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Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), el fabricante mundial líder en microchips avanzados, ha anunciado una inversión de 100 mil millones de dólares en Estados Unidos. Esta medida, revelada durante una ceremonia en la Casa Blanca presidida por el expresidente Donald Trump, ha generado preocupaciones en Taiwán sobre el futuro de la seguridad de la isla y su posición como líder mundial en la industria de semiconductores, especialmente dadas las tensiones en curso con China, que reclama Taiwán como su territorio.

El reciente anuncio de una inversión de 100 mil millones de dólares por parte de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) en Estados Unidos, facilitada por el presidente Donald Trump, ha provocado considerable ansiedad y debate en Taiwán, suscitando preocupaciones sobre la futura posición geopolítica de la isla y la potencial pérdida de su papel dominante en la industria global de semiconductores. Si bien la ceremonia en la Casa Blanca proyectó una imagen de colaboración y progreso económico, la reacción en Taiwán ha distado mucho de ser celebratoria, revelando miedos profundamente arraigados sobre la presión política y la erosión de la ventaja estratégica de Taiwán.

El núcleo de esta ansiedad proviene de la percepción de que el acuerdo representa una forma de “pago de protección” que la administración Trump está extrayendo. El ex presidente taiwanés Ma Ying-jeou, una figura prominente en el partido de la oposición Kuomintang (KMT), acusó rápidamente al gobernante Partido Progresista Democrático (DPP) de “vender TSMC” a Trump. Caracterizó la situación como una “crisis de seguridad nacional importante”, destacando el potencial de un “impacto negativo significativo en la confianza de la gente, las relaciones entre el Estrecho y la futura posición geopolítica de Taiwán”. Este sentimiento refleja una preocupación más amplia de que la fortaleza económica de Taiwán, particularmente su destreza en semiconductores, está siendo utilizada como moneda de cambio en las relaciones entre Estados Unidos y China, comprometiendo potencialmente la autonomía y la seguridad de Taiwán.

Para aliviar la aprehensión pública, el presidente taiwanés Lai Ching-te y el director ejecutivo de TSMC, CC Wei, aseguraron conjuntamente al público, enfatizando que la inversión estadounidense no disminuirá el compromiso de TSMC con su base de operaciones y las expansiones planificadas dentro de Taiwán. Wei atribuyó específicamente la inversión incrementada a la “fuerte demanda” de clientes estadounidenses como Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm y Broadcom, que buscan diversificar sus cadenas de suministro y mitigar riesgos potenciales. También afirmó que TSMC “no tiene miedo” de que Trump pueda revocar los subsidios del Chip Act, subrayando que la decisión de la empresa se basó en las necesidades de los clientes en lugar de la presión externa. Sin embargo, este intento de tranquilidad apenas ha logrado disipar las preocupaciones subyacentes sobre el potencial de manipulación política.

La importancia de la posición de TSMC en la economía global no puede exagerarse. La empresa produce más del 90% de los microchips avanzados del mundo, componentes esenciales para todo, desde teléfonos inteligentes y inteligencia artificial hasta armamento avanzado. Esta dominancia ha servido tradicionalmente como un “escudo de silicio”, un elemento disuasorio contra una posible invasión china, ya que interrumpir la producción de semiconductores de Taiwán tendría consecuencias económicas globales devastadoras. El temor es que este escudo se esté debilitando a medida que Estados Unidos ejerce una influencia cada vez mayor sobre las operaciones de TSMC, disminuyendo potencialmente su efecto protector.

Las persistentes reclamaciones de China sobre Taiwán y su creciente actividad militar en la región amplifican aún más estas preocupaciones. El Ejército Popular de Liberación (EPL) realiza regularmente ejercicios militares y hace volar aviones de combate cerca de Taiwán, escalando las tensiones y demostrando la voluntad de Beijing para utilizar la fuerza para lograr sus objetivos de reunificación. La frase “Ucrania hoy, Taiwán mañana” ha resonado profundamente en Taiwán, estableciendo paralelismos entre la situación actual que enfrenta Ucrania y el potencial de un destino similar para Taiwán, particularmente dado el cambio de postura de Trump sobre las alianzas internacionales y su disposición a desafiar la política exterior estadounidense establecida. La suspensión abrupta de la ayuda militar a Ucrania tras un intercambio acalorado entre Trump, el vicepresidente JD Vance y el presidente ucraniano Zelenskyy, seguida de una reanudación temporal condicionada a un alto el fuego propuesto por Estados Unidos, ha exacerbado estas ansiedades, demostrando el potencial de cambios impredecibles en la política estadounidense y la vulnerabilidad de las naciones más pequeñas que dependen del apoyo estadounidense.

La preferencia de la administración Trump por utilizar aranceles como herramienta para fomentar la inversión, en lugar de incentivos como subsidios, añade otra capa de complejidad. El secretario de Comercio, Howard Lutnick, declaró que TSMC eligió expandirse en Estados Unidos debido a la amenaza de aranceles, no debido a subvenciones adicionales. Este enfoque ejerce una presión adicional sobre otros importantes productores de semiconductores como Samsung y SK Hynix, que también se espera que sientan la presión. El economista Chang-Tai Hsieh advirtió que una vez que las empresas aceptan tal “chantaje”, “no hay fin de esto”, destacando el potencial de demandas crecientes y la erosión de la autonomía corporativa.

Sin embargo, no todos en Taiwán comparten el mismo nivel de preocupación. Fred Lin, profesional de la industria financiera, creía que la decisión de TSMC era prudente, considerando la inversión como una forma de “pago de protección” que es una realidad de la política internacional. Sugiere que la agilidad de TSMC en la negociación con la administración Trump, como elogió el analista de TF International Securities, Ming-Chi Kuo, demuestra la capacidad de la empresa para navegar por paisajes geopolíticos complejos. El análisis de Kuo también destacó la flexibilidad que proporciona la falta de detalles específicos en el acuerdo, lo que permite ajustar el gasto en función de las condiciones futuras.

Los investigadores advierten contra la comparación directa entre las circunstancias de seguridad de Ucrania y Taiwán, enfatizando que la seguridad de Taiwán está influenciada por una multitud de factores más allá de su industria de semiconductores, incluidas las ambiciones geopolíticas más amplias de China y la ubicación estratégica de Taiwán. Min-yen Chiang, investigador no residente de un centro de estudios financiado por el gobierno en Taipéi, señaló que Estados Unidos envió su Séptima Flota al Estrecho de Taiwán en 1950 durante la Guerra de Corea, neutralizando la situación y garantizando que el conflicto no se escalara, a pesar de que Taiwán no tenía industria de semiconductores en ese momento. Este precedente histórico subraya la importancia de las consideraciones estratégicas más allá de los factores económicos en la configuración de la dinámica de seguridad regional.

A pesar de las ansiedades, TSMC sigue comprometida con el mantenimiento de su liderazgo tecnológico. Wei aclaró que el desarrollo de la tecnología de fabricación de chips de próxima generación más avanzada permanecerá en Taiwán, y será diez veces más grande que las instalaciones estadounidenses. Este compromiso de retener su núcleo tecnológico en Taiwán ofrece un grado de tranquilidad, lo que sugiere que la inversión estadounidense tiene la intención de complementar, en lugar de sustituir, las operaciones existentes de TSMC. Además, la promesa de dos plantas de empaquetado de chips y un centro de investigación y desarrollo en Estados Unidos se espera que mejore la tecnología del proceso de producción, demostrando una visión estratégica a largo plazo para las operaciones globales de TSMC.

