Etiqueta: inteligencia artificial

  • OpenAI incorpora bloqueo con PIN para proteger chats privados en ChatGPT

    OpenAI incorpora bloqueo con PIN para proteger chats privados en ChatGPT

    OpenAI anunció este miércoles una nueva función de privacidad para ChatGPT que permite a los usuarios bloquear determinadas conversaciones mediante un código PIN, con el objetivo de evitar que otras personas puedan acceder a su contenido cuando utilizan dispositivos compartidos.

    La herramienta, denominada Chats bloqueados, incorpora un apartado específico dentro del asistente de inteligencia artificial (IA), donde los usuarios pueden guardar conversaciones privadas y mantenerlas ocultas del historial habitual, los chats fijados y los resultados de búsqueda.

    La compañía explicó que esta función está dirigida especialmente a quienes utilizan ChatGPT en espacios públicos, comparten la pantalla de sus dispositivos o acceden al servicio desde equipos utilizados por otras personas, situaciones en las que determinadas conversaciones podrían quedar expuestas.

    Para proteger los chats, los usuarios deberán establecer un código PIN de cuatro dígitos. En las aplicaciones de ChatGPT para Android y iOS también podrán utilizar mecanismos de autenticación biométrica, como el reconocimiento facial o la huella dactilar, para acceder a las conversaciones restringidas.

    Una vez completada la verificación de identidad, el sistema permitirá ingresar al apartado de Chats bloqueados y consultar las conversaciones previamente seleccionadas. Sin embargo, OpenAI aclaró en su página de soporte que esta protección no significa que los mensajes cuenten con cifrado de extremo a extremo, sino que restringe su acceso frente a otras personas que utilizan el mismo dispositivo.

    La empresa también precisó que bloquear conversaciones no modifica la configuración denominada ‘Mejorar el modelo para todos’, relacionada con el uso de información para entrenar sus sistemas. Tampoco elimina los datos que ChatGPT hubiera recordado antes de activar la protección ni modifica las políticas aplicables, los requisitos de seguridad y las obligaciones legales.

    Uno de los aspectos más importantes de esta herramienta es que, si el usuario necesita restablecer el PIN, perderá permanentemente las conversaciones almacenadas en el apartado protegido, junto con los archivos y la información que únicamente se encuentren resguardados mediante el código anterior. «Esta acción es irreversible y el soporte de OpenAI no puede recuperar el contenido eliminado», advirtió la compañía.

    Para activar la función, los usuarios deberán ingresar a ‘Proyectos’, seleccionar ‘Chats bloqueados’ y configurar el código de cuatro dígitos antes de elegir o crear las conversaciones que desean proteger. OpenAI comenzó a distribuir gradualmente esta herramienta entre los usuarios de la versión gratuita y los suscriptores de los planes Go, Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu.

  • La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La inteligencia artificial (IA) y su creciente infraestructura física se han convertido en parte de la campaña electoral de demócratas y republicanos de cara a las legislativas de medio mandato en Estados Unidos por la preocupación de muchos ciudadanos y el millonario desembolso de la industria tecnológica en propaganda durante esta contienda política.

    Aunque las preocupaciones centrales del electorado siguen ancladas en la inflación y el coste de la vida, la IA y los centros de datos se han consolidado como un foco de tensión local.

    Miedo a la IA

    Según un sondeo de la cadena CBS News, el 52 % de los estadounidenses cree que los modelos de IA acabarán causando daños a las personas y un 68 % teme su uso por parte de actores hostiles.

    A pie de calle, la instalación de centros de datos para alimentar estos sistemas ha despertado una notable contestación ciudadana por su consumo masivo de agua y electricidad. Un sondeo de AP-NORC refleja que cerca del 60 % de los ciudadanos respalda limitar su construcción.

    Falta de regulación

    Nicholas Reese, analista y profesor de la Universidad de Nueva York (NYU), señala a EFE que este año ha evidenciado un escenario de desarrollo «caótico» y una desconexión patente entre el sector tecnológico y la política institucional: «La industria y el Gobierno no están alineados en el desarrollo de esta tecnología».

    «La industria, tan solo este año, ha afirmado en varias ocasiones que desarrolla tecnología tan potente que no se puede publicar abiertamente y que debemos desacelerar. La Casa Blanca ha discrepado abiertamente con eso y el Congreso aún no ha tomado medidas realistas», anota el experto.

