jueves, 21 de mayo de 2026

AMA Warns AI NOT for Medical Diagnosis Decisions

The American Medical Association (AMA) has issued a strong caution to patients, advising them not to rely on Artificial Intelligence (AI) for diagnostic decisions. This significant warning highlights the inherent limitations and potential dangers associated with using AI as a sole source for medical diagnoses, even as AI becomes increasingly integrated into healthcare.

AMA Warns: AI NOT for Medical Diagnosis Decisions

The AMA's stance is rooted in the understanding that AI, while a powerful tool, lacks the crucial human elements of clinical judgment, empathy, and the ability to interpret the nuanced context of a patient's overall health and well-being. Diagnostic decisions often require a deep understanding of a patient's medical history, lifestyle, and individual circumstances, which AI algorithms, in their current state, cannot fully grasp or account for. The potential for misdiagnosis, delayed treatment, or inappropriate interventions is a primary concern, underscoring the necessity of human oversight in critical medical scenarios.

Furthermore, the AMA points out that AI systems are trained on data, and any biases present in that data can be inadvertently perpetuated and amplified by the AI, potentially leading to disparities in care. The complexity of medical conditions and the individuality of patient responses mean that a one-size-fits-all AI approach is simply not adequate for accurate and safe diagnosis. The association stresses that while AI can be a valuable adjunct for healthcare professionals, assisting with tasks like data analysis or identifying potential patterns, the final diagnostic authority and responsibility must remain with a qualified human clinician. Patients are encouraged to consult with their doctors for any health concerns and to view AI-generated information with a healthy dose of skepticism, always prioritizing professional medical advice.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMixAFBVV95cUxPNGlyOFh0Q2s4ZER4UkRJSEo4MXdfbkFULVVzU2ZvWUZPV2FOX3BtQU9UVHpnWGJkNmJtXzJSSzFlOGloZFk5bXRpODZNaXJIeDNZZG53b0ttVmp0WEtkNHBfanI4R3VNU3poeWhQTmszaWs4cDlGbWZLTks0UUxGOG1qRVEwMUp1dWp0M3QtdE11amFXcDN6VEp6R2R4VVNhMTNWYi1LdGRFOTFXYWRVWEQtRkw0YkZZZHl1XzBpUHl1X1Bl?oc=5

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Microsoft Abre Codigo Protege tus Agentes IA con RAMPART

¡Atención desarrolladores de inteligencia artificial! Microsoft ha dado un paso gigante para la seguridad en el desarrollo de IA al liberar bajo licencia de código abierto dos herramientas cruciales: RAMPART y Clarity. Estas herramientas están diseñadas para blindar a los agentes de IA, un componente cada vez más vital en nuestras aplicaciones, durante su etapa de creación y despliegue.

Microsoft Abre Código: Protege tus Agentes IA con RAMPART

El auge de la IA trae consigo nuevas y complejas superficies de ataque. Pensando en esto, Microsoft ha decidido compartir RAMPART, una plataforma que facilita la creación de aplicaciones de IA seguras al permitir a los desarrolladores definir y aplicar políticas de seguridad de manera efectiva. Por otro lado, Clarity es una herramienta que ayuda a comprender y auditar el comportamiento de los modelos de IA, identificando posibles vulnerabilidades o comportamientos no deseados antes de que causen problemas.

La iniciativa de Microsoft busca democratizar el acceso a herramientas de seguridad robustas, permitiendo que la comunidad de desarrolladores pueda construir sistemas de IA más confiables y resistentes ante las crecientes amenazas. Al abrir estas tecnologías, se fomenta la colaboración y la innovación, acelerando la adopción de prácticas de seguridad sólidas en el ecosistema de la inteligencia artificial. Esto es fundamental para garantizar que el desarrollo de IA avance de forma responsable y segura, protegiendo tanto a los creadores como a los usuarios finales de posibles riesgos.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/microsoft-open-sources-rampart-and.html

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GitHub Comprometido por Extension Maliciosa de VS Code

En un alarmante incidente de seguridad cibernética, los repositorios internos de GitHub han sido comprometidos a través de una extensión maliciosa de Visual Studio Code conocida como Nx Console. Este ataque representa una sofisticada amenaza que aprovecha las herramientas de desarrollo ampliamente utilizadas por programadores en todo el mundo, demostrando cómo los ciberdelincuentes están evolucionando sus métodos para infiltrarse en infraestructuras críticas de desarrollo de software.

