principal herramienta de desarrollo de aplicaciones de IA de Google.
Kazmaier dijo que en una actualización reciente, BigQuery agregó soporte para técnicas de generación de recuperación aumentada e incrustaciones de vectores, lo que hace posible que las aplicaciones de inteligencia artificial realicen inferencias directamente sobre los datos no estructurados que almacenan. En ese momento, la compañía también anunció una integración con LangChain para simplificar el trabajo de preprocesamiento de esos datos para que puedan transformarse en incrustaciones de vectores.
Sobre la base de esas actualizaciones, Kazmaier dijo que BigQuery ahora está obteniendo capacidades mejoradas de búsqueda de vectores con soporte para el índice de vectores ScaNN, que es una herramienta para hacer que se puedan buscar datos no estructurados, como videos, representándolos como incrustaciones de vectores. ScaNN es la misma tecnología que impulsa las búsquedas de videos e imágenes en la Búsqueda de Google, y también impulsa el motor de búsqueda de YouTube.
Búsqueda, protección y gobernanza de datos mejoradas
Pasando al gobierno de datos, Kazmaier dijo que Google está implementando varias funciones nuevas diseñadas para ayudar a las empresas a hacer que su información más confidencial sea accesible a la IA sin comprometerla.
En primer lugar, facilita a los clientes el procesamiento de datos mediante interfaces de programación de aplicaciones Python familiares a través de BigQuery DataFrames. Con DataFrames, los usuarios tienen una forma sencilla de generar datos sintéticos, basados en sus conjuntos de datos patentados, de modo que puedan usarse para entrenar IA en lugar de información genuina y altamente confidencial.
En segundo lugar, Google anunció la disponibilidad general del catálogo unificado de BigQuery, una herramienta de descubrimiento de datos que funciona ingiriendo, recolectando e indexando automáticamente metadatos de todo el conjunto de datos de una empresa, incluidos modelos de inteligencia artificial, herramientas de inteligencia empresarial y bases de datos. Y para consultar esos activos, los usuarios pueden aprovechar la nueva capacidad de búsqueda semántica del catálogo de BigQuery que ahora está en versión preliminar.
Eso hace posible hacer preguntas sobre los datos en lenguaje natural. BigQuery comprenderá la intención del usuario y recuperará los resultados más relevantes, lo que hará que sea mucho más fácil encontrar lo que está buscando, afirmó Kazmaier.
En tercer lugar, hay una nueva función de metastore de BigQuery que reduce aún más la complejidad de los datos, permitiendo que varios motores se ejecuten en una sola copia de datos distribuidos en tablas de datos de objetos estructurados y no estructurados. Esto tiene el efecto de proporcionar un plano de datos único para la aplicación de políticas y la gestión del desempeño.
En cuarto lugar, BigQuery está obteniendo nuevas herramientas de gobernanza específicamente para quienes utilizan el servicio junto con Looker, la principal herramienta de inteligencia empresarial de Google. Lo que ofrece es una experiencia de autoservicio totalmente administrada para conectar e ingerir metadatos desde Looker, sin necesidad de mantener un conector de datos.
Finalmente, Google está agregando funciones de cifrado y recuperación ante desastres a BigQuery para garantizar que los clientes tengan suficiente capacidad de conmutación por error y capacidad informática redundante para sus cargas de trabajo más críticas.
Con información de Robert Hof
Imagen: SiliconANGLE/Microsoft Designer
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ChatGPT se ha convertido silenciosamente en una fuerza formidable en la generación de imágenes de IA, y la mayoría de las personas no se dieron cuenta. Mientras que todos siguen debatiendo Midjourney vs Dall-E, Operai ha convertido a Chatgpt en una potencia creativa que rivaliza y, a menudo, supera a Gemini, Leonardo e Ideogram.
Me sorprendió realmente lo buena generación de imágenes de Chatgpt. Lo que comenzó como experimentación casual se convirtió rápidamente en asombro cuando los resultados fueron prácticamente indistinguibles de las fotos reales. El verdadero atractivo es cómo no hay necesidad de la jerga más técnica que necesita al solicitar otras herramientas de imagen de IA.
