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  • Meta: Denuncia de Colusión con China en Censura

    Una exempleada de Meta (anteriormente Facebook), Sarah Wynn-Williams, testificó ante un subcomité del Senado el miércoles, alegando que la empresa de redes sociales colaboró estrechamente con el gobierno chino para censurar contenido en sus plataformas. Este testimonio, junto con el creciente escrutinio de la influencia y los avances tecnológicos de China, ha reavivado el debate sobre las prácticas comerciales de Meta y su relación con un importante rival geopolítico.

    La denunciante de Meta, Sarah Wynn-Williams, testificó ante un subcomité del Senado, alegando que Facebook, ahora Meta, colaboró extensamente con el gobierno chino para censurar contenido y socavar la seguridad nacional de Estados Unidos. Su testimonio pinta un panorama de una empresa que prioriza sus intereses comerciales en China por encima de los valores y las preocupaciones de seguridad estadounidenses.

    Wynn-Williams, quien se desempeñó como directora de Política Pública Global en Meta durante casi siete años, afirmó que la empresa trabajó “mano a mano” con el gobierno chino. Afirmó que Meta proporcionó “herramientas de censura hechas a medida” al Partido Comunista Chino. Por ejemplo, citó la eliminación de un disidente chino que vivía en Estados Unidos de Facebook en 2017, supuestamente debido a la presión de funcionarios chinos. Si bien Facebook afirmó que la acción se debió a la divulgación de información personal, el testimonio de Wynn-Williams sugiere una motivación más siniestra.

    Además, Wynn-Williams describió el uso de un “contador de viralidad” que marcaba las publicaciones con más de 10,000 vistas para su revisión por un “editor en jefe”, una práctica que el senador Blumenthal describió como “orwelliana”. Estos contadores se utilizaron no solo en China continental, sino también en Hong Kong y Taiwán, lo que indica una estrategia de censura más amplia. Este sistema permitió a Meta identificar de forma proactiva y potencialmente suprimir contenido considerado indeseable por el gobierno chino, censurando efectivamente la información antes de que pudiera llegar a un público más amplio.

    Más allá de la censura, Wynn-Williams alegó que los funcionarios chinos podrían acceder a los datos de los usuarios estadounidenses. Cuando los ingenieros de Meta plantearon preocupaciones sobre la seguridad de los datos, testificó que la dirección de Meta, incluido Mark Zuckerberg, se mostró indiferente. Esta indiferencia ante la seguridad de los datos plantea serias dudas sobre el compromiso de la empresa de proteger la privacidad de los usuarios y la seguridad nacional de Estados Unidos.

    La denunciante también destacó la participación personal de Mark Zuckerberg en la relación de Meta con China. Testificó que Zuckerberg estaba “personalmente involucrado” en la relación comercial, comprometiéndose a aprender mandarín y teniendo sesiones semanales de mandarín con los empleados. Esta inversión personal sugiere un fuerte deseo de cultivar una relación favorable con el gobierno chino, potencialmente a expensas de consideraciones éticas.

    Wynn-Williams alegó además que el modelo de inteligencia artificial de Meta, “Llama”, se utilizó para ayudar a DeepSeek, una empresa china de IA. El modelo de IA de DeepSeek ganó una atención significativa a principios de este año por su competitividad con ChatGPT de OpenAI a un costo menor. Esta colaboración genera preocupaciones sobre la transferencia de tecnología sensible y la posibilidad de que China obtenga una ventaja estratégica en el campo de la inteligencia artificial.

    En respuesta al testimonio de Wynn-Williams, un portavoz de Meta desestimó las afirmaciones como “divorciadas de la realidad y plagadas de afirmaciones falsas”. Enfatizaron que Meta no opera sus servicios en China hoy en día, a pesar del interés pasado de Zuckerberg en hacerlo. Sin embargo, esta declaración no aborda las acusaciones específicas de herramientas de censura, acceso a datos y colaboración en IA.

    La audiencia del Senado, dirigida por el senador republicano Josh Hawley, refleja una creciente preocupación en Washington sobre la influencia de China y la posibilidad de que las empresas estadounidenses se vean comprometidas. Hawley, quien preside el Subcomité Judicial del Senado sobre Delitos y Antiterrorismo, ha solicitado el testimonio de Zuckerberg ante el subcomité. Esta investigación se alinea con la tendencia más amplia de una mayor escrutinio de las actividades de China, incluidos los aranceles aumentados de la administración Trump y los esfuerzos en curso para abordar las preocupaciones de seguridad en torno a TikTok. La Cámara de Representantes también creó el Comité Selecto sobre la Competencia Estratégica entre Estados Unidos y el Partido Comunista Chino para investigar el desafío de China al poder global estadounidense.

    La exempleada de Meta, Sarah Wynn-Williams, testificó que Facebook, bajo el liderazgo de Mark Zuckerberg, colaboró con el gobierno chino para censurar contenido, comprometiendo potencialmente la seguridad nacional de EE. UU. y los datos de usuarios estadounidenses. Las acusaciones incluyen la provisión de herramientas de censura, la supresión de la disidencia y la ayuda a la empresa china de IA DeepSeek. Meta niega las acusaciones, calificándolas de “divorciadas de la realidad”, mientras Washington intensifica el escrutinio de la influencia china. Es crucial una mayor investigación sobre los tratos de Meta con China para salvaguardar los intereses estadounidenses y defender los valores democráticos.

  • IA da vida al lenguaje de señas: cerrando brechas comunicativas

    Para millones de personas sordas y con problemas de audición, las barreras de comunicación suponen un desafío significativo. Las soluciones tradicionales, como los intérpretes de lengua de signos, suelen ser limitadas. Reconociendo esta necesidad, ingenieros de la Universidad Atlántica de Florida han desarrollado un innovador sistema impulsado por inteligencia artificial diseñado para traducir los gestos del Lenguaje de Señas Americano (ASL) a texto, ofreciendo una solución de comunicación accesible y en tiempo real.

    Para millones de personas en todo el mundo, las barreras de comunicación plantean desafíos diarios debido a las deficiencias auditivas. Las soluciones tradicionales, como los intérpretes, a menudo están limitadas por la disponibilidad y el costo, lo que crea una necesidad significativa de tecnologías de asistencia accesibles.