La inversión de TSMC de 100 mil millones de dólares en EE. UU., impulsada por la demanda de clientes y la amenaza de aranceles de Trump, ha reavivado en Taiwán la preocupación por la pérdida de su ventaja estratégica en la industria de semiconductores. Aunque TSMC asegura su compromiso con Taiwán y enfatiza decisiones basadas en clientes, la situación revela una compleja interacción de presiones geopolíticas, incentivos económicos y el potencial de Trump para usar aún más las medidas comerciales, dejando a Taiwán en una situación precaria y planteando preguntas sobre las implicaciones a largo plazo de priorizar el aplacamiento político a corto plazo sobre la independencia estratégica.

Una demanda contra Meta está desafiando la legalidad de utilizar material con derechos de autor para entrenar sistemas de inteligencia artificial (IA). El caso se centra en el uso por parte de Meta de un conjunto de datos de libros con derechos de autor para entrenar su modelo de IA Llama, con los demandantes argumentando que el presunto uso de medios ilegales por parte de Meta, incluyendo la descarga a través de torrents, constituye una infracción de derechos de autor. El resultado de este caso podría impactar significativamente la ley de derechos de autor y el futuro del desarrollo de la IA.

La demanda entre un grupo de autores y Meta representa un momento crucial en el derecho de autor, específicamente en lo que respecta al entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial (IA). En esencia, el caso gira en torno al uso de libros con derechos de autor por parte de Meta para entrenar su modelo de lenguaje grande (LLM) Llama, una práctica que los autores afirman que constituye una flagrante infracción de los derechos de autor. Los demandantes buscan un fallo sumario parcial, argumentando que las acciones de Meta, particularmente el presunto uso de métodos de descarga ilegales, no dejan lugar para el debate legal y demuestran una clara violación de las protecciones de los derechos de autor. Este caso no se trata solo de Meta; se trata del potencial futuro del desarrollo de la IA y los derechos de los titulares de los derechos de autor en la era digital.

La base de la demanda radica en el uso reconocido por parte de Meta del conjunto de datos Book3, una compilación de 37 GB que contiene aproximadamente 195.000 libros con derechos de autor. Este conjunto de datos ha sido un recurso común para los desarrolladores de IA desde 2020, utilizado para entrenar varios LLM. Sin embargo, el argumento de los demandantes se extiende mucho más allá del uso de este conjunto de datos públicamente conocido. Los documentos judiciales desclasificados han revelado una práctica mucho más preocupante: Meta presuntamente empleó el intercambio de archivos mediante torrents, un método de intercambio de archivos notorio por la infracción de los derechos de autor, para adquirir grandes cantidades de libros con derechos de autor, superando en gran medida el alcance del conjunto de datos Book3. Esta revelación altera significativamente el panorama legal del caso, desplazando el enfoque del uso de un conjunto de datos conocido a la deliberada elusión de las protecciones de los derechos de autor.

Los demandantes sostienen que la decisión de Meta de utilizar torrents no fue una simple omisión, sino una estrategia calculada para acelerar el proceso de adquisición de datos. Inicialmente, Meta intentó descargar libros individuales, pero esto resultó ser demasiado lento y sobrecargó sus recursos de red. Para superar esta limitación, la compañía presuntamente recurrió a los torrents, lo que permitió la adquisición de terabytes de material con derechos de autor en masa. Esta acción, según los demandantes, demuestra un desprecio por la ley de derechos de autor y un intento deliberado de evitar el escrutinio legal. La moción obtenida por Ars Technica destaca esta acción deliberada, señalando que Meta ejecutó el cliente de torrents a través de Amazon Web Services en lugar de su propia infraestructura, una práctica no típica para la red social.

Además, los demandantes enfatizan las implicaciones de la presunta participación de Meta en los torrents más allá de la simple descarga. El intercambio de archivos mediante torrents generalmente implica tanto la descarga (lechero) como la carga (siembra) de porciones de un archivo para facilitar descargas más rápidas para otros usuarios. Los demandantes argumentan que ambas acciones, cuando involucran material con derechos de autor, constituyen una infracción de los derechos de autor. Crucialmente, al sembrar torrents, Meta podría haber facilitado activamente la piratería al distribuir libros con derechos de autor a un público más amplio. Este argumento fortalece significativamente el caso de los demandantes, retratando a Meta no simplemente como un receptor pasivo de material con derechos de autor, sino como un participante activo en su difusión ilegal.

Los autores buscan un fallo sumario parcial, creyendo que un juicio completo es innecesario dada la solidez de sus pruebas. Argumentan que las acciones de Meta quedan muy lejos de los límites de la doctrina del “uso justo”, un principio legal que permite el uso limitado de material con derechos de autor sin permiso en determinadas circunstancias. Los demandantes sostienen que la deliberada elusión de las protecciones de los derechos de autor y la participación activa de Meta en la piratería anulan cualquier reclamación de uso justo. Una victoria para los autores establecería un precedente para casos similares y podría conducir a una reforma del derecho de autor, similar a la Ley de Derechos de Autor del Milenio Digital, para abordar los desafíos únicos planteados por el desarrollo de la IA.

Sin embargo, el caso está lejos de ser una conclusión predeterminada. El juez Vince Chhabria, que preside el caso, ha admitido abiertamente una falta de familiaridad con la terminología de los torrents, incluido “siembra” y “lechero”. Esta admisión sugiere que el juez podría requerir testimonio de expertos para comprender completamente los aspectos técnicos del caso y las implicaciones de las presuntas acciones de Meta. Como resultado, el juez Chhabria podría denegar la moción de fallo sumario y optar por un juicio donde los expertos puedan explicar las complejidades del intercambio de archivos mediante torrents y su papel en la infracción de los derechos de autor.

Las posibles repercusiones de la decisión del tribunal son profundas. Si Meta prevalece, podría abrir las puertas para que otros desarrolladores de IA pirateen libremente libros, imágenes, videos u otros materiales con derechos de autor para entrenar sus modelos, potencialmente socavando los derechos de los creadores y alterando las industrias creativas. Por el contrario, una victoria para los autores establecería un precedente crucial, salvaguardando las protecciones de los derechos de autor en la era de la IA y potencialmente impulsando una reevaluación de la ley de derechos de autor para abordar los desafíos únicos planteados por el desarrollo de la IA. El resultado de esta demanda sin duda dará forma al futuro de la IA y el equilibrio entre la innovación y la protección de los derechos de autor.

Este juicio enfrenta a un grupo de autores contra Meta, acusando a la empresa de redes sociales por usar ilegalmente libros pirateados para entrenar su modelo de IA Llama a través de torrents. Aunque los demandantes creen que el caso es claro, la falta de familiaridad del juez con la terminología de torrents podría prolongar el juicio. Una victoria de Meta podría permitir a los desarrolladores de IA usar libremente material con derechos de autor para entrenar, mientras que una victoria para los autores podría desencadenar una reforma del derecho de autor y sentar un precedente para futuros casos de derechos de autor de IA. El resultado tendrá un impacto significativo en el futuro del desarrollo de la IA y la legislación sobre derechos de autor.

