En las ciudades de los Estados Unidos, un objetivo ambicioso está ganando tracción: la visión cero, la estrategia para eliminar todas las muertes de tráfico y lesiones graves. Implementado por primera vez en Suecia en la década de 1990, Vision Zero ya ha reducido las muertes por carretera allí en un 50 por ciento desde los niveles de 2010. Ahora, las compañías de tecnología como Stop for Kids y Obvio.Ai están tratando de llevar los resultados vistos en Europa a las calles de EE. UU. Con sistemas de cámara con IA diseñados para mantener a los conductores honestos, incluso cuando la policía no está cerca. Los gobiernos locales están recurriendo a cámaras alimentadas con IA para monitorear las intersecciones y capturar pilotos que ven las señales de parada como meras sugerencias. Las apuestas son altas: aproximadamente la mitad de todos los accidentes automovilísticos ocurren en las intersecciones, y demasiados terminan en tragedia. Al automatizar la aplicación de las reglas contra las paradas rodantes, el exceso de velocidad y la falla de ceder, estos sistemas tienen como objetivo cambiar el comportamiento del conductor para siempre. La zanahoria es carreteras más seguras y tarifas de seguro más bajas; El palo es cita para aquellos que violan la ley. Los orígenes de la parada para los niños para niños, con sede en Great Neck, Nueva York, es una compañía que lidera el cargo en áreas residenciales y zonas escolares. El cofundador y CEO Kamran Barelli fue conducido por la tragedia personal: en 2018, su esposa y su hijo de tres años fueron atropellados por un conductor desatento mientras cruzaba la calle. «El impacto les lanzó casi 18 metros por la calle, donde aterrizaron con fuerza en el pavimento de asfalto», dice Barelli. Ambos sobrevivieron, pero la experiencia lo dejó decidido a encontrar una solución. Él y sus vecinos presionaron al municipio para que pusieran señales de velocidad de radar. Pero resultaron ser contraproducentes. «Los adolescentes competirían para ver quién podría desencadenar el número más alto», dice Barelli. «Y la policía adicional solo funcionó hasta que los conductores se enviaron mensajes de texto para tener en cuenta». Así que Barelli y su hermano, los empresarios de software de toda la vida, giraron su negocio de tecnología para desarrollar un sistema de cámara habilitado para AI que nunca se toma un día libre y puede ver en la oscuridad. Instaladas en las intersecciones, las cámaras detectan vehículos que no se detienen; Luego, el sistema emite automáticamente las citas. Utiliza AI para dibujar «cajas delimitadoras» digitales alrededor de los vehículos para rastrear su comportamiento sin mirar caras o actividades dentro de un automóvil. Si un conductor se detiene correctamente, cualquier metraje se elimina de inmediato. Los videos de violaciones, por otro lado, se almacenan de forma segura y se vinculan con registros de DMV para emitir boletos para los propietarios de vehículos. El municipio local determina el monto de la multa. La parada para niños ya ha visto resultados prometedores. En un piloto de 2022 de la tecnología en la ciudad de Long Island, Saddle Rock, Nueva York, el cumplimiento de las señales de parada aumentó del 3 por del 3 al 84 por ciento dentro de los 90 días posteriores a la instalación de las cámaras. Hoy, esa cifra es del 94 por ciento, dice Barelli. «El 6 por ciento restante del incumplimiento proviene de manera abrumadora de los visitantes del área que no son conscientes de que las cámaras están en su lugar». Desde entonces, la compañía ha instalado sus sistemas de cámara en municipios en Nueva York y Florida, con algunas ciudades en California a continuación. En un proyecto piloto de detención para niños, las cámaras instaladas en las intersecciones mejoraron drásticamente el cumplimiento de los conductores con las señales de parada durante tres meses. «Esos resultados son impresionantes», dice Daniel Schwarz, estratega senior de privacidad y tecnología de la Unión de Libertades Civiles de Nueva York (NYCLU). «Pero estas afirmaciones de marketing rara vez están respaldadas por estudios independientes que validan lo que estas tecnologías de IA realmente pueden hacer». Los problemas de privacidad en los sistemas de boletos automatizados La privacidad es una gran preocupación para las comunidades que consideran la aplicación de la cámara. En el sistema Stop For Kids, las caras dentro de los vehículos y en el resto de la escena se borran automáticamente. La identificación de imágenes proviene solo de un lector de matrícula de IA. No se comparten datos personales del DMV, excepto con las autoridades locales que manejan citas. La compañía ha creado un portal de evidencia en línea que permite a los propietarios de vehículos revisar las imágenes y los boletos de disputas, ayudando a garantizar que el sistema permanezca justo y transparente. Dicen que el equipo originalmente introducido para ayudar a alcanzar el objetivo comprensivo de reducir las muertes por tráfico puede actualizarse para hacer cosas fuera de ese alcance. «Expandir el objetivo general de tal implementación es tan simple como el empuje de software», dice Schwarz de Nyclu. «Se podrían introducir más funcionalidades, características adicionales que plantean más preocupaciones de libertades civiles o presentan otros peligros que quizás la versión anterior no lo hizo». Obvio.ai El enfoque de AI, mientras que, en San Carlos, California, otra startup está adoptando un enfoque similar con su propio giro. Fundada en 2023, WAVIO.AI ha diseñado un sistema de cámara con energía solar con IA que se monta en postes de servicios públicos y lámparas de calle cerca de las intersecciones. Al igual que Stop for Kids, el sistema de Obvio detecta paradas rodantes, giros ilegales y fallas en ceder. Pero en lugar de automatizar toda la configuración, los gobiernos locales revisan las posibles infracciones antes de emitir citas, asegurando que un humano esté siempre al tanto. El cofundador y presidente Dhruv Maheshwari de OVIO.AI dice que las cámaras de la compañía se ejecutan con energía solar y se conectan a su servidor en la nube a través de 5G, lo que las hace fáciles de desplegar sin una construcción importante. El procesador de IA de Obvio, instalado en el sitio con la cámara, utiliza modelos de visión por computadora para identificar automóviles, bicicletas y peatones en tiempo real. El sistema transmite continuamente imágenes, pero solo almacena clips cuando es probable una violación. Todo lo demás se elimina automáticamente en cuestión de horas para proteger la privacidad. Y, al igual que con Stop for Kids ‘Tech, las cámaras no usan el reconocimiento facial para identificar a los conductores, solo la placa del vehículo. Summer, obvio. En cuestión de semanas, las violaciones de la señal de parada se cortaron a la mitad. En Bowie, los líderes locales evitaron las preocupaciones sobre el despliegue del sistema de cámara como un esquema de «boleto para obtener ganancias» enviando cartas de advertencia en lugar de multas durante el período de prueba. Vision cero es el objetivo que se detenga tanto para los niños como para obvio.ai se negó a ofrecer cualquier detalle sobre dónde se encontrarán sus cámaras a continuación, Barelli le dijo a IEEE Spectrum que alrededor de 60 pueblos en Long Long Island, donde conduce su piloto, está interesado, está interesado. «Le pidieron a la legislatura estatal que proporcionara un marco claro que rige lo que pueden hacer con sistemas como el nuestro», dice Barelli. «En este momento, el Senado estatal lo considera». «En última instancia, esperamos que nuestra tecnología se vuelva obsoleta», dice Maheshwari. «Queremos que los conductores hagan lo correcto, cada vez. Si eso significa que no emitimos boletos, eso significa cero ingresos pero un éxito completo». De los artículos de su sitio, artículos relacionados con la web
