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Vauhini Vara on Voice, Tech, and Using AI in Writing ‹ Literary Hub

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I met Vauhini Vara in early 2022 during a visit to Colorado State University, where her husband, the novelist Andrew Altschul teaches. I liked her immediately (and I rarely like people immediately). When I got home, I looked up Vauhini’s work, which is when I first read “Ghosts,” an essay I went on to teach several times and that I reread every so often just to revel in the surprises of its structure, the genius way that a subtle argument sits within its competing and evolving narratives.

Vauhini’s first novel, The Immortal King Rao, came out later that year, and, in it, I recognized a similar brand of daring alongside steadiness, playfulness sharing space with a serious attention to the stakes in, well, everything. These are qualities that I knew to look for in Vauhini’s first nonfiction collection, Searches: Selfhood in the Digital Age, and yet she still surprised me with the many formal innovations as well as the capaciousness of her exploration, one marked by both joy and skepticism, grief and also some (tempered) hope.

Sarah Viren

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Sarah Viren: Searches has a polyphonic quality that I loved and that also feels rare in a nonfiction book. And yet, excluding the last chapter (which I have a question about later) the only other human voice in this book is yours. The polyphonic vibe comes instead from the “conversations” you have with ChatGPT in a series of interstitial chapters.

Tell me a little about your decision to include those conversations in the book and how you imagined your “interlocutor” both during those chats and later as a character within Searches.

Vauhini Vara: To give credit where it’s due, the idea originally came from one of my editors, Lisa Lucas! (Lisa acquired and started editing the book for Pantheon; after she left, Denise Oswald took over and finished editing it—so I got the benefit of having two amazing editors.)

After I submitted the book to her, last year, we talked on the phone, and she wondered aloud what might happen if I shared parts of the book with ChatGPT and asked for feedback. I hated the idea at first, but then I got intrigued.

Half of the chapters in this book are made up of language taken from my interactions with technology companies’ products—my Google searches, my Amazon reviews, etc.—and the organizing principle I used for deciding what to include in those chapters was that I wanted them to reveal something both about me and about the product (and, by extension, the company that makes it).

I wondered if that would happen with ChatGPT, if I fed the book to it a few chapters at a time—and, at least in my reading, it did, in ways that went beyond what I had expected.

I wondered if that would happen with ChatGPT, if I fed the book to it a few chapters at a time—and, at least in my reading, it did, in ways that went beyond what I had expected. So it met that test.

A lot of my writing is somewhat experimental, but at the same time, momentum is really important to me—by which I mean, it’s important to me to set up central plot and idea questions at the beginning of a piece of writing and then see those questions through in an interesting and surprising way.

The other question I had was whether that conversation with ChatGPT—I think of it as one long conversation that spans most of the book—could contain a plot that would move forward as the conversation progressed. And, in my reading, that happened, too; I read the conversation between myself and ChatGPT as an intellectual power struggle, in some ways.

SV: This book is experimental! One chapter that felt particularly so, but that was also grounded in narrative, was “I Am Hungry to Talk.” You originally wrote it in Spanish while learning that language during your husband’s sabbatical in Spain. That version appears in Searches alongside an English version from Google translate.

I read both, the Spanish first and then the English, and I was struck how different they feel from each other but also from your voice in other parts of the book. Given that selfhood is a subject of your book, I’m wondering what you learned about the self (and also your self?) in writing that chapter in particular.

VV: I’m so glad you read both the Spanish and the English, knowing that you’re fluent in both. I believe that a writer and reader co-create any text, and I expected that bilingual readers would have a very different experience of this chapter than those who are monolingual.

Specifically, you would have seen that I make some terrible mistakes in my usage—or misusage—of Spanish; I’m really hobbling my way through the language in the Spanish version. Because of this, my ability to express myself is also hobbled in some ways—in fact, I think I come across as a narrator as an entirely different person from the narrator of the other chapters—but I hope there’s also something poignant about my willingness to try anyway.