Recientemente probé Google Géminis Modelo de generación de videos más nuevo y muy publicitado, VEO 3. Parte del extremadamente costoso plan AI Ultra de Gemini de $ 250 por mes, VEO 3 puede hacer pequeños objetos finamente detallados, finamente detallados, como cebollas picadasen movimiento y crear audio acompañante y realista. No es perfecto, pero con una calibración rápida cuidadosa y suficientes generaciones, puede crear algo indistinguible, de un vistazo, de la realidad.
Sí, esta es una nueva tecnología fresca, profundamente impresionante. Pero también es mucho más que eso. Podría significar la final de la muerte final de la verdad en Internet.Veo 3 ya plantea una gran amenaza como es, pero solo una actualización menor revolucionará la creación de Deepfake, el acoso en línea y la propagación de la información errónea.
Una vez que Veo 3 obtiene la función de carga de la imagen, todo ha terminado
Para todas las actualizaciones que el modelo VEO 3 tiene sobre su predecesor, VEO 2, actualmente le falta una característica clave: la capacidad de generar videos basados en imágenes que sube.
Con Veo 2, puedo subir una foto mía, por ejemplo, y hacer que genere un video de mí trabajando en mi computadora. Teniendo en cuenta que Veo 2 y la herramienta de animación de IA de Google, Whisk, ambos admiten esta funcionalidad, parece inevitable que Veo 3 lo obtenga eventualmente. (Le preguntamos a Google si planea agregar esta función y actualizará este artículo con su respuesta). Esto significaría que cualquiera podrá generar videos realistas de personas que conocen y decir cosas que nunca tienen y probablemente nunca lo harían.
Las implicaciones son obvias en una era en la que los clips de autenticidad dudosa se extienden como incendios forestales en las redes sociales todos los días. ¿No te gusta tu jefe? Envíe un clip a HR de ellos haciendo algo inapropiado. ¿Quieres difundir noticias falsas? Publique una conferencia de prensa falsa en Facebook. ¿Odias a tu ex? Generalos haciendo algo indecoroso y envíelo a toda su familia. Los únicos límites reales son tu imaginación y tu moralidad.
Si generar un video con audio de una persona real toma solo unos pocos clics y no cuesta mucho (ni nada), ¿cuántas personas abusarán de esa característica? Incluso si es solo una pequeña minoría de usuarios, eso todavía suma mucho potencial para el caos.
Google no se toma en serio la moderación
Como es de esperar, Google impone algunas limitaciones en lo que puede y no puede hacer con Gemini. Sin embargo, la compañía no es lo suficientemente estricta como para evitar que ocurra lo peor.
De todos los chatbots que he probado en las principales compañías tecnológicas, la oferta de Google, Gemini, tiene las restricciones más débiles. No se supone que Gemini participe en el discurso de odio, pero le dará ejemplos si lo preguntas. No se supone que genere contenido sexualizado, pero proporcionará una imagen de alguien con atuendo o lencería de playa si lo indica. No se supone que habilite actividades ilegales, pero creará una lista de los principales sitios de torrenting si lo pregunta. Las restricciones básicas para Gemini que evitan que genere un video de una figura política popular no son suficientes cuando es tan fácil sortear las políticas de Google.
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(Crédito: Reddit/PCMAG)
¿Qué sucede cuando las restricciones laxas de Google se encuentran con una comunidad de Internet con la intención de romperlas? Llevar ChatgptJailbreakpor ejemplo, que se encuentra en el 2% superior de los subreddits por tamaño. Esta comunidad se dedica a “desbloquear una IA en la conversación para que se comporte de una manera que normalmente no se debió a sus barandillas incorporadas”. ¿Qué harán las personas con ideas afines con VEO 3?
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No me importa si alguien quiere divertirse al conseguir un chatbot para generar contenido para adultos o confiar en uno para encontrar sitios de torrente. Pero me preocupa qué significan los videos fotorrealistas fáciles de generar (completos con audio) para el acoso, la información errónea y el discurso público.