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Microsoft ha anunciado que despedirá a unos 9,000 empleados, casi el 4% de su fuerza laboral, en una segunda gran ola de despidos el miércoles 2 de julio, según un informe de Reuters. La medida tendrá un impacto entre equipos, geografías y tenencia, ya que el gigante tecnológico busca reducir las capas organizacionales con menos gerentes y racionalizar sus productos, procedimientos y roles. Microsoft ha confirmado que los despidos han impactado a los empleados dentro de su división de juegos, que emplea a más de 20,000 empleados. Sin embargo, la compañía no proporcionó más detalles. Por separado, Bloomberg News informó que su División King con sede en Estocolmo, que hace que Candy Crush, esté reduciendo el 10% de su personal, o alrededor de 200 empleos. Otras oficinas europeas, como Zenimax, también comenzaron a despedir a los empleados el miércoles temprano, junto con cancelar varios proyectos de juego importantes en desarrollo durante años. El movimiento de Microsoft marca su segunda gran ola de recortes de empleo este año, luego de una ronda en mayo que afectó a 6,000 empleados, principalmente en roles de ventas e ingeniería. A junio de 2024, empleó a aproximadamente 228,000 personas en todo el mundo. La última ronda de despidos del gigante tecnológico se produce cuando la compañía busca recortar costos en medio de inversiones agresivas en infraestructura de inteligencia artificial (IA). A principios de enero, el fabricante de Windows había asignado US $ 80 mil millones para su año fiscal 2025 para construir centros de datos de IA. Sin embargo, el costo creciente de expandir su infraestructura de IA ha ejercido presión sobre sus márgenes, con Microsoft proyectando una disminución año tras año en su margen en la nube para el trimestre de junio. Otros gigantes tecnológicos que también han estado invirtiendo fuertemente en IA han anunciado recortes de empleo en los últimos meses. Meta anunció a principios de este año que eliminaría alrededor del 5% de sus «desempeños más bajos», mientras que Google ha despedido a cientos de empleados desde junio pasado. Amazon, por otro lado, también ha reducido más de 27,000 empleos desde el comienzo de 2022, y anunció despidos más pequeños y más específicos en sus unidades minoristas, de dispositivos y comunicaciones en los últimos meses. Lea otros artículos que hemos escrito sobre los asuntos actuales de Singapur aquí. Crédito de la imagen destacada: Microsoft
El suspenso ha terminado oficialmente. El sábado 5 de julio de 2025, Elon Musk declaró la formación de un nuevo partido político, el «Partido de América», con el objetivo declarado de desmantelar el sistema «uniparty» percibido de republicanos y demócratas. Dejó caer su bomba política alrededor de las 3:46 pm ET. «Hoy, el Partido de América se forma para devolverte la libertad». ¡Por un factor de 2 a 1, quieres un nuevo partido político y lo tendrás! Cuando se trata de bancar la bancarrota de nuestro país con desechos e injerto, vivimos en un sistema de un solo partido, no en una democracia. Hoy, el Partido de América está formado para devolverle su libertad. https://t.co/9k8ad04qqn – Elon Musk (@elonmusk) 5 de julio de 2025 y luego, aparentemente se sentó y disfrutó del espectáculo. En cuestión de minutos, su tweet de anuncio había obtenido millones de puntos de vista y una explosión de comentarios, particularmente de los usuarios claramente alineados con el movimiento Make America Great Again (MAGA) que impulsó al presidente Donald Trump al poder en 2016 y nuevamente en 2024. Musk parecía completamente divertido por el torrente de las reacciones, gran parte de los cuales expresó el enojo exigente e inquietud en su decisión. «Elon será el presidente elegido de AOC», gritó un usuario visiblemente pro-maga con incredulidad. «Increíble.» Elon será el presidente elegido por AOC. Increíble. – Pro America Politics (@Pro__Trading) 5 de julio de 2025 «Sí, dividamos al Partido Republicano y dejemos que los Dems ganen. Gran estrategia», comentó otro usuario disgustado, destacando los temores de un voto conservador fracturado. Sí, dividamos al Partido Republicano y dejemos que los Dems ganen. Gran estrategia 🙄 – Ore el Rosario (@PrayTerosy12) 5 de julio de 2025 «No puedo esperar a toda la legislación partidista», otro comentarista comentó sarcásticamente, anticipando el estancamiento. No puedo esperar a toda la legislación tripartidista. 😂 – Maze (@mazemoore) 5 de julio de 2025 Musk parecía deleitarse con el espectáculo, claramente entretenido por el drama desplegado. Compartió su deleite abiertamente. «Las respuestas a este anuncio son el oro de la comedia», exclamó, puntuando su mensaje con dos emojis risueños del piso. Su reacción sugirió que encontró la situación realmente divertida, ridícula, absurda o tal vez las tres. Las respuestas a este anuncio son Comedy Gold 🤣🤣-Elon Musk (@elonmusk) el 5 de julio de 2025, como es típico para el autoproclamado «Techno King», Musk comandó una vez más el centro de atención durante este largo fin de semana del 4 de julio. Orquestó un drama político de que incluso un guionista experimentado de Hollywood lucharía para igualar en sus giros impredecibles. El presidente Trump, un maestro de atención, se encontró reducido a un mero espectador de un espectáculo que sin duda le hubiera encantado dirigir y protagonizar. Ese papel protagonista, por una vez, pertenecía directamente a Musk. Más allá de los emojis, Musk, un virtuoso en el ejercicio de las redes sociales para el máximo impacto, comenzó a revelar más detalles sobre su nueva empresa política. Inicialmente llamado «El Partido América», rápidamente acortó el nombre a simplemente «América», acompañando su mensaje con tres banderas estadounidenses a ambos lados de la palabra. El momento fue impecable para un fin de semana que celebró la independencia del país, reclamando sutilmente un espíritu patriótico que Trump ha colocado en el centro de sus movimientos «Make America Great Again» y «America First», pero que lo hace en su propio estilo no convencional. 🇺🇸🇺🇸🇺🇸 América 🇺🇸🇺🇸🇺🇸 – Elon Musk (@elonmusk) 5 de julio de 2025 El espectáculo continuó con la propagación viral de un «meme de serpiente», compartido con entusiasmo por uno de sus millones de seguidores que rutinariamente halagan y amplifican cada movimiento. «Termine la Uniparty», escribió el usuario, ilustrando su punto con una imagen de una serpiente de dos encabezadas, una cabeza que representa a los demócratas y el otro los republicanos. El término «uniparty» es el apodo constante de Musk por lo que él ve como el sistema político de dos partidos indistinguible. «Sí», respondió Musk inmediatamente, respaldando el mensaje del meme. Sí https://t.co/nhjf7zxicv – Elon Musk (@elonmusk) 5 de julio de 2025 y luego, estaba el emoji de cohete. En el lenguaje digital característico de Musk, este símbolo significa una «flexión política», una poderosa declaración de intención. Sugiere que «América» o «el Partido de América» está lejos de ser simbólico. Es, implica, una fuerza real, diseñada para ejercer influencia e interrumpir fundamentalmente el sistema político estadounidense. Este movimiento encarna su espíritu rebelde y de tecnología. Es su forma de proclamar que ha recuperado su libertad, afirmando a sí mismo como poco convencional e iconoclasta. Para aquellos que podrían haber especulado que comprometió sus principios al gastar casi $ 290 millones para ayudar al regreso de Trump a la Casa Blanca, esta es su declaración desafiante: nadie lo posee. Es bravuconada. Es elonsencial Elon Musk, quien abraza al apodo de «techno rey» y consistentemente se posiciona como alguien que opera por encima de las normas convencionales, y los partidos políticos, al parecer, no son la excepción. A raíz de este lanzamiento dramático, muchas preguntas críticas siguen sin respuesta: ¿qué constituye la plataforma de política detallada de Estados Unidos? ¿Qué candidatos respaldará este partido naciente? ¿Qué ideales específicos realmente representa «América» más allá de su nombre? ¿Qué busca Musk finalmente lograr? Al enfrentarse a las dos fiestas tradicionales arraigadas, Musk parece estar buscando un desafío emocionante y aparentemente imposible, una motivación que ha impulsado a sus empresas como Tesla y SpaceX. La persistente pregunta, sin embargo, es si podría estar sobreestimando su propia influencia política.