GitHub Comprometido por Extensión Maliciosa de VS Code

La extensión Nx Console, que normalmente es una herramienta legítima para desarrolladores que trabajan con el framework Nx, fue aparentemente modificada con código malicioso que permitió a los atacantes acceder a información sensible almacenada en los repositorios privados de GitHub. Este tipo de ataque de cadena de suministro es particularmente preocupante porque las extensiones de editores de código suelen tener amplios permisos de acceso al sistema y a los archivos de los desarrolladores, incluyendo credenciales, tokens de autenticación y código fuente propietario.

El incidente subraya la creciente tendencia de los actores maliciosos a apuntar directamente a las herramientas del ciclo de vida del desarrollo de software. Al comprometer extensiones populares, los atacantes pueden potencialmente acceder a múltiples organizaciones y proyectos simultáneamente, maximizando el impacto de sus operaciones. GitHub, como una de las plataformas de desarrollo colaborativo más grandes del mundo, representa un objetivo de alto valor para este tipo de ataques, ya que alberga millones de repositorios que contienen código crítico de empresas e individuos.

Este evento refuerza la necesidad urgente de que los desarrolladores y organizaciones implementen prácticas rigurosas de verificación de seguridad para todas las extensiones y complementos que instalan en sus entornos de desarrollo. La vigilancia continua y la auditoría de las herramientas de terceros se han convertido en componentes esenciales de una estrategia integral de seguridad cibernética en el desarrollo moderno de software.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/github-internal-repositories-breached.html

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RHEL 102 Launches AI-Powered Command Line Tools

Red Hat has officially released RHEL 10.2 and 9.8, marking a significant milestone in enterprise Linux evolution with the introduction of AI-assisted command-line functionality. This latest update brings a host of improvements designed to enhance productivity and streamline workflows for system administrators and developers alike.

RHEL 10.2 Launches AI-Powered Command Line Tools

The standout feature of this release is the introduction of 'goose', an optional CLI AI assistance tool specifically designed for power users. Goose integrates model context protocol (MCP) technology, offering intelligent assistance directly from the command line. This innovative addition aims to help administrators resolve issues more quickly whilst providing a more accessible learning curve for newcomers to the platform. The tool represents Red Hat's commitment to leveraging artificial intelligence to improve the user experience and operational efficiency.

Beyond the AI capabilities, RHEL 10.2 includes substantial updates to developer toolchains that will be welcomed by the programming community. The release features Go 1.26, LLVM 21, Rust 1.92, Python 3.14, and PHP 8.4, ensuring developers have access to the latest versions of essential programming languages and compilers. These updates provide improved performance, security patches, and new features that align with modern development practices.

Red Hat has also enhanced the visual experience of the command-line interface through improved colour output, making it easier for users to interpret information and navigate complex system operations. According to Red Hat, the business value proposition is clear: faster problem resolution combined with a quicker path for new administrators to become proficient translates directly into higher developer productivity and accelerated project timelines. This release demonstrates Red Hat's strategy of combining cutting-edge AI technology with traditional enterprise stability.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/20/203252/rhel-102-released-with-new-ai-command-line-assistance?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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miércoles, 20 de mayo de 2026

Gemini Omni Flash Videos Inteligentes con IA

Google ha presentado Gemini Omni Flash, un innovador modelo de generación y edición de video que promete revolucionar la forma en que creamos contenido. Lo más destacable es su capacidad multimodal: puede procesar y combinar imágenes, audio, video y texto en un solo prompt para generar videos de alta calidad, respaldados por el conocimiento del mundo real de Gemini.

Gemini Omni Flash: ¡Videos Inteligentes con IA!

La gran novedad es su enfoque conversacional para la edición. Imagina poder corregir o mejorar un video simplemente pidiéndoselo. Gemini Omni Flash mantiene la coherencia de los personajes, la física y el contexto de la escena a lo largo de múltiples interacciones, solucionando un problema común en modelos anteriores que tendían a perder la continuidad.