    Para abordar esta necesidad, investigadores de la Universidad Atlántica de Florida (FAU) han desarrollado un sistema de interpretación en tiempo real del Lenguaje de Señas Americano (ASL). Este sistema aprovecha la inteligencia artificial (IA) para cerrar la brecha de comunicación para la comunidad sorda y con problemas de audición.

    El núcleo del sistema reside en su capacidad para reconocer con precisión las letras del alfabeto ASL en tiempo real. Esto se logra combinando las capacidades de detección de objetos de YOLOv11 con el seguimiento preciso de manos de MediaPipe. Esta combinación permite al sistema traducir los gestos de ASL en texto, facilitando la comunicación interactiva.

    Un desafío importante en los sistemas de reconocimiento de ASL es distinguir los gestos visualmente similares. Por ejemplo, diferenciar entre las formas de las manos para “A” y “T” o “M” y “N” es difícil. El sistema FAU supera esto utilizando el aprendizaje profundo avanzado y el seguimiento de puntos clave de la mano.

    El sistema utiliza una cámara web integrada como sensor sin contacto para capturar datos visuales en vivo. MediaPipe luego identifica 21 puntos clave en cada mano, creando un mapa esquelético. YOLOv11 utiliza este mapa esquelético para detectar y clasificar las letras ASL con alta precisión.

    El rendimiento en tiempo real del sistema es una ventaja clave. Según Bader Alsharif, el primer autor del estudio, toda la tubería de reconocimiento funciona sin problemas en tiempo real, independientemente de las diferentes condiciones de iluminación o fondos. Esta capacidad en tiempo real es crucial para las aplicaciones prácticas.

    La efectividad del sistema está respaldada por impresionantes resultados de precisión. El estudio, publicado en la revista Sensors, logró una precisión del 98,2% (Precisión Media Promedio, mAP@0.5) con una latencia mínima. Este alto nivel de precisión lo hace adecuado para aplicaciones que requieren un rendimiento rápido y confiable.

    El Conjunto de Datos de Gestos de Manos del Alfabeto ASL, que comprende 130.000 imágenes, es crucial para la robustez del sistema. El conjunto de datos incluye una amplia variedad de gestos de manos capturados en diversas condiciones, incluidos diferentes entornos de iluminación, fondos y ángulos de las manos. Esta diversidad permite que los modelos generalicen mejor.

    Cada imagen del conjunto de datos está cuidadosamente anotada con 21 puntos clave que resaltan las estructuras esenciales de la mano. Estas anotaciones proporcionan un mapa esquelético de la mano, lo que permite al sistema distinguir entre gestos similares con una precisión excepcional.

    El proyecto ejemplifica cómo la IA puede servir a la humanidad. Imad Mahgoub, coautor del estudio, enfatiza que el sistema logra una alta precisión y, al mismo tiempo, sigue siendo accesible y práctico para el uso diario. Esto representa un paso significativo hacia las tecnologías de comunicación inclusivas.

    El impacto de esta tecnología es significativo, considerando la prevalencia de las deficiencias auditivas. La población sorda en los EE. UU. es de aproximadamente 11 millones, o el 3,6% de la población, y aproximadamente el 15% de los adultos estadounidenses (37,5 millones) experimentan dificultades auditivas.

    La investigación tiene el potencial de transformar la comunicación para la comunidad sorda. Mohammad Ilyas, coautor, destaca que la herramienta impulsada por IA traduce los gestos de ASL en texto, lo que permite interacciones más fluidas en varios entornos. Esto contribuye a romper las barreras para la población sorda y con problemas de audición.

    El trabajo futuro se centrará en ampliar las capacidades del sistema. El objetivo es interpretar oraciones completas en ASL, lo que permitirá una comunicación más natural y fluida. Esto permitirá a los usuarios transmitir pensamientos y frases completas sin problemas.

    El impacto del sistema se extiende más allá de la accesibilidad. Stella Batalama, decana de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación, enfatiza su papel en el fomento de una sociedad más inclusiva. Esta tecnología apoya una mayor integración social y ayuda a crear una comunidad más conectada y empática.

    Ingenieros de la Universidad Atlántica de Florida han creado un sistema de interpretación en tiempo real de LSA con una precisión del 98.2%, combinando YOLOv11 y MediaPipe, superando limitaciones previas en el reconocimiento de LSA. Utilizando un conjunto de datos exhaustivo y hardware estándar, el sistema traduce gestos de LSA a texto, ofreciendo una solución escalable y accesible para mejorar la comunicación de la comunidad sorda y con problemas de audición. El trabajo futuro se centrará en la interpretación de oraciones completas. Este avance demuestra el potencial de la IA para fomentar una sociedad más inclusiva, resaltando la necesidad urgente de innovación continua en tecnologías de asistencia que empoderen a las comunidades marginadas.

  • Protege tus dispositivos en la frontera: Guía para viajeros

    ¿Planeando un viaje internacional? Los viajeros deben prepararse para la posibilidad de un escrutinio adicional de sus teléfonos al cruzar fronteras, especialmente al ingresar a los Estados Unidos.

    Planificar un viaje internacional requiere una cuidadosa consideración, y un aspecto crucial es proteger tu privacidad digital, especialmente al cruzar fronteras. Este artículo proporciona consejos esenciales para salvaguardar tus dispositivos y datos de la inspección de los agentes fronterizos, particularmente en los Estados Unidos.

    **El Riesgo de Registros de Dispositivos en las Fronteras**

    La principal preocupación surge del potencial de que los agentes fronterizos revisen tus dispositivos electrónicos. El gobierno canadiense ha emitido una advertencia de viaje, advirtiendo que los agentes fronterizos estadounidenses están autorizados a registrar dispositivos electrónicos y no necesitan proporcionar una razón para solicitar acceso, incluidas las contraseñas. Esta puede ser una perspectiva angustiosa, como lo demuestran casos como el de la profesora de la Universidad Brown que fue deportada después de que se encontrara una foto del líder de Hezbolá en su teléfono.