Comparta en su plataforma favorita ha elevado una vez más el bar en el mundo de la inteligencia artificial con su última innovación, el chip Blackwell Ultra Ai, con nombre en código GB300. Este procesador de vanguardia está diseñado para ofrecer un rendimiento incomparable, lo que lo convierte en un cambio de juego para aplicaciones impulsadas por IA en todas las industrias. En este artículo, nos sumergiremos en las características, los beneficios y el impacto potencial del chip Blackwell Ultra AI, junto con cómo podría dar forma al futuro de la tecnología de IA. ¿Qué hace que el chip Blackwell Ultra AI se destaque? Con su potencia de procesamiento masiva, el GB300 está adaptado para cargas de trabajo complejas de IA, que incluyen aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora. Una de las características más destacadas del Blackwell Ultra es su capacidad para manejar conjuntos de datos a gran escala con facilidad. Esto lo hace ideal para industrias como la atención médica, los vehículos autónomos y las finanzas, donde los modelos de IA requieren inmensos recursos computacionales. Además, la eficiencia energética del chip asegura que entregue un rendimiento de primer nivel sin un consumo excesivo de energía, un factor crítico para el desarrollo sostenible de IA. Chip GB300 AI. Crédito: las aplicaciones de tendencia en el chip de Industriesthe Blackwell Ultra AI se establecen para revolucionar múltiples sectores. En la atención médica, puede acelerar la investigación médica procesando grandes cantidades de datos genómicos, lo que permite el descubrimiento de fármacos más rápido y los planes de tratamiento personalizados. Para los vehículos autónomos, las capacidades de procesamiento en tiempo real del chip mejoran la seguridad y la toma de decisiones, lo que nos acerca a los automóviles totalmente autónomos. En el sector financiero, el GB300 puede analizar las tendencias del mercado y predecir fluctuaciones con una precisión increíble, empoderando a las empresas para tomar decisiones basadas en datos. Además, su escalabilidad lo convierte en un ajuste perfecto para las plataformas de computación en la nube, donde los servicios de IA tienen una gran demanda. Vehículos aisónimos impulsados por el chip Blackwell Ultra AI de NVIDIA, impulsando el futuro del transporte, por qué los Blackwell Ultra Matters para el desarrollo de IA se vuelven cada vez más complejos, la necesidad de un poderoso hardware como el Blackwell Ultra se vuelve más aparente. Los procesadores tradicionales a menudo luchan por mantenerse al día con las demandas de las aplicaciones modernas de IA, lo que lleva a cuellos de botella en el rendimiento. El GB300 aborda estos desafíos de frente, ofreciendo una solución que puede manejar las tareas más exigentes con facilidad. El compromiso de Nvidia con la innovación asegura que el Blackwell Ultra sea a prueba de futuro. Su arquitectura está diseñada para admitir tecnologías de IA emergentes, lo que lo convierte en una inversión a largo plazo para empresas e investigadores por igual. Un clúster de servidor Blackwell Ultra. Crédito: El rumbo del chip Nvidia Blackwell Ultra AI representa un salto significativo adelante en la tecnología de IA. Su rendimiento inigualable, eficiencia energética y escalabilidad lo convierten en una herramienta vital para las industrias que buscan aprovechar el poder de la IA. A medida que la demanda de soluciones de IA avanzadas continúa creciendo, el GB300 está listo para desempeñar un papel fundamental en la configuración del futuro de la innovación. Ya sea que esté en la salud, las finanzas o la tecnología autónoma, el Blackwell Ultra AI Chip ofrece las herramientas que necesita para mantenerse a la vanguardia en la carrera AI. Esté atento a los desarrollos de Nvidia, ya que continúan empujando los límites de lo que es posible con inteligencia artificial.
Compartir en su PlatformGoogle favorito acaba de anunciar actualizaciones significativas de su modelo Gemini AI, presentando Gemini 2.5 con capacidades de razonamiento mejoradas. Las últimas mejoras, detalladas en el blog y el blog oficial de Google, muestran los principales avances en el rendimiento de la IA, la eficiencia y las aplicaciones del mundo real. ¿Qué hay de nuevo en Géminis 2.5? 1. Razonamiento mejorado y resolución de problemas Gemini 2.5 introduce un mejor razonamiento lógico, lo que le permite abordar consultas complejas con mayor precisión. Ya sea para resolver problemas matemáticos, analizar datos científicos o ayudar en la codificación de tareas, el modelo actualizado demuestra una comprensión contextual más profunda. ProcessingGoogle de procesamiento más rápido y más eficiente ha optimizado Géminis 2.5 para ser más rápido y más eficiente en los recursos, reduciendo la latencia mientras mantiene un alto rendimiento. Esto lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación automatizadas. Google también presentó Gemini 2.5 Pro. En el que dice que es su «modelo más avanzado para tareas complejas» .Gemini 2.5 Pro Benchmark. El modelo Googlethe ahora maneja el texto, las imágenes, el audio y las entradas de video más sin problemas, mejorando las interacciones en aplicaciones como Google Search, YouTube y Google Workspace.Real-World Aplications Google destacan varios usos clave para Gemini 2.5: Educación: Tutorización personalizada y ayuda Instant Homeo. Compare con otros modelos de IA? Gemini 2.5 compite con el GPT-4.5 de OpenAI y Claude 3 de Anthrope, pero Google enfatiza su eficiencia superior en el manejo de tareas a gran escala. Los puntos de referencia muestran mejoras en el razonamiento matemático, la precisión de la codificación y el soporte multilingüe. ¿Qué sigue para Gemini AI? Google planea más integraciones con Android, Google Cloud y Aplicaciones de terceros, lo que hace que la IA sea más accesible. La compañía también sugiere Gemini 3.0, que se espera a finales de este año con características aún más avanzadas. Relacionado Share en su plataforma favorita