Este modelo se basa en tres pilares fundamentales. Primero, una compre nsión intuitiva mejorada de las fuerzas físicas, como la gravedad y la energía cinética, lo que resulta en escenas más realistas. Segundo, aprovecha el vasto conocimiento de Gemini para ir más allá del simple reconocimiento de patrones, conectando lenguaje, imágenes y significado de manera profunda. Tercero, su capa de edición conversacional asegura que los detalles importantes se mantengan consistentes en cada revisión.

Además de la generación de video, Gemini Omni Flash introduce la generación de avatares. Los usuarios podrán crear videos que luzcan y suenen como ellos mismos, utilizando su propia voz y apariencia. Sin embargo, Google ha decidido, por ahora, no incluir la edición de audio y voz de propósito general para poder evaluar mejor su uso responsable. Cada video generado con Omni incluirá una marca de agua digital imperceptible a través de SynthID, permitiendo verificar su origen y contribuyendo a la transparencia en la procedencia del contenido gen erado por IA.

Si bien los clips generados inicialmente tienen una duración máxima de 10 segundos, esta es una decisión de despliegue y no una limitación intrínseca del modelo. La verdadera prueba de fuego vendrá con el acceso API para desarrolladores y empresas en las próximas semanas, donde se revelarán más detalles sobre costos y capacidades avanzadas. Gemini Omni Flash marca un hito significativo en la inteligencia artificial aplicada a la creación de video, abriendo un abanico de posibilidades creativas.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/google-gemini-omni-flash-video-model-io-2026

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Googles Gemini Omni The Future of AI for Enterprises

Google has officially launched Gemini Omni, a groundbreaking 'any-to-any' AI model that promises to revolutionise how businesses interact with and generate content. This marks a significant leap forward, as Omni is Google's first truly native, multimodal model. This means it can seamlessly process and create content from any input – text, images, audio, and video – all within a single, unified foundation model, simplifying what was previously a complex chain of specialised AI systems.

Google's Gemini Omni: The Future of AI for Enterprises

While the advanced capabilities of Gemini Omni are already available to individual users through Google's AI subscription plans, including the AI Plus and the premium AI Ultra tiers, direct enterprise access via an Application Programming Interface (API) is still forthcoming. This phased rollout means that for now, businesses might not be able to integrate Omni directly into their existing AI stacks. However, Google has indicated that the API will be available through Vertex AI in the coming weeks, which is crucial for enterprises relying on programmatic access for their AI needs and enterprise-level service agreements.

Gemini Omni's potential for enterprises is vast, extending far beyond just marketing videos. Its unified nature allows for rapid generation of diverse content, including sales and marketing materials, localised creative assets, and product demonstrations. Internally, it can streamline the creation of explainer videos for learning and development, onboarding modules, and policy walkthroughs, often by non-specialists. Furthermore, it can enhance customer support with dynamic, query-driven visual explanations and aid product and engineering teams by visualising simulations and concept videos. A critical, and perhaps underrated, aspect for enterprises is the robust governance and safety features accompanying Omni. Google is embedding SynthID watermarks and expanding C2PA Content Credentials, providing a verifiable audit trail for AI-generated media. This is vital for legal compliance, brand safety, and meeting regulatory requirements, especially in regions like the EU that are impleme nting stricter rules on synthetic media. While the competitive landscape is fierce, and concerns about data usage, potential lock-in, and content restrictions exist, Gemini Omni represents a significant consolidation of the multimodal generative AI stack, urging technical decision-makers to start planning for its integration.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/google-unveils-gemini-omni-any-to-any-ai-model-what-enterprises-should-know

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Gemini 35 Flash Ahorra Miles de Millones en IA Empresarial

Google ha presentado Gemini 3.5 Flash, un nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado para abordar uno de los mayores desafíos en la adopción de IA empresarial: el alto coste. Tradicionalmente, los modelos más potentes eran también los más lentos y caros de operar. Gemini 3.5 Flash rompe esta norma al ofrecer un rendimiento comparable a los modelos de vanguardia, pero a una fracción del coste y con una velocidad significativamente mayor.

Gemini 3.5 Flash: Ahorra Miles de Millones en IA Empresarial

La clave de este avance radica en su eficiencia. Según Google, las empresas que utilizan sus servicios en la nube y procesan alrededor de un billón de tokens diarios podrían aho rrar más de mil millones de dólares al año simplemente migrando el 80% de sus cargas de trabajo a Gemini 3.5 Flash, combinado con otros modelos avanzados. Este ahorro se traduce en una solución para el problema de los presupuestos de tokens que se agotan rápidamente, como señaló el CEO de Google, Sundar Pichai.

