{"id":22511,"date":"2021-02-16T13:07:14","date_gmt":"2021-02-16T19:07:14","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/?p=22511"},"modified":"2021-02-16T13:12:43","modified_gmt":"2021-02-16T19:12:43","slug":"actualizacion-de-nuestros-avances-en-materia-de-ia-y-deteccion-de-discurso-de-odio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2021\/02\/actualizacion-de-nuestros-avances-en-materia-de-ia-y-deteccion-de-discurso-de-odio\/","title":{"rendered":"Actualizaci\u00f3n de nuestros avances en materia de IA y detecci\u00f3n de discurso de odio"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n

La inteligencia artificial mejora cada d\u00eda. Aqu\u00ed te contamos lo que eso representa para frenar el discurso de odio.<\/h3>\n

Las cifras que Facebook public\u00f3 hoy en <\/span>el m\u00e1s reciente Informe de Cumplimiento de Normas Comunitarias<\/span><\/a> son prueba de las diversas formas en las que la tecnolog\u00eda est\u00e1 ofreciendo los avances que el mundo necesita. En los \u00faltimos tres meses de 2020 mejoramos significativamente la detecci\u00f3n proactiva del discurso de odio y el contenido de bullying<\/em> y acoso: 97% del discurso de odio que fue retirado de Facebook fue detectado por nuestros sistemas automatizados antes de que un humano lo detectara, en comparaci\u00f3n a un 94% del trimestre anterior y 80,5% de finales de 2019.<\/span><\/p>\n

Lo que es m\u00e1s importante, este porcentaje aument\u00f3 24% en comparaci\u00f3n a finales de 2017, un ritmo de mejora que rara vez vemos en tecnolog\u00edas que se despliegan a tal escala. Si observamos las veces en las que las nuevas tecnolog\u00edas han ayudado a resolver los problemas m\u00e1s dif\u00edciles a los que se enfrenta nuestro mundo, desde curar enfermedades hasta producir autom\u00f3viles m\u00e1s seguros, los avances se produjeron de forma incremental a lo largo de d\u00e9cadas, a medida que las tecnolog\u00edas se perfeccionaban y mejoraban.<\/span><\/p>\n

Hoy en d\u00eda escucho la misma historia de mejoras constantes y continuas cuando hablo con los ingenieros que construyen sistemas de inteligencia artificial que pueden evitar que el discurso de odio y otros contenidos no deseados se propaguen por Internet.<\/span><\/p>\n

Lo que resulta muy alentador es que todo el campo de la IA avanza mes con mes, lo que se traduce en avances espectaculares por a\u00f1o.<\/h2>\n
<\/div>\n

Detr\u00e1s de estas alentadoras cifras, hay historias de progreso constante, impulsadas por la tecnolog\u00eda de IA, que est\u00e1 dando mejores resultados, incluso cuando la naturaleza de los desaf\u00edos evoluciona y las personas se esfuerzan por evadir la detecci\u00f3n de nuestros sistemas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un ejemplo de ello es la forma en que nuestros sistemas detectan ahora el contenido violatorio en los comentarios de las publicaciones. Esto ha sido hist\u00f3ricamente un reto para la IA, porque determinar si un comentario viola nuestras pol\u00edticas a menudo depende del contexto de la publicaci\u00f3n a la que responde. \u00abEsta es una gran noticia\u00bb puede significar cosas totalmente diferentes cuando se escribe debajo de publicaciones que anuncian el nacimiento de un hijo y la muerte de un ser querido.<\/span><\/p>\n