Un departamento de salud local en Memphis le ha otorgado al Centro de datos XAI de Elon Musk un permiso aéreo para continuar operando las turbinas de gas que alimentan al chatbot de la compañía. El permiso se produce en medio de la oposición comunitaria generalizada y una demanda inminente que alega que la compañía violó la Ley de Aire Limpio. El Departamento de Salud del Condado de Shelby lanzó su permiso aéreo para el Proyecto XAI el miércoles, después de recibir cientos de comentarios públicos. La noticia fue informada por primera vez por el Daily Memphian. En junio, la Cámara de Comercio de Memphis anunció que Xai había elegido un sitio en Memphis para construir su nueva supercomputadora. El sitio web de la compañía se jacta de que pudo construir la supercomputadora, Coloso, en solo 122 días. Esa velocidad se debió en parte a las turbinas de gas móviles que la compañía comenzó rápidamente a instalar en el campus, el sitio de una antigua instalación de fabricación. El colegio le permitió a Xai alcanzar rápidamente a los rivales OpenAi, Google y Anthrope en la construcción de la inteligencia artificial de vanguardia. Fue construido con 100,000 GPU NVIDIA H100, lo que lo convierte en la supercomputadora más grande del mundo. El campus de Memphis de XAI se encuentra en una comunidad predominantemente negra conocida como BoxTown que ha sido históricamente cargada de proyectos industriales que causan contaminación. Las turbinas de gas como las que XAI está usando en Memphis puede ser una fuente significativa de emisiones dañinas, como los óxidos de nitrógeno, que crean smog. Memphis ya tiene algunas de las tasas de asma infantil más altas en Tennessee. Desde que Xai comenzó a ejecutar sus turbinas, los residentes se han reunido y reunido repetidamente contra el proyecto. «Estoy horrorizado pero no sorprendido», dice Keshaun Pearson, líder de la comunidad de Memphis contra la contaminación. «La violación flagrante de la Ley de Aire Limpio y el desprecio por nuestro derecho humano a la limpieza del aire, por la quema de turbinas de metano ilegales de Xai, ha sido estampado como permisible por el Departamento de Salud del Condado de Shelby. Más de 1,000 personas presentadas comentarios públicos que exigen protección y se aprobaron por el experimento de un multimillonario que se conoce». Bajo la Ley de Air Limpio, las fuentes de emisiones de las emisiones, como un grupo de gases de gases de multimillonario. Una prevención de un permiso de deterioro significativo (PSD). Sin embargo, los funcionarios del Departamento de Salud del Condado de Shelby dijeron a los periodistas locales en agosto que esto no era necesario para Xai ya que sus turbinas no estaban diseñadas para ser permanentes. En medio de la creciente oposición local, Xai finalmente solicitó un permiso ante el Departamento de Salud del Condado de Shelby en enero, meses después de que comenzó a ejecutar las turbinas. El abogado de SELC, Patrick Anderson, en un comunicado de prensa. «Durante el último año, estas turbinas han bombeado la contaminación que amenaza la salud de las familias de Memphis. Este aviso allana el camino para una demanda que puede responsabilizar a Xai por su negativa ilegal a obtener permisos para sus turbinas de gas».
Imagen: LALAKA/Adobe Stock GPT-4 es un sistema modelo de lenguaje de gran tamaño con inteligencia artificial que puede imitar el habla y el razonamiento humanos. Para ello, se capacita en una vasta biblioteca de comunicación humana existente, desde obras literarias clásicas hasta grandes extensiones de Internet. La inteligencia artificial de este tipo se basa en su entrenamiento para predecir qué letra, número u otro carácter es probable que aparezca en secuencia. Esta hoja de trucos explora GPT-4 desde un alto nivel: cómo acceder a GPT-4 para uso comercial o de consumo, quién lo creó y cómo funciona. ¿Qué es GPT-4? GPT-4 es un modelo multimodal de gran tamaño que puede imitar prosa, arte, video o audio producido por un humano. GPT-4 es capaz de resolver problemas escritos o generar texto o imágenes originales. GPT-4 es la cuarta generación del modelo básico de OpenAI. La API GPT-4, así como las API GPT-3.5 Turbo, DALL·E y Whisper ya están disponibles de forma general a partir del 7 de julio de 2023. El 6 de noviembre de 2023, OpenAI anunció la próxima generación de GPT-4. , GPT-4 Turbo. ¿Quién es el propietario de GPT-4? GPT-4 es propiedad de OpenAI, una empresa independiente de inteligencia artificial con sede en San Francisco. OpenAI se fundó en 2015; Comenzó como una organización sin fines de lucro, pero desde entonces pasó a un modelo con fines de lucro. OpenAI ha recibido financiación de Elon Musk, Microsoft, Amazon Web Services, Infosys y otros patrocinadores corporativos e individuales. OpenAI también ha producido ChatGPT, un chatbot de uso gratuito derivado del modelo de la generación anterior, GPT-3.5, y DALL-E, un modelo de aprendizaje profundo generador de imágenes. A medida que la tecnología mejora y crece en sus capacidades, OpenAI revela cada vez menos sobre cómo se entrenan sus soluciones de IA. ¿Cuándo se lanzó GPT-4? OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-4 el 14 de marzo de 2023. GPT-4 estuvo disponible de inmediato para los suscriptores de ChatGPT Plus, mientras que otros usuarios interesados tuvieron que unirse a una lista de espera para acceder. VER: Salesforce incorporó IA generativa a sus productos de ventas y servicios de campo. (TechRepublic) ¿Cómo se puede acceder a GPT-4? La versión pública de GPT-4 está disponible en el sitio del portal ChatGPT. El 7 de julio de 2023, OpenAI puso la API GPT-4 a disposición para uso general de «todos los desarrolladores de API existentes con un historial de pagos exitosos». OpenAI también espera abrir el acceso a nuevos desarrolladores a finales de julio de 2023. Los límites de velocidad pueden aumentar después de ese período dependiendo de la cantidad de recursos informáticos disponibles. En agosto de 2023, GPT-4 se incluyó como parte de ChatGPT Enterprise. Los usuarios de la suscripción empresarial reciben el uso ilimitado de una tubería de alta velocidad a GPT-4. ¿Cuánto cuesta usar GPT-4? Para un individuo, el uso de la suscripción ChatGPT Plus cuesta $20 por mes. El precio de la API GPT-4 de solo texto comienza en $ 0,03 por 1.000 tokens de solicitud (un token equivale aproximadamente a cuatro caracteres en inglés) y $ 0.06 por 1.000 tokens de finalización (salida), dijo OpenAI. (OpenAI explica más sobre cómo se cuentan los tokens aquí). VER: Política de ética de la inteligencia artificial (TechRepublic Premium) También está disponible una segunda opción con mayor longitud de contexto (alrededor de 50 páginas de texto) conocida como gpt-4-32k. Esta opción cuesta $0,06 por cada 1.000 tokens de aviso y $0,12 por cada 1.000 tokens de finalización. Otros servicios de asistencia de IA como Microsoft Copilot y Copilot X de GitHub ahora se ejecutan en GPT-4. Más cobertura de IA de lectura obligada ¿Cuáles son las capacidades de GPT-4? Al igual que su predecesor, GPT-3.5, el principal reclamo de fama de GPT-4 es su respuesta a preguntas en lenguaje natural y otras indicaciones. OpenAI dice que GPT-4 puede «seguir instrucciones complejas en lenguaje natural y resolver problemas difíciles con precisión». En concreto, GPT-4 puede resolver problemas matemáticos, responder preguntas, hacer inferencias o contar historias. Además, GPT-4 puede resumir grandes cantidades de contenido, lo que podría resultar útil para referencias de consumidores o casos de uso empresarial, como una enfermera que resume los resultados de su visita a un cliente. OpenAI probó la capacidad de GPT-4 para repetir información en un orden coherente utilizando varias evaluaciones de habilidades, incluidos los exámenes AP y Olympiad y el examen uniforme de la barra. Obtuvo una puntuación en el percentil 90 en el examen de la abogacía y en el percentil 93 en el examen de lectura y escritura basado en evidencia SAT. GPT-4 obtuvo puntuaciones variables en los exámenes AP. Estas no son verdaderas pruebas de conocimiento; en cambio, ejecutar GPT-4 