Editores invitados : Shintaro Okazaki (King’s Business School), Yuping Liu-Thompkins (Old Dominion University), Dhruv Grewal (Babson College) y Abhijit Guha (Universidad de Carolina del Sur)
Fecha límite de envío: 15 de enero de 2024
Actualmente se están solicitando manuscritos para un próximo número especial del Journal of Public Policy & Marketing ( JPP&M ) dedicado a la IA generativa: promesas y peligros.
Fondo
La inteligencia artificial generativa (IA) ha recibido mucha atención en los últimos años. La IA generativa puede crear grandes cantidades de texto de forma automática y rápida en respuesta a indicaciones proporcionadas por humanos, como textos, códigos, simulaciones, imágenes y videos (Peres et al. 2023). ChatGPT es quizás la aplicación de lenguaje generativo más conocida del momento. Lanzado por la empresa de software OpenAI, este chatbot es capaz de generar texto sofisticado indistinguible del producido por un humano. Apenas dos meses después de su lanzamiento, ChatGPT atrajo a 100 millones de usuarios solo en enero de 2023, convirtiéndose en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento de la historia (Eysenbach 2023). Otro ejemplo de IA generativa es DALL-E-2, que puede crear imágenes únicas y de alta calidad aprendiendo de forma autónoma a partir de descripciones textuales. Se espera que la IA generativa tenga un amplio impacto en todos los dominios del marketing, de forma análoga a cómo se espera que la IA tenga un impacto amplio en todo el marketing (Davenport et al. 2020; Guha et al. 2021). La siguiente tabla enumera aplicaciones seleccionadas de IA generativa que se han desarrollado.
Aplicaciones seleccionadas de la IA generativa
| Año | tipo de aplicacion | Plataforma/Software | Compañía |
| 2014 | chatbot | alexa | Amazonas |
| 2016 | Música | ÉL ERA | Aiva Tech |
| 2017 | chatbot | lex | Amazonas |
| 2018 | chatbot | Xiaoice | microsoft |
| 2020 | chatbot | meena | |
| 2020 | Música | Tocadiscos tragamonedas | Abierto AI |
| 2021 | Código | CódigoGPT | microsoft |
| 2021 | Código | Códice | Abierto AI |
| 2021 | Arte | Lápiz de color | Abierto AI |
| 2022 | chatbot | licuadorabot | Meta |
| 2022 | chatbot | ChatGPT | Abierto AI |
| 2022 | Código | CódigoParrot | CódigoParrot |
| 2022 | Código | Copiloto | microsoft |
| 2022 | Arte | DreamStudio | Estabilidad |
| 2022 | Arte | Imagen | |
| 2022 | Educación | Minerva | |
| 2022 | Algoritmo | AlfaTensor | Mente profunda |
Source: Cao et al. (2023, p. 111:22)
La IA generativa también puede interactuar con otras tecnologías para crear contenido nuevo, lo que puede tener consecuencias tanto positivas como negativas. Por ejemplo, Moreland (2023) escribe sobre las iNFT (NFT inteligentes), que combinan NFT con IA generativa. Específicamente, Moreland escribe: “Imagínese que el NFT que posee recibe una gran cantidad de información creativa. A partir de ahí, crea su propia obra de arte. Digamos que tienes un personaje diseñado como creativo digital: escribe y compone música a partir de muestras que se le envían. Luego, usted, su comunidad o el mundo en general disfrutarán del espectáculo que ofrece su NFT. … El arte creado a partir del propio NFT trae a la mesa algunas preguntas muy singulares e interesantes sobre la verdadera creación y la propiedad genuina”.