    Reese explica que, si bien la IA no figura entre las principales preocupaciones de los votantes frente a la economía, las diferencias sobre las políticas públicas en este ámbito sí generan incertidumbre en el electorado.

    El debate también divide a los legisladores que concurren a las elecciones: el demócrata John Hickenlooper, candidato a la reelección al Senado por Colorado, reclamó auditorías independientes de los sistemas de IA, mientras que el republicano Jay Obernolte, que opta a renovar su escaño por California en la Cámara de Representantes, ha advertido de que una regulación excesiva puede frenar la innovación.

    Asimismo, subraya el giro que se ha producido en torno a los centros de datos, que antaño se defendían como focos de atracción de capital: «Ha habido un giro enorme en ambos lados».

    «Alguien describió recientemente las campañas locales como dos candidatos acusándose mutuamente de favorecer los centros de datos. Se ha convertido en un asunto sensible y ningún bando desea mostrarse abiertamente a favor», anota el experto.

    En distritos clave de estados como Ohio, Wisconsin o Maine, candidatos de ambas fuerzas han recurrido a acusar a sus rivales de impulsar estos complejos.

    La carrera por la gobernación de Ohio ilustra esta disputa. Allí, la demócrata Amy Acton defiende una moratoria hasta que los centros cumplan determinadas garantías, mientras que el republicano Vivek Ramaswamy propone suspender nuevos proyectos hasta que se aprueben normas que protejan a vecinos y el medioambiente.

    Ramaswamy no es el único republicano que se opone a estos proyectos. Ken Paxton, candidato al Senado por Texas, también propone restricciones. Ambos se han distanciado así del presidente Donald Trump, que defiende el desarrollo de la IA como parte de la competencia tecnológica con China.

    Frente a estas posiciones, otros republicanos mantienen una defensa más abierta, como Jay Feely, candidato publicano por Arizona a la Cámara de Representantes y respaldado por Trump.

    Donaciones millonarias

    En paralelo a la controversia pública, los comités de acción política (súper PAC) vinculados a firmas líderes como OpenAI y Anthropic han inyectado más de 55 millones de dólares en las primarias parlamentarias para asegurar apoyos o neutralizar a perfiles contrarios a sus planes, según The New York Times.

    Gran parte de los fondos se han encauzado a través de anuncios donde se elude deliberadamente mencionar la IA o los centros de datos, centrándose en cambio en mensajes tradicionales sobre empleo, innovación o seguridad ciudadana.

    Reese advierte de que, de no aprovecharse la ventana actual para acordar salvaguardas y garantías institucionales, un fallo técnico significativo en los próximos dos años podría convertir definitivamente a la IA en el centro del debate para las presidenciales de 2028.

  • DeepSeek publica en abierto un software para optimizar y reducir costes de la IA

    DeepSeek publica en abierto un software para optimizar y reducir costes de la IA

    La empresa tecnológica china DeepSeek anunció este martes la publicación en acceso libre del código de DeepInfer, un programa desarrollado por la compañía para mejorar el rendimiento de sus modelos de inteligencia artificial (IA) y reducir los costos de operación cuando funcionan a gran escala.

    La herramienta fue diseñada para optimizar los recursos informáticos necesarios para ejecutar los modelos de IA, una actividad que requiere capacidad de procesamiento y consumo de electricidad para responder a las solicitudes de los usuarios.

    DeepInfer funciona como un «marco de inferencia», es decir, un sistema que interviene cuando un modelo de inteligencia artificial, previamente entrenado, comienza a procesar consultas y generar respuestas para quienes utilizan sus servicios.

    La eficiencia de este tipo de programas resulta determinante para los costos operativos de las plataformas de inteligencia artificial, debido a que influye directamente en la cantidad de recursos tecnológicos y energía que necesitan para funcionar.

    DeepSeek, cuya sede se encuentra en Hangzhou, al este de China, explicó a través de su cuenta en la red social X que liberar el código de DeepInfer «ayudará a la comunidad a reducir los costes de computación, disminuir el consumo de energía y hacer la IA más asequible».

    La decisión también podría beneficiar a las empresas que ofrecen servicios de computación en la nube y utilizan los modelos desarrollados por DeepSeek, al permitirles operar con mayor eficiencia y reducir sus gastos tecnológicos.

