Mes: febrero 2024 Página 5 de 283

Apenas pasa un día sin que los rivales de VMware se acerquen al departamento de virtualización de The Register en busca de una oportunidad para explicar los méritos de sus productos y sacar provecho de la supuesta insatisfacción con el régimen de licencias que Broadcom ha impuesto. Pero el mes pasado, VMware atacó discretamente a esos rivales con una herramienta actualizada de conversión de máquinas virtuales. La herramienta es el poco conocido y algo oscuro vCenter Converter, una herramienta que mueve máquinas virtuales de un formato a otro. Las máquinas virtuales son esencialmente imágenes de disco empaquetadas en metadatos que varían según la plataforma con la que fueron creadas, por lo que convertirlas no es muy difícil. Pero no es el tipo de trabajo que a nadie le gustaría hacer manualmente, por lo que muchos proveedores ofrecen herramientas de migración. La existencia de tales herramientas reconoce que algunas organizaciones tienen entornos de múltiples hipervisores y también es un activo competitivo que ayuda a los proveedores a asegurar a los clientes que el cambio a su plataforma no será oneroso. La versión 6.6 del convertidor, que debutó silenciosamente en una publicación de la comunidad, «cierra brechas importantes desde la perspectiva funcional, al proporcionar finalmente la capacidad de convertir cargas de trabajo basadas en KVM», escribió el administrador de la comunidad Todor Raykov. KVM es un módulo de virtualización de código abierto que permite que el kernel de Linux sirva como hipervisor. Es la base del hipervisor AHV utilizado por Nutanix y también lo utilizan los productos de virtualización de Red Hat y los formatos RHV que utilizan. Por lo tanto, VMware ha dado un pequeño golpe a dos de los principales contendientes como su reemplazo, en caso de que los clientes afectados por los cambios de licencia de Broadcom estén contemplando una medida. Amazon Web Services también utiliza KVM en su hipervisor Nitro. Por lo tanto, es posible que VMware también esté atacando a su mayor socio en la nube. vCenter Converter también agregó soporte para RHEL 8 y 9 como sistemas operativos de origen, y hizo lo mismo para Ubuntu 22.04 y 20.04. Los usuarios de VMware tienen mucho que considerar en este momento, pero muchos siguen comprometidos con vStack y tienen mucho tiempo antes de decidir si pueden tolerar la administración de Broadcom del gigante de la virtualización o si necesitan hacer un movimiento. Mientras las organizaciones reflexionan sobre esos asuntos, el convertidor actualizado significa que pueden incorporar fácilmente más cargas de trabajo a sus entornos VMware. Otro factor que puede influir en el pensamiento de los usuarios de VMware es la seguridad de sus productos, que últimamente ha sido un tema a considerar. Tuvo que corregir algunas fallas críticas y sus plataformas fueron objeto de ataques más frecuentes a medida que los delincuentes se dieron cuenta de que descifrar un host que ejecuta vSphere potencialmente les da acceso a muchos servidores. El último motivo de preocupación en el frente de vSecurity llegó el martes, con CVE-2024-22245, una falla con calificación crítica (puntaje CVSS de 9.6/10) en el complemento de autenticación mejorada. Se trata de un código que proporciona autenticación integrada de Windows y funcionalidad de tarjeta inteligente basada en Windows. La falla es una vulnerabilidad de retransmisión de autenticación arbitraria que podría permitir a un actor malintencionado engañar a un usuario de dominio de destino con EAP instalado en su navegador web para que solicite y retransmita tickets de servicio para nombres principales de servicio de Active Directory arbitrarios. El complemento también es vulnerable a CVE-2024-22250, un error de secuestro de sesión con clasificación 7.8. VMware dejó de utilizar el complemento en 2021, lo que probablemente explica por qué recomienda eliminar el software de su entorno para corregir sus fallas. ®

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Un tribunal civil de Canadá ordenó a Air Canada pagar por un error cometido por un chatbot de servicio al cliente, destacando la necesidad de que las empresas capaciten y monitoreen mejor sus herramientas de inteligencia artificial (IA). Jake Moffatt, residente de Columbia Británica, visitó el sitio web de Air Canada en Noviembre de 2022 para reservar un vuelo para el funeral de su abuela en Ontario. El chatbot del sitio web le dijo que le podrían reembolsar una parte del billete del día siguiente y el billete de vuelta, si solicitaba el descuento dentro de los 90 días. Esa información era incorrecta; La política de Air Canada, disponible en su sitio web, es ofrecer descuentos por duelo si el cliente lo solicita con anticipación. Después de que Air Canada se negara a ofrecer el descuento, un tribunal canadiense