La notable capacidad del cerebro para procesar información y adaptarse a nuevas experiencias se basa en complejas redes neuronales. Comprender los mecanismos subyacentes de estas redes es un desafío central en neurociencia e inteligencia artificial. Este esquema explora un enfoque novedoso para modelar la dinámica neuronal, inspirándose en diversas áreas de las matemáticas y la computación para proponer un marco para simular el procesamiento de información similar al del cerebro.

El concepto fundamental que subyace a esta exploración es la proposición de un nuevo modelo neuronal, que pretende cerrar la brecha entre los marcos teóricos establecidos y las complejidades observadas en las redes neuronales biológicas. Los modelos actuales a menudo son deficientes en replicar la plasticidad y las capacidades adaptativas matizadas de sus contrapartes biológicas. Este modelo propuesto busca abordar estas limitaciones incorporando elementos de plasticidad intrínseca junto con las modificaciones sinápticas, superando el enfoque tradicional centrado únicamente en los ajustes del peso sináptico. El diseño del modelo está motivado por el creciente cuerpo de evidencia que destaca el papel significativo de las propiedades neuronales intrínsecas en el aprendizaje y la memoria, lo que sugiere que los cambios dentro de una neurona en sí mismos son tan cruciales como, si no más que, los cambios en las conexiones sinápticas.

Una característica distintiva clave de este modelo es su representación explícita de la plasticidad intrínseca. Esto implica incorporar mecanismos que alteran la excitabilidad de una neurona, el umbral de disparo y las propiedades de adaptación. Mahon et al. (2003) demostraron que la plasticidad intrínseca dependiente del pico aumenta la probabilidad de disparo en las neuronas striatales de ratas *in vivo*, proporcionando apoyo empírico a la noción de que la excitabilidad neuronal puede ajustarse dinámicamente. El modelo implementará una versión simplificada de esto, permitiendo cambios en el potencial de membrana en reposo y la resistencia de entrada de una neurona, reflejando alteraciones en la capacidad de respuesta inherente de la neurona a las señales entrantes. Estas modificaciones intrínsecas no son aleatorias; están moduladas por la actividad neuronal, específicamente por la frecuencia y el patrón de los picos. Esta modulación dependiente de la actividad se inspira en el trabajo de Nataraj et al. (2010), que demostraron que la privación visual suprime la excitabilidad de las neuronas piramidales L5 al prevenir la inducción de la plasticidad intrínseca. El modelo incorporará una regla similar a la de Hebb para la plasticidad intrínseca, donde la actividad persistente fortalece la excitabilidad intrínseca, mientras que los períodos de quiescencia conducen a una disminución.

La integración de la plasticidad intrínseca junto con la plasticidad sináptica introduce un paisaje dinámico más rico para el aprendizaje. Los modelos tradicionales, que se basan únicamente en los ajustes del peso sináptico, a menudo tienen dificultades para explicar fenómenos como la plasticidad sináptica dependiente del tiempo (STDP) y la estabilización de las conexiones sinápticas. El modelo propuesto postula que la plasticidad intrínseca puede actuar como un estabilizador, previniendo los cambios sinápticos descontrolados y asegurando que el aprendizaje permanezca dentro de un rango fisiológicamente plausible. Además, la plasticidad intrínseca puede contribuir a la formación de circuitos específicos del tipo celular. Los diferentes tipos de neuronas exhibirán diferentes grados de plasticidad intrínseca, lo que conducirá a la emergencia de roles funcionales especializados dentro de la red. Esto se alinea con la observación de que diferentes poblaciones neuronales en el cerebro muestran propiedades electrofisiológicas distintas.

La arquitectura del modelo será una red neuronal recurrente, lo que permitirá la emergencia de dinámicas temporales complejas. Las conexiones recurrentes son cruciales para capturar el procesamiento secuencial de la información, una característica distintiva de las funciones cognitivas. La red consistirá en neuronas interconectadas, cada una equipada con mecanismos tanto sinápticos como intrínsecos de plasticidad. La plasticidad sináptica seguirá una regla STDP simplificada, capturando la relación temporal entre la actividad pre- y postsináptica. La plasticidad intrínseca, como se mencionó anteriormente, será dependiente de la actividad, modulando la excitabilidad de la neurona. La interacción entre estas dos formas de plasticidad será la clave de las capacidades adaptativas del modelo. Tully et al. (2014) proponen que la plasticidad sináptica y la no sináptica aproximan la inferencia probabilística, destacando el potencial para computaciones complejas dentro de los circuitos neuronales.

Para evaluar el rendimiento del modelo, se someterá a una serie de tareas de aprendizaje, incluido el reconocimiento de patrones y el aprendizaje de secuencias. La capacidad del modelo para aprender estas tareas se comparará con la de una red neuronal estándar que se basa únicamente en la plasticidad sináptica. Además, se evaluará la robustez del modelo al ruido y las perturbaciones. Una métrica clave será la eficiencia energética del aprendizaje, que refleja la capacidad del modelo para lograr un nivel de rendimiento deseado con un costo metabólico mínimo. Gill et al. (2020) demostraron que la modulación muscarínica de los canales K de tipo sk2 promueve la plasticidad intrínseca en las neuronas piramidales L2/3 de la corteza somatosensorial primaria del ratón, lo que sugiere una base fisiológica para el diseño del modelo.

Las aplicaciones potenciales de este modelo se extienden más allá de la neurociencia teórica. Los principios subyacentes a su diseño podrían aplicarse al desarrollo de redes neuronales artificiales más adaptables y eficientes energéticamente. La capacidad de ajustar dinámicamente la excitabilidad neuronal podría ser particularmente beneficiosa en aplicaciones que requieren aprendizaje y adaptación en tiempo real, como la robótica y los sistemas autónomos. Lopez et al. (2022) destacan la regulación específica del tipo celular de KCNQ2 por la ketamina, lo que demuestra el potencial de intervenciones terapéuticas dirigidas basadas en la modulación de las propiedades intrínsecas de las neuronas. La capacidad del modelo para capturar la interacción entre la plasticidad sináptica y la intrínseca podría proporcionar información sobre los mecanismos subyacentes a los antidepresivos de acción rápida, como la ketamina, que ejercen sus efectos a través de la modulación específica del tipo celular de la actividad neuronal (Shinohara et al., 2021; Abdallah et al., 2015; Kang et al., 2022).

Finalmente, el diseño del modelo incorporará elementos inspirados en la neurobiología de los antidepresivos de acción rápida, como la ketamina. Los efectos antidepresivos rápidos de la ketamina se cree que son mediados por la modulación de la actividad neuronal y la inducción de la neuroplasticidad (West et al., 2011; Mahon et al., 2003). El modelo intentará replicar algunos de estos efectos incorporando mecanismos que imiten las acciones de la ketamina sobre la excitabilidad y la plasticidad sináptica neuronal. Esto implicará simular los efectos de la ketamina sobre los receptores NMDA y las vías de señalización posteriores que regulan la actividad neuronal. El objetivo es desarrollar un modelo computacional que pueda proporcionar información sobre los mecanismos subyacentes a los efectos antidepresivos rápidos de la ketamina e identificar posibles objetivos terapéuticos para el tratamiento de la depresión.