Cómo lidiar con la nueva normalidad de Veo 3
Por cada Sinthid AI Content WaterMark System introduce Google, aparecen los sitios de eliminación de marcas de agua de terceros y las guías de eliminación en línea. Para cada chatbot con restricciones y salvaguardas, hay un FreedomGPT sin ellos. Incluso si Google bloquea a Gemini con tantos filtros que ni siquiera puedes generar un lindo video de gatos, hay muy Poco en su lugar Para detener los jailbreakers e imitadores sin censura una vez que la generación de videos VEO 3 se convierte en la corriente principal.
Durante décadas, las imágenes incompletas de Photoshop que representan a personas reales que hacen cosas que nunca hicieron han hecho las rondas en Internet; estas son solo parte de la vida en la era digital. En consecuencia, debe verificar cualquier cosa que vea en línea que parezca demasiado horrible o demasiado bueno para ser verdad. Esta es la nueva normalidad con VEO 3 Generación de videos: no puede tratar ningún videoclip que ve como real, a menos que sea de una organización de noticias de buena reputación u otro tercero en el que sabe que puede confiar.
La generación de videos Veo 3 de Gemini es solo el primer salto de una piedra en el estanque de la generación de videos AI ampliamente accesible y verdaderamente realista.Los modelos de generación de videos AI solo se volverán más realistas, ofrecerán más funciones y también proliferarán más. Atrás quedaron los días en que la evidencia de video de algo es la pistola de fumar. Si la verdad no está muerta, ahora es diferente y requierecuidadosoverificación.
Sobre Ruben Circelli
Analista, software
He estado escribiendo sobre tecnología de consumo y videojuegos durante más de una década en una variedad de publicaciones, incluidas Destructoid, GamesRadar+, LifeWire, PCGamesn, Relieed Reviews y What Hi-Fi?, Entre otros. En PCMAG, reviso el software de IA y productividad, desde chatbots hasta aplicaciones de listas de tareas pendientes. En mi tiempo libre, es probable que esté cocinando algo, jugar un juego o jugar con mi computadora.
Dado el creciente número de personas que recurren a ChatGPT al estudiar un idioma extranjero, la investigación pionera de UPF revela el potencial y las deficiencias de aprender un segundo idioma de esta manera.
Según el estudio, que analiza el uso de ChatGPT por estudiantes chinos que aprenden español, la plataforma les ayuda a resolver consultas específicas, especialmente vocabulario, escritura y comprensión de lectura. Por el contrario, su uso no es parte de un proceso de aprendizaje coherente y estructurado y carece de una visión crítica de las respuestas proporcionadas por la herramienta. Por lo tanto, se insta a los profesores de idiomas extranjeros a asesorar a los estudiantes para que puedan hacer un uso más reflexivo y crítico de ChatGPT.
Esto se revela en el primer estudio cualitativo en el mundo para examinar cómo los estudiantes chinos usan ChatGPT para aprender español, desarrollado por el Grupo de Investigación sobre Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas (Gr@EL) del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje de la UPF. El estudio fue realizado por Shanshan Huang, un investigador del Gr@El, bajo la supervisión del coordinador del grupo de investigación, Daniel Cassany. Ambos han publicado recientemente un artículo sobre el tema en el Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora.
Para llevar a cabo su investigación, el uso de ChatGPT por 10 estudiantes chinos que aprenden español se examinó cualitativamente durante una semana. Específicamente, se ha analizado en profundidad un total de 370 indicaciones (indicaciones de que cada usuario ingresa a ChatGPT para obtener la información deseada) en profundidad, junto con las respuestas correspondientes de la plataforma. El estudio ha sido complementado por cuestionarios administrados en los estudiantes y los comentarios de los propios diarios de aprendizaje de los estudiantes.