A lo largo de 2020, nuestros ingenieros trabajaron para mejorar la forma en que nuestros sistemas de IA analizan los comentarios, teniendo en cuenta tanto los propios comentarios como su contexto<\/a>. Esto requiri\u00f3 una comprensi\u00f3n mejor y m\u00e1s profunda del lenguaje, as\u00ed como la capacidad de combinar an\u00e1lisis de im\u00e1genes, texto y otros detalles dentro de una publicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Como muchos de los avances tecnol\u00f3gicos m\u00e1s importantes, este trabajo no fue revolucionario sino evolutivo. Nuestros equipos reunieron mejores datos de aprendizaje, mejores caracter\u00edsticas y mejores modelos de IA para producir un sistema que analiza mejor los comentarios y aprende continuamente de los nuevos datos. Los resultados de estos esfuerzos son evidentes en las cifras publicadas hoy: en los tres primeros meses de 2020, nuestros sistemas solo detectaron 16% de los contenidos de acoso e intimidaci\u00f3n sobre los que actuamos antes de que alguien los denunciara. Al final del a\u00f1o, esa cifra hab\u00eda aumentado a casi 49%, lo que significa que se detectaron y eliminaron millones de contenidos adicionales por infringir nuestras pol\u00edticas antes de que alguien los reportara. Esperamos que haya m\u00e1s mejoras a medida que el campo de la tecnolog\u00eda de IA siga avanzando.<\/span><\/p>\n

\u00cdndice de detecci\u00f3n proactiva de 97,1 % en el cuarto trimestre de 2020<\/span><\/h2>\n

La IA ahora detecta m\u00e1s discursos de odio que han sido eliminados de Facebook de forma proactiva, lo que supone un aumento de 2,4% en un trimestre.<\/span><\/h2>\n

Otra \u00e1rea de mejora ha sido la forma en que actualmente funcionan nuestros sistemas en varios idiomas. Gracias, en gran medida, a las mejoras en la forma en que nuestras herramientas de IA pueden detectar contenidos infractores en idiomas ampliamente hablados como el espa\u00f1ol y el \u00e1rabe, la cantidad de contenidos de incitaci\u00f3n al odio que se retiraron alcanz\u00f3 los 26,9 millones, frente a los 22,1 millones del trimestre anterior.<\/span><\/p>\n

La mejora en estas lenguas extranjeras se debe a que todo un paquete de tecnolog\u00edas de IA dio un salto importante el a\u00f1o pasado. Ya hemos escrito sobre Linformer,<\/span> una nueva arquitectura<\/span><\/a> que nos permite entrenar modelos de IA en textos m\u00e1s largos y complejos, y sobre RIO, un nuevo sistema que permite a nuestras herramientas de moderaci\u00f3n de contenidos<\/span> aprender y mejorar constantemente<\/span><\/a> en funci\u00f3n de los nuevos contenidos que se publican en Facebook cada d\u00eda.<\/span><\/p>\n

Lo que realmente me enorgullece no es s\u00f3lo que estas tecnolog\u00edas de vanguardia hagan que nuestras plataformas sean mejores y m\u00e1s seguras, sino que hayamos publicado la investigaci\u00f3n que las sustenta y hayamos liberado el c\u00f3digo, lo que permite a los investigadores acad\u00e9micos y a los ingenieros de todo el sector trabajar con lo que hemos construido.<\/h2>\n

A pesar de estas mejoras alentadoras, a\u00fan queda mucho por hacer. Un \u00e1rea de inter\u00e9s particular es conseguir que la IA mejore a\u00fan m\u00e1s en la detecci\u00f3n de contenidos dentro del contexto en distintos idiomas, culturas y geograf\u00edas. Las mismas palabras pueden interpretarse a menudo como ben\u00e9volas u ofensivas, dependiendo de d\u00f3nde se publiquen y qui\u00e9n las lea. Entrenar a las m\u00e1quinas para que capten estos matices es especialmente dif\u00edcil.<\/span><\/p>\n