    **Preparativos Previos al Viaje: Minimizando el Riesgo**

    Para mitigar estos riesgos, la mejor estrategia es reducir la cantidad de información sensible que llevas. Un enfoque efectivo es dejar tu teléfono principal en casa, si es posible. Considera usar un dispositivo temporal o “desechable” que contenga solo la información esencial para tu viaje. Esta táctica es a menudo empleada por ejecutivos corporativos para evitar posibles hackeos. Alternativamente, si debes llevar tu dispositivo principal, sube datos sensibles a un servicio de almacenamiento en la nube que utilice cifrado de extremo a extremo. Luego, borra los archivos originales de tu dispositivo. Además, encripta la unidad de almacenamiento de tu teléfono o portátil y protégela con una contraseña segura. Ten en cuenta que esto es diferente de un simple bloqueo de código de acceso del dispositivo, que es más fácil de descifrar, o del cifrado de extremo a extremo ofrecido por plataformas de comunicación populares. Además, deshabilita las funciones de reconocimiento de huellas dactilares o facial y usa un PIN o código de acceso en su lugar.

    **Tipos de Registros Fronterizos y sus Implicaciones**

    El sitio web de Aduanas y Protección Fronteriza de EE. UU. describe dos tipos de registros de dispositivos. Un registro básico permite a un oficial desplazarse por tus fotos, correos electrónicos, aplicaciones y archivos sin ninguna sospecha de delito. Un registro avanzado, que implica copiar el contenido del dispositivo para su análisis, requiere la aprobación de un gerente senior y “sospecha razonable” de una violación legal, excepto en casos relacionados con preocupaciones de seguridad nacional, según la Electronic Frontier Foundation (EFF).

    **¿Quién está en Riesgo y Qué Buscan los Agentes?**

    Sophia Cope de la EFF señala que es difícil predecir quién será el objetivo de un registro de dispositivo. Los agentes no necesitan una orden judicial para inspeccionar los dispositivos que pertenecen a cualquier persona que ingrese al país. El número de registros de dispositivos electrónicos realizados por los agentes de Aduanas y Protección Fronteriza de EE. UU. ha aumentado drásticamente, multiplicándose por diez en la última década. Los registros básicos pueden ser aleatorios o basarse en una corazonada. El historial de viajes también es un factor, especialmente si un viajero proviene de una región asociada con el terrorismo, el tráfico de drogas o el turismo sexual infantil. Los agentes también pueden registrar dispositivos a petición de otras agencias, como el FBI, o si el viajero está conectado a alguien de interés.

    **Acciones en la Frontera: Protección de tus Datos**

    Cuando llegues a la frontera, es aconsejable apagar tus dispositivos. Los agentes fronterizos de EE. UU. solo pueden examinar la información almacenada en el dispositivo, no los datos almacenados en la nube. Si debes mantener tu teléfono encendido, asegúrate de que esté en modo avión o desconectado de Internet a través de Wi-Fi o datos móviles. El gobierno canadiense también aconseja poner tu dispositivo en modo avión para evitar descargas accidentales. Sin embargo, ten en cuenta que los datos en caché, como los archivos en la papelera, aún podrían permanecer en tu teléfono.

    **Negativa a Consentir y Posibles Consecuencias**

    Si bien a los ciudadanos estadounidenses no se les puede negar la entrada por negarse a consentir un registro del dispositivo, los agentes pueden dificultar las cosas. Los viajeros pueden enfrentarse a interrogatorios, detenciones temporales o la incautación del dispositivo, potencialmente durante días o semanas. Los viajeros extranjeros podrían ser rechazados si se niegan. Si te obligan a desbloquear tu dispositivo, inicia sesión tú mismo en lugar de revelar tu PIN o contraseña, y cambia tus contraseñas lo antes posible. Los expertos aconsejan no usar el reconocimiento de huellas dactilares o facial, ya que es más fácil obligarte a desbloquear tu dispositivo usando datos biométricos.

    **La Importancia de Apagar tu Dispositivo**

    Apagar tu dispositivo es un paso crucial para protegerte contra ataques sofisticados. La mayoría de los teléfonos modernos y algunos portátiles encriptan sus datos utilizando claves criptográficas accesibles solo cuando se desbloquean con el código de acceso. Si el dispositivo está bloqueado pero no apagado, la clave permanece en la memoria del dispositivo, lo que lo hace vulnerable a herramientas como Cellebrite. Sin embargo, si el dispositivo está apagado, la clave se descarga y los datos son inaccesibles hasta que el dispositivo se enciende y se desbloquea con el código de acceso.

    **Consideraciones de Redes Sociales**

    Para estar seguro, considera eliminar tus aplicaciones de redes sociales y reinstalarlas más tarde. Aunque el contenido se almacena principalmente en los servidores de redes sociales, algunas publicaciones o imágenes podrían permanecer en la memoria caché de tu teléfono y, por lo tanto, ser visibles incluso en modo avión.

    **Otros Dispositivos Susceptibles de Registro**

    Es importante recordar que el alcance de la búsqueda se extiende más allá de los teléfonos y portátiles. Las cámaras digitales, los smartwatches, las tabletas, los discos duros externos y otros dispositivos electrónicos también pueden ser registrados.

    **Qué Evitar: Tácticas Contraproducentes**

    Ciertas acciones pueden levantar sospechas. Borrar el disco duro de tu teléfono o portátil antes de viajar puede generar preguntas. La guía de la EFF advierte que incluso viajar sin dispositivos o datos que la mayoría de los viajeros suelen tener podría atraer atención. Además, evita ocultar información en tu dispositivo, ya que los agentes fronterizos podrían descubrir esto. Mentir a los agentes fronterizos es un delito grave.

    **Variaciones Internacionales**

    Recuerda consultar las leyes locales de tu destino. Por ejemplo, la ley antiterrorista británica permite a la policía exigir dispositivos y contraseñas, y la negativa puede dar lugar a cargos de terrorismo.

    Proteger la privacidad de tu dispositivo en las fronteras exige medidas proactivas: minimizar los datos transportados, cifrar el almacenamiento, usar contraseñas seguras, desactivar la biometría y considerar el modo avión. Negarse a cooperar puede tener consecuencias, especialmente para los viajeros extranjeros. Recuerda que borrar datos o intentar ocultar información puede levantar sospechas. Mantente informado sobre las leyes locales y prioriza apagar tus dispositivos para máxima seguridad.

  • Engaño con IA: Fundador Acusado de Fraude Millonario

    La línea entre la inteligencia artificial y el trabajo humano se difumina cada vez más, y en algunos casos, se oscurece intencionalmente con fines de lucro. Este artículo detalla el caso de Albert Saniger, el fundador de la aplicación de compras Nate, quien enfrenta cargos por fraude por afirmar falsamente que su aplicación funcionaba con IA, cuando en gran medida dependía de cientos de contratistas humanos en Filipinas y Rumania para procesar las transacciones.