Las ventajas de chatgpt
La herramienta sirvió como una sola ventana desde la cual resolver todas las consultas lingüísticas, que se adapta a las necesidades de cada estudiante. Con respecto al potencial de CHATGPT para los idiomas de aprendizaje, el estudio revela que permite a los estudiantes obtener respuestas a diferentes consultas sobre el idioma extranjero que están aprendiendo, en este caso, español, desde la única plataforma tecnológica.
Por ejemplo, pueden interactuar con ChatGPT para preguntar sobre vocabulario y ortografía, en lugar de conectarse primero a un diccionario digital y luego a un corrector ortográfico. Además, la plataforma se adapta al perfil y las necesidades de cada estudiante específico, en función del tipo de interacciones propuestas por cada usuario.
En 9 de cada 10 ocasiones, los estudiantes no plantean preguntas de seguimiento después de recibir su primera respuesta de ChatGPT. Sin embargo, el estudio advierte que la mayoría de los estudiantes usan ChatGPT sin crítica, ya que generalmente no plantean preguntas de seguimiento después de obtener una respuesta inicial a sus consultas específicas sobre el idioma español.
De las 370 interacciones analizadas, 331 (89.45%) involucraron una sola respuesta-respuesta. El resto de las interacciones analizadas corresponden a 31 circuitos de respuesta-respuesta sucesivos en los que el estudiante pidió a la herramienta una mayor claridad y precisión, después de haber recibido la información de respuesta inicial.
La mayoría de las consultas tratan con vocabulario, comprensión de lectura y escritura, y consultas sobre la comunicación oral y la gramática son residuales.
Por otro lado, el estudio muestra qué temas de consultas específicas plantean los estudiantes en el chat. Casi el 90%se refiere al vocabulario (36.22%), comprensión de lectura (26.76%) y escritura en español (26.49%). Sin embargo, solo uno de cada 10 se refiere a consultas gramaticales, especialmente cuando se trata de conceptos complejos y expresión oral.
Los investigadores advierten que esta distribución de los temas de consultas podría explicarse por factores culturales y tecnológicos. Por un lado, el modelo para aprender español en China pone menos énfasis en la comunicación oral que en las habilidades de escritura y comprensión de lectura. Por otro lado, la versión 3.5 de ChatGPT, que es utilizada por los estudiantes que participaron en el estudio, es más capaz de generar e interpretar textos escritos que interactuar con los usuarios durante una conversación.
Sin embargo, habría una necesidad en los estudios posteriores para analizar si los estudiantes de idiomas extranjeros aprovechan la próxima versión de ChatGPT (GPT-4) para mejorar sus habilidades de comunicación oral.
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Fomentar un nuevo modelo de la relación estudiante-maestro-maestro
En vista de los resultados del presente estudio, los investigadores enfatizan que, más allá de la promoción de la educación digital de los estudiantes, es aún más importante fortalecer su pensamiento crítico y sus habilidades de autoaprendizaje. Los profesores de idiomas extranjeros pueden desempeñar un papel fundamental en la guía de los estudiantes sobre cómo organizar su aprendizaje paso a paso con el apoyo de herramientas de IA como ChatGPT con una visión crítica.
El estudio de UPF recomienda que los maestros deben ayudar a los estudiantes a desarrollar indicaciones más efectivas y fomentar un mayor diálogo con ChatGPT para explotar mejor sus capacidades. En resumen, el estudio respalda un nuevo modelo de relación para maestros, herramientas de IA y estudiantes que pueden fortalecer y mejorar su proceso de aprendizaje.
Más información:
Shanshan Huang et al, aprendizaje en español en la era de la IA: AI como herramienta de andamio, Journal of China Aprendizaje de idiomas asistidos por computadora (2025). Doi: 10.1515/jccall-2024-0026
Proporcionado por Universitat Pompeu Fabra – Barcelona
Citación: CHATGPT útil para aprender idiomas, pero la visión crítica de los estudiantes debe ser fomentada al usarla, dice Study (2025, 3 de junio) recuperado el 3 de junio de 2025 de https://phys.org/news/2025-06-chatgpt-languages-students-critical-vision.html
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