There’s value in the effort—the essay—even when one’s technical ability is limited. The fact that the English translation corrupts that self-expression in two ways—sometimes turning my bad Spanish into good English, at other times turning my good-enough Spanish into bad English—raises a question about the effectiveness of these translation tools in improving communication across language.

At the same time, it’s also true that non-Spanish speaking English speakers wouldn’t have access to any version of what I wrote in Spanish if not for my use of Google Translate to roughly transform it into English.

If you don’t mind my asking you a question here in return—how did this chapter feel different from the voice in the other chapters? Do you read it the way I do or do you (given your different experiences with these languages and, presumably, with language in general) have a different reading?

SV: Love that. And I think there’s more than just value in the effort. I was struck by how that chapter manages to both speak to and show vulnerability but also demonstrate how vulnerability opens one up to connection. As for the “you” who was speaking in that chapter, I felt like she was somehow more circumscribed than the “you” in other chapters but at the same time more attentive to the smaller moments of the “now” of the story.

This is probably partially a factor of the close focus on those months in Spain but also felt inherent to the voice itself. Like maybe because of that hobbling you speak of, you were required to move more slowly through ideas and narrative moments, which in turn revealed their meaning differently. Does that feel right?

VV: Ooh, yes, I hadn’t thought about that myself, but it’s a really interesting reading!

SV: Returning to the book more generally, there were also a number of fun overlaps in your coming-of-age story and the broader cultural story you tell of our digital age. You were among the early users of AOL and, later, in Seattle, you hung out in the same Barnes & Noble where Jeff Bezos sometimes held meetings as he was launching Amazon.

You went on to cover technology for the Wall Street Journal, where you were offered the Apple beat just as the first iPhone was to be released. You also interviewed Sam Altman before he became a household name. I found a lot of joy in those small moments of overlap, in part because it makes you the perfect teller of this tale, but also because it reminded me of the ways that those inventions—AOL, Amazon, the iPhone, AI—have shaped my life, too.

I’m not quite sure what my question is here, but I’m curious what realizations or possibly even regrets arose while telling your personal story alongside a history of our evolving technologies.

VV: So I have to again give credit where it’s due. When I first turned this book in to Lisa last year, it actually included only the chapters made up of language from my interactions with tech products.

Lisa pointed out, wisely, that while I knew what I wanted to convey with those chapters, readers might not; they might need more context—both about the products and the companies behind them, and about my relationship with those products—in order to properly understand what those chapters were doing. She said specifically that the best version of the book would be about the relationship these companies have developed both with me and with all of us.

I definitely felt I was making a rhetorical argument through the form itself—an argument in favor of the primacy of human beings having the final word.

Because my roots as a nonfiction writer are in newspaper journalism—where the presence of the narrator, as a character, tends to be so deliberately subtle as to be almost effaced—I tend to be a bit reluctant to write myself into my nonfiction as a central character, knowing that there are so many people in the world whose stories are much more worthy of telling than mine, by which I mean, the details of what they’ve experienced are interesting and significant, and those experiences speak to some interesting and significant broader story that’s unfolding in the world.

What I ended up realizing with this project, though, is that the story of my evolving relationship with technology—a narrow slice of my experience in life—actually is worthy of telling by the definition that I set for myself. Specifically, I realized both that my early experiences, especially as an early Silicon Valley reporter in the mid-2000s, were legitimately interesting and significant, and that I had an opportunity to sort of use myself as a character that could stand in for all of us in some ways.

SV: While this is a book about technology and art, it is also read to me as one about grief. Your essay “Ghosts,” which inspired Searches and grounds us in the book’s ethical and aesthetic concerns, was your attempt—using a predecessor to ChatGPT called GPT-3—to write about your sister Deepa, who died of Ewing Sarcoma when you were both in college.

A secondary grief in Searches is the collective one that many of us feel in the face of a quickly changing world: bookstores lost to Amazon, hours of our lives lost to scrolling, and, in a possible future, books and authors themselves one day lost to AI. You don’t frequently lament those losses, but you make space for them while also helping readers better understand and respond to these changes.