    Albert Saniger, el fundador y ex CEO de la aplicación de compras Nate, ha sido acusado de defraudar a inversores por el Departamento de Justicia (DoJ). El núcleo de las acusaciones gira en torno a la tergiversación de la tecnología de la aplicación como inteligencia artificial cuando, en realidad, dependía en gran medida de trabajadores humanos.

    Específicamente, el DoJ alega que Saniger afirmó falsamente que Nate estaba impulsada por IA, lo que permitía a los usuarios omitir los procesos de pago con un solo toque. Este fue un punto de venta clave, que atrajo una inversión significativa. Sin embargo, la realidad era muy diferente.

    En lugar de IA, Nate dependía de cientos de trabajadores humanos, principalmente ubicados en centros de llamadas en Filipinas y Rumania, para completar manualmente las transacciones. Esto contrasta marcadamente con la funcionalidad anunciada y las garantías proporcionadas a los inversores.

    Saniger aseguró repetidamente a los inversores que Nate no usaba “bots tontos”, lo que solidificó aún más la impresión de una IA sofisticada. Sin embargo, en el otoño de 2021, ordenó al equipo de ingeniería que desarrollara bots para automatizar algunas transacciones. Estos bots, sin embargo, se utilizaron junto con los equipos manuales, no como un reemplazo para ellos, lo que contradice la narrativa de la IA.

    Nate recaudó con éxito más de 50 millones de dólares de inversores desde su lanzamiento, con una importante suma de 38 millones de dólares asegurada en 2021. Este éxito en la recaudación de fondos se atribuyó en gran medida a las afirmaciones de Saniger de que la aplicación completaba las compras de forma autónoma, excepto en raras ocasiones en las que la IA encontraba dificultades.

    Una investigación de The Information en 2022 reveló el alcance de la participación humana. Fuentes indicaron que durante 2021, entre el 60% y el 100% de las transacciones de Nate se gestionaron manualmente en lugar de automáticamente. Esto contradice directamente las afirmaciones de automatización impulsada por IA.

    Las consecuencias financieras de este engaño fueron graves. La acusación del DoJ afirma que Nate se vio obligado a vender sus activos en enero de 2023 después de agotar sus fondos, dejando a los inversores con pérdidas “casi totales”. Este fracaso financiero subraya la gravedad del presunto fraude.

    Saniger, un hombre de 35 años de Barcelona, España, se enfrenta a graves repercusiones legales. Está acusado de un cargo de fraude de valores y un cargo de fraude electrónico. Cada cargo conlleva una pena máxima de 20 años de prisión, lo que destaca la gravedad de los presuntos delitos.

    Este caso no es un incidente aislado. Se hace eco de una tendencia más amplia de empresas que tergiversan el trabajo humano como IA. Presto Automation, una empresa especializada en tecnología de automatización laboral, es otro ejemplo.

    Presto Automation, en una presentación ante la SEC en diciembre de 2023, reveló que casi tres cuartas partes de los pedidos realizados por sus productos de pedidos por voz para comida rápida fueron asistidos por agentes externos. Esto contradice directamente sus afirmaciones anteriores de que el 95% de los pedidos se gestionaban sin intervención humana. Esto subraya aún más el potencial de prácticas engañosas en el floreciente panorama de la IA.

    El fundador de la aplicación de compras Nate, Albert Saniger, enfrenta cargos por fraude por afirmar falsamente que su aplicación usaba IA, cuando en gran medida dependía de trabajadores humanos en Filipinas y Rumania para procesar transacciones. Nate recaudó más de $50 millones basándose en estas afirmaciones engañosas, fracasando finalmente y dejando a los inversores con pérdidas significativas. Este caso, junto con revelaciones similares sobre Presto Automation, destaca el creciente problema de empresas que presentan engañosamente trabajo humano como IA. Es un recordatorio contundente para evaluar críticamente las afirmaciones de automatización impulsada por IA y exigir transparencia en cómo se implementa realmente la tecnología.

  • ¿Laboratorio IA de Meta: Fin o Renacimiento?

    El laboratorio de investigación de IA de Meta, que alguna vez fue una potencia en el campo, enfrenta una agitación interna. Si bien Meta enmarca la situación como un “nuevo comienzo”, algunos informantes alegan que el laboratorio está “muriendo lentamente”, lo que plantea interrogantes sobre el compromiso de la empresa con la investigación fundamental en IA en medio de un cambio hacia aplicaciones más enfocadas en lo comercial. Esto ocurre en medio de cambios más amplios en la industria tecnológica, a medida que las empresas lidian con los costos y los rendimientos del desarrollo avanzado de IA.

    El laboratorio de investigación de IA de Meta, según informes, enfrenta importantes desafíos internos, con algunas personas dentro de la empresa expresando preocupaciones sobre su futuro. Según fuentes dentro de la compañía, el laboratorio está “muriendo lentamente”, lo que sugiere una disminución en su vitalidad e influencia. Esta evaluación contrasta marcadamente con la postura oficial de Meta, que enmarca la situación como “un nuevo comienzo”, lo que implica un cambio estratégico en lugar de una desaparición.

    Una de las figuras clave en esta narrativa es Yann LeCun, el científico jefe de IA de Meta. Su papel y la dirección que proporciona son fundamentales para comprender la trayectoria del laboratorio. El artículo destaca su posición, indicando su influencia sobre los esfuerzos de investigación y desarrollo del laboratorio. Sin embargo, el artículo no profundiza en detalles específicos sobre las acciones de LeCun o las razones detrás del descontento interno reportado, dejando espacio para una mayor investigación.

    Las diferentes perspectivas, la visión pesimista de los informantes y el marco optimista de Meta, apuntan a una posible desconexión dentro de la empresa. Esta divergencia sugiere un posible choque entre las realidades experimentadas por los investigadores y la imagen pública que Meta pretende proyectar. La narrativa del “nuevo comienzo” podría ser un intento estratégico de cambiar la marca del laboratorio o redirigir su enfoque, quizás en respuesta a presiones internas o fuerzas externas del mercado.