El modelo no solo iguala, sino que supera a modelos anteriores como Gemini 3.1 Pro en varios puntos de referencia, y lo hace a una velocidad cuatro veces superior. Incluso existe una versión aún más optimizada que es doce veces más rápida, disponible a través de la plataforma de desarrollo de agentes de Google, Antigravity. Esta combinación de alta inteligencia y velocidad a bajo coste posiciona a Gemini 3.5 Flash en una categoría única, ofreciendo una solución que hasta ahora no tenía competidores directos en el índice de inteligencia versus velocidad.

La economía de los tokens, las unidades básicas que procesan los modelos de IA, es fundamen tal para entender el impacto de Gemini 3.5 Flash. El aumento masivo en el consumo de tokens, especialmente con flujos de trabajo de agentes autónomos que ejecutan tareas complejas, ha disparado los costes. Al ofrecer capacidades de vanguardia a un precio significativamente menor (aproximadamente un tercio del coste de modelos comparables en algunos casos), Gemini 3.5 Flash promete redefinir las decisiones de adquisición y acelerar la implementación de IA a gran escala.

Además de su impacto económico, Google ha desarrollado un "volante de datos" gracias al uso intensivo de Gemini 3.5 Flash en sus propias herramientas de desarrollo. Este uso interno genera un ciclo de retroalimentación constante que mejora el modelo de forma continua, algo difícil de replicar para los competidores. La estrecha integración de Gemini 3.5 Flash con la plataforma Antigravity 2.0, que ahora funciona como un centro de control para equipos de agentes autónomos, subraya el enfoque en la velocid ad y la eficiencia para tareas complejas como la codificación y la investigación.

La inversión masiva de Google en infraestructura, incluyendo sus propias unidades de procesamiento tensorial (TPU), también juega un papel crucial. Esta infraestructura personalizada permite ejecutar modelos como Gemini 3.5 Flash de manera más eficiente y a menor coste, trasladando esos ahorros a los clientes. La compañía está apostando fuertemente por esta estrategia a largo plazo para consolidar su ventaja competitiva en el mercado de la IA.

Finalmente, Gemini 3.5 Flash no solo impulsa aplicaciones empresariales, sino también productos de consumo masivo como la aplicación Gemini y la Búsqueda de Google, alcanzando a miles de millones de usuarios. La introducción de Gemini Spark, un agente personal de IA que opera las 24 horas, y Gemini Omni, un modelo capaz de generar cualquier tipo de salida a partir de cualquier entrada, demuestran la versatilidad y el alcance de esta nueva tecnología. Con una cadencia de actualizaciones de modelos de aproximadamente seis meses, Google está marcando el ritmo de la innovación en IA, prometiendo que los costes de la IA empresarial continuarán disminuyendo.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/google-says-gemini-3-5-flash-can-slash-enterprise-ai-costs-by-more-than-1-billion-a-year

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Andrej Karpathy se une a Anthropic revolucionando Claude

Andrej Karpathy, uno de los 11 cofundadores originales de OpenAI y una de las figuras más reconocidas en el mundo de la inteligencia artificial, ha anunciado su incorporación a Anthropic. Este movimiento representa un golpe de talento significativo para la compañía creadora de Claude, en momentos en que compite por mantenerse a la vanguardia del desarrollo de grandes modelos de lenguaje.

Andrej Karpathy se une a Anthropic revolucionando Claude

Karpathy se unirá al equipo de pre-entrenamiento de Anthropic, liderado por Nick Joseph, donde construirá un grupo completamente nuevo con un objetivo fascinantemente recursivo: utilizar Claude para acelerar la propia investigación de pre-entrenamiento. Esta fase de desarrollo, intensiva en recursos computacionales, es la más costosa en la creación de sistemas de IA avanzados. Optimizar este proceso podría transformar la economía de toda la industria de la inteligencia artificial.

La trayectoria de Karpathy ha tocado prácticamente todos los puntos de inflexión importantes en la IA moderna. Obtuvo su doctorado en Stanford bajo la dirección de Fei-Fei Li, enfocándose en aprendizaje profundo y visión por computadora. Tras cofundar OpenAI en 2015, dejó la organización en 2017 para unirse a Tesla como director de IA, donde lideró los equipos de visión por computadora detrás de Full Self-Driving y Autopilot. Regresó brevemente a OpenAI en 2022, para luego fundar Eureka Labs en 2024, una startup dedicada a aplicar asistentes de IA en educación, trabajo que ahora ha pausado para unirse a Anthropic.