I wonder how much grief was on your mind while writing this book and what you feel you understand about it now—both personally and in regards to those seismic cultural shifts.

VV: While I write about my loss of my sister in this book, I don’t think of the book as being about that loss in any significant way; if it were, there’s so much more about our relationship that I would have included and so much material about other topics that I would have left out. That said, I found grief—my own grief and the concept of grief in general—to be really relevant to the book’s discussion of technological capitalism.

Grief is bound up in desire—a strong and unfulfillable desire for whatever has been lost—and wherever there is desire, there’s a business opportunity. Capital is strong and fast, so its offerings tend to take up a lot of space. But there are lots of other opportunities, too, including those tied to non-economic value systems. Art, I’d argue, is one of them. So is connection with one another and with the rest of the natural world around us.

SV: As you explain in the book, you changed “Ghosts” slightly when preparing to include it in Searches: in the original version, GPT-3 has the last word, whereas in this version, you end the essay with your own words.

In a similar move, you also stop the “conversations” with ChatGPT as your book comes to a close, and instead end with what feels like a truly polyphonic chapter: a chorus of anonymous responses to questions you posed to dozens of people about memory and everyday life and their speculations for the future.

Tell me about both of those endings—the new one for “Ghosts” and this one for Searches. What feels important about who is given the final word?

VV: I’m glad you asked about this. I definitely felt I was making a rhetorical argument through the form itself—an argument in favor of the primacy of human beings having the final word.

Some people might read this as an argument in favor of the human over the machine, which is a perfectly reasonable reading, but I was more interested in considering the interplay between human agency (both individual and collective) and the agency of those using systems—technological and otherwise—to overpower and stifle human agency.

SV: Speaking of last words….I asked ChatGPT to suggest a parting question for you—though only because I hoped you’d answer it so you would still have the last word here. So, let me step aside and turn things over to the machine:

After exploring the interplay between human agency and technology in Searches, what are your hopes or concerns for the future of storytelling in a world increasingly shaped by AI and other technologies? Do you see a path forward where these tools enhance or transform our sense of human connection?

VV: Look at that—it’s interesting what it did there, asking me a question that seems to invite a response from my perspective, but one whose phrasing is subtly biased toward a positive assessment of a potential role of AI and other technologies in human storytelling and communication.

It asks about my hopes before it asks about my concerns, for example; and it asks if I see a way in which these tools’ relationship with human connection is positive (enhance) or neutral (transform)—to which it’s easier to answer yes than no, since it’s easier to prove a positive than a negative.

What happens if I decline to answer the question? I think I will.

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Los sitios falsos de chatgpt pueden poner en riesgo sus datos y dispositivos.

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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.

Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?

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Vista previa de Google I/O 2025: Gemini AI, Android XR y todo lo demás para esperar

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Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.

La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.

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AI generativa: todo para saber sobre la tecnología detrás de chatbots como chatgpt

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Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.

AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.

Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.

Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.

IA generativa en pocas palabras

En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.

Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:

El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados ​​en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.

Imagen generada por chatgpt de una ardilla con ojos grandes sosteniendo una bellota

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Ai eso no es generativo

No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:

  • Ciencia
  • Diagnóstico médico
  • Pronóstico del tiempo
  • Detección de fraude
  • Análisis financiero para pronósticos e informes

La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.

Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.

¿Cómo funciona Gen AI?

Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.

Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.

La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.

Un poema de 12 líneas llamado The Ocean's Whisper

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.

Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.

Desafíos con IA generativa

No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.

Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.

“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.

“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.

Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.

Recepción de IA generativa

Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.

Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.

Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.

Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.

AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.

AI generativa: vida cotidiana

La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.

Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).

Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.

Un itinerario de viaje para Nueva Orleans, creado por chatgpt

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Gen Ai está aquí para quedarse

No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.

Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es un ejemplo de IA generativa?

ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?

La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).

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