El estudio propone un nuevo modelo neuronal que destaca la plasticidad intrínseca y la inferencia probabilística, integrando conceptos de neurociencia y aprendizaje automático. Se sugiere investigar antidepresivos de acción rápida como la ketamina para validar el modelo.

OpenAI ha propuesto al gobierno de EE. UU. que se prohíban los modelos desarrollados por el laboratorio de IA chino DeepSeek, y operaciones similares respaldadas por el gobierno chino. DeepSeek, un laboratorio de IA relativamente nuevo y de rápido crecimiento surgido de un fondo de cobertura, ya ha enfrentado acusaciones de OpenAI por usar indebidamente sus datos. Esta nueva propuesta intensifica el conflicto, alegando que DeepSeek está “subvencionado por el Estado” y “controlado por el Estado”, lo que plantea riesgos de seguridad y privacidad debido al posible acceso del gobierno chino a los datos de los usuarios.

OpenAI ha propuesto un cambio de política significativo con respecto a los modelos de IA originarios de China, apuntando específicamente a DeepSeek, un laboratorio de IA en ascenso. El núcleo de esta propuesta, presentada como parte de la iniciativa “Plan de Acción de la IA” de la administración Trump, recomienda que el gobierno de EE. UU. considere prohibir los modelos desarrollados por DeepSeek y entidades similares respaldadas por la República Popular China (RPC). Esto representa una considerable escalada en las preocupaciones en curso de OpenAI sobre DeepSeek, superando las acusaciones de infracción de la propiedad intelectual para abordar riesgos más amplios de seguridad nacional y privacidad.

La justificación principal para esta prohibición propuesta se centra en la percepción de inseguridad de los modelos de DeepSeek. OpenAI argumenta que DeepSeek, operando dentro de China, está sujeto a requisitos legales que lo obligan a cumplir con las demandas de datos de los usuarios. Según OpenAI, esto crea riesgos inherentes, exponiendo potencialmente información sensible al gobierno chino. La propuesta menciona explícitamente el modelo “R1” de DeepSeek, dedicado al “razonamiento”, como ejemplo, sugiriendo que incluso los sistemas avanzados de IA desarrollados por el laboratorio representan una amenaza. El argumento se basa en la suposición de que la ley china prevalece sobre la capacidad de DeepSeek para proteger los datos de los usuarios y la propiedad intelectual, convirtiendo efectivamente los modelos en un conducto para posibles actividades de vigilancia y extracción de datos.

Sin embargo, surge un punto de controversia crucial al considerar los modelos abiertos de DeepSeek. Estos modelos, que están disponibles públicamente, carecen de los mecanismos que permitirían al gobierno chino extraer datos de los usuarios. Las principales empresas de tecnología, incluyendo Microsoft, Perplexity y Amazon, alojan activamente estos modelos abiertos en su infraestructura, lo que complica aún más la noción de que son inherentemente inseguros. Esto sugiere que las preocupaciones de OpenAI podrían ser menos sobre la naturaleza de código abierto de los modelos en sí y más sobre los riesgos potenciales asociados con la API de DeepSeek u otros aspectos propietarios de sus operaciones. La ambigüedad en el lenguaje de OpenAI, refiriéndose a “modelos” sin especificar si se refiere a las API, los modelos abiertos o ambos, contribuye a esta confusión.

Antes de esta propuesta, OpenAI ya había acusado a DeepSeek de “destilar” conocimiento de los modelos de OpenAI, una práctica que viola los términos de servicio de OpenAI. Esta preocupación inicial se centraba en el robo de propiedad intelectual y la obtención de una ventaja competitiva injusta. El rápido ascenso de DeepSeek a la prominencia a principios de este año, junto con sus impresionantes capacidades técnicas, probablemente alimentó el escrutinio inicial de OpenAI. Sin embargo, la propuesta actual marca una escalada significativa, desplazando el enfoque de las preocupaciones sobre la propiedad intelectual a implicaciones más amplias de seguridad nacional. La acusación de que DeepSeek está “subvencionado por el Estado” y “controlado por el Estado” es una acusación seria, que implica un vínculo directo entre el laboratorio y el gobierno chino.

Si bien un vínculo definitivo y disponible públicamente entre el gobierno chino y DeepSeek sigue sin estar claro, eventos recientes han indicado un creciente interés por parte de Beijing. Notablemente, el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, se reunió con el líder chino Xi Jinping hace varias semanas. Esta reunión, aunque no es una confirmación directa de control gubernamental, señala un nivel de reconocimiento y potencialmente apoyo oficial al desarrollo de DeepSeek. El hecho de que un laboratorio relativamente joven y financiado de forma privada de IA haya recibido tal atención de alto nivel por parte del liderazgo chino sugiere que DeepSeek se alinea con los objetivos estratégicos de Beijing en el campo de la inteligencia artificial.

La recomendación de la propuesta de prohibir los modelos “producidos por la RPC” en países considerados “Nivel 1” según las reglas de exportación de la administración Biden destaca aún más el alcance potencial del cambio de política. Los países “Nivel 1” son aquellos considerados como los que tienen el mayor riesgo de exportar tecnologías sensibles a naciones adversarias. Implementar dicha prohibición restringiría efectivamente el uso de los modelos de DeepSeek, y potencialmente los de otros laboratorios de IA chinos, en mercados globales clave, impactando significativamente su crecimiento e influencia. Esta acción sería una medida proactiva para mitigar los riesgos potenciales de privacidad y seguridad, incluido el riesgo de robo de propiedad intelectual, según el razonamiento de OpenAI.

OpenAI está solicitando que el gobierno de EE. UU. prohíba los modelos de IA de DeepSeek, un laboratorio chino que considera subsidiado por el estado y que representa riesgos de seguridad debido al posible acceso del gobierno chino a datos de usuarios y robo de propiedad intelectual. A pesar de que los modelos abiertos de DeepSeek se alojan en grandes empresas estadounidenses y carecen de mecanismos para extraer datos, las crecientes preocupaciones de OpenAI, junto con el reciente contacto de DeepSeek con líderes chinos, justifican una cuidadosa evaluación del panorama geopolítico en evolución del desarrollo de la IA.

El auge de la inteligencia artificial ha desatado una importante batalla legal sobre los derechos de autor. Empresas de IA como OpenAI dependen de enormes cantidades de material con derechos de autor para entrenar sus modelos, pero los titulares de los derechos argumentan que esto infringe su trabajo. Con los tribunales sopesando actualmente si el entrenamiento de la IA constituye “uso justo”, OpenAI espera que el próximo Plan de Acción sobre IA del presidente Trump lo declare así, permitiendo un acceso irrestricto a los datos y permitiendo que Estados Unidos compita con China en la carrera por la IA.

OpenAI se está posicionando estratégicamente para aprovechar el próximo Plan de Acción de la IA de Donald Trump, anticipando que resolverá los debates sobre derechos de autor al declarar que el entrenamiento de la IA es una forma de uso justo. Se considera que esta declaración anticipada es crucial para que las empresas de IA, particularmente OpenAI, aseguren un acceso sin trabas a los datos de entrenamiento, un recurso que creen esencial para mantener una ventaja competitiva contra China en el panorama de la IA en rápida evolución. La esperanza de la compañía reside en el potencial del plan para resolver de forma preventiva los desafíos legales que actualmente amenazan con restringir el desarrollo de la IA.