Pero, al igual que muchos otros desaf\u00edos, estamos viendo avances continuos y la evoluci\u00f3n constante de nuestras capacidades de IA no muestra signos de desaceleraci\u00f3n. Aunque 2020 fue un a\u00f1o de mejora constante en el desempe\u00f1o de nuestros sistemas, tambi\u00e9n fue un a\u00f1o en el que nuestros cient\u00edficos de investigaci\u00f3n realizaron avances fundamentales que se trasladar\u00e1n de sus laboratorios a nuestros sistemas centrales m\u00e1s r\u00e1pido que nunca. Estoy seguro de que el a\u00f1o que viene se revelar\u00e1n tecnolog\u00edas totalmente nuevas que se sumar\u00e1n a las que impulsaron tantos avances en 2020.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La inteligencia artificial mejora cada d\u00eda. Aqu\u00ed te contamos lo que eso representa para frenar el discurso de odio. Las cifras que Facebook public\u00f3 hoy en el m\u00e1s reciente Informe de Cumplimiento de Normas Comunitarias son prueba de las diversas formas en las que la tecnolog\u00eda est\u00e1 ofreciendo los avances que el mundo necesita. En los \u00faltimos tres meses de 2020 mejoramos significativamente la detecci\u00f3n proactiva del discurso de odio y el contenido de bullying y acoso: 97% del discurso de odio que fue retirado de Facebook fue detectado por nuestros sistemas automatizados antes de que un humano lo detectara, en comparaci\u00f3n a un 94% del trimestre anterior y 80,5% de finales de 2019. Lo que es m\u00e1s importante, este porcentaje aument\u00f3 24% en comparaci\u00f3n a finales de 2017, un ritmo de mejora que rara vez vemos en tecnolog\u00edas que se despliegan a tal escala. Si observamos las veces en las que las nuevas tecnolog\u00edas han ayudado a resolver los problemas m\u00e1s dif\u00edciles a los que se enfrenta nuestro mundo, desde curar enfermedades hasta producir autom\u00f3viles m\u00e1s seguros, los avances se produjeron de forma incremental a lo largo de d\u00e9cadas, a medida que las tecnolog\u00edas se perfeccionaban y mejoraban. Hoy en d\u00eda escucho la misma historia de mejoras constantes y continuas cuando hablo con los ingenieros que construyen sistemas de inteligencia artificial que pueden evitar que el discurso de odio y otros contenidos no deseados se propaguen por Internet. Lo que resulta muy alentador es que todo el campo de la IA avanza mes con mes, lo que se traduce en avances espectaculares por a\u00f1o. Detr\u00e1s de estas alentadoras cifras, hay historias de progreso constante, impulsadas por la tecnolog\u00eda de IA, que est\u00e1 dando mejores resultados, incluso cuando la naturaleza de los desaf\u00edos evoluciona y las personas se esfuerzan por evadir la detecci\u00f3n de nuestros sistemas.\u00a0 Un ejemplo de ello es la forma en que nuestros sistemas detectan ahora el contenido violatorio en los comentarios de las publicaciones. Esto ha sido hist\u00f3ricamente un reto para la IA, porque determinar si un comentario viola nuestras pol\u00edticas a menudo depende del contexto de la publicaci\u00f3n a la que responde. \u00abEsta es una gran noticia\u00bb puede significar cosas totalmente diferentes cuando se escribe debajo de publicaciones que anuncian el nacimiento de un hijo y la muerte de un ser querido. A lo largo de 2020, nuestros ingenieros trabajaron para mejorar la forma en que nuestros sistemas de IA analizan los comentarios, teniendo en cuenta tanto los propios comentarios como su contexto. Esto requiri\u00f3 una comprensi\u00f3n mejor y m\u00e1s profunda del lenguaje, as\u00ed como la capacidad de combinar an\u00e1lisis de im\u00e1genes, texto y otros detalles dentro de una publicaci\u00f3n. Como muchos de los avances tecnol\u00f3gicos m\u00e1s importantes, este trabajo no fue revolucionario sino evolutivo. Nuestros equipos reunieron mejores datos de aprendizaje, mejores caracter\u00edsticas y mejores modelos de IA para producir un sistema que analiza mejor los comentarios y aprende continuamente