Noticia Inteligencia Artificial

Google eliminó 5,5 billones de anuncios por incumplir sus políticas de seguridad en 2023

Los de Alphabet centran sus esfuerzos en evitar fraudes y estafas, así como en las tendencias que trae la IA generativa: mejor operatividad a gran escala, pero también retos como los deepfakes y el 'contenido sintético'
Redactor en PuroMarketing y TodoStartups

Con la voluntad de establecer un ecosistema publicitario “seguro en su propio diseño” y la “responsabilidad” de ser el principal soporte de los anuncios para miles de millones de personas, Google presentaba este lunes su último informe anual sobre seguridad publicitaria. Duncan Lennox, (VP & GM de Ads Privacy & Safety) exponía junto con Alejandro Borgia (director, product manager Ads Safety) los resultados principales, que incluyen 5.500 millones de anuncios y 12,7 millones de cuentas bloqueados o eliminados en 2023.

El impacto de la IA generativa es para ellos “la tendencia más importante" del año pasado. Tanto para lo bueno como para lo malo. Es decir, ha supuesto cambios significativos en la optimización del rendimiento o en la edición de imágenes, pero también ha planteado “nuevos desafíos” como los deepfakes. Por tanto, no es de extrañar que hayan tenido que actualizar sus políticas para anunciantes y editores de contenido más de 30 veces sólo el año pasado.

Ante todo, los de Google aseguran que este avance de la IA generativa es “una oportunidad única para hacer cumplir las normas" de mejor forma. Los sistemas de aprendizaje automático también han mejorado, y con la asistencia de la IA ahora son mucho más eficaces que hace unos años para detectar estos anuncios malignos a tiempo. El único problema era ese: que actuaran a tiempo, ya que su objetivo es bloquearlos o eliminarlos “antes de que lleguen” a las plataformas de Google.

Hasta hace unos años los modelos de aprendizaje necesitaban “miles, incluso millones, de ejemplos” de infracciones para después poder detectarlas de forma automática, comentaba Lennox. Ahora, los grandes modelos lingüísticos (LLM) son capaces de revisar e interpretar con rapidez grandes volúmenes de contenidos, captando incluso matices importantes. Esto les permite tomar decisiones “a mayor escala y de manera más precisa".

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