a través de pruebas estandarizadas muestra la capacidad del modelo para formar respuestas que suenen correctas a partir de la masa de escritura y arte preexistentes en los que fue entrenado. GPT-4 predice qué token probablemente será el siguiente en una secuencia. (Un token puede ser una sección de una cadena de números, letras, espacios u otros caracteres). Si bien OpenAI mantiene la boca cerrada sobre los detalles específicos del entrenamiento de GPT-4, los LLM generalmente se capacitan traduciendo primero la información de un conjunto de datos en tokens; Luego, el conjunto de datos se limpia para eliminar datos confusos o repetitivos. A continuación, las empresas de IA suelen emplear personas para aplicar el aprendizaje por refuerzo al modelo, empujando al modelo hacia respuestas que tengan sentido común. Los pesos, que en pocas palabras son los parámetros que le dicen a la IA qué conceptos están relacionados entre sí, se pueden ajustar en esta etapa. La API de Chat Completions y sus actualizaciones La API de Chat Completions permite a los desarrolladores utilizar la API GPT-4 a través de un formato de solicitud de texto libre. Con él, pueden crear chatbots u otras funciones que requieran una conversación de ida y vuelta. La API de Chat Completions estuvo disponible por primera vez en junio de 2020. En enero de 2024, la API de Chat Completions se actualizará para utilizar modelos de finalización más nuevos. Los modelos ada, babbage, curie y davinci de OpenAI se actualizarán a la versión 002, mientras que las tareas de finalización de chat que utilizan otros modelos pasarán a gpt-3.5-turbo-instruct. Ajuste de GPT-3.5 Turbo y otras noticias El 22 de agosto de 2023, OpenAPI anunció la disponibilidad de ajuste de GPT-3.5 Turbo. Esto permite a los desarrolladores personalizar modelos y probarlos para sus casos de uso específicos. En enero de 2023, OpenAI lanzó la última versión de su API de moderación, que ayuda a los desarrolladores a identificar texto potencialmente dañino. La última versión se conoce como text-moderation-007 y funciona de acuerdo con las mejores prácticas de seguridad de OpenAI. ¿Cuáles son las limitaciones de GPT-4 para empresas? Al igual que otras herramientas de inteligencia artificial de este tipo, GPT-4 tiene limitaciones. Por ejemplo, GPT-4 no comprueba si sus declaraciones son precisas. Su entrenamiento con textos e imágenes de Internet puede hacer que sus respuestas sean absurdas o incendiarias. Sin embargo, OpenAI tiene controles digitales y entrenadores humanos para tratar de mantener el resultado lo más útil y apropiado para el negocio posible. Además, GPT-4 tiende a crear «alucinaciones», que es el término de inteligencia artificial para las imprecisiones. Sus palabras pueden tener sentido en secuencia, ya que se basan en probabilidades establecidas por aquello en lo que se entrenó el sistema, pero no están verificadas ni conectadas directamente con eventos reales. OpenAI está trabajando para reducir la cantidad de falsedades que produce el modelo. Otra limitación importante es la cuestión de si la información corporativa confidencial que se introduce en GPT-4 se utilizará para entrenar el modelo y exponer esos datos a partes externas. Microsoft, que tiene un acuerdo de reventa con OpenAI, planea ofrecer instancias privadas de ChatGPT a corporaciones más adelante en el segundo trimestre de 2023, según un informe de abril. Al igual que GPT-3.5, GPT-4 no incorpora información más reciente que septiembre de 2021 en su léxico. Uno de los competidores de GPT-4, Google Bard, tiene información actualizada porque está entrenado en la Internet contemporánea. La IA puede sufrir un colapso del modelo cuando se entrena con datos creados por IA; Este problema se está volviendo más común a medida que proliferan los modelos de IA. GPT-4 versus GPT-3.5 o ChatGPT El segundo modelo más reciente de OpenAI, GPT-3.5, difiere de la generación actual en algunos aspectos. OpenAI no ha revelado el tamaño del modelo en el que se entrenó GPT-4, pero dice que es «más datos y más cálculos» que los miles de millones de parámetros con los que se entrenó ChatGPT. GPT-4 también ha demostrado más destreza a la hora de escribir una variedad más amplia de materiales, incluida la ficción. GPT-4 tiene un rendimiento superior a ChatGPT en las pruebas estandarizadas mencionadas anteriormente. Las respuestas a las indicaciones dadas al chatbot pueden ser más concisas y más fáciles de analizar. OpenAI señala que GPT-3.5 Turbo iguala o supera a GPT-4 en determinadas tareas personalizadas. Además, GPT-4 es mejor que GPT-3.5 a la hora de tomar decisiones comerciales, como programación o resumen. GPT-4 tiene «un 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitido y un 40% más de probabilidades de producir respuestas objetivas», dijo OpenAI. VER: Aprenda a usar ChatGPT. (TechRepublic Academy) Otra gran diferencia entre los dos modelos es que GPT-4 puede manejar imágenes. Puede servir como ayuda visual, describiendo objetos del mundo real o determinando los elementos más importantes de un sitio web y describiéndolos. «En una variedad de dominios, incluidos documentos con texto y fotografías, diagramas o capturas de pantalla, GPT-4 exhibe capacidades similares a las de las entradas de solo texto», escribió OpenAI en su documentación GPT-4. ¿Vale la pena actualizar a GPT-4? Si las nuevas capacidades ofrecidas a través de GPT-4 son apropiadas para su negocio es una decisión que depende en gran medida de sus casos de uso y de si ha tenido éxito con la inteligencia artificial en lenguaje natural. Revise las capacidades y limitaciones enumeradas anteriormente y considere dónde GPT-4 podría ahorrar tiempo o reducir costos; por el contrario, considere qué tareas podrían beneficiarse materialmente del conocimiento, las habilidades y el sentido común humanos. Las últimas noticias sobre GPT-4 Microsoft anunció a principios de agosto que la disponibilidad de GPT-4 en el servicio Azure OpenAI se ha expandido a varias regiones de cobertura nuevas. A partir de noviembre de 2023, los usuarios que ya estén explorando el ajuste fino de GPT-3.5 podrán postularse al programa de acceso experimental de ajuste fino de GPT-4. OpenAI también lanzó un programa de modelos personalizados que ofrece aún más personalización de la que permite el ajuste fino. Las organizaciones pueden solicitar un número limitado de espacios (que comienzan en $2-3 millones) aquí. En la primera conferencia DevDay de OpenAI en noviembre, OpenAI demostró que GPT-4 Turbo podía manejar más contenido a la vez (más de 300 páginas de un libro estándar) que GPT-4. GPT-4 Turbo estará disponible en versión preliminar a partir de noviembre. OpenAI bajó los precios de GPT-4 Turbo en noviembre de 2023. El precio de GPT-3.5 Turbo se redujo varias veces, la más reciente en enero de 2024. El 9 de abril, OpenAI anunció que GPT-4 con Vision está disponible de forma generalizada en la API de GPT-4. , lo que permite a los desarrolladores utilizar un modelo para analizar texto y vídeo con una llamada API.