de los nuevos datos. Los resultados de estos esfuerzos son evidentes en las cifras publicadas hoy: en los tres primeros meses de 2020, nuestros sistemas solo detectaron 16% de los contenidos de acoso e intimidaci\u00f3n sobre los que actuamos antes de que alguien los denunciara. Al final del a\u00f1o, esa cifra hab\u00eda aumentado a casi 49%, lo que significa que se detectaron y eliminaron millones de contenidos adicionales por infringir nuestras pol\u00edticas antes de que alguien los reportara. Esperamos que haya m\u00e1s mejoras a medida que el campo de la tecnolog\u00eda de IA siga avanzando. \u00cdndice de detecci\u00f3n proactiva de 97,1 % en el cuarto trimestre de 2020 La IA ahora detecta m\u00e1s discursos de odio que han sido eliminados de Facebook de forma proactiva, lo que supone un aumento de 2,4% en un trimestre. Otra \u00e1rea de mejora ha sido la forma en que actualmente funcionan nuestros sistemas en varios idiomas. Gracias, en gran medida, a las mejoras en la forma en que nuestras herramientas de IA pueden detectar contenidos infractores en idiomas ampliamente hablados como el espa\u00f1ol y el \u00e1rabe, la cantidad de contenidos de incitaci\u00f3n al odio que se retiraron alcanz\u00f3 los 26,9 millones, frente a los 22,1 millones del trimestre anterior. La mejora en estas lenguas extranjeras se debe a que todo un paquete de tecnolog\u00edas de IA dio un salto importante el a\u00f1o pasado. Ya hemos escrito sobre Linformer, una nueva arquitectura que nos permite entrenar modelos de IA en textos m\u00e1s largos y complejos, y sobre RIO, un nuevo sistema que permite a nuestras herramientas de moderaci\u00f3n de contenidos aprender y mejorar constantemente en funci\u00f3n de los nuevos contenidos que se publican en Facebook cada d\u00eda. Lo que realmente me enorgullece no es s\u00f3lo que estas tecnolog\u00edas de vanguardia hagan que nuestras plataformas sean mejores y m\u00e1s seguras, sino que hayamos publicado la investigaci\u00f3n que las sustenta y hayamos liberado el c\u00f3digo, lo que permite a los investigadores acad\u00e9micos y a los ingenieros de todo el sector trabajar con lo que hemos construido. A pesar de estas mejoras alentadoras, a\u00fan queda mucho por hacer. Un \u00e1rea de inter\u00e9s particular es conseguir que la IA mejore a\u00fan m\u00e1s en la detecci\u00f3n de contenidos dentro del contexto en distintos idiomas, culturas y geograf\u00edas. Las mismas palabras pueden interpretarse a menudo como ben\u00e9volas u ofensivas, dependiendo de d\u00f3nde se publiquen y qui\u00e9n las lea. Entrenar a las m\u00e1quinas para que capten estos matices es especialmente dif\u00edcil. Pero, al igual que muchos otros desaf\u00edos, estamos viendo avances continuos y la evoluci\u00f3n constante de nuestras capacidades de IA no muestra signos de desaceleraci\u00f3n. Aunque 2020 fue un a\u00f1o de mejora constante en el desempe\u00f1o de nuestros sistemas, tambi\u00e9n fue un a\u00f1o en el que nuestros cient\u00edficos de investigaci\u00f3n realizaron avances fundamentales que se trasladar\u00e1n de sus laboratorios a nuestros sistemas centrales m\u00e1s r\u00e1pido que nunca. 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Si observamos las veces en las que las nuevas tecnolog\u00edas han ayudado a resolver los problemas m\u00e1s dif\u00edciles a los que se enfrenta nuestro mundo, desde curar enfermedades hasta producir autom\u00f3viles m\u00e1s seguros, los avances se produjeron de forma incremental a lo largo de d\u00e9cadas, a medida que las tecnolog\u00edas se perfeccionaban y mejoraban. Hoy en d\u00eda escucho la misma historia de mejoras constantes y continuas cuando hablo con los ingenieros que construyen sistemas de inteligencia artificial que pueden evitar que el discurso de odio y otros contenidos no deseados se propaguen por Internet. Lo que resulta muy alentador es que todo el campo de la IA avanza mes con mes, lo que se traduce en avances espectaculares por a\u00f1o. Detr\u00e1s de estas alentadoras cifras, hay historias de progreso constante, impulsadas por la tecnolog\u00eda de IA, que est\u00e1 dando mejores resultados, incluso cuando la naturaleza de los desaf\u00edos evoluciona y las personas se esfuerzan por evadir la detecci\u00f3n de nuestros sistemas.