¿Seguirá la gente compartiendo PDFs cuando se den cuenta del valor que esconden?
El intercambio de PDFs y documentos digitales se ha convertido en una práctica común en la era de la información. Muchos los comparten como una manera de colaborar y expandir el conocimiento. Sin embargo, esta dinámica podría cambiar cuando más personas se den cuenta del verdadero valor que esconden estos documentos, no solo como fuentes de información, sino como una base para entrenar asistentes de IA de manera única.
Yo, por ejemplo, utilizo estos PDFs y libros no simplemente para absorber su contenido tal cual, sino para extraer sus conclusiones más valiosas, como si estudiara y resumiera lo más importante. Así, entreno a mis modelos y creo asistentes que se diferencian del resto.
La lógica detrás de mi enfoque
No me limito a coleccionar PDFs ni a entrenar modelos con propiedad intelectual en bruto. Lo que hago es similar a cuando alguien estudia un texto complejo y crea sus propios resúmenes: tomo las teorías y conclusiones más relevantes de cada documento, sintetizando el conocimiento de manera personalizada.
Esta práctica me permite entrenar a mis asistentes con información refinada, no con una simple copia del documento. El resultado es un modelo que genera respuestas basadas en ideas cuidadosamente seleccionadas y mezcladas con otras teorías y estudios, permitiéndome lograr una diferenciación que otros, que solo se basan en datos masivos y poco específicos, no pueden, por ahora, replicar.
El poder del entrenamiento basado en síntesis
Esta metodología de síntesis ofrece un potencial significativo para el entrenamiento de modelos de IA. Al igual que cuando resumimos un libro o un PDF para estudio personal, lo que estoy haciendo es destilar la esencia de las mejores teorías, conclusiones y conocimientos ( desde mi perspectiva).
No se trata solo de usar propiedad intelectual, sino de comprender y reinterpretar el contenido para entrenar modelos especializados. Esto garantiza que mis asistentes y agentes generen respuestas diferentes, basados en información que ha sido procesada y analizada, no simplemente cargada en bruto.
Lo positivo: hacia una especialización del conocimiento
Si más personas adoptan este enfoque de entrenamiento basado en la síntesis del conocimiento, podríamos ver un cambio hacia una mayor especialización en los asistentes de IA.
Los modelos nicho por suscripción es una realidad muy cercana.
En lugar de usar datos genéricos, cada modelo podría estar entrenado con resúmenes específicos, generados a partir de un análisis profundo de los documentos más valiosos. Esto abriría la puerta a asistentes especializados que respondan con precisión en áreas de conocimiento específicas, lo cual sería una ventaja competitiva considerable.
Ya me veo regalando a mi un modelo de lengua por suscripción que le va a permitir acceder a una base de imágenes para diseñar exclusiva.
Sí, a Eloy le gusta pintar.
Lo negativo: la fragmentación del conocimiento y la ética de la síntesis
Sin embargo, este enfoque también podría tener efectos negativos. Si la práctica de compartir documentos disminuye o cambia, podríamos enfrentarnos a un escenario en el que el conocimiento se fragmenta.
Las personas que pueden sintetizar y guardar las mejores ideas serán las que disfruten de los beneficios, mientras que quienes no tienen acceso a esa información pueden quedar rezagados.
Además, hay una cuestión ética sobre cómo se utiliza el contenido sintetizado: aunque no se esté usando la propiedad intelectual en su totalidad, sigue habiendo un debate sobre hasta qué punto es justo utilizar teorías y conclusiones para fines comerciales sin un reconocimiento adecuado.
La creación de “jardines amurallados” del conocimiento
Este fenómeno también podría dar lugar a una “privatización” del conocimiento, donde ciertos individuos y empresas monopolizan el acceso a las mejores ideas y teorías, obtenidas de documentos compartidos libremente en el pasado. Esto podría restringir la innovación y colaboración en áreas donde el conocimiento ha sido tradicionalmente compartido de manera abierta, como la academia y la investigación.
Imagínate que hubiera una apagón y el internet de hoy no existiera. Toda la información perdida, menos la recopilada en estos masivos modelos de lenguaje.
Ojo.
El equilibrio entre la síntesis y la colaboración
Al final, el reto está en encontrar un equilibrio entre el uso responsable del conocimiento sintetizado y la continua colaboración abierta.
Aunque entrenar modelos de IA a partir de resúmenes y conclusiones extraídas de libros y PDFs es una herramienta poderosa, también plantea preguntas sobre el futuro del acceso al conocimiento. Es probable que, en un futuro cercano, veamos cambios en la forma en que las personas comparten y protegen su contenido, especialmente cuando se trate de su uso en el entrenamiento de IA.
¿Tú que piensas sobre esto?
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2 mesesYo entreno mis GPTs, no solo con PDFs, también con otro tipo de documentos: newsletters de profesionales que ofrecen mucho valor o posts en blogs de mucha calidad. En general, se trata de encontrar la mejor información posible para dar a los GPTs un buen entrenamiento que nos ahorre tiempo y mejore la calidad de los trabajos.
Líder de proyectos con amplia experiencia en proyectos de desarrollo y planificación territorial.
2 mesesNo vería un conflicto en el uso de información que he comprado de manera legal como puede ser un libro y de allí en extraer síntesis de conocimiento para recomponer o crear nuevas aplicaciones personalizadas
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2 mesesMuy buen enfoque, ahora los GPT hacen un trabajo formidable
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2 mesesMuy interesante, no lo había visto de esa manera, pero es verdad muchos hacemos eso con los pdf para alimentar GPT´s o Agentes, no me había puesto a pensar en las repercusiones que tendrá eso.