    La brevedad del artículo y la falta de detalles específicos sobre las razones detrás del declive reportado dejan varias preguntas sin respuesta. Por ejemplo, ¿qué proyectos específicos están luchando? ¿Cuáles son los principales desacuerdos entre los investigadores y la gerencia? ¿Cuáles son las estrategias alternativas que se están considerando bajo el marco del “nuevo comienzo”? Sin esta información, es difícil evaluar completamente la situación y comprender las causas subyacentes del supuesto declive.

    Además, el enfoque del artículo en los puntos de vista contrastantes, las preocupaciones de los informantes frente a las declaraciones públicas de Meta, destaca la importancia de comprender la dinámica interna dentro de las grandes empresas tecnológicas. El éxito de la investigación en IA, y de hecho el futuro de los esfuerzos de IA de Meta, probablemente depende de factores como la asignación de recursos, la retención de talento y la alineación de los objetivos de investigación con los objetivos comerciales más amplios de la empresa. La falta de información sobre estos factores en el artículo limita una comprensión completa de la situación.

    La conclusión del artículo, que incluye información de derechos de autor y exenciones de responsabilidad legal, sirve como recordatorio del contexto legal y regulatorio que rodea la publicación. La inclusión de estos detalles, como la cláusula “No vender/compartir mi información personal”, subraya la importancia de la privacidad de los datos y los derechos del consumidor en la era digital. Esta sección final, aunque no está directamente relacionada con el laboratorio de IA, destaca el entorno más amplio en el que Meta y otras empresas tecnológicas operan.

    El laboratorio de investigación de IA de Meta enfrenta un debate interno, con algunos creyendo que está en declive, mientras que Meta lo presenta como un nuevo comienzo. La situación sugiere un posible cambio en la estrategia de IA de Meta y plantea interrogantes sobre la dirección futura de su investigación.

    Una lectura adicional sobre la estrategia de IA de Meta podría ofrecer una comprensión más profunda de este panorama en evolución.

  • Asistentes de IA: Dificultades en la Depuración

    La IA está transformando rápidamente el desarrollo de software, con herramientas como GitHub Copilot ya ampliamente utilizadas. Sin embargo, a pesar del entusiasmo sobre la IA reemplazando a los programadores, un desafío significativo persiste: la depuración. La nueva herramienta de Microsoft Research, debug-gym, destaca que los modelos de IA actuales luchan con este aspecto crucial del desarrollo, que consume una gran parte del tiempo de un programador.

    La IA se está integrando rápidamente en el desarrollo de software, con aplicaciones que van desde la codificación “vibe” hasta herramientas como GitHub Copilot. Esta adopción generalizada, sin embargo, no señala una sustitución inminente de los programadores humanos.

    A pesar de los avances, los modelos de IA actuales luchan con la depuración, un aspecto crítico y que consume mucho tiempo en el desarrollo de software. Expertos de Microsoft Research, reconociendo esta limitación, han desarrollado una nueva herramienta para abordarla.

    Debug-gym de Microsoft Research está diseñado para probar y mejorar las capacidades de depuración de los modelos de IA. Este entorno, disponible en GitHub, permite a los modelos de IA depurar repositorios de código existentes utilizando herramientas de depuración a las que normalmente no tienen acceso.

    El problema principal es que, sin tales herramientas, los modelos de IA tienen un rendimiento deficiente en las tareas de depuración. El enfoque de debug-gym tiene como objetivo rectificar esto.

    Debug-gym mejora significativamente el espacio de acción y observación del modelo de IA al incorporar la retroalimentación del uso de herramientas. Esto incluye la capacidad de establecer puntos de interrupción, navegar por el código, imprimir valores de variables y crear funciones de prueba.

    Los investigadores de Microsoft creen que la depuración interactiva, facilitada por las herramientas adecuadas, es crucial para permitir que los agentes de IA manejen tareas de ingeniería de software del mundo real. Este enfoque se aleja de los modelos que dependen únicamente de los datos de entrenamiento y se orienta hacia soluciones conscientes del contexto.

    Las correcciones propuestas por los agentes de IA, cuando están equipados con capacidades de depuración y aprobadas por programadores humanos, se basan en el contexto de la base de código específica, la ejecución del programa y la documentación relevante. Esto contrasta con las soluciones basadas únicamente en patrones aprendidos de los datos de entrenamiento.

    La IA se integra cada vez más en el desarrollo de software, pero las afirmaciones sobre la inminente sustitución de programadores son prematuras debido a las actuales limitaciones de la IA en la depuración, una tarea fundamental para los desarrolladores. La herramienta “debug-gym” de Microsoft busca mejorar las capacidades de depuración de la IA, mostrando progreso pero evidenciando una brecha significativa con respecto a los desarrolladores humanos. La depuración interactiva con herramientas es crucial para que los agentes de IA aborden los desafíos reales de la ingeniería de software.

    Se recomienda encarecidamente una mayor exploración de “debug-gym” de Microsoft y sus implicaciones para el futuro de la codificación asistida por IA.

  • Autores y editoriales desafían la defensa de copyright de IA de Meta

    Varios autores, incluyendo a Richard Kadrey, Sarah Silverman y Ta-Nehisi Coates, están demandando a Meta, alegando que la compañía utilizó sus libros electrónicos protegidos por derechos de autor para entrenar sus modelos de IA Llama sin permiso. El caso, *Kadrey v. Meta*, se centra en si este uso califica como uso justo, y un grupo de profesores de derecho de autor, junto con asociaciones de editores y creadores, han presentado ahora un escrito de amicus curiae en apoyo de las reclamaciones de los autores.

    Un grupo de profesores de derecho de autor ha entrado en la refriega legal, presentando un escrito de amicus en apoyo de los autores que demandan a Meta por el presunto uso de libros electrónicos con derechos de autor para entrenar sus modelos de IA Llama. Esta acción subraya los crecientes desafíos legales en torno al uso de material con derechos de autor en el desarrollo de la inteligencia artificial.

    El escrito de los profesores, presentado ante el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de California, División de San Francisco, desafía directamente la defensa de uso justo de Meta. Argumentan que la posición de Meta representa una expansión sin precedentes de los privilegios legales, yendo mucho más allá de lo que los tribunales han permitido previamente para los autores humanos. El núcleo de su argumento se basa en la falta de uso “transformador”.

    Los profesores sostienen que el uso de obras con derechos de autor para entrenar modelos generativos no es transformador porque no altera fundamentalmente las obras originales. En cambio, afirman que esta práctica es similar a usar las obras para educar a autores humanos, un propósito principal para el que se crearon las obras originales. Esta perspectiva destaca el potencial de que la IA sea vista como un competidor de los autores humanos, en lugar de una herramienta que transforma su trabajo.