\u00a0 Un ejemplo de ello es la forma en que nuestros sistemas detectan ahora el contenido violatorio en los comentarios de las publicaciones. Esto ha sido hist\u00f3ricamente un reto para la IA, porque determinar si un comentario viola nuestras pol\u00edticas a menudo depende del contexto de la publicaci\u00f3n a la que responde. \u00abEsta es una gran noticia\u00bb puede significar cosas totalmente diferentes cuando se escribe debajo de publicaciones que anuncian el nacimiento de un hijo y la muerte de un ser querido. A lo largo de 2020, nuestros ingenieros trabajaron para mejorar la forma en que nuestros sistemas de IA analizan los comentarios, teniendo en cuenta tanto los propios comentarios como su contexto. Esto requiri\u00f3 una comprensi\u00f3n mejor y m\u00e1s profunda del lenguaje, as\u00ed como la capacidad de combinar an\u00e1lisis de im\u00e1genes, texto y otros detalles dentro de una publicaci\u00f3n. Como muchos de los avances tecnol\u00f3gicos m\u00e1s importantes, este trabajo no fue revolucionario sino evolutivo. Nuestros equipos reunieron mejores datos de aprendizaje, mejores caracter\u00edsticas y mejores modelos de IA para producir un sistema que analiza mejor los comentarios y aprende continuamente de los nuevos datos. Los resultados de estos esfuerzos son evidentes en las cifras publicadas hoy: en los tres primeros meses de 2020, nuestros sistemas solo detectaron 16% de los contenidos de acoso e intimidaci\u00f3n sobre los que actuamos antes de que alguien los denunciara. Al final del a\u00f1o, esa cifra hab\u00eda aumentado a casi 49%, lo que significa que se detectaron y eliminaron millones de contenidos adicionales por infringir nuestras pol\u00edticas antes de que alguien los reportara. Esperamos que haya m\u00e1s mejoras a medida que el campo de la tecnolog\u00eda de IA siga avanzando. \u00cdndice de detecci\u00f3n proactiva de 97,1 % en el cuarto trimestre de 2020 La IA ahora detecta m\u00e1s discursos de odio que han sido eliminados de Facebook de forma proactiva, lo que supone un aumento de 2,4% en un trimestre. Otra \u00e1rea de mejora ha sido la forma en que actualmente funcionan nuestros sistemas en varios idiomas. Gracias, en gran medida, a las mejoras en la forma en que nuestras herramientas de IA pueden detectar contenidos infractores en idiomas ampliamente hablados como el espa\u00f1ol y el \u00e1rabe, la cantidad de contenidos de incitaci\u00f3n al odio que se retiraron alcanz\u00f3 los 26,9 millones, frente a los 22,1 millones del trimestre anterior. La mejora en estas lenguas extranjeras se debe a que todo un paquete de tecnolog\u00edas de IA dio un salto importante el a\u00f1o pasado. Ya hemos escrito sobre Linformer, una nueva arquitectura que nos permite entrenar modelos de IA en textos m\u00e1s largos y complejos, y sobre RIO, un nuevo sistema que permite a nuestras herramientas de moderaci\u00f3n de contenidos aprender y mejorar constantemente en funci\u00f3n de los nuevos contenidos que se publican en Facebook cada d\u00eda. Lo que realmente me enorgullece no es s\u00f3lo que estas tecnolog\u00edas de vanguardia hagan que nuestras plataformas sean mejores y m\u00e1s seguras, sino que hayamos publicado la investigaci\u00f3n que las sustenta y hayamos liberado el c\u00f3digo, lo que permite a los investigadores acad\u00e9micos y a los ingenieros de todo el sector trabajar con lo que hemos construido. A pesar de estas mejoras alentadoras, a\u00fan queda mucho por hacer. Un \u00e1rea de inter\u00e9s particular es conseguir que la IA mejore a\u00fan m\u00e1s en la detecci\u00f3n de contenidos