Actualmente, la legalidad de utilizar material con derechos de autor para entrenar modelos de IA es un tema polémico que se debate activamente en los tribunales. Los titulares de derechos, incluidos artistas, autores y editores, están planteando serias preocupaciones de que los modelos de IA entrenados con sus obras creativas representen una amenaza directa para sus mercados. Argumentan que el contenido generado por la IA podría potencialmente reemplazar las obras creadas por humanos, disminuyendo el valor de las creaciones originales y, en última instancia, disminuyendo la calidad y diversidad generales de la producción artística humana. Esta preocupación no es meramente especulativa; está arraigada en el potencial de la IA para generar contenido que imita estilos existentes e incluso replica obras completas, socavando así la viabilidad comercial de los creadores originales.

OpenAI, junto con numerosas otras empresas de IA, se encuentra envuelta en una serie de demandas que abordan estas preocupaciones sobre derechos de autor. Estas empresas están argumentando agresivamente que el proceso de entrenamiento de la IA transforma fundamentalmente las obras con derechos de autor y que las salidas de la IA resultantes no son sustitutos directos de las obras originales. Su defensa se basa en la idea de que los modelos de IA no simplemente copian y pegan contenido existente; en cambio, analizan patrones, estructuras e información contextual para generar salidas nuevas y originales. Sin embargo, este argumento se ha enfrentado a desafíos significativos.

Una reciente sentencia pionera supuso un revés para la industria de la IA, fallando a favor de los titulares de derechos. Un juez determinó que el entrenamiento de la IA no constituye uso justo, citando la clara amenaza que representan las salidas de la IA para la firma de investigación legal Thomson-Reuters Westlaw. El tribunal razonó que la investigación legal generada por la IA podría directamente reemplazar los servicios de Westlaw, erosionando así el valor comercial de la investigación original y la propiedad intelectual en ella invertida. Esta sentencia subraya los riesgos legales que enfrentan las empresas de IA y destaca el potencial de importantes interrupciones financieras y operativas si los tribunales continúan fallando en contra del uso justo del material con derechos de autor para el entrenamiento de la IA.

Reconociendo el potencial de futuras sentencias desfavorables, OpenAI ahora está buscando activamente influir en el Plan de Acción de la IA de Trump para evitar un resultado similar en sus propias demandas, incluida una demanda importante presentada por The New York Times. La empresa está enmarcando el problema como una cuestión de seguridad nacional y competitividad económica, argumentando que las leyes de derechos de autor restrictivas obstaculizarán la capacidad de la industria de la IA de EE. UU. para competir con China.

La defensa de OpenAI de sus prácticas de entrenamiento se centra en la afirmación de que sus modelos están diseñados para aprender de las obras con derechos de autor sin replicarlas para el consumo público. La empresa afirma: “Los modelos de OpenAI están entrenados para no replicar obras para el consumo público. En cambio, aprenden de las obras y extraen patrones, estructuras lingüísticas y conocimientos contextuales”. Esta perspectiva enfatiza la naturaleza transformadora del entrenamiento de la IA, sugiriendo que se alinea con los objetivos centrales de la ley de derechos de autor y la doctrina del uso justo al utilizar obras existentes para crear algo totalmente nuevo y diferente, sin disminuir el valor comercial de esas obras originales.

Para solidificar aún más esta posición, OpenAI está participando activamente en el período de comentarios públicos para el Plan de Acción de la IA de Trump, ofreciendo recomendaciones “centradas en la libertad”. Durante este período, que finalizó el sábado, OpenAI propuso que el gobierno de EE. UU. resuelva de forma proactiva las disputas sobre derechos de autor priorizando la “libertad para aprender” de la industria de la IA. El argumento subyacente es que las leyes de derechos de autor demasiado restrictivas ahogarán la innovación y le darán una ventaja significativa a China.

La justificación de OpenAI para esta urgencia se basa en la amenaza percibida que representa el desarrollo de la IA de China. La empresa sostiene que China probablemente continuará accediendo a datos con derechos de autor de los que las empresas estadounidenses están legalmente restringidas de acceder. Según OpenAI, esto proporcionará a China una ventaja considerable en la carrera de la IA, al mismo tiempo que ofrecerá poca protección para los creadores de IP originales. La implicación es clara: EE. UU. debe priorizar la capacidad de la industria de la IA para acceder y utilizar libremente los datos con derechos de autor para mantener su liderazgo tecnológico y seguridad nacional. Este planteamiento sitúa el debate sobre los derechos de autor no solo como un problema legal, sino como un componente crítico de la competencia geopolítica en curso entre EE. UU. y China.

OpenAI está impulsando que el Plan de Acción de IA de Trump declare el entrenamiento de IA como uso justo, argumentando que es esencial para competir con China en la carrera por la inteligencia artificial. Esta iniciativa busca evitar las actuales demandas por derechos de autor, en las que los tribunales han favorecido a los titulares de derechos preocupados por el impacto de la IA en las obras creativas. OpenAI sostiene que la IA transforma los datos sin disminuir su valor comercial y que restringir el acceso a los datos de entrenamiento beneficiaría a China en el desarrollo de la IA.

DeepSeek, una startup china de IA, lanzó recientemente un modelo de IA de código abierto que ha provocado una oleada de adopción en diversas industrias en China. Las empresas se apresuran a incorporar la tecnología de DeepSeek en sus operaciones, impulsadas por una combinación de utilidad genuina, búsqueda de publicidad y un aumento del orgullo nacional alimentado por la atención internacional y las tensiones geopolíticas con los Estados Unidos.

El reciente aumento de popularidad del modelo de inteligencia artificial DeepSeek R1 en China ha desatado una amplia euforia en diversas industrias, reflejando el entusiasmo inicial que rodeó a ChatGPT a finales de 2022. Empresas, desde fabricantes de automóviles hasta oficinas gubernamentales, se apresuran a incorporar los modelos de código abierto de DeepSeek en sus operaciones, impulsadas por una combinación de utilidad genuina, búsqueda de publicidad y un creciente sentido de orgullo nacional. Esta rápida adopción no se debe únicamente a las capacidades de DeepSeek; es una compleja interacción de presiones económicas, tensiones geopolíticas y el deseo de capitalizar una narrativa de avance tecnológico.

La primera ola de adopción ha sido notablemente amplia, abarcando una diversa gama de sectores. Más de veinte fabricantes de automóviles chinos y al menos un fabricante de autobuses han anunciado la integración del chatbot de DeepSeek en sus vehículos, mientras que aproximadamente treinta empresas médicas y farmacéuticas lo están utilizando para diagnósticos clínicos e investigación. Decenas de bancos, compañías de seguros y casas de bolsa están empleando a DeepSeek para capacitar a representantes de servicio al cliente, diseñar estrategias de inversión y automatizar diversas tareas. Esta adopción generalizada se refleja en el gran volumen de consultas de inversores; se han registrado casi 5.000 preguntas sobre DeepSeek en una plataforma de bolsa de valores china en línea, con cientos de empresas confirmando su incorporación de la tecnología, lo que a menudo conduce a aumentos temporales en los precios de las acciones. Sin embargo, este entusiasmo se ve atemperado por la realización de que algunas empresas se limitan a experimentar con DeepSeek internamente, lo que provoca posteriores declives en el valor.