ordenó a la aerolínea pagar alrededor de 600 dólares en reembolsos por duelo y costos judiciales, aproximadamente la mitad de lo que Moffatt pagó por los boletos. Las empresas que utilizan chatbots y otras herramientas de IA generativa (genAI) deben invertir en monitorear los esfuerzos “para ahorrar dinero gracias a las ganancias de productividad de los chatbots”, dijo Avivah Litan, un distinguido vicepresidente analista centrado en IA en Gartner. «De lo contrario, terminarán gastando más en honorarios legales y multas de lo que ganan con el aumento de la productividad». En el caso de Air Canada, Christopher Rivers, miembro del Tribunal de Resolución Civil de Columbia Británica, se puso del lado de Moffatt y rechazó la afirmación de la aerolínea de que el chatbot es “una entidad legal separada que es responsable de sus propias acciones”. Air Canada no pudo explicar por qué la información sobre descuentos por duelo en su sitio web era más confiable que la proporcionada por el chatbot, escribió Rivers en su fallo del 14 de febrero. . “Air Canada le debía al señor Moffatt un deber de diligencia”, añadió. «En general, el estándar de atención aplicable requiere que una empresa tenga un cuidado razonable para garantizar que sus declaraciones sean precisas y no engañosas». Tres analistas que se centran en el mercado de la IA coincidieron en que las empresas que utilizan chatbots y otras herramientas de IA deben comprobar sus resultados. Alrededor del 30% de las respuestas de genAI son ficticias, un resultado llamado «alucinación», dijo Litan. «Las empresas que utilizan chatbots deben utilizar barreras de seguridad que destaquen anomalías en los resultados, como alucinaciones, información inexacta e ilegal, y establezcan operaciones de revisión humana que investiguen y bloqueen o aprueben estos resultados antes de que se difundan», dijo. «Deben garantizar que los resultados, especialmente en aplicaciones orientadas al cliente , sean precisos y que no lleven a los clientes ni a la organización que gestiona el chatbot por el camino equivocado». Los chatbots GenAI no están listos para las interacciones de servicio al cliente a menos que las empresas que los utilizan inviertan en confiabilidad, seguridad y controles de protección, argumentó. Las empresas que utilizan chatbots deben configurar nuevas operaciones para revisar manualmente las respuestas imprevistas resaltadas por las herramientas de detección de anomalías. Los casos en los que los chatbots proporcionan información incorrecta resaltan la necesidad de que las empresas se centren en una IA responsable, dijo Hayley Sutherland, gerente de investigación para descubrimiento de conocimiento e IA conversacional en IDC. Las empresas deben invertir en probar y capacitar las herramientas de inteligencia artificial que utilizan, recomendó. “Independientemente del formato o interfaz de usuario [AI is] Cuando se entregan, las empresas tienden a ser consideradas responsables de la información que brindan a los clientes, por lo que es aconsejable proceder con precaución”, dijo. Sutherland recomendó que las empresas que estén considerando chatbots y otras herramientas de inteligencia artificial las utilicen primero para casos internos menos sensibles, como asistencia de conocimiento de los empleados, en lugar de saltar directamente al servicio al cliente. Las alucinaciones de IA pueden parecer plausibles, incluso aunque proporcionen información incorrecta, señaló. Para combatir el problema, «los sistemas de IA generativa deberían incluir un ‘humano en el circuito’ y otros mecanismos para vincular, conectar y validar la salida del chatbot durante la fase de entrenamiento, así como con pruebas continuas», dijo Sutherland. Otro problema es que Los chatbots actuales sólo pueden realizar unas pocas tareas sencillas, afirmó David Truog, vicepresidente y analista principal de Forrester. «Desafortunadamente, las empresas que implementan chatbots a menudo confían demasiado en su efectividad», dijo. “Subestiman la complejidad de crear un bot eficaz; Lo que más a menudo y desastrosamente descuidan es la experiencia tan necesaria en diseño centrado en el ser humano y en diseño de conversaciones”. Las empresas no deberían esperar que los chatbots obtengan un estatus legal especial, dijo. “Los chatbots son software, al igual que el resto de el sitio web o la aplicación de una empresa”, dijo Truog. “Y cualquier organización que implemente software para interactuar con sus clientes en su nombre es responsable de todo lo que haga ese software. Es común que los clientes antropomorficen un poco a los chatbots ya que utilizan lenguajes humanos, pero eso no es excusa para que las empresas hagan lo mismo hasta el punto de lavarse las manos de cualquier responsabilidad cuando su bot se porta mal”. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.

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Después del deleite inicial en todo el mundo por la llegada de ChatGPT y los generadores de imágenes de IA, los funcionarios gubernamentales han comenzado a preocuparse por las formas más oscuras en que podrían usarse. El martes, el Pentágono inició reuniones con líderes de la industria tecnológica para acelerar el descubrimiento y la implementación de las aplicaciones militares más útiles. El consenso: la tecnología de inteligencia artificial emergente podría cambiar las reglas del juego para el ejército, pero necesita pruebas intensivas para garantizar que funcione de manera confiable. y que no hay vulnerabilidades que puedan ser explotadas por los adversarios. Craig Martell, jefe de la Oficina Principal de Inteligencia Artificial y Digital del Pentágono, o CDAO, dijo en un salón de baile abarrotado en el Washington Hilton que su equipo estaba tratando de equilibrar la velocidad con la precaución en implementar tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia, al inaugurar un simposio de cuatro días sobre el tema. “Todo el mundo quiere basarse en datos”, dijo Martell. «Todo el mundo lo desea tanto que está dispuesto a creer en la magia». La capacidad de los grandes modelos de lenguaje, o LLM, como ChatGPT, para revisar enormes cantidades de información en segundos y cristalizarla en unos pocos puntos clave sugiere posibilidades atractivas para los militares. y agencias de inteligencia, que han estado luchando por encontrar la manera de examinar los océanos cada vez mayores de inteligencia bruta disponible en la era digital. “El flujo de información hacia un individuo, especialmente en entornos de alta actividad, es enorme”, dijo el capitán de la Marina de los EE. UU. , dijo en el simposio M. Xavier Lugo, comandante de misión del grupo de trabajo de IA generativa recientemente formado en el CDAO. «Contar con técnicas de resumen confiables que puedan ayudarnos a administrar esa información es crucial». Los investigadores dicen que otros posibles usos militares de los LLM podrían incluir el entrenamiento de oficiales a través de sofisticados juegos de guerra e incluso ayudar con la toma de decisiones en tiempo real.Paul Scharre, ex-Defensa Un funcionario del departamento que ahora es vicepresidente ejecutivo del Centro para una Nueva Seguridad Estadounidense dijo que algunos de los mejores usos probablemente aún no se han descubierto. Dijo que lo que ha entusiasmado a los funcionarios de defensa acerca de los LLM es su flexibilidad para manejar diversas tareas, en comparación con los sistemas de inteligencia artificial anteriores. «La mayoría de los sistemas de IA han sido IA estrecha», dijo. “Son capaces de hacer bien una tarea. AlphaGo pudo jugar Go. Los sistemas de reconocimiento facial podrían reconocer caras. Pero eso es todo lo que pueden hacer. Mientras que el lenguaje parece ser este puente hacia habilidades de propósito más general”. Pero un obstáculo importante –tal vez incluso un defecto fatal– es que los LLM continúan teniendo “alucinaciones”, en las que evocan información inexacta. Lugo dijo que no estaba claro si esto se puede solucionar y lo calificó como «el desafío número uno para la industria». El CDAO estableció el Task Force Lima, la iniciativa para estudiar la IA generativa que preside Lugo, en agosto, con el objetivo de desarrollar recomendaciones para » «responsable» despliegue de la tecnología en el Pentágono. Lugo dijo que el grupo se formó inicialmente teniendo en mente los LLM (el nombre “Lima” se deriva del código del alfabeto fonético de la OTAN para la letra “L”, en referencia a los LLM), pero su cometido se amplió rápidamente para incluir la generación de imágenes y videos. «A medida que avanzábamos incluso de la fase cero a la fase uno, entramos en la IA generativa en su conjunto», dijo. Los investigadores dicen que los LLM todavía tienen mucho camino por recorrer antes de que puedan usarse de manera confiable para propósitos de alto riesgo. Shannon Gallagher, investigadora de Carnegie Mellon que habló en la conferencia, dijo que el año pasado la Oficina del Director de Inteligencia Nacional le pidió a su equipo que explorara cómo las agencias de inteligencia pueden utilizar los LLM. Gallagher dijo que en el estudio de su equipo, idearon una «prueba con globo», en la que solicitaron a los LLM que describieran lo que sucedió en el incidente del globo de vigilancia chino a gran altitud el año pasado, como un indicador de los tipos de eventos geopolíticos que una agencia de inteligencia podría interesarse. Las respuestas abarcaron toda la gama, algunas de ellas parciales e inútiles. “Estoy seguro de que acertarán la próxima vez. Los chinos no pudieron determinar la causa del fallo. Estoy seguro de que la próxima vez lo harán bien. Eso es lo que dijeron sobre la primera prueba de la bomba atómica. Estoy seguro de que la próxima vez lo harán bien. Son chinos. Lo harán bien la próxima vez”, decía una de las respuestas. Una perspectiva aún más preocupante es que un hacker adversario podría romper el LLM de un ejército y obligarlo a divulgar sus conjuntos de datos desde el back-end. Los investigadores demostraron en noviembre que esto era posible: al pedirle a ChatGPT que repitiera la palabra «poema» para siempre, consiguieron que comenzara a filtrar datos de entrenamiento. ChatGPT solucionó esa vulnerabilidad, pero podrían existir otras. “Un adversario puede hacer que su sistema de inteligencia artificial haga algo que usted no desea que haga”, dijo Nathan VanHoudnos, otro científico de Carnegie Mellon que habló en el simposio. «Un adversario puede hacer que su sistema de IA aprenda algo incorrecto». Durante su charla del martes, Martell hizo un llamado a la ayuda de la industria, diciendo que tal vez no tenga sentido que el Departamento de Defensa construya sus propios modelos de IA. «Nosotros podemos». No haré esto sin ti”, dijo Martell. «Todos estos componentes que estamos imaginando serán colecciones de soluciones industriales». Martell estaba predicando al coro el martes, con unos 100 proveedores de tecnología compitiendo por espacio en el Hilton, muchos de ellos ansiosos por conseguir un próximo contrato. A principios de enero, OpenAI eliminó las restricciones contra las aplicaciones militares de su página de “políticas de uso”, que solía prohibir “actividades que tengan un alto riesgo de daño físico, incluido”, específicamente, el “desarrollo de armas” y “militares y guerras”. Singleton, director del Centro de Inteligencia Artificial de Defensa de Gran Bretaña, dijo en el simposio que Gran Bretaña se sentía obligada a desarrollar rápidamente una solución LLM para uso militar interno debido a la preocupación de que el personal pudiera verse tentado a utilizar LLM comerciales en su trabajo, poniendo en riesgo información confidencial. Los funcionarios estadounidenses discutieron la urgencia de implementar la IA, el elefante en la sala fue China, que declaró en 2017 que quería convertirse en el líder mundial en IA para 2030. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA, por sus siglas en inglés) del Departamento de Defensa de los EE. UU. anunció en 2018 que invertiría 2 mil millones de dólares en tecnologías de IA para asegurarse de que Estados Unidos mantuviera la ventaja. Martell se negó a discutir las capacidades de los adversarios durante su charla, diciendo que el tema se abordaría más adelante en una sesión clasificada. Scharre estimó que los modelos de IA de China Actualmente están entre 18 y 24 meses por detrás de los estadounidenses. “Las sanciones tecnológicas de Estados Unidos son una prioridad para ellos”, afirmó. «Están muy ansiosos por encontrar formas de reducir algunas de estas tensiones entre Estados Unidos y China, y eliminar algunas de estas restricciones a la tecnología estadounidense, como los chips que van a China». Gallagher dijo que China todavía podría tener una ventaja en el etiquetado de datos para Los LLM, una tarea que requiere mucha mano de obra pero es clave en la formación de los modelos. Los costos laborales siguen siendo considerablemente más bajos en China que en Estados Unidos. La reunión de CDAO de esta semana cubrirá temas que incluyen la ética del uso de LLM en defensa, cuestiones de ciberseguridad involucradas en los sistemas y cómo la tecnología se puede integrar en el flujo de trabajo diario, según la agenda de la conferencia. El viernes también habrá sesiones informativas clasificadas sobre el nuevo Centro de Seguridad de IA de la Agencia de Seguridad Nacional, anunciado en septiembre, y el programa de IA Proyecto Maven del Pentágono.

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Adobe acaba de lanzar hoy un nuevo asistente de inteligencia artificial para sus productos Acrobat y Reader, que brinda capacidades de inteligencia artificial conversacional para ayudar a los usuarios a analizar y resumir los billones de archivos PDF utilizados por empresas y consumidores en todo el mundo. La medida muestra que Adobe aspira a mantenerse en la cima del mercado de PDF en el que fue pionero hace décadas, mientras los nuevos sistemas de inteligencia artificial de nuevas empresas como OpenAI y Anthropic amenazan con proporcionar muchas de las mismas capacidades. El Asistente de IA, que actualmente se encuentra en prueba beta, permite a los usuarios hacer preguntas sobre el contenido de un PDF y recibir respuestas resumidas. También puede generar texto formateado, como presentaciones y correos electrónicos, basado en información extraída de archivos PDF. El nuevo AI Assistant de Adobe en Acrobat y Reader permite interacciones en lenguaje natural con documentos PDF, respondiendo preguntas sobre contenido y generando resúmenes. (Crédito: Adobe) La función se basa en el modo líquido de Adobe Acrobat, que ya ofrece una experiencia de lectura receptiva en dispositivos móviles. Esta expansión hacia la IA aprovecha los modelos de aprendizaje automático patentados de Adobe, que comprenden la estructura y el contenido de los PDF, para generar resúmenes de documentos, responder preguntas e incluso dar formato a la información para usarla en correos electrónicos, informes y presentaciones. Evento VB The AI ​​Impact Tour – Nueva York Estaremos en Nueva York el 29 de febrero en asociación con Microsoft para discutir cómo equilibrar los riesgos y las recompensas de las aplicaciones de IA. Solicite una invitación al evento exclusivo a continuación. Solicite una invitación Seguir el ritmo de los LLM populares Para la gran base de usuarios de Adobe, las implicaciones son significativas. El Asistente de IA promete transformar billones de documentos PDF en fuentes de conocimiento interactivas y receptivas. Sus capacidades incluyen recomendar preguntas, crear resúmenes generativos y proporcionar citas inteligentes, una característica crucial en una era cada vez más preocupada por los orígenes y la precisión del contenido generado por IA. Adobe enfatiza que AI Assistant no comprometerá los datos de los clientes, se adherirá a estrictos protocolos de seguridad de datos y requerirá consentimiento para cualquier uso del contenido del documento en la capacitación de AI. Este compromiso con la privacidad puede proporcionar una ventaja sobre los competidores en la esfera corporativa, donde la sensibilidad de los datos sigue siendo una preocupación primordial. El futuro de la productividad La integración de la IA en la gestión de documentos podría eventualmente redefinir la productividad, particularmente para los trabajadores del conocimiento que habitualmente navegan por largos contratos, informes e investigaciones. Con AI Assistant, Adobe visualiza un futuro en el que se puede acceder fácilmente a información valiosa a través de varios tipos de documentos y fuentes, la creación y edición se simplifican a través de sugerencias impulsadas por IA y las revisiones colaborativas se mejoran gracias a la capacidad de la IA para analizar y sintetizar comentarios. El nuevo asistente de inteligencia artificial de Adobe para Acrobat y Reader puede generar rápidamente resúmenes resumidos de documentos extensos, condensando la información clave en formatos fáciles de digerir. (Crédito: Adobe) La estrategia de Adobe va más allá de mantener su fortaleza en el formato PDF. Es un movimiento adaptativo que aprovecha las capacidades de la IA generativa para satisfacer las necesidades cambiantes de los usuarios y contrarrestar el aumento de aplicaciones basadas en LLM, como ChatGPT de OpenAI. Al integrar la IA en sus plataformas existentes, Adobe no solo mejora sus productos sino que también se integra más profundamente en los flujos de trabajo de individuos y empresas. Mientras la compañía se prepara para ofrecer la gama completa de capacidades de AI Assistant a través de una suscripción complementaria una vez que concluya el período beta, está preparada para ofrecer una poderosa herramienta que podría establecer un nuevo punto de referencia en la industria. Este movimiento podría catalizar un cambio en la forma en que se consumen y crean los documentos, reforzando la posición de Adobe como centro central de inteligencia documental en la era digital. En un panorama cada vez más competitivo, esta nueva oferta de Adobe puede verse como una apuesta por mantener a la empresa a la vanguardia de la industria de la documentación digital, aprovechando la inteligencia artificial para agregar una nueva capa de utilidad e innovación al humilde PDF. La misión de VentureBeat es ser una plaza digital para que los tomadores de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubra nuestros Briefings.

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