    Según Bloomberg, estas mejoras podrían aumentar los márgenes de beneficio de los proveedores de servicios de inteligencia artificial y, eventualmente, permitir que ofrezcan precios más bajos a sus clientes.

    El anuncio ocurre en medio de la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos por el liderazgo mundial de la inteligencia artificial, un escenario en el que ambas potencias mantienen enfoques diferentes sobre el desarrollo y la distribución de tecnologías mediante sistemas de código abierto o cerrado.

  • Intel encarece sus procesadores otro 10% y presiona al PC en 2026

    Intel encarece sus procesadores otro 10% y presiona al PC en 2026

    Intel prevé un nuevo aumento cercano al 10% en el precio de sus procesadores, de acuerdo con reportes publicados por Hipertextual. La decisión afecta a uno de los componentes más sensibles del mercado de PC y estaciones de trabajo: la CPU. El movimiento llega después de una etapa de presión sobre márgenes, mayores costos industriales y una cadena de suministro que sigue priorizando nodos de alto valor.

    La subida no se limita a un impacto contable. Puede trasladarse al precio final de ordenadores, placas integradas y configuraciones para gaming, productividad y desarrollo técnico. También complica la planificación de fabricantes y ensambladores que operan con calendarios cerrados para la campaña de fin de año y las renovaciones de catálogo de 2027.

    Presión cruzada en chips y centros de datos

    El ajuste de Intel coincide con una fase de competencia intensa en semiconductores. TechCrunch destaca que Amazon está reforzando su ecosistema de chips de IA con TorchNeuron para impulsar la adopción de Trainium frente al dominio de Nvidia. En paralelo, Nvidia amplía su estrategia con modelos abiertos para agentes y ejecución local en PCs y estaciones de trabajo, elevando la demanda de hardware optimizado.

    En este contexto, el encarecimiento de CPUs no es un hecho aislado. Refleja una industria donde diseño, empaquetado avanzado, memoria de alto ancho de banda y capacidad fabril compiten por inversión. Otro indicador es la previsión de que el mercado estadounidense de fundición de semiconductores alcance 23.900 millones de dólares entre 2026 y 2031, con una tasa compuesta anual del 7,8%, impulsado por IA, automoción y producción local.

    Qué cambia para fabricantes y compradores

    Para OEMs y distribuidores, el escenario exige ajustar inventario, márgenes y segmentación de producto. Para el comprador profesional, la consecuencia inmediata es clara: menor margen para configuraciones intermedias y mayor valor relativo en plataformas que integren mejor CPU, GPU y memoria. La evolución del mercado de componentes ya no depende solo del rendimiento bruto, sino de la capacidad de cada proveedor para asegurar suministro, escalar producción y sostener compatibilidad con cargas de trabajo de IA y cómputo avanzado.

  • Amazon anuncia inversión en Alemania para 2027, incluida infraestructura de IA

    Amazon anuncia inversión en Alemania para 2027, incluida infraestructura de IA

    El gigante tecnológico estadounidense Amazon anunció este martes una inversión de €16,000 millones en Alemania para 2027, destinada a ampliar su infraestructura de inteligencia artificial (IA), centros de datos, servicios de internet satelital de alta velocidad y nuevos proyectos logísticos en diferentes regiones del país europeo.

    El anuncio se realizó durante la cumbre Invest in Germany, organizada por el Gobierno alemán, que reunió a unos 200 directivos de empresas nacionales e internacionales. La compañía busca fortalecer su presencia en el mercado alemán mediante proyectos tecnológicos y de infraestructura que permitan ampliar sus operaciones.

    La nueva inversión se sumará a los €100,000 millones que Amazon asegura haber destinado a Alemania desde 2010, un país que considera «uno de los mercados más relevantes del mundo». La multinacional destacó que el territorio alemán continúa siendo uno de sus principales destinos para desarrollar proyectos de innovación y expansión empresarial.

    «Alemania es un centro de innovación y uno de los destinos de inversión más atractivos de Europa. Por ello, hemos invertido aquí más de 100.000 millones de euros desde 2010 y planeamos invertir otros 16.000 millones en 2027», indicó Amazon mediante un comunicado en el que detalló sus planes de crecimiento.

    La compañía también destacó su impacto en el mercado laboral alemán, donde asegura haber generado más de 40,000 empleos permanentes, incluidos 3,000 trabajadores de su división de servicios en la nube. Según Rocco Bräuniger, vicepresidente y responsable de Amazon en Alemania, la empresa cuenta con más de 100 instalaciones distribuidas en el país.