    Además, el escrito enfatiza la naturaleza comercial de las acciones de Meta. Los profesores argumentan que el propósito de entrenar la IA es permitir la creación de obras que compiten con las obras originales con derechos de autor en los mismos mercados. Esta intención comercial, afirman, socava aún más la defensa del uso justo, ya que beneficia directamente a Meta financieramente.

    Apoyando la posición de los autores, varias otras organizaciones también presentaron escritos de amicus el viernes. Estos incluyen la Asociación Internacional de Editores Científicos, Técnicos y Médicos, la asociación comercial global para editores académicos y profesionales, la Alianza de Derechos de Autor, una organización sin fines de lucro que representa a creadores artísticos, y la Asociación de Editores Americanos. Este amplio apoyo de varios sectores de las industrias editorial y creativa indica una preocupación significativa sobre el impacto potencial de la IA en los derechos de autor.

    Sin embargo, Meta no está sin sus partidarios. Un portavoz de Meta, en respuesta a la noticia, señaló los escritos de amicus presentados la semana pasada por un grupo más pequeño de profesores de derecho y la Electronic Frontier Foundation, que apoyan la posición legal del gigante tecnológico. Esto resalta la complejidad del debate legal y las diferentes interpretaciones del uso justo en el contexto de la IA.

    La demanda, *Kadrey v. Meta*, involucra a autores como Richard Kadrey, Sarah Silverman y Ta-Nehisi Coates, quienes alegan que Meta infringió sus derechos de propiedad intelectual al usar sus libros electrónicos para entrenar sus modelos de IA. También afirman que Meta eliminó la información de derechos de autor de los libros electrónicos para ocultar la presunta infracción, lo que complica aún más los problemas legales.

    Meta, en su defensa, argumenta que sus prácticas de entrenamiento constituyen un uso justo y que los autores carecen de legitimación para demandar. Esta defensa se basa en el argumento de que el uso de material con derechos de autor para el entrenamiento de IA es transformador y no daña las obras originales.

    A pesar de los argumentos de Meta, el juez de distrito de los Estados Unidos, Vince Chhabria, ha permitido que el caso siga adelante, aunque desestimó una parte del mismo. El juez Chhabria dictaminó que la alegación de infracción de derechos de autor constituye una “lesión concreta suficiente para la legitimación” y que los autores han alegado adecuadamente que Meta eliminó intencionalmente la información de gestión de derechos de autor para ocultar la infracción. Esta decisión es una victoria significativa para los autores y sugiere que el tribunal se está tomando en serio las reclamaciones de infracción de derechos de autor.

    El caso *Kadrey v. Meta* es solo una de varias demandas por derechos de autor de IA que actualmente están abriéndose camino en los tribunales. La demanda del New York Times contra OpenAI es otro ejemplo de alto perfil. Los resultados de estos casos probablemente tendrán un impacto significativo en el futuro del desarrollo de la IA y la protección de los derechos de propiedad intelectual.

    Diversas organizaciones, incluyendo profesores de derecho de autor, editoriales y la Copyright Alliance, presentaron escritos de amicus curiae en apoyo a la demanda de autores contra Meta por supuestamente usar libros electrónicos con derechos de autor para entrenar sus modelos de IA Llama sin permiso, rechazando la defensa de uso justo de Meta. Meta respondió con sus propios escritos de amicus de profesores de derecho y la EFF. El caso, *Kadrey v. Meta*, que involucra a autores como Richard Kadrey y Sarah Silverman, avanza después de que un juez determinara que los autores tienen legitimación para demandar, destacando una batalla legal más amplia en torno a la infracción de derechos de autor por IA, similar a *The New York Times* v. OpenAI.

    Los enfrentamientos legales en curso sobre los datos de entrenamiento de IA exigen un examen crítico de la relevancia de la ley de derechos de autor en la era de la IA generativa: ¿se adaptará para proteger a los creadores o sofocará la innovación?

  • Gamers de PC Impulsan Auge de Microtransacciones ($24.4B)

    Un nuevo informe de Newzoo revela tendencias clave en los ingresos de juegos para PC en 2024, destacando una dependencia significativa de las compras dentro del juego y el contenido descargable. El informe analiza los hábitos de gasto en diversas fuentes de ingresos, incluyendo microtransacciones, DLC y juegos premium, proporcionando información sobre el panorama en evolución del mercado de juegos para PC.

    En 2024, el mercado de juegos para PC demostró un panorama complejo de rendimiento financiero, caracterizado por el crecimiento y la disminución en diferentes flujos de ingresos. El mercado general se mantuvo relativamente estable, pero las tendencias subyacentes revelan cambios significativos en el comportamiento del consumidor y las estrategias de monetización en evolución de los desarrolladores de juegos.

    En primer lugar, las microtransacciones emergieron como el principal motor de ingresos dentro del ecosistema de juegos para PC. Según el Informe de Juegos para PC y Consolas de 2025 de Newzoo, las microtransacciones representaron un sustancial 58 por ciento de todos los ingresos de juegos para PC en 2024, generando la asombrosa cifra de $24.4 mil millones. Esto representa un crecimiento interanual del 1.4 por ciento, lo que destaca la creciente disposición de los jugadores de PC a gastar en compras dentro del juego. Este crecimiento fue impulsado por el éxito de varios títulos prominentes.

    Específicamente, el informe destacó tres títulos clave que contribuyeron significativamente al aumento de los ingresos por microtransacciones: Call of Duty: Black Ops 6, Roblox y Fortnite. Estos juegos han implementado con éxito estrategias para capitalizar la demanda de los jugadores de contenido adicional, particularmente mejoras cosméticas, que han demostrado ser una lucrativa fuente de ingresos.

    Sin embargo, la prevalencia de las microtransacciones no está exenta de controversias. Si bien generan ingresos sustanciales, son un tema divisivo entre los jugadores de PC y consola. Los críticos a menudo señalan el potencial de prácticas explotadoras.