La rápida difusión de las herramientas de IA generativa ha atraído la atención y provocado controversia en torno a las cuestiones éticas que rodean su uso. Por ejemplo, la IA generativa puede introducir y difundir contenido inexacto, engañoso o falso. ChatGPT a veces escribe “respuestas que suenan plausibles pero incorrectas o sin sentido” (OpenAI 2023). Esta falacia es especialmente peligrosa para los usuarios que buscan información y orientación precisas. De manera similar, la IA generativa puede plantear riesgos para la seguridad y la privacidad de los datos. En marzo de 2023, un error en el código fuente de ChatGPT provocó una filtración de datos. Algunos usuarios de este chatbot vieron encabezados de conversaciones en la barra lateral que no les pertenecían. Como otro ejemplo, la IA generativa puede producir resultados que pueden ser discriminatorios para ciertos grupos minoritarios. De hecho, se ha descubierto que ChatGPT exhibe prejuicios raciales y de género simplemente porque fue entrenado con datos sesgados. Este punto no debería sorprender, ya que la IA generativa está sujeta a los mismos tipos de prejuicios y preocupaciones relacionadas con la ética que la IA en general (véanse los puntos planteados en Davenport et al. 2020). Por lo tanto, los debates sobre la IA generativa deberían situarse dentro del debate más amplio sobre las preocupaciones sobre la IA.
En este contexto, existe un llamado urgente a un debate amplio sobre las cuestiones éticas asociadas con la IA generativa (Van Dis et al. 2023). Este número especial pretende participar en este debate y mejorar nuestra comprensión de las oportunidades y limitaciones de la IA generativa, con énfasis en el marketing, las políticas públicas y las implicaciones sociales.
Temas
Damos la bienvenida a estudios que aborden las promesas y los peligros relacionados con el uso de la IA generativa en marketing desde perspectivas multidisciplinarias. Esto puede incluir nuevos desarrollos, teorías, modelos, métodos y marcos. Las posibles preguntas de investigación que pueden abordarse incluyen (entre otras):
- ¿Cuáles son las principales oportunidades y amenazas de la IA generativa en el marketing?
- ¿Cuáles son las oportunidades y posibles reacciones negativas de los anuncios personalizados generados por IA? ¿Cómo podemos aumentar la confianza de los consumidores hacia estos anuncios?
- Teniendo en cuenta que la IA generativa se puede utilizar para crear deepfakes, ¿qué dominios de marketing se verán más afectados y cómo deberían reaccionar los responsables políticos?
- ¿Cómo puede la IA generativa influir en el comportamiento de compra de los consumidores? ¿Qué preocupaciones plantea?
- ¿Cómo la IA generativa puede informar a los consumidores? ¿Qué deberían hacer los formuladores de políticas para proteger a los consumidores de la desinformación y los prejuicios asociados con la IA generativa?
- ¿Cuál es el impacto de la IA generativa en el cumplimiento de las principales leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)?
- ¿Cómo pueden los profesionales del marketing y los responsables políticos luchar contra la vulneración de datos, seguridad y privacidad por parte de la IA generativa?
- ¿Cuál es el impacto potencial de la adicción o la dependencia excesiva de ChatGPT y otras herramientas de IA generativa en el bienestar social de los usuarios? ¿Existe un impacto (negativo) más allá del bienestar en ámbitos como (1) la capacidad de resolución de problemas, (2) la creatividad y (3) la determinación?
- ¿Cuáles son los roles de los formuladores de políticas, las empresas, los educadores, los proveedores de capacitación y los desarrolladores de tecnología en la educación y prevención del uso abusivo de la IA generativa? ¿Cómo deberían considerar los formuladores de políticas el equilibrio entre la libertad para el avance tecnológico y la experimentación versus el control necesario para limitar el daño potencial?
- ¿Cuáles son las implicaciones legales de la IA generativa en términos de propiedad intelectual, derechos de autor y patentes? Estos puntos son válidos no sólo en todos los ámbitos empresariales sino también en ámbitos creativos como el arte, la música, etc.
- ¿Cómo pueden los educadores de marketing preservar la honestidad e integridad de los estudiantes frente al posible uso indebido de ChatGPT para el aprendizaje y los trabajos de curso de los estudiantes? ¿Cómo deberían los educadores de marketing hacer un equilibrio entre capacitar adecuadamente a los estudiantes para que utilicen la IA generativa (ya que los empleadores quieren candidatos que ya sepan cómo usar la IA generativa) y garantizar que los estudiantes envíen respuestas que realmente reflejen su propio conocimiento y aprendizaje, y no respuestas que incorporen el apoyo de expertos? ¿De la IA generativa?