dentro del contexto en distintos idiomas, culturas y geograf\u00edas. Las mismas palabras pueden interpretarse a menudo como ben\u00e9volas u ofensivas, dependiendo de d\u00f3nde se publiquen y qui\u00e9n las lea. Entrenar a las m\u00e1quinas para que capten estos matices es especialmente dif\u00edcil. Pero, al igual que muchos otros desaf\u00edos, estamos viendo avances continuos y la evoluci\u00f3n constante de nuestras capacidades de IA no muestra signos de desaceleraci\u00f3n. Aunque 2020 fue un a\u00f1o de mejora constante en el desempe\u00f1o de nuestros sistemas, tambi\u00e9n fue un a\u00f1o en el que nuestros cient\u00edficos de investigaci\u00f3n realizaron avances fundamentales que se trasladar\u00e1n de sus laboratorios a nuestros sistemas centrales m\u00e1s r\u00e1pido que nunca. 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Aqu\u00ed te contamos lo que eso representa para frenar el discurso de odio. Las cifras que Facebook public\u00f3 hoy en el m\u00e1s reciente Informe de Cumplimiento de Normas Comunitarias son prueba de las diversas formas en las que la tecnolog\u00eda est\u00e1 ofreciendo los avances que el mundo necesita. En los \u00faltimos tres meses de 2020 mejoramos significativamente la detecci\u00f3n proactiva del discurso de odio y el contenido de bullying y acoso: 97% del discurso de odio que fue retirado de Facebook fue detectado por nuestros sistemas automatizados antes de que un humano lo detectara, en comparaci\u00f3n a un 94% del trimestre anterior y 80,5% de finales de 2019. Lo que es m\u00e1s importante, este porcentaje aument\u00f3 24% en comparaci\u00f3n a finales de 2017, un ritmo de mejora que rara vez vemos en tecnolog\u00edas que se despliegan a tal escala. Si observamos las veces en las que las nuevas tecnolog\u00edas han ayudado a resolver los problemas m\u00e1s dif\u00edciles a los que se enfrenta nuestro mundo, desde curar enfermedades hasta producir autom\u00f3viles m\u00e1s seguros, los avances se produjeron de forma incremental a lo largo de d\u00e9cadas, a medida que las tecnolog\u00edas se perfeccionaban y mejoraban. Hoy en d\u00eda escucho la misma historia de mejoras constantes y continuas cuando hablo con los ingenieros que construyen sistemas de inteligencia artificial que pueden evitar que el discurso de odio y otros contenidos no deseados se propaguen por Internet. Lo que resulta muy alentador es que todo el campo de la IA avanza mes con mes, lo que se traduce en avances espectaculares por a\u00f1o. Detr\u00e1s de estas alentadoras cifras, hay historias de progreso constante, impulsadas por la tecnolog\u00eda de IA, que est\u00e1 dando mejores resultados, incluso cuando la naturaleza de los desaf\u00edos evoluciona y las personas se esfuerzan por evadir la detecci\u00f3n de nuestros sistemas.\u00a0 Un ejemplo de ello es la forma en que nuestros sistemas detectan ahora el contenido violatorio en los comentarios de las publicaciones. Esto ha sido hist\u00f3ricamente un reto para la IA, porque determinar si un comentario viola nuestras pol\u00edticas a menudo depende del contexto de la publicaci\u00f3n a la que responde. \u00abEsta es una gran noticia\u00bb puede significar cosas totalmente diferentes cuando se escribe debajo de publicaciones que anuncian el nacimiento de un hijo y la muerte de un ser querido. A lo largo de 2020, nuestros ingenieros trabajaron para mejorar la forma en que nuestros sistemas de IA analizan los comentarios, teniendo en cuenta tanto los propios comentarios como su contexto. Esto requiri\u00f3 una comprensi\u00f3n mejor y m\u00e1s profunda del lenguaje, as\u00ed como la capacidad de combinar an\u00e1lisis de im\u00e1genes, texto y otros detalles dentro de una publicaci\u00f3n. Como muchos de los avances tecnol\u00f3gicos m\u00e1s importantes, este trabajo no fue revolucionario sino evolutivo. Nuestros equipos reunieron mejores datos de aprendizaje, mejores caracter\u00edsticas y mejores