    Por ejemplo, el título gratuito para PC y móvil Diablo Immortal enfrentó una condena generalizada por bloquear efectivamente el contenido de final del juego detrás de muros de pago, una práctica que muchos jugadores perciben como injusta y depredadora. Además, las cajas de botín, una forma común de microtransacción, han provocado un debate considerable. Los críticos argumentan que las cajas de botín se asemejan al juego, lo que podría exponer a los jugadores menores de edad a comportamientos adictivos y plantear preocupaciones éticas sobre las prácticas de la industria.

    Además de las microtransacciones, el contenido descargable (DLC) también experimentó un modesto aumento en los ingresos. Los ingresos por DLC aumentaron un 0.8 por ciento para alcanzar los $5.3 mil millones en 2024, lo que representa el 14 por ciento de los ingresos totales de juegos para PC. Este crecimiento fue impulsado principalmente por expansiones y actualizaciones para títulos de gran éxito.

    Ejemplos de juegos que se beneficiaron de los ingresos por DLC incluyen Diablo 4, Elden Ring y World of Warcraft, lo que demuestra el atractivo continuo del contenido adicional para juegos establecidos y populares.

    Por el contrario, la piedra angular tradicional de los juegos para PC, los juegos premium, experimentó una disminución en los ingresos. Los ingresos de los títulos premium cayeron un 2.6 por ciento interanual, totalizando $10.7 mil millones en 2024. Esta cifra representa el 28 por ciento de todos los ingresos de juegos para PC.

    Esta disminución refleja un cambio en los hábitos de gasto de los consumidores, con los jugadores optando cada vez más por modelos gratuitos complementados con compras opcionales, como microtransacciones y DLC, en lugar de comprar juegos a precio completo por adelantado.

    A pesar de las tendencias mixtas en las categorías de ingresos individuales, el mercado general de juegos para PC se mantuvo relativamente estable. Los ingresos totales de juegos para PC aumentaron solo un 0.1 por ciento para alcanzar los $37.3 mil millones en 2024. Sin embargo, en un lapso de dos años, el sector ha demostrado un crecimiento más robusto, subiendo un 5.4 por ciento desde una caída entre 2021 y 2022, lo que indica una recuperación y un interés sostenido en los juegos para PC.

    De cara al futuro, Newzoo proyecta un crecimiento continuo para el mercado de juegos para PC. El pronóstico anticipa que los ingresos aumentarán a $37.9 mil millones en 2025 y eventualmente superarán los $40 mil millones para 2027. Esta perspectiva optimista sugiere que el mercado de juegos para PC está preparado para una mayor expansión, impulsada por la evolución de las estrategias de monetización, la continua popularidad de títulos clave y el atractivo perdurable de los juegos para PC entre una audiencia global.

    En 2024, los ingresos de los juegos de PC se mantuvieron estables en $37.3 mil millones, impulsados por un significativo 58% de microtransacciones ($24.4 mil millones) gracias a títulos como *Call of Duty*, *Roblox* y *Fortnite*. Aunque los DLC también aumentaron ligeramente, los ingresos por juegos premium disminuyeron. A pesar de las tendencias mixtas, se proyecta un crecimiento continuo del mercado, superando potencialmente los $40 mil millones para 2027, lo que plantea una pregunta crucial: a medida que cambia el gasto de los jugadores, ¿cómo pueden los desarrolladores equilibrar la monetización con el diseño ético de juegos para asegurar un futuro sostenible y agradable para los juegos de PC?

  • Algoritmo Niega Libertad: La IA en las Decisiones de Libertad Condicional en Luisiana

    Un reciente informe de ProPublica revela cómo Luisiana está utilizando un programa informático llamado TIGER para determinar la elegibilidad de los reclusos para la libertad condicional. Inicialmente diseñado como una herramienta para ayudar a la rehabilitación, el algoritmo ahora sirve como el factor principal para decidir si alguien es liberado, lo que genera preocupaciones sobre la equidad y la posibilidad de resultados sesgados, particularmente dado que el estado ha promulgado recientemente leyes que restringen significativamente las oportunidades de libertad condicional.

    Inicialmente, el uso del algoritmo TIGER por parte del gobierno de Luisiana, desarrollado por la Universidad Estatal de Luisiana, tenía como objetivo ayudar en la rehabilitación de los reclusos. Sin embargo, un nuevo informe de ProPublica revela un cambio preocupante en su aplicación. En lugar de servir como una herramienta complementaria, la puntuación TIGER, que evalúa el riesgo de reincidencia de un recluso, se ha convertido en el determinante principal para la elegibilidad de la libertad condicional.

    Específicamente, la puntuación TIGER se basa en datos previos a la prisión, incluyendo el historial laboral, condenas previas y la edad en la primera detención. Esta información se utiliza luego para generar una evaluación de riesgos. Esta evaluación, a su vez, dicta si un recluso recibe la libertad condicional. Como resultado, el algoritmo ahora decide efectivamente el destino de los individuos encarcelados.

    El impacto de este enfoque algorítmico es evidente en las experiencias de numerosos reclusos. Varios prisioneros han informado de la cancelación abrupta de sus audiencias de libertad condicional programadas debido a que sus puntuaciones TIGER indicaban un “riesgo moderado” de reincidencia. Esto destaca un problema significativo: el enfoque del algoritmo en factores previos a la prisión, descuidando elementos cruciales del viaje de rehabilitación de un recluso.

    Además, la puntuación TIGER no considera el comportamiento y el progreso de un recluso dentro del sistema penitenciario. Esta omisión es particularmente preocupante, ya que ignora los esfuerzos de rehabilitación, como la participación en rehabilitación de drogas, terapia de control de la ira y desarrollo de habilidades profesionales. Los activistas de la justicia penal argumentan que este enfoque penaliza injustamente a las personas en función de sus antecedentes raciales y demográficos.

    Considere el caso de Calvin Alexander, un recluso de 70 años con un historial disciplinario limpio. A pesar de pasar dos décadas en prisión, participar en varios programas de rehabilitación y ser parcialmente ciego y estar confinado a una silla de ruedas, su libertad condicional se vio comprometida. Esto ilustra el potencial del algoritmo para pasar por alto las circunstancias individuales y el progreso realizado por los reclusos durante su encarcelamiento.

    La aplicación actual del algoritmo TIGER también plantea serias preguntas sobre la equidad y el debido proceso. La dependencia del algoritmo en datos previos a la prisión, sin considerar el comportamiento en prisión, puede conducir a resultados injustos. Los reclusos se quedan con una sensación de desesperanza, ya que sus esfuerzos por mejorarse a sí mismos son irrelevantes por los cálculos del algoritmo.