Si bien algunas integraciones son lógicas y estratégicamente sólidas, otras parecen estar impulsadas principalmente por el deseo de publicidad. Ejemplos de esta “búsqueda de popularidad” incluyen el lanzamiento de un “ratón con IA” que permite a los usuarios interactuar verbalmente con el chatbot de DeepSeek por parte del fabricante alemán de accesorios informáticos Cherry, y el juego de disparos móviles de Tencent que utiliza a DeepSeek para proporcionar asistentes de adivinación en el juego. Incluso la empresa estatal de energía nuclear CGN Power ha declarado vagamente su incorporación de DeepSeek en su sistema de IA para empleados, dejando poco claras las ventajas específicas. Los funcionarios de Shenzhen han colocado aplicaciones impulsadas por DeepSeek en la nube para todas las agencias gubernamentales, y Changsha lo está utilizando para analizar datos de gestión urbana en tiempo real como parte de un programa de ciudad inteligente, lo que demuestra una adopción gubernamental más amplia de la tecnología.

El éxito de DeepSeek se debe, en parte, a su llegada en un momento en que las empresas chinas ya estaban buscando activamente formas de integrar la IA en sus productos. La asequibilidad y la facilidad de uso del modelo reducen drásticamente los costos de implementación para las empresas. Esto es particularmente relevante en el competitivo mercado de vehículos eléctricos (VE), donde los fabricantes de automóviles se esfuerzan constantemente por desarrollar nuevas funciones inteligentes para atraer clientes. Lei Xing, un analista automotriz, señala que DeepSeek ofrece una “experiencia de interacción mejor y más rápida” al mismo tiempo que “requiere costos de cómputo más bajos, lo que significa un costo de hardware más bajo”, lo que permite a las empresas de VE construir rápidamente asistentes inteligentes avanzados sin una importante inversión inicial en investigación y desarrollo.

Más allá de sus beneficios prácticos, la popularidad de DeepSeek se ha amplificado significativamente por la reacción internacional a su aparición. Angela Huyue Zhang, una profesora de derecho que estudia la política tecnológica china, observa que “su fuerte recepción en el extranjero ha impulsado aún más su popularidad en China, sirviendo como la mejor campaña de marketing de la empresa”. La narrativa de que DeepSeek está desafiando el dominio estadounidense en la IA ha alimentado un creciente sentido de orgullo nacional dentro de China. Esto está entrelazado con la historia de origen de la empresa, que enfatiza el desarrollo de modelos eficientes en recursos como respuesta directa a las políticas de EE. UU. diseñadas para restringir el acceso de China a semiconductores avanzados.

La narrativa de superar la adversidad ha resonado profundamente dentro de China, particularmente a la luz de las declaraciones de Wang Yi, ministro de asuntos exteriores de China, que comparó a DeepSeek con los avances tecnológicos chinos anteriores en áreas como el desarrollo de armas nucleares y la exploración espacial. Afirmó famosamente: “Donde hay bloqueo, hay avance; donde hay supresión, hay innovación”. Este sentimiento se ve amplificado por el hecho de que la reacción internacional a DeepSeek fue inicialmente más fuerte que la reacción interna, lo que contribuyó a su estatus como símbolo de la promesa de la industria de la IA de China en medio de las tensiones geopolíticas con Estados Unidos.

Liqian Ren, especialista en inversión cuantitativa de WisdomTree, destaca la influencia del sentimiento público en el mercado de valores chino, señalando que está “fuertemente impulsado por el sentimiento público en lugar del desempeño comercial real”. Adoptar los modelos de DeepSeek ofrece a las empresas una forma fácil de generar publicidad y atraer el interés de los inversores, capitalizando este sentimiento. Esta dinámica subraya la compleja interacción de factores que impulsan la rápida adopción de DeepSeek: una combinación de utilidad genuina, marketing estratégico y una poderosa narrativa de resiliencia tecnológica y orgullo nacional.

El auge de DeepSeek en China no se debe únicamente a su avanzado modelo de IA; es un fenómeno impulsado por la búsqueda de visibilidad, el orgullo nacional y una respuesta a las sanciones occidentales sobre chips. Si bien existen aplicaciones genuinas, muchas empresas están utilizando DeepSeek para fines de marketing y para atraer inversores, lo que refleja la compleja interacción entre tecnología, geopolítica y sentimiento del mercado. Esta historia subraya el poder de la narrativa y cómo la innovación tecnológica puede convertirse en un símbolo de ambición nacional. Se recomienda explorar más a fondo el panorama en evolución de la IA y su impacto en la competencia global.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Pekín ha anunciado un posible avance en la tecnología de chips, desarrollando un transistor bidimensional que supera a los chips de silicio líderes de empresas como Intel y TSMC tanto en velocidad como en eficiencia energética. Esta innovación podría ofrecer a China un camino para evitar los desafíos en la fabricación tradicional de chips de silicio, potencialmente remodelando el panorama mundial de los semiconductores.

Un avance significativo en la tecnología de chips ha surgido de un equipo de investigadores de la Universidad de Pekín (PKU), con el potencial de remodelar la carrera global de los semiconductores. Su nuevo transistor 2D demuestra un rendimiento notable, afirmando ser un 40% más rápido que los últimos chips de silicio de 3 nanómetros de los gigantes de la industria Intel y TSMC, al tiempo que consume un 10% menos de energía. Esta innovación promete permitir a China sortear los complejos desafíos asociados con la fabricación tradicional de chips basada en silicio, una perspectiva con implicaciones de gran alcance para el panorama tecnológico. Como se indica en una publicación del sitio web oficial de PKU, “es el transistor más rápido y eficiente jamás creado”.

El núcleo de este avance radica en un diseño de transistor basado en bismuto, que representa un cambio fundamental en la tecnología de semiconductores. Liderado por el profesor de química física Peng Hailin, el equipo de investigación considera su enfoque como una desviación de las mejoras incrementales en los materiales existentes. Peng describió el cambio con elocuencia, afirmando: “Si las innovaciones de chips basadas en materiales existentes se consideran un ‘atajo’, entonces nuestro desarrollo de transistores basados en materiales 2D es similar a ‘cambiar de carril’”. Esta analogía destaca la naturaleza radical de su innovación, que va más allá de los refinamientos de las técnicas establecidas hacia un enfoque arquitectónico completamente nuevo. El trabajo del equipo ha sido publicado en la prestigiosa revista *Nature Materials*, lo que valida aún más su importancia dentro de la comunidad científica.

El desarrollo es particularmente notable considerando el contexto geopolítico actual y el impacto de las sanciones lideradas por EE. UU. sobre el acceso de China a la tecnología de semiconductores avanzada. Si bien estas sanciones inicialmente presentaron un obstáculo significativo, Peng argumenta que también han impulsado la innovación. Explicó que las limitaciones “también fuerza a los investigadores a encontrar soluciones desde perspectivas frescas”. Esta perspectiva subraya el papel de la necesidad como catalizador del avance tecnológico, impulsando al equipo de PKU a explorar materiales y diseños alternativos.

El innovador diseño de transistores se centra en un transistor de efecto de campo alrededor de la puerta (GAAFET) que utiliza materiales basados en bismuto. Esto representa una desviación significativa de la estructura estándar de la industria, el Transistor de Efecto de Campo de Aleta (FinFET), que ha sido la arquitectura dominante desde que Intel la comercializó en 2011. La clave de la diferencia radica en la eliminación de la “aleta” utilizada en los diseños FinFET, lo que aumenta el área de contacto entre la puerta y el canal. Los investigadores han trazado una analogía convincente para ilustrar este cambio, comparándolo con “cambiar edificios altos por puentes conectados, facilitando el movimiento de los electrones”. Esta mejorada área de contacto facilita un flujo de electrones más eficiente, contribuyendo al rendimiento mejorado.

Las limitaciones de los chips basados en silicio se han vuelto cada vez más evidentes a medida que la industria se esfuerza por impulsar la densidad de integración más allá de la escala de 3 nanómetros. La estructura GAAFET aborda directamente estos desafíos. Para optimizar aún más el rendimiento, los investigadores recurrieron a materiales semiconductores 2D, reconocidos por su uniformidad de espesor atómico y mayor movilidad en comparación con el silicio. Si bien los intentos anteriores de incorporar materiales 2D en los transistores enfrentaron obstáculos estructurales, el equipo de PKU superó estos obstáculos mediante la ingeniería de sus propios materiales basados en bismuto: Bi2O2Se y Bi2SeO5. Bi2O2Se funciona como el semiconductor, mientras que Bi2SeO5 sirve como el material de óxido de alta constante dieléctrica. La alta constante dieléctrica de Bi2SeO5 es crucial, reduciendo la pérdida de energía, minimizando los requisitos de voltaje y, en última instancia, mejorando la potencia de cómputo y reduciendo el consumo de energía.

La fabricación de estos transistores experimentales se llevó a cabo utilizando la plataforma de procesamiento de alta precisión de PKU, lo que demuestra el compromiso de la institución con las capacidades de fabricación avanzadas. Para validar su diseño, los investigadores emplearon cálculos de teoría funcional de la densidad (DFT). Estos cálculos confirmaron que la interfaz Bi2O2Se/Bi2SeO5 exhibía menos defectos y un flujo de electrones más suave en comparación con las interfaces semiconductor-óxido existentes. Esta reducción de la dispersión de electrones y la pérdida de corriente permite que los electrones fluyan con una resistencia mínima, un efecto similar a “el agua moviéndose a través de una tubería lisa”.

Los resultados son impactantes: los transistores basados en esta tecnología pueden funcionar 1,4 veces más rápido que los chips basados en silicio más avanzados, consumiendo solo el 90% de su energía. El equipo de PKU ya ha progresado más allá de la etapa experimental, construyendo con éxito pequeñas unidades lógicas utilizando los nuevos transistores, demostrando una alta ganancia de voltaje a voltajes de funcionamiento ultra bajos. Peng resumió el potencial en su artículo de investigación, afirmando: “Este trabajo demuestra que los GAAFET 2D sí exhiben un rendimiento y una eficiencia energética comparables a los transistores basados en silicio comerciales, lo que los convierte en un candidato prometedor para el siguiente nodo tecnológico”. Esto indica un paso significativo hacia la viabilidad comercial y la adopción generalizada.

Investigadores de la Universidad de Pekín han desarrollado un transistor bidimensional a base de bismuto que supera a los chips de silicio líderes en velocidad y eficiencia energética. Este avance, logrado mediante un innovador diseño GAAFET que utiliza materiales 2D de ingeniería, podría permitir a China sortear las limitaciones actuales de los semiconductores y representa un cambio fundamental en la tecnología de chips, destacando el potencial de materiales alternativos.

A mediados de los años 90, surgió un truco de malware ingenioso pero sencillo que aprovechaba el comando Ejecutar de Windows. Este artículo detalla cómo los sitios web maliciosos ahora están utilizando falsas verificaciones de CAPTCHA para engañar a los usuarios y hacer que ejecuten inadvertidamente código dañino, confiando en una combinación de hábitos del usuario y una interfaz de Windows obsoleta.

Internet, incluso en su forma incipiente de la década de 1990, presentó desafíos de seguridad, y una forma particularmente ingeniosa, aunque simple, de malware surgió aprovechando el comando Ejecutar de Windows. La advertencia central es directa: evite ingresar comandos aleatorios en la barra Ejecutar de Windows. Este consejo aparentemente obvio surge de una técnica de distribución de malware sorprendentemente efectiva que explota el comportamiento del usuario y una peculiaridad sutil de la interfaz de Windows. La prevalencia de este método, a pesar de su inherente simplicidad, destaca una vulnerabilidad persistente en la conciencia del usuario y la seguridad del sistema.

El método de distribución en sí se basa en alertas CAPTCHA presentadas engañosamente al navegar por la web. Estos no son los CAPTCHAs estándar diseñados para diferenciar humanos de bots a través del reconocimiento de texto o imágenes. En cambio, se disfrazan de procesos de verificación legítimos, instruyendo a los usuarios para demostrar su humanidad a través de una serie de pulsaciones de teclas. MalwareBytes Labs identificó específicamente un CAPTCHA de este tipo que exigía tres pasos: presionar la tecla Windows + R, presionar Ctrl + V y, finalmente, presionar Enter. Esta secuencia, aunque aparentemente inofensiva, es el desencadenador crucial para la carga maliciosa.

La ingeniosidad de este método radica en su explotación de los hábitos del usuario y un detalle sutil de la interfaz de Windows. La alerta CAPTCHA, a menudo encontrada en sitios web ligeramente cuestionables o aquellos con seguridad publicitaria inadecuada, inyecta un fragmento de texto en el portapapeles del usuario a través de JavaScript cuando se hace clic en la casilla “No soy un robot”. Este texto comienza con una frase como “No soy un robot – ID de verificación reCAPTCHA: XXXX”. Crucialmente, esta frase tiene exactamente la longitud requerida para llenar la ventana del comando Ejecutar de Windows horizontalmente en su apariencia predeterminada. Lo que permanece oculto, más allá de los límites visibles de la ventana Ejecutar, es un desencadenador para el comando Mshta.

El comando Mshta, una vez ejecutado, inicia la descarga de un archivo desde un servidor web. Este archivo descargado, a menudo disfrazado como un archivo multimedia o HTML aparentemente inofensivo, es, en realidad, una herramienta diseñada para fines maliciosos. Según los informes de MalwareBytes, estas cargas útiles pueden variar desde herramientas de robo de información que buscan datos personales en el sistema del usuario y los transmiten a una ubicación remota, hasta troyanos de control remoto de pleno derecho que otorgan a los atacantes control total sobre la máquina comprometida. La combinación de una interacción familiar (verificar un CAPTCHA), un comando oculto y una carga útil disfrazada hace que este ataque sea sorprendentemente efectivo.

El éxito de este malware en particular depende de una confluencia de factores. En primer lugar, se basa en la respuesta casi automática que los usuarios tienen a las indicaciones de verificación de CAPTCHA. En segundo lugar, explota la falta de familiaridad con los mecanismos subyacentes de Windows, particularmente entre aquellos menos expertos en tecnología o usuarios más jóvenes acostumbrados a los dispositivos móviles. En tercer lugar, aprovecha la interfaz de usuario obsoleta de la ventana del comando Ejecutar, donde las partes de la línea de comandos están ocultas. Finalmente, explota la configuración de seguridad laxa que permite la ejecución de JavaScript en sitios web desconocidos. Este enfoque en capas, que combina la psicología del usuario, las peculiaridades del sistema y las vulnerabilidades de seguridad, hace que el ataque sea a la vez notablemente simple y sorprendentemente efectivo.