    Amazon ampliará investigaciones en inteligencia artificial

    Como parte de su estrategia de expansión, Amazon anunció la apertura de un segundo laboratorio de investigación en robótica e inteligencia artificial en Berlín, con lo que duplicará su presencia investigadora en la capital alemana. Esta iniciativa forma parte de sus inversiones en nuevas tecnologías y desarrollo de infraestructura digital.

    «Queremos proporcionar a las empresas, municipios y creadores en Alemania la infraestructura y las herramientas que necesitan para ser competitivos y crecer», afirmó David Zapolsky, director global de Asuntos Públicos y Servicios Jurídicos de Amazon, durante su intervención en la cumbre empresarial.

    La ministra alemana de Economía, Katherina Reiche, destacó la importancia de atraer capital para fortalecer el sector tecnológico y generar oportunidades laborales. La funcionaria sostuvo que estas inversiones «refuerzan la posición de Alemania en la competición tecnológica internacional, al tiempo que generan valor añadido y puestos de trabajo», en referencia al impacto económico de los nuevos proyectos anunciados por Amazon.

  • Nvidia lanza nuevos modelos de inteligencia artificial cinco veces más rápidos

    Nvidia lanza nuevos modelos de inteligencia artificial cinco veces más rápidos

    La tecnológica estadounidense Nvidia presentó este martes sus nuevos modelos abiertos de inteligencia artificial (IA) Nemotron 3.5 Super VL y Nemotron 3.5 Bolt, con mejoras en velocidad, precisión y personalización. La compañía asegura que su modelo más avanzado puede ejecutar determinadas tareas hasta cinco veces más rápido que otros sistemas de su categoría.

    Los nuevos integrantes de la familia Nemotron fueron desarrollados para ejecutar tareas automatizadas mediante agentes de inteligencia artificial, tanto en grandes servidores empresariales como en computadoras y dispositivos locales. Nvidia explicó que estos modelos permiten cubrir diferentes necesidades de procesamiento sin depender necesariamente de servicios externos.

    El Nemotron 3.5 Super VL incorpora 120,000 millones de parámetros y está diseñado para desarrollar procesos complejos con mayor precisión. Entre sus principales capacidades destacan el seguimiento de instrucciones, la utilización de herramientas digitales y la ejecución de tareas empresariales que requieren varios pasos, especialmente en sistemas que funcionan de manera continua.

    Según Nvidia, el nuevo modelo alcanza un rendimiento comparable al de Nemotron 3 Ultra, uno de sus sistemas de razonamiento más grandes, pero utiliza aproximadamente una quinta parte de sus parámetros. La empresa sostiene que esta eficiencia permite completar grandes volúmenes de operaciones con mayor rapidez y asegura que, de acuerdo con sus pruebas, es cinco veces más rápido que el siguiente mejor modelo de su categoría.

    Otra de las características del Nemotron 3.5 Super VL es su capacidad para interpretar documentos visuales, reconocer caracteres, analizar tablas y gráficos, así como extraer información de páginas web y archivos. Estas funciones permiten que los agentes de inteligencia artificial procesen textos e imágenes para generar respuestas relacionadas con el contenido analizado.

    Además, al tratarse de un modelo abierto, las empresas pueden entrenarlo con sus propios datos y adaptarlo a sus necesidades operativas. Nvidia destacó que las organizaciones también podrán instalarlo en su infraestructura tecnológica, lo que facilita la personalización de los sistemas utilizados para automatizar diferentes procesos empresariales.

    Nvidia presenta modelos más pequeños para computadoras

    La compañía también anunció dos versiones de Nemotron 3.5 Bolt, diseñadas para funcionar directamente en dispositivos locales. El modelo Bolt 74B-A9B, de 24 GB, está orientado a tareas que requieren herramientas de inteligencia artificial, como búsquedas en internet, escritura y corrección de código, mientras que Bolt E4B, de 4 GB, fue desarrollado para asistentes conversacionales rápidos y aplicaciones interactivas.