    Además, el impacto generalizado del algoritmo TIGER es evidente en la población carcelaria del estado. Según los datos actuales del Departamento de Correcciones, aproximadamente la mitad de los 13,000 reclusos de Luisiana caerían automáticamente en las categorías de riesgo moderado o alto. Esto sugiere que una parte significativa de la población encarcelada se ve afectada negativamente por la aplicación del algoritmo.

    El uso del algoritmo TIGER para las decisiones de libertad condicional no es simplemente una implementación tecnológica; es una elección política deliberada. El gobernador republicano Jeff Landry ha promovido activamente el uso del algoritmo como parte de su agenda más amplia contra la libertad condicional. Esta política se ha consolidado aún más mediante la legislación que elimina la libertad condicional para quienes cometieron delitos después del 1 de agosto de 2024, convirtiendo a Luisiana en el primer estado en eliminar la libertad condicional en más de dos décadas.

    Además, una ley posterior exige que los prisioneros actualmente encarcelados solo sean elegibles para la libertad condicional si el algoritmo los considera de “bajo riesgo”. Esto restringe aún más la elegibilidad para la libertad condicional, consolidando el papel central del algoritmo en la determinación del destino de los reclusos. Esto también indica un cambio en el enfoque del estado hacia la justicia penal, priorizando la evaluación de riesgos sobre la rehabilitación y el progreso individual.

    Louisiana está reemplazando la revisión humana de elegibilidad para libertad condicional con el algoritmo TIGER, que considera antecedentes pre-prisión pero ignora la rehabilitación. Este sistema, impulsado por legislación reciente, señala desproporcionadamente a los reclusos como de alto riesgo, cancelando audiencias de libertad condicional y extendiendo sentencias, especialmente para poblaciones vulnerables. Louisiana, pionera en esta práctica, ha reducido significativamente la libertad condicional, planteando serias dudas sobre el debido proceso y el potencial sesgo algorítmico en la justicia penal.

  • Fantasías MAGA Generadas por IA: Un Gancho con Anuncios Extraños

    Un nuevo informe revela un fenómeno sorprendente en YouTube: videos pro-MAGA generados por inteligencia artificial que fabrican historias y son consumidos ávidamente por espectadores que buscan validar sus creencias. Estos videos, que a menudo presentan figuras del universo Trump, están construidos enteramente a partir de narraciones e imágenes de IA, creando una realidad digital alternativa.

    El artículo explora el auge de los videos pro-MAGA generados por IA en YouTube, destacando su capacidad para crear una realidad alternativa para una audiencia específica. Estos videos, que a menudo presentan historias fabricadas y visuales generados por IA, han encontrado un nicho al atender a aquellos que buscan contenido que se alinee con sus creencias existentes.

    Por ejemplo, cuentas como Elite Stories y Mr. Robe Stories se identifican como los principales contribuyentes a este fenómeno. Estos canales producen videos que son completamente generados por IA, desde la narración hasta las imágenes que la acompañan. El contenido típicamente involucra narrativas ficticias que retratan a figuras del universo Trump de manera positiva, a menudo presentando escenarios donde triunfan sobre adversarios percibidos.

    Elite Stories, por ejemplo, que desde entonces ha sido eliminado de YouTube, había acumulado más de 160,000 seguidores. Sus videos incluían títulos como “Una niña le pregunta a Trump sobre Dios – Su respuesta la hace llorar”, mostrando el tipo de contenido que resonaba con su audiencia. De manera similar, Mr. Robe Stories, con más de 41,000 suscriptores, ofrecía historias donde individuos perjudicados por figuras de Trump son finalmente derrotados por personajes como Barron Trump y Karoline Leavitt.

    La popularidad de estos videos varía, algunos atraen solo unos pocos cientos de vistas, mientras que otros obtienen millones. El video “Barron Trump SE LEVANTA cuando un profesor se burla de Melania – Su respuesta sorprende a todos” ejemplifica esto, superando el millón de vistas y generando comentarios de espectadores que aceptan fácilmente la narrativa como factual. Esto demuestra el poder de estos videos para influir y reforzar las creencias existentes.

    A pesar de las exenciones de responsabilidad que indican que los videos son ficticios, muchos espectadores optan por ignorarlos, lo que indica una disposición a creer en el contenido. Esto resalta una tendencia preocupante donde los individuos priorizan las narrativas que confirman sus sesgos, incluso si son demostrablemente falsas.

    Además, el artículo señala la naturaleza problemática de los anuncios que se sirven junto a estos videos. En modo incógnito, el autor encontró anuncios que promocionaban afirmaciones pseudocientíficas, como la afirmación de que el Alzheimer es causado principalmente por beber agua a la temperatura incorrecta. Esto plantea preguntas sobre la responsabilidad de la plataforma en la moderación del contenido y la publicidad que aparece junto a estos videos generados por IA.

    La respuesta de YouTube al problema incluye una declaración que apoya la Ley NO FAKES de 2025, un proyecto de ley propuesto destinado a proteger la voz y la imagen de las personas de la duplicación de IA. Sin embargo, la plataforma reconoce que tiene trabajo por hacer en la moderación del contenido generado por IA.

    Un portavoz de YouTube declaró que sus Directrices de la comunidad se aplican a todo el contenido, incluido el contenido generado por IA, y que el canal en cuestión fue cancelado por violar las políticas de spam. El portavoz también mencionó que su proceso de privacidad se puede utilizar para solicitar la eliminación de contenido generado por IA que simule la imagen de alguien. Esto sugiere que, si bien YouTube está tomando medidas para abordar el problema, el problema de la desinformación generada por IA y su impacto potencial en las audiencias sigue siendo un desafío importante.

    Los “videos basura” generados por IA que fabrican historias alineadas con MAGA están ganando popularidad en YouTube, atrayendo a una audiencia significativa y generando ingresos a pesar de las advertencias. El contenido, a menudo con figuras como Baron Trump y Karoline Leavitt, explota el deseo de confirmación de los espectadores y difunde desinformación, amplificada por anuncios preocupantemente dirigidos. Si bien YouTube reconoce el problema y apoya la legislación de protección de la IA, persisten importantes desafíos de moderación, lo que destaca la necesidad urgente de que las plataformas combatan proactivamente la propagación de falsedades generadas por IA y protejan a las audiencias vulnerables.