Son bienvenidas una variedad de perspectivas, como enfoques psicológicos, éticos, sociológicos, económicos, legales, políticos y críticos. Se fomenta especialmente la colaboración multidisciplinaria entre académicos de marketing y académicos de otras disciplinas. También estamos abiertos a una amplia variedad de métodos, incluidos experimentos, encuestas, métodos cualitativos, desarrollo conceptual, metanálisis, estudio bibliográfico y minería de textos, entre otros.
Directrices para el envío
Los envíos deben seguir las pautas de formato de manuscrito para JPP&M en https://journals.sagepub.com/author-instructions/PPO . La extensión del manuscrito no debe exceder las 50 páginas, con el formato adecuado e incluyendo título, resumen, palabras clave, texto, referencias, tablas, figuras, notas a pie de página y apéndices impresos (los apéndices web no cuentan para el límite de páginas). La fecha límite de presentación es el 15 de enero de 2024.
Todos los manuscritos deben enviarse a través del sistema de envío en línea de JPP&M en https://mc.manuscriptcentral.com/ama_jppm , del 15 de octubre de 2023 al 15 de enero de 2024. Los autores deben seleccionar “Envío de edición especial” como “Tipo de manuscrito”. Tenga en cuenta también en la carta de presentación que la presentación es para el número especial sobre IA generativa: promesas y peligros.
- Todos los artículos se someterán a una revisión por pares doblemente anónima por parte de al menos dos revisores.
- Se notificará a los autores la primera ronda de decisión sobre su manuscrito a más tardar el 15 de marzo de 2024.
- La fecha de publicación prevista para el número especial es 2025.
- Para obtener información adicional sobre el número especial, comuníquese con los editores invitados en jppmSIgenerativeAI@gmail.com .
Referencias
Cao, Yihan, Siyu Li, Yixin Liu, Zhiling Yan, Yutong Dai, Philip S. Yu y Lichao Sun (2023), “Una encuesta completa sobre contenido generado por IA (AIGC): una historia de la IA generativa desde GAN hasta ChatGPT ”, arXivpreprint (7 de marzo), https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.04226.
Davenport, Tom, Abhijit Guha, Dhruv Grewal y Timna Bressgott (2020), “Cómo la inteligencia artificial cambiará el futuro del marketing”, Revista de la Academia de Ciencias del Marketing , 48, 24–42.
Eysenbach, Gunther (2023), “El papel de ChatGPT, los modelos de lenguaje generativo y la inteligencia artificial en la educación médica: una conversación con ChatGPT y una convocatoria de artículos”, JMIR Medical Education , 9 (1), e46885.
Guha, Abhijit, Dhruv Grewal, Praveen K. Kopalle, Michael Haenlein, Matthew J. Schneider, Hyunseok Jung, Rida Moustafa, Dinesh R. Hegde y Gary Hawkins (2021), “Cómo la inteligencia artificial afectará el futuro del comercio minorista”, Revista de venta minorista , 97 (1), 28–41.
Moreland, Kirsty (2023), “iNFTs: Bringing NFT Characters to Life”, Ledger (1 de octubre), https://www.ledger.com/academy/what-are-infts .
OpenAI (2023), “Presentación de ChatGPT” (consultado el 27 de junio de 2023), https://openai.com/blog/chatgpt.
Peres, Renana, Martin Schreier, David Schweidel y Alina Sorescu (2023), “Sobre ChatGPT y más allá: cómo la inteligencia artificial generativa puede afectar la investigación, la enseñanza y la práctica”, Revista internacional de investigación en marketing, 40 (2) , 269 –75.
Van Dis, Eva AM, Johan Bollen, Willem Zuidema, Robert van Rooij y Claudi L. Bockting (2023), “ChatGPT: cinco prioridades para la investigación”, Nature, 614 ( 7947 ), 224–26.