    Nvidia explicó que los modelos Bolt pueden utilizar técnicas de compresión de información para optimizar el consumo de memoria y funcionar junto con otras aplicaciones. El Bolt 74B-A9B puede operar en equipos con procesadores Nvidia RTX Spark, mientras que el Bolt E4B está orientado a dispositivos con chips GeForce RTX, Jetson y RTX/DGX Spark. El Nemotron 3.5 Super VL y el Bolt 74B-A9B ya están disponibles mediante Hugging Face, Open Router y Nvidia NIM, mientras que la versión Bolt E4B estará disponible a partir del 23 de octubre.

  • MiniMax lanza una IA más rápida y barata en plena competencia con DeepSeek

    MiniMax lanza una IA más rápida y barata en plena competencia con DeepSeek

    La empresa tecnológica china MiniMax presentó este lunes una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial (IA), denominado M3.1 Flash, que promete mayor velocidad y menores costos de operación, apenas dos días después de que su competidora DeepSeek anunciara una actualización de su tecnología.

    La compañía informó que el nuevo sistema funciona casi tres veces más rápido que su versión anterior y permite reducir un 70 % el costo de determinadas operaciones automatizadas. También incorpora mejoras en programación, ciberseguridad y manejo de computadoras mediante herramientas digitales, según un comunicado divulgado el domingo.

    El modelo fue diseñado para desarrollar tareas que requieren varios pasos y la utilización de diferentes aplicaciones. Entre sus posibles usos destacan actividades empresariales relacionadas con ventas, atención al cliente, finanzas y administración de recursos humanos, donde la automatización permite ejecutar procesos mediante inteligencia artificial.

    La plataforma independiente Artificial Analysis otorgó al M3.1 Flash una puntuación de 42 en su índice de rendimiento, superior a los 29 puntos obtenidos por su versión anterior, aunque todavía por debajo de los 45 alcanzados por la última actualización de DeepSeek. Sin embargo, estas evaluaciones no representan una comparación definitiva sobre la capacidad de los sistemas para desarrollar todas las tareas.

    Precios más bajos para desarrolladores

    MiniMax estableció una tarifa de $0.15 por cada millón de unidades de texto procesadas como entrada y $0.60 por cada millón generado como respuesta. Los nuevos precios equivalen aproximadamente a la mitad de los establecidos para el modelo anterior, una estrategia con la que la compañía busca fortalecer su posición en el mercado de inteligencia artificial.

    La empresa aclaró que el ahorro del 70 % corresponde al costo total estimado de determinadas tareas automatizadas y no significa que todas sus tarifas hayan disminuido en esa proporción. Tampoco implica que los usuarios puedan obtener el mismo nivel de ahorro en cualquier operación realizada con el sistema.

    El M3.1 Flash ya se encuentra disponible para desarrolladores mediante la interfaz de programación de aplicaciones (API) de MiniMax y otras herramientas de la compañía. La tecnológica también anunció planes para publicar los parámetros del modelo, con el propósito de facilitar su utilización fuera de los servicios que administra directamente.

    El lanzamiento ocurre después de que DeepSeek actualizara el sábado su modelo V4.1 Flash, con mejoras en programación y ejecución autónoma de tareas, además de anunciar un servicio propio de búsqueda para desarrolladores. MiniMax, que debutó en la Bolsa de Hong Kong en enero de 2026, compite en China con DeepSeek, Alibaba, Moonshot y Zhipu, en un mercado donde las empresas aceleran las innovaciones y reducen precios para atraer clientes corporativos y desarrolladores.

  • La IA impulsa una nueva fase de software local y verificación digital

    La IA impulsa una nueva fase de software local y verificación digital

    La última tanda de noticias tecnológicas muestra un patrón claro: la inteligencia artificial deja de presentarse como promesa general y pasa a integrarse en productos concretos. Entre los casos más visibles aparecen asistentes locales en sistemas operativos, herramientas de verificación de imágenes, video y audio y nuevas capas de automatización en logística, ciberseguridad y desarrollo. El foco ya no está solo en entrenar modelos, sino en desplegarlos con funciones precisas y medibles.

    En software de consumo, Ubuntu prepara un asistente de IA local, mientras otras plataformas ajustan su oferta con cambios de nombres, capacidades y acceso. Ese movimiento apunta a una etapa en la que el valor competitivo pasa por ejecutar tareas útiles cerca del usuario, con menor dependencia de la nube para ciertos flujos. En paralelo, Microsoft amplía Defender a escritorios Linux, señal de que la seguridad multiplataforma gana peso en entornos cada vez más heterogéneos.