El momento de esta incorporación es significativo. Mientras OpenAI ha experimentado una serie de salidas de alto perfil en los últimos dos años, incluyendo a su CTO Mira Murati y al pionero del aprendizaje por refuerzo John Schulman, Anthropic se consolida como un imán para el talento técnico de primer nivel. La firma, liderada por el CEO Dario Amodei, ha alcanzado una valoración cercana a los 800 mil millones de dólares y está explorando una posible salida a bolsa para finales de 2026.

El nuevo rol de Karpathy subraya una tendencia más amplia en la IA de frontera: el uso de modelos existentes para mejorar la siguiente generación. Si Claude puede acelerar significativamente su propio proceso de pre-entrenamiento, sería una demostración práctica de auto-mejora recursiva, una capacidad que la comunidad de seguridad en IA ha observado atentamente. Karpathy expresó en sus redes sociales que cree que "los próximos años en la frontera de los LLM serán especialmente formativos" y que permanece "profundamente apasionado por la educación", un trabajo que planea retomar eventualmente.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/andrej-karpathy-joins-anthropic-openai-cofounder-pretraining

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GitHub Probes TeamPCPs 4000 Repository Breach Claim

GitHub finds itself at the centre of a significant security investigation following claims by a group known as TeamPCP that they've successfully breached approximately 4,000 internal repositories belonging to the world's largest code hosting platform. The alleged breach has sent ripples through the developer community, raising serious questions about the security of sensitive code and proprietary information stored on the platform.

GitHub Probes TeamPCP's 4,000 Repository Breach Claim

TeamPCP has asserted that they gained unauthorised access to thousands of GitHub's private repositories, potentially exposing internal projects, security protocols, and confidential development work. Whilst GitHub has acknowledged the claims and launched a thorough investigation, the company has not yet confirmed the full extent of any potential compromise. The incident highlights the ongoing challenges that even the most security-conscious technology platforms face in protecting their infrastructure from sophisticated threat actors.

This alleged breach comes at a particularly sensitive time for GitHub, which hosts millions of repositories for individual developers, open-source projects, and major corporations worldwide. Should the claims prove accurate, the implications could extend far beyond GitHub itself, potentially affecting countless organisations that rely on the platform for version control and collaborative development. The incident serves as a stark reminder that no platform is immune to security threats, regardless of its resources or expertise.

Security experts are closely monitoring the situation, emphasising the importance of robust access controls, multi-factor authentication, and continuous security auditing. As investigations continue, developers and organisations using GitHub are advised to review their security practices, ensure proper repository permissions are in place, and remain vigilant for any suspicious activity. The broader tech community awaits GitHub's official findings, which will likely shape future security practices across the industry.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/github-investigating-teampcp-claimed.html

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martes, 19 de mayo de 2026

Phishing con OAuth El Nuevo Peligro Digital Desvelado

Los ciberdelincuentes han encontrado una nueva y sofisticada manera de eludir las medidas de seguridad, incluyendo la autenticación multifactor (MFA), aprovechando las vulnerabilidades en el proceso de consentimiento de OAuth. Esta técnica, cada vez más prevalente, permite a los atacantes obtener acceso no autorizado a cuentas y datos sensibles sin necesidad de credenciales directas, representando un avance significativo en el panorama del phishing.

Phishing con OAuth: El Nuevo Peligro Digital Desvelado

Tradicionalmente, el phishing se basaba en engañar a los usuarios para que revelaran sus contraseñas o hicieran clic en enlaces malicio sos. Sin embargo, el nuevo método explota la forma en que las aplicaciones y servicios solicitan permiso para acceder a datos o funcionalidades de otros servicios a través de OAuth. Los atacantes crean aplicaciones maliciosas que parecen legítimas y solicitan permisos extensos. Cuando un usuario, creyendo que la aplicación es de confianza, otorga su consentimiento, el atacante obtiene acceso a sus datos o puede realizar acciones en su nombre.