Si bien las características de seguridad modernas de Windows 10 y 11, junto con las medidas de seguridad basadas en el navegador, idealmente deberían marcar las descargas de archivos maliciosos, los investigadores de MalwareBytes han observado esta configuración en múltiples implementaciones con varias cargas útiles nefastas. Esto indica que, a pesar de los avances en la tecnología de seguridad, algunos usuarios continúan siendo víctimas de esta táctica. La persistencia de este ataque subraya la importancia de la educación continua del usuario y la vigilancia, incluso frente a herramientas de seguridad cada vez más sofisticadas. El principio subyacente –explotar la confianza del usuario y la falta de comprensión técnica– sigue siendo un arma potente en el arsenal del atacante.

Tenga cuidado con los CAPTCHA que le piden usar el comando Ejecutar de Windows (Windows + R, Ctrl + V, Enter). Podrían ser ventanas emergentes maliciosas diseñadas para ejecutar comandos ocultos y descargar archivos dañinos, aprovechándose de sus hábitos y interfaces obsoletas. Manténgase alerta en línea y priorice la seguridad de su sistema.

El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha expresado serias preocupaciones sobre el posible robo por parte de China de valiosos algoritmos de inteligencia artificial de importantes empresas estadounidenses. Con el desarrollo de la IA avanzando rápidamente y volviéndose cada vez más crucial para aplicaciones económicas y militares, Amodei cree que el historial de espionaje industrial de China representa una amenaza significativa, y está instando al gobierno estadounidense a brindar mayor apoyo para salvaguardar estos “secretos algorítmicos”.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha expresado serias preocupaciones sobre el posible robo de algoritmos de IA patentados por entidades chinas, destacando una vulnerabilidad crítica dentro de la industria estadounidense de la IA. Al hablar en un evento del Consejo de las Relaciones Exteriores, Amodei expresó su temor de que la conocida historia de China en “espionaje industrial a gran escala” esté apuntando activamente a las principales empresas estadounidenses de IA como Anthropic. Esta preocupación no es meramente especulativa; Amodei cree que estos ataques probablemente están teniendo éxito, con consecuencias potencialmente devastadoras para el liderazgo tecnológico estadounidense. La gravedad de la situación se subraya con su afirmación de que “muchos de estos secretos algorítmicos, hay secretos de 100 millones de dólares que son unas pocas líneas de código”, lo que ilustra lo valiosos y fácilmente extraíbles que pueden ser estos activos intelectuales.

Además, el llamado de Amodei a la intervención gubernamental no es una reacción repentina, sino una escalada de una creciente inquietud dentro de la comunidad de la IA. Declaró explícitamente que más ayuda del gobierno estadounidense para defenderse de este riesgo es “muy importante”, aunque se abstuvo de detallar las medidas específicas que imagina. Esta falta de especificidad no disminuye la urgencia de su mensaje; en cambio, refleja la complejidad de abordar una amenaza que implica un robo tecnológico sofisticado y maniobras geopolíticas. Para respaldar este llamado, Anthropic previamente presentó recomendaciones a la Oficina de Política Científica y Tecnológica (OSTP) de la Casa Blanca, abogando por una asociación entre el gobierno federal y los líderes de la industria de la IA. Esta asociación implicaría reforzar la seguridad en los laboratorios de IA de vanguardia, posiblemente aprovechando la experiencia de las agencias de inteligencia estadounidenses y sus aliados.

El contexto de las preocupaciones de Amodei se extiende más allá de un simple temor al robo de propiedad intelectual. Su postura está profundamente arraigada en una crítica más amplia de la trayectoria de desarrollo de la IA en China, particularmente su potencial para un uso indebido. Amodei ha defendido consistentemente fuertes controles de exportación estadounidenses sobre los chips de IA destinados a China, demostrando un enfoque proactivo para limitar el avance tecnológico de China. Esta perspectiva se reforzó con su evaluación de DeepSeek, un modelo de IA chino, que consideró que tenía el “peor” rendimiento en una prueba crítica de seguridad de datos de bioweapons realizada por Anthropic. Esta prueba destaca el potencial de los modelos de IA para ser explotados con fines maliciosos, reforzando la aprehensión de Amodei sobre las intenciones de China.

Las preocupaciones de Amodei se articulan en su influyente ensayo, “Máquinas de Gracia Amorosa”, y declaraciones públicas posteriores, donde centra sus preocupaciones en la posibilidad de que China utilice la IA tanto para el control autoritario como para aplicaciones militares. Esta perspectiva no es meramente una preocupación teórica; refleja una creciente conciencia dentro de la comunidad de la IA sobre el potencial de la IA para exacerbar las tensiones geopolíticas existentes y contribuir a una carrera armamentista. Las implicaciones del desarrollo de la IA sin control, particularmente en manos de regímenes autoritarios, son profundas y de gran alcance, con el potencial de socavar los valores democráticos y la estabilidad global.

Sin embargo, la postura cada vez más crítica de Amodei hacia el desarrollo de la IA china no ha estado exenta de detractores. Algunos dentro de la comunidad de la IA argumentan que un enfoque más colaborativo entre los Estados Unidos y China es preferible a una estrategia de contención y competencia. Estos defensores de la colaboración creen que una carrera armamentista de la IA, alimentada por la desconfianza y la rivalidad, podría conducir a la creación de sistemas tan poderosos que se vuelvan incontrolables, planteando una amenaza existencial para la humanidad. Sostienen que los esfuerzos conjuntos de investigación y desarrollo podrían conducir a resultados de IA más seguros y beneficiosos para todos. Esta perspectiva enfatiza el potencial de la IA para abordar desafíos globales como el cambio climático, las enfermedades y la pobreza, y argumenta que la cooperación es esencial para realizar estos beneficios.

En conclusión, las preocupaciones de Dario Amodei sobre el espionaje industrial chino y el posible uso indebido de la tecnología de la IA son significativas y justifican una consideración seria. Su llamado a la intervención gubernamental y su defensa de los controles de exportación reflejan un enfoque proactivo para salvaguardar el liderazgo tecnológico estadounidense y mitigar los riesgos asociados con el desarrollo de la IA sin control. Si bien el debate sobre la estrategia óptima para gestionar la relación estadounidense-china en materia de IA continúa, la perspectiva de Amodei subraya la urgencia de abordar las vulnerabilidades de seguridad dentro de la industria de la IA y el potencial de que la IA sea explotada con fines maliciosos. El equilibrio entre el fomento de la innovación y la protección de la seguridad nacional sigue siendo un desafío complejo y en evolución, que requiere una cuidadosa consideración y una acción estratégica.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, advierte sobre la creciente espionaje industrial chino que apunta a empresas estadounidenses de IA, poniendo en riesgo valiosos “secretos algorítmicos”. Amodei insta a la intervención gubernamental para reforzar la seguridad y promueve la colaboración entre líderes de la IA y agencias de inteligencia, con el objetivo de prevenir el uso de la IA china para fines autoritarios y militares. Esta postura genera debate, enfrentándose a quienes abogan por una mayor colaboración entre EE. UU. y China en materia de IA, y plantea importantes implicaciones para la seguridad de la IA y el equilibrio de poder global.