    Verificación, interoperabilidad y automatización

    Otro frente clave es la autenticidad del contenido. Herramientas como SynthID Detector buscan identificar material generado por IA en varios formatos. La relevancia es técnica y operativa: medios, plataformas y usuarios necesitan trazabilidad en un ecosistema donde producir contenido sintético es cada vez más barato y rápido. La respuesta del sector se orienta a marcadores, detección y contexto de procedencia, no a frenar la tecnología.

    También gana terreno la interoperabilidad. El intento de conectar un reloj inteligente diseñado para un ecosistema cerrado con teléfonos Android sin un dispositivo puente refleja la presión por reducir barreras entre plataformas. En videojuegos, la llegada de títulos masivos a Linux y los avances en sistemas antitrampas indican una apertura gradual de mercados antes fragmentados.

    Infraestructura para la siguiente ola

    La expansión de estas herramientas exige más capacidad física. En Estados Unidos, la reapertura de centrales nucleares vinculada al crecimiento de centros de datos sugiere que la carrera tecnológica ya no depende solo de chips o modelos, sino también de energía estable. A la vez, robótica logística, vehículos autónomos y hardware especializado muestran que la IA se está convirtiendo en una capa funcional de la infraestructura digital, con impacto directo en productividad, seguridad y operación a escala.

  • Geoffrey Hinton, padre de la IA: No entenderemos la IA, como las ratas no entienden números primos

    Geoffrey Hinton, padre de la IA: No entenderemos la IA, como las ratas no entienden números primos

    El premio Nobel Geoffrey Hinton, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial (IA), advirtió este lunes que llegará un momento en el que los sistemas de esta tecnología comprenderán cuestiones que los seres humanos serán incapaces de entender, debido al avance de sus capacidades. El científico comparó esta posibilidad con las limitaciones de las ratas para comprender conceptos matemáticos como los números primos.

    Hinton participó en la apertura del programa principal de conferencias de Starmus, celebrado en Arona, Tenerife, España, junto al psicólogo cognitivo y profesor de Harvard, Steven Pinker, y la exresponsable de Naciones Unidas para el clima, Christiana Figueres. El encuentro fue moderado por el astrofísico y fundador del evento, Garik Israelian, y estuvo centrado en la búsqueda de la verdad en un mundo donde las máquinas y las personas pueden equivocarse.

    Durante su intervención, el científico recordó que algunos especialistas en lingüística rechazaron inicialmente la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para comprender y generar textos complejos, incluso cuando estas habilidades comenzaron a demostrarse. Hinton mencionó al lingüista Noam Chomsky como ejemplo de investigadores que, a su juicio, no modificaron suficientemente sus posiciones ante las evidencias disponibles.

    El premio Nobel sostuvo que la inteligencia artificial podría superar las capacidades cognitivas humanas hasta alcanzar conocimientos imposibles de comprender para las personas. “De igual modo que las ratas nunca comprenderán los números primos”, expresó Hinton, quien agregó que, si una inteligencia artificial muy superior asegura que algo es verdadero, «es mejor que te lo creas».

    Hinton advierte sobre los errores de la inteligencia artificial

    El investigador también abordó las llamadas “alucinaciones” de la inteligencia artificial, término utilizado para describir respuestas incorrectas o inventadas por estos sistemas. Explicó que estos errores no necesariamente demuestran una falta de comprensión, debido a que los seres humanos también reconstruyen recuerdos y pueden generar versiones equivocadas de acontecimientos que consideran verdaderos.

    Steven Pinker coincidió en que las capacidades de los modelos de lenguaje fueron subestimadas inicialmente, pero señaló que su utilidad dependerá de la precisión de sus respuestas y de la existencia de mecanismos que permitan comprobarlas. El profesor de Harvard consideró que estos sistemas no deberían limitarse a mejorar la interacción con los usuarios, sino también garantizar que la información proporcionada pueda verificarse.

    Por su parte, Christiana Figueres planteó que las personas construyen sus propias percepciones de la verdad a partir de principios, experiencias y conocimientos. La exfuncionaria de Naciones Unidas propuso “enamorarse de la incertidumbre” como una manera de cuestionar las afirmaciones que se presentan como definitivas. Sin embargo, Hinton defendió la existencia de una verdad objetiva y afirmó que «Las personas o las culturas pueden manejar conceptos distintos pero una vez acordados los términos, determinar si una afirmación es verdadera deja de ser una cuestión de opinión». Además, sostuvo que el poder puede influir en lo que una sociedad considera verdadero, pero no modificar la verdad misma.