modelos de IA para producir un sistema que analiza mejor los comentarios y aprende continuamente de los nuevos datos. Los resultados de estos esfuerzos son evidentes en las cifras publicadas hoy: en los tres primeros meses de 2020, nuestros sistemas solo detectaron 16% de los contenidos de acoso e intimidaci\u00f3n sobre los que actuamos antes de que alguien los denunciara. Al final del a\u00f1o, esa cifra hab\u00eda aumentado a casi 49%, lo que significa que se detectaron y eliminaron millones de contenidos adicionales por infringir nuestras pol\u00edticas antes de que alguien los reportara. Esperamos que haya m\u00e1s mejoras a medida que el campo de la tecnolog\u00eda de IA siga avanzando. \u00cdndice de detecci\u00f3n proactiva de 97,1 % en el cuarto trimestre de 2020 La IA ahora detecta m\u00e1s discursos de odio que han sido eliminados de Facebook de forma proactiva, lo que supone un aumento de 2,4% en un trimestre. Otra \u00e1rea de mejora ha sido la forma en que actualmente funcionan nuestros sistemas en varios idiomas. Gracias, en gran medida, a las mejoras en la forma en que nuestras herramientas de IA pueden detectar contenidos infractores en idiomas ampliamente hablados como el espa\u00f1ol y el \u00e1rabe, la cantidad de contenidos de incitaci\u00f3n al odio que se retiraron alcanz\u00f3 los 26,9 millones, frente a los 22,1 millones del trimestre anterior. La mejora en estas lenguas extranjeras se debe a que todo un paquete de tecnolog\u00edas de IA dio un salto importante el a\u00f1o pasado. Ya hemos escrito sobre Linformer, una nueva arquitectura que nos permite entrenar modelos de IA en textos m\u00e1s largos y complejos, y sobre RIO, un nuevo sistema que permite a nuestras herramientas de moderaci\u00f3n de contenidos aprender y mejorar constantemente en funci\u00f3n de los nuevos contenidos que se publican en Facebook cada d\u00eda. Lo que realmente me enorgullece no es s\u00f3lo que estas tecnolog\u00edas de vanguardia hagan que nuestras plataformas sean mejores y m\u00e1s seguras, sino que hayamos publicado la investigaci\u00f3n que las sustenta y hayamos liberado el c\u00f3digo, lo que permite a los investigadores acad\u00e9micos y a los ingenieros de todo el sector trabajar con lo que hemos construido. A pesar de estas mejoras alentadoras, a\u00fan queda mucho por hacer. Un \u00e1rea de inter\u00e9s particular es conseguir que la IA mejore a\u00fan m\u00e1s en la detecci\u00f3n de contenidos dentro del contexto en distintos idiomas, culturas y geograf\u00edas. Las mismas palabras pueden interpretarse a menudo como ben\u00e9volas u ofensivas, dependiendo de d\u00f3nde se publiquen y qui\u00e9n las lea. Entrenar a las m\u00e1quinas para que capten estos matices es especialmente dif\u00edcil. Pero, al igual que muchos otros desaf\u00edos, estamos viendo avances continuos y la evoluci\u00f3n constante de nuestras capacidades de IA no muestra signos de desaceleraci\u00f3n. Aunque 2020 fue un a\u00f1o de mejora constante en el desempe\u00f1o de nuestros sistemas, tambi\u00e9n fue un a\u00f1o en el que nuestros cient\u00edficos de investigaci\u00f3n realizaron avances fundamentales que se trasladar\u00e1n de sus laboratorios a nuestros sistemas centrales m\u00e1s r\u00e1pido que nunca. Estoy seguro de que el a\u00f1o que viene se revelar\u00e1n tecnolog\u00edas totalmente nuevas que se sumar\u00e1n a las que impulsaron tantos avances en 2020.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2021\/02\/actualizacion-de-nuestros-avances-en-materia-de-ia-y-deteccion-de-discurso-de-odio\/","og_site_name":"Acerca de Meta","article_published_time":"2021-02-16T19:07:14+00:00","article_modified_time":"2021-02-16T19:12:43+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/meta-social-16x9-1.jpg?resize=1024,576","type":"image\/jpeg"}],"author":"eortiz","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"5 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