Lo particularmente peligroso de este ataque es que el consentimiento se otorga directamente al servicio legítimo (como Google, Microsoft, etc.), no al atacante. Esto significa que las contraseñas no se exponen, y las señales de alerta normales de un intento de phishing (como una página de inicio de sesión sospechosa) se evitan por completo. El usuario simplemente aprueba una solicitud de acceso, sin darse cuenta de que está concediendo un pase libre a sus datos o a su identidad digital. Las implicaciones son vastas, afectando de sde cuentas personales hasta infraestructuras empresariales, abriendo la puerta a robo de información, suplantación de identidad y accesos no autorizados a sistemas críticos. La industria de la ciberseguridad está trabajando en contramedidas, pero la complejidad de OAuth y la constante evolución de las tácticas de ataque hacen que esta sea una amenaza a la que debemos prestar especial atención y educación continua.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/the-new-phishing-click-how-oauth.html

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Moonshot AI Unwinds VIE for 20bn Hong Kong IPO

Moonshot AI, the company behind the popular Kimi chatbot, is set to ditch its complex variable-interest-entity (VIE) structure in preparation for a significant initial public offering (IPO) on the Hong Kong Stock Exchange. This move comes as a direct response to Beijing's clarified stance on foreign-held ownership structures for Chinese tech firms seeking to list publicly. The company, valued at a hefty $20 billion after its latest funding round, is aiming for one of the largest IPOs by a Chinese AI firm to date.

Moonshot AI Unwinds VIE for $20bn Hong Kong IPO

The decision to dismantle the VIE structure, which typically involves an offshore entity holding shares of a mainland China operating company, is a critical development. Previously, companies with VIEs had to provide a robust justification for their continued existence under revised IPO rules from the China Securities Regulatory Commission (CSRC), with a clear preference for mainland-anchored entities. Moonshot AI had initially hoped for an exemption, but internal assessments indicated this was unlikely. Consequently, the company is opting for a complete restructuring, merging its offshore and mainland entities under a single Hong Kong-listed vehicle. This process will require navigating approvals from various Chinese supervisory bodies.

This strategic pivot not only facilitates the Hong Kong listing but also signals a deliberate choice to anchor the company's capital base within a jurisdiction directly controllable by the Chinese government, especially within the current geopolitical landscape. The IPO, expected in late 2026 or early 2027, will be a major event, placing Moonshot AI among the key publicly traded Chinese AI companies. Its performance will serve as a benchmark against global AI leaders like OpenAI and Anthropic. While the structural changes are significant, details regarding the pricing range, the mix of new versus existing equity, and the potential conversion of US dollar funding rounds to renminbi remain to be clarified, which could impact Western investors.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/moonshot-ai-vie-unwind-hong-kong-ipo-kimi

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IA La nueva guerra fria entre EEUU y China

El artículo explora la creciente competencia geopolítica en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) entre Estados Unidos y China, comparándola con la Guerra Fría. Se analiza cómo ambos países ven la IA como un motor fundamental para el futuro económico, militar y social, y cómo esta percepción impulsa una carrera tecnológica con implicaciones globales significativas.

IA: ¿La nueva guerra fría entre EE.UU. y China?

La investigación se enfoca en la 'teoría de juegos geopolíticos' aplicada a la IA, sugiriendo que las estrategias de ambos países se influencian mutuamente en un intento por obtener una ventaja decisiva. Se destaca que no se trata solo de quién desarrolla la IA más avanzada, sino de quién puede integrarla de manera efectiva en sus economías, infraestructuras y capacidades militares, y quién puede establecer las normas y estándares globales para su uso.

Se argumenta que esta competencia no es simplemente una disputa comercial o tecnológica, sino una batalla por la influencia global y la definición del orden internacional. Las naciones que lideren en IA podrían dictar el futuro de la guerra, la economía y la gobernanza. El artículo también plantea la pregunta de si Europa puede y debe encontrar un papel más activo en esta dinámica, más allá de ser un espectador o un campo de batalla para las estrategias de las dos superpotencias.