    Expertos relacionan la desinformación con el cambio climático

    El debate también abordó las dificultades para modificar las creencias de las personas, incluso cuando existen pruebas que contradicen sus posiciones. Pinker explicó que los seres humanos suelen razonar mejor sobre situaciones cotidianas que sobre asuntos complejos o alejados de su experiencia. En ese sentido, destacó la importancia de la ciencia, el periodismo responsable y la democracia, al considerar que sus mecanismos de revisión y corrección permiten cuestionar afirmaciones, reconocer errores y fortalecer la confianza pública.

    Finalmente, Figueres utilizó el cambio climático como ejemplo de la distancia entre la evidencia científica y las decisiones de la sociedad. Señaló que, pese al amplio consenso científico, algunos sectores utilizan los márgenes de incertidumbre para cuestionar sus conclusiones. Pinker agregó que la politización del cambio climático, que vinculó con la influencia del exvicepresidente estadounidense Al Gore, contribuyó a relacionar la aceptación de las pruebas científicas con las identidades ideológicas, lo que puede provocar el rechazo de información asociada con posiciones políticas contrarias.

  • Meta elimina de sus términos una cláusula sobre el uso gratuito de contenidos web para entrenar su IA

    Meta elimina de sus términos una cláusula sobre el uso gratuito de contenidos web para entrenar su IA

    Meta modificó sus condiciones comerciales y eliminó un apartado que sugería que la compañía podía utilizar gratuitamente contenidos publicados en páginas web, incluidos los de medios de comunicación, para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial (IA). La decisión ocurrió después de que expertos legales cuestionaran las implicaciones de esa disposición para los propietarios de los contenidos digitales.

    La empresa tecnológica, dirigida por Mark Zuckerberg, incorporó recientemente en sus términos comerciales una cláusula que establecía que «Meta puede usar cualquier contenido de dominios, páginas web o URL para proveer, desarrollar, mejorar, investigar, entrenar y mantener la integridad de los productos de la compañía de Meta, servicios y funciones ofrecidos bajo estos Términos Comerciales y otros términos adicionales aplicables».

    La modificación provocó cuestionamientos entre especialistas legales, según informó el medio Nieman Lab, debido a que podía interpretarse como una autorización para que Meta recopilara información de sitios web asociados con cuentas comerciales de sus plataformas, incluidos portales de noticias, sin necesidad de pagar por el uso de esos contenidos.

    Ante las críticas, Meta publicó una nueva versión de sus condiciones comerciales en la que retiró el fragmento cuestionado. Con esta decisión, la empresa busca evitar interpretaciones equivocadas sobre los permisos que tendría para recopilar información de páginas web y utilizarla en el desarrollo y entrenamiento de sus herramientas de inteligencia artificial.

    El vicepresidente de comunicaciones de Meta, Andy Stone, respondió a la controversia mediante su cuenta en la red social X, anteriormente Twitter, donde aseguró que «no hay ningún cambio en cómo Meta usa los rastreadores web y cualquier insinuación en lo contrario es falsa».

    Por su parte, el portavoz de Meta, Daniel Roberts, explicó al medio especializado The Verge que la disposición estaba relacionada únicamente con los servicios publicitarios y comerciales de la empresa, y no representaba una autorización adicional para obtener contenidos de medios informativos.

    «Os hemos escuchado y queremos clarificar: los términos de rastreo que hemos consolidado solo se aplicaban a nuestros anuncios y productos de negocios, y lo hemos clarificado en los propios términos. No cambia cómo Meta usa los rastreadores web. Como siempre, los propietarios de contenido pueden usar robots.txt para indicar sus preferencias. Esto no tiene que ver con ‘escrapear’ los sitios de noticias, y estas actualizaciones no nos dan nuevos derechos para pasar por encima de esas preferencias», señaló Roberts.

    Sin embargo, la modificación todavía presenta diferencias entre idiomas. Mientras que Meta eliminó el apartado cuestionado de la versión original en inglés de sus condiciones comerciales, el mismo fragmento continúa apareciendo en la versión en español, pese a las aclaraciones de la compañía sobre el alcance de sus políticas de recopilación de información.