El mercado de empresa a empresa experimentará una serie de grandes cambios en los años hasta 2030, según un nuevo informe de la firma de experiencia del cliente Merkle. Las empresas B2B regionales de APAC deberán considerar sus niveles de inversión en una serie de tecnologías e integrar nuevas herramientas ahora para prepararse y adaptarse a los cambios venideros. El informe B2B Futures: The View From 2030 sostiene que cuatro tendencias “síssmicas” clave están llegando al B2B: Un aumento en el comercio de máquina a máquina. Trazabilidad mejorada de la cadena de suministro. El dominio de los mercados digitales B2B. Velocidad de comercialización radicalmente acelerada. Jake Hird, vicepresidente de estrategia de Merkle B2B – APAC, dijo a TechRepublic que las empresas B2B de la región deberán responder con inversiones en tecnologías que incluyen IoT, IA, análisis de datos y blockchain para garantizar que se adapten a estos cambios que afectan a sus negocios y mercados. IoT para facilitar un aumento en el comercio de máquina a máquina El comercio de máquina a máquina aumentará hasta representar un tercio de todos los negocios B2B para 2030, dijo Merkle. En la práctica, esto verá la extensión de las herramientas automatizadas de toma de decisiones actuales, como los sistemas de reabastecimiento para minoristas que automatizan la compra de nuevo inventario de las fábricas, hacia decisiones más complejas pero aún sobre productos básicos, respaldadas por la IA. Jake Hird, vicepresidente de estrategia, Merkle B2B, APACImagen: Merkle Hird dijo que esta tendencia requeriría que las empresas B2B prioricen cada vez más las inversiones en cosas como infraestructura de TI, inteligencia artificial y herramientas de aprendizaje automático, tecnología blockchain y seguridad cibernética. Internet de las cosas El crecimiento del comercio de máquina a máquina dependerá en gran medida de la adopción y el despliegue de herramientas de IoT, que deberán integrarse en todo el mercado B2B. «Los dispositivos, sensores y redes de IoT formarán la columna vertebral del comercio m2m», dijo Hird. Si bien reconoce el crecimiento inestable hasta la fecha en el mercado de IoT, Merkle dijo que IoT ha madurado. El informe de Merkle predijo que los dispositivos IoT pronto serían una fuente clave de datos para las empresas B2B que necesitan «identificar y pronosticar las necesidades comerciales, que van desde la posible falta de existencias hasta la degradación de los equipos que pueden necesitar reemplazo, y realizar transacciones en consecuencia». Blockchain y contratos inteligentes Las máquinas tendrán los medios para realizar transacciones con otras máquinas utilizando blockchain. «La tecnología Blockchain y los contratos inteligentes garantizarán transacciones seguras y transparentes, permitiendo a las máquinas ejecutar acuerdos sin intervención humana», dijo Hird. DESCARGAR: Más de 50 glosarios tecnológicos de TechRepublic Infraestructura informática de borde premium Las empresas B2B necesitarán invertir en infraestructura de computación de borde para admitir más procesamiento de datos en tiempo real y transacciones de compra en sus huellas y cadenas de suministro. Plataformas de integración y gestión de datos Las empresas B2B necesitarán recopilar, procesar y analizar más información, lo que hace que la inversión en gestión de datos sea importante. Esto incluirá superar los desafíos de integración y aprovechar la interoperabilidad de los sistemas para generar los conocimientos necesarios para alimentar los sistemas. Sistemas de seguridad cibernética Las soluciones de seguridad cibernética serán cruciales para proteger las transacciones del acceso no autorizado, así como de otras amenazas en línea, según Merkle. «Las empresas necesitarán invertir en medidas como sistemas de detección de intrusos y tecnologías de cifrado avanzadas», afirmó Hird. Blockchain y tecnología de contabilidad distribuida para ofrecer trazabilidad de la cadena de suministro La trazabilidad de la cadena de suministro podría convertirse en uno de los dos principales impulsores de compras para B2B para 2030, debido a la presión de los consumidores y del mercado. Esto hará que aumente la adopción de la tecnología blockchain y de contabilidad distribuida a medida que las empresas busquen profundizar la transparencia y la confianza de sus cadenas de suministro. Blockchain y tecnología de contabilidad distribuida El informe de Merkle sugiere que blockchains, la forma más común de tecnología de contabilidad distribuida, podría ayudar a “arrojar luz sobre las cadenas de suministro globales bizantinas” al brindar acceso a datos de certificación, prácticas de abastecimiento e impacto ambiental, incluso calculando las huellas de carbono. Estas tecnologías podrían ayudar a las empresas a hacer cumplir los estándares de sostenibilidad. Etiquetas RFID e IoT La disponibilidad, la disminución del coste y la miniturización de las etiquetas RFID y los sensores de IoT harán que la IoT desempeñe un papel fundamental en la trazabilidad. Se espera que esto permita el seguimiento y monitoreo en tiempo real de los productos a medida que avanzan a lo largo de la cadena de suministro, desde el abastecimiento hasta la venta. Herramientas de análisis de datos e inteligencia artificial Los actores B2B necesitarán análisis de datos e inteligencia artificial para obtener información a partir de los datos generados por los sistemas de trazabilidad de la cadena de suministro. «A través del análisis en tiempo real, las empresas pueden optimizar la gestión de inventario, anticipar las fluctuaciones de la demanda y mitigar los riesgos de la cadena de suministro», dijo Hird. Preparación para la integración para respaldar el auge de los mercados digitales B2B Se espera que los mercados digitales B2B capturen el 50 % del negocio B2B para 2030, frente al 15 % en 2024. Este cambio impulsará a las organizaciones B2B a centrarse en implementar plataformas de comercio electrónico para desarrollar una presencia. dentro de mercados digitales en crecimiento o sumergirse y construir los suyos propios. Herramientas de análisis y personalización El análisis y la personalización permitirán a las empresas obtener información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, dijo Hird. Esto ayudará a las empresas B2B a ajustar el marketing y las comunicaciones para compradores B2B individuales, mejorando la experiencia del cliente, el compromiso y los ingresos. Soluciones de integración y API Los mercados digitales dependen de la integración de sistemas para facilitar las transacciones de los clientes y las experiencias de compra. Las empresas deberán invertir en soluciones API y de integración para conectar sistemas y plataformas internos y externos para optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia. Tecnología de optimización de la cadena de suministro Los modelos de mercado digital también requieren que las empresas B2B satisfagan demandas como tiempos de entrega más rápidos y cumplimiento eficiente de los pedidos desde su presencia en el mercado, dijo Hird. Sostuvo que esto alentará a las empresas B2B a adoptar más tecnologías de optimización de la cadena de suministro. Herramientas de diseño y creación de prototipos para acelerar la velocidad de comercialización B2B Se esperan cambios importantes en la forma en que las marcas B2B diseñan, prueban y entregan productos al mercado. Por ejemplo, en farmacología, dijo Merkle, aunque puede llevar de 10 a 15 años llevar un medicamento al mercado, un descubrimiento de fármacos y ensayos clínicos más rápidos podrían acortar este proceso dramáticamente. Hird dijo a TechRepublic que los procesos de diseño de prototipos y productos funcionales se pueden potenciar con IA generativa y tecnologías de creación de prototipos virtuales. Al utilizar simulaciones y herramientas de diseño que aumentan las contribuciones humanas y los métodos tradicionales, las empresas podrán reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con la creación de prototipos y pruebas físicas. «Esto permite ciclos de iteración más rápidos, acelerando el proceso de desarrollo de productos y mejorando la velocidad de comercialización de nuevos productos e innovaciones», dijo Hird.
Reino Unido y EE. UU. acuerdan colaborar en el desarrollo de pruebas de seguridad para modelos de IA
El gobierno del Reino Unido acordó formalmente trabajar con Estados Unidos en el desarrollo de pruebas para modelos avanzados de inteligencia artificial. El 1 de abril de 2024, la Secretaria de Tecnología del Reino Unido, Michelle Donelan, y la Secretaria de Comercio de los Estados Unidos, Gina Raimondo, firmaron un Memorando de Entendimiento, que es un acuerdo no vinculante legalmente (Figura A). Figura A La secretaria de Comercio de Estados Unidos, Gina Raimondo (izquierda), y la secretaria de Tecnología del Reino Unido, Michelle Donelan (derecha). Fuente: Gobierno del Reino Unido. Imagen: Gobierno del Reino Unido Ambos países ahora “alinearán sus enfoques científicos” y trabajarán juntos para “acelerar e iterar rápidamente conjuntos sólidos de evaluaciones para modelos, sistemas y agentes de IA”. Esta medida se está tomando para mantener los compromisos establecidos en la primera Cumbre mundial sobre seguridad de la IA en noviembre pasado, donde gobiernos de todo el mundo aceptaron su papel en las pruebas de seguridad de la próxima generación de modelos de IA. ¿Qué iniciativas de IA han acordado el Reino Unido y Estados Unidos? Con el MoU, el Reino Unido y los EE. UU. acordaron cómo construirán un enfoque común para las pruebas de seguridad de la IA y compartirán sus desarrollos entre sí. Específicamente, esto implicará: Desarrollar un proceso compartido para evaluar la seguridad de los modelos de IA. Realizar al menos un ejercicio de prueba conjunto sobre un modelo de acceso público. Colaborar en la investigación técnica de seguridad de la IA, tanto para avanzar en el conocimiento colectivo de los modelos de IA como para garantizar que las nuevas políticas estén alineadas. Intercambio de personal entre respectivos institutos. Compartir información sobre todas las actividades realizadas en los respectivos institutos. Trabajar con otros gobiernos en el desarrollo de estándares de IA, incluida la seguridad. «Gracias a nuestra colaboración, nuestros institutos obtendrán una mejor comprensión de los sistemas de inteligencia artificial, realizarán evaluaciones más sólidas y emitirán directrices más rigurosas», dijo el secretario Raimondo en un comunicado. VER: Aprenda a utilizar la IA para su negocio (Academia TechRepublic) El MoU se relaciona principalmente con el avance de los planes elaborados por los Institutos de Seguridad de IA en el Reino Unido y EE. UU. Las instalaciones de investigación del Reino Unido se lanzaron en la Cumbre de Seguridad de IA con los tres objetivos principales. de evaluar los sistemas de IA existentes, realizar investigaciones fundamentales sobre la seguridad de la IA y compartir información con otros actores nacionales e internacionales. Empresas como OpenAI, Meta y Microsoft han acordado que el AISI del Reino Unido revise de forma independiente sus últimos modelos de IA generativa. De manera similar, el AISI de EE. UU., establecido formalmente por el NIST en febrero de 2024, fue creado para trabajar en las acciones prioritarias descritas en la Orden Ejecutiva de AI emitida en octubre de 2023; Estas acciones incluyen el desarrollo de estándares para la seguridad de los sistemas de IA. El AISI de EE. UU. cuenta con el apoyo de un consorcio del AI Safety Institute, cuyos miembros son Meta, OpenAI, NVIDIA, Google, Amazon y Microsoft. ¿Conducirá esto a la regulación de las empresas de IA? Si bien ni el AISI del Reino Unido ni el de los EE. UU. son un organismo regulador, es probable que los resultados de su investigación combinada sirvan de base para futuros cambios de políticas. Según el gobierno del Reino Unido, su AISI «proporcionará conocimientos fundamentales para nuestro régimen de gobernanza», mientras que la instalación estadounidense «desarrollará directrices técnicas que serán utilizadas por los reguladores». Podría decirse que la Unión Europea todavía está un paso por delante, ya que su histórica Ley de IA se convirtió en ley el 13 de marzo de 2024. La legislación describe medidas diseñadas para garantizar que la IA se utilice de forma segura y ética, entre otras normas relativas a la IA para el reconocimiento facial y la transparencia. . VER: La mayoría de los profesionales de la ciberseguridad esperan que la IA afecte sus trabajos La mayoría de los grandes actores tecnológicos, incluidos OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic, tienen su sede en EE. UU., donde actualmente no existen regulaciones estrictas que puedan restringir sus actividades de IA. La EO de octubre proporciona orientación sobre el uso y la regulación de la IA, y se han tomado medidas positivas desde su firma; sin embargo, esta legislación no es ley. El Marco de Gestión de Riesgos de IA finalizado por el NIST en enero de 2023 también es voluntario. De hecho, estas grandes empresas tecnológicas son en su mayoría responsables de regularse a sí mismas y el año pasado lanzaron el Foro Modelo Frontier para establecer sus propias “barandillas” para mitigar el riesgo de la IA. ¿Qué piensan la IA y los expertos legales sobre las pruebas de seguridad? La regulación de la IA debería ser una prioridad La formación del AISI del Reino Unido no fue una forma universalmente popular de controlar la IA en el país. En febrero, el director ejecutivo de Faculty AI, una empresa involucrada con el instituto, dijo que desarrollar estándares sólidos puede ser un uso más prudente de los recursos gubernamentales en lugar de intentar examinar cada modelo de IA. «Creo que es importante que establezca estándares para el resto del mundo, en lugar de intentar hacerlo todo por sí mismo», dijo Marc Warner a The Guardian. Más cobertura de IA de lectura obligada Los expertos en derecho tecnológico tienen un punto de vista similar cuando se trata del MoU de esta semana. «Idealmente, los esfuerzos de los países se gastarían mucho mejor en desarrollar regulaciones estrictas en lugar de investigación», dijo a TechRepublic en un correo electrónico Aron Solomon, analista legal y director de estrategia de la agencia de marketing legal Amplify. “Pero el problema es este: pocos legisladores (yo diría, especialmente en el Congreso de Estados Unidos) tienen un conocimiento tan profundo de la IA como para regularla. Solomon añadió: “Deberíamos salir en lugar de entrar en un período de estudio profundo necesario, en el que los legisladores realmente entiendan colectivamente cómo funciona la IA y cómo se utilizará en el futuro. Pero, como lo puso de relieve la reciente debacle estadounidense en la que los legisladores intentan prohibir TikTok, ellos, como grupo, no entienden la tecnología, por lo que no están bien posicionados para regularla de manera inteligente. “Esto nos deja en la situación difícil en la que nos encontramos hoy. La IA está evolucionando mucho más rápido de lo que los reguladores pueden regular. Pero aplazar la regulación en favor de cualquier otra cosa en este momento es retrasar lo inevitable”. De hecho, dado que las capacidades de los modelos de IA cambian y se expanden constantemente, las pruebas de seguridad realizadas por los dos institutos deberán hacer lo mismo. «Algunos malos actores pueden intentar eludir las pruebas o aplicar incorrectamente las capacidades de IA de doble uso», dijo a TechRepublic en un correo electrónico Christoph Cemper, director ejecutivo de la plataforma de gestión rápida AIPRM. El doble uso se refiere a tecnologías que pueden utilizarse tanto con fines pacíficos como hostiles. Cemper dijo: “Si bien las pruebas pueden señalar problemas de seguridad técnica, no reemplazan la necesidad de directrices sobre cuestiones éticas, políticas y de gobernanza… Idealmente, los dos gobiernos considerarán las pruebas como la fase inicial de un proceso colaborativo continuo”. VER: La IA generativa puede aumentar la amenaza global de ransomware, según un estudio del Centro Nacional de Seguridad Cibernética Se necesita investigación para una regulación eficaz de la IA Si bien las directrices voluntarias pueden no resultar suficientes para incitar un cambio real en las actividades de los gigantes tecnológicos, una legislación de línea dura podría sofocar Según el Dr. Kjell Carlsson, el progreso en IA si no se considera adecuadamente. El ex analista de ML/AI y actual jefe de estrategia de Domino Data Lab dijo a TechRepublic en un correo electrónico: “Hoy en día, hay áreas relacionadas con la IA donde el daño es una amenaza real y creciente. Se trata de áreas como el fraude y el cibercrimen, donde normalmente existe regulación pero es ineficaz. “Desafortunadamente, pocas de las regulaciones de IA propuestas, como la Ley de IA de la UE, están diseñadas para abordar eficazmente estas amenazas, ya que se centran principalmente en ofertas comerciales de IA que los delincuentes no utilizan. Como tal, muchos de estos esfuerzos regulatorios dañarán la innovación y aumentarán los costos, al tiempo que harán poco para mejorar la seguridad real”. Por lo tanto, muchos expertos piensan que priorizar la investigación y la colaboración es más eficaz que apresurarse con las regulaciones en el Reino Unido y los EE. UU. El Dr. Carlsson dijo: “La regulación funciona cuando se trata de prevenir daños establecidos en casos de uso conocidos. Hoy en día, sin embargo, la mayoría de los casos de uso de la IA aún no se han descubierto y casi todo el daño es hipotético. Por el contrario, existe una increíble necesidad de investigar cómo probar, mitigar el riesgo y garantizar la seguridad de los modelos de IA de forma eficaz. «Como tal, el establecimiento y la financiación de estos nuevos Institutos de Seguridad de IA y estos esfuerzos de colaboración internacional son una excelente inversión pública, no sólo para garantizar la seguridad, sino también para fomentar la competitividad de las empresas en los EE.UU. y el Reino Unido».
Taylor Swift finalmente está fuera de peligro, al menos en lo que respecta a las búsquedas en la plataforma de redes sociales XX (antes Twitter) que levantó su bloqueo temporal en los resultados de búsqueda de la ganadora del Grammy el lunes por la noche. El bloqueo de la plataforma fue parte de sus esfuerzos por limitar la difusión de imágenes explícitas de Swift después de que se volvieron virales la semana pasada. A partir del martes por la mañana, una búsqueda de «Taylor Swift» arroja una lista de tweets, cuentas de redes sociales y otros medios de forma normal. Es posible que las búsquedas del cantante de “Out of the Woods” hayan regresado, pero el jefe de operaciones comerciales de X, Joe Benarroch, dijo que la plataforma continuará con sus esfuerzos de moderación. «La búsqueda se ha vuelto a habilitar y continuaremos atentos a cualquier intento de difundir este contenido y lo eliminaremos si lo encontramos», dijo Benarroch en un comunicado. En medio de las protestas de los fanáticos de Swift en las redes sociales, los legisladores y el sindicato de actores SAG-AFTRA, X hizo que el nombre de la diva del pop no fuera visible en su plataforma durante el fin de semana. El lunes por la tarde, al buscar el nombre de Swift sin comillas, aparecía una página de error que decía: “Algo salió mal. Intente recargar”. “Esta es una acción temporal y se hace con mucha precaución, ya que priorizamos la seguridad en este tema”, dijo Benarroch en una declaración anterior. La semana pasada, varias imágenes explícitas generadas por IA del “Bejeweled” y el “Cruel Summer” circuló en X. Las imágenes manipuladas eran pornográficas y hacían referencia al romance de alto perfil del jugador de 34 años con el ala cerrada de los Kansas City Chiefs, Travis Kelce. Horas después de que aparecieran las imágenes el jueves, el equipo de seguridad de X recordó a los usuarios su “cero -política de tolerancia” sobre el intercambio de “imágenes de desnudos no consensuales (NCN)”. La declaración, que no menciona explícitamente a Swift, también dice que los usuarios que publicaron las imágenes serían responsables. «Estamos monitoreando de cerca la situación para garantizar que cualquier violación adicional se aborde de inmediato y que el contenido se elimine», dijo la seguridad de X. cuenta agregada. «Estamos comprometidos a mantener un entorno seguro y respetuoso para todos los usuarios». La nueva acción de búsqueda restringida de X no estuvo exenta de errores. A partir del lunes por la tarde, buscar el nombre completo de Swift entre comillas o agregar palabras adicionales al final de la frase de búsqueda “Taylor Swift” generó publicaciones, respuestas e imágenes como de costumbre, incluidas falsificaciones gráficas de Swift. El director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, que se hizo cargo oficialmente de Twitter en octubre de 2022, realizó recortes en el equipo de moderación de la plataforma, que tenía la tarea de hacer cumplir las reglas contra el contenido dañino. La compañía anunció el viernes que busca mejorar sus “mecanismos de detección para encontrar más contenido reportable” y contratar más personal moderador como parte de sus esfuerzos para combatir la explotación sexual infantil. Un representante de X no respondió de inmediato el lunes a la solicitud del Times de comentario. Swift aún no se ha referido públicamente a las imágenes explícitas, pero la controversia reavivó las conversaciones sobre la inteligencia artificial y la necesidad de una mayor supervisión, especialmente porque la creación de imágenes de IA continúa afectando abrumadoramente a mujeres y niños. «Taylor Swift es espantoso y, lamentablemente, les está sucediendo a las mujeres en todas partes, todos los días», dijo el representante de Nueva York Joe Morelle en un tuit el jueves. «Es explotación sexual», añadió, antes de promocionar su propuesta de ley para prevenir las falsificaciones profundas de imágenes íntimas. un proyecto de ley que haría ilegal compartir pornografía deepfake sin el consentimiento de las personas retratadas. La noticia de las imágenes de Swift AI generó preocupación, ya que el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, y la secretaria de prensa de la Casa Blanca, Karine Jean-Pierre, abordaron la controversia por separado el viernes. “Esto es muy alarmante. Por eso, haremos todo lo que podamos para abordar este problema”, dijo Jean-Pierre durante una rueda de prensa, según Reuters. “Entonces, si bien las empresas de redes sociales toman sus propias decisiones independientes sobre la gestión de contenidos, creemos que tienen un papel importante que desempeñar en hacer cumplir sus propias reglas para evitar la difusión de información errónea y de imágenes íntimas y no consensuadas de personas reales”. AFTRA, que estableció términos relacionados con la inteligencia artificial en su contrato de 2023, calificó las imágenes de inteligencia artificial de Swift como «perturbadoras, dañinas y profundamente preocupantes». «El desarrollo y la difusión de imágenes falsas, especialmente aquellas de naturaleza lasciva, sin el consentimiento de alguien deben «Será ilegal», dijo el sindicato en un comunicado el viernes. «Como sociedad, tenemos en nuestro poder controlar estas tecnologías, pero debemos actuar ahora antes de que sea demasiado tarde».
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