En resumen, el artículo presenta una visión profunda de la rivalidad entre EE.UU. y China por el dominio de la IA, subrayando sus implicaciones estratégicas y la necesidad de comprender esta competencia a través de la lente de la teoría de juegos. La carrera por la IA es vista como el nuevo escenario de una confrontación global con consecuencias de largo alcance para todos.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMibEFVX3lxTE9WaG96c2FvSDFjSlpCTGFhQV9aeDFfYkk2TkhsY0JnVE0yUmNUUUtRMGp4d21rakFlajN3S3hGX3hLR3pRc0dnTHdTdHduOEdhY2Zma1h2UnJMM3ZQTXpuRGF0NzRBU3hRd04yVA?oc=5

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GitHub Actions Ataque Redirige Etiquetas a Commits Falsos

Un sofisticado ataque a la cadena de suministro ha comprometido GitHub Actions, donde etiquetas populares fueron redirigidas hacia commits impostores con el objetivo de robar credenciales de sistemas CI/CD. Este incidente representa una seria amenaza para la seguridad de los pipelines de desarrollo y despliegue continuo que miles de organizaciones utilizan diariamente.

GitHub Actions: Ataque Redirige Etiquetas a Commits Falsos

El ataque aprovecha una vulnerabilidad en la forma en que GitHub Actions maneja las referencias de etiquetas en los repositorios. Los atacantes lograron modificar etiquetas ampliamente utilizadas para que apunten a commits maliciosos en lugar de las versiones legítimas del código. Cuando los desarrolladores y sistemas automatizados ejecutan estas acciones creyendo usar versiones confiables, en realidad están ejecutando código comprometido que puede extraer secretos, tokens de acceso y otras credenciales sensibles del entorno CI/CD.

Este tipo de ataque es particularmente peligroso porque las GitHub Actions son componentes fundamentales en los flujos de trabajo de automatización modernos. Muchas organizaciones confían en estas acciones para compilar, probar y desplegar su software, lo que significa que un compromiso en este nivel puede tener efectos cascada masivos. Las credenciales robadas podrían permitir a los atacantes acceder a repositorios privados, modificar código fuente, o incluso infiltrarse en sistemas de producción.

La comunidad de seguridad recomienda a los equipos de desarrollo verificar cuidadosamente las referencias de las GitHub Actions que utilizan, preferiblemente usando hashes de commit específicos en lugar de etiquetas que pueden ser modificadas. También es crucial implementar revisiones regulares de las dependencias de CI/CD y mantener un monitoreo constante de los logs de ejecución para detectar comportamientos anómalos. Este incidente subraya la importancia de tratar la infraestructura de CI/CD con el mismo nivel de seguridad que se aplica al código de producción.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/github-actions-supply-chain-attack.html

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Mistral Acquires Emmi AI for Industrial Physics

Mistral AI, Europe's leading open-source artificial intelligence laboratory based in Paris, has acquired Vienna-based Emmi AI in a strategic move to strengthen its position in the industrial sector. The acquisition, for an undisclosed sum, marks Mistral's second major purchase of 2026, following its February acquisition of cloud infrastructure firm Koyeb. Emmi AI specialises in developing models that simulate complex physical phenomena, including airflow dynamics, heat transfer, and material stress analysis, with primary applications in aerospace, automotive, and semiconductor industries.

Mistral Acquires Emmi AI for Industrial Physics

The acquisition represents a clearly defined strategic direction for Mistral under Chief Executive Arthur Mensch, who has positioned the company as a partner for manufacturers in heavy industrial sectors that he describes as 'overlooked by the industry'. Emmi's technology falls within the category of 'physics-aware AI' or 'simulation surrogate modelling', where neural networks trained on outputs from expensive physics simulators can deliver comparable results in seconds rather than hours. This dramatic reduction in processing time offers engineering teams a significant advantage in design-cycle throughput, even with a controlled trade-off in resolution for substantially faster iteration speeds.

Emmi AI recently completed what Austrian press described as the country's largest funding round of 2025, securing €15 million. This acquisition brings Mistral vertically-defensible capabilities in physics-domain modelling, complementing the cloud-deployment infrastructure gained through the Koyeb purchase. The strategic positioning suggests Mistral is carving out a distinct competitive space, focusing on narrow, deployable, regulator-friendly AI products for European industrial customers rather than competing directly in the broader frontier-foundation-model race dominated by OpenAI, Anthropic, and Google.

The competitive landscape for physics-aware AI includes established players such as Nvidia's Omniverse, Siemens' Xcelerator, and numerous academic spinout startups, all operating at increasingly defended valuations. Mistral has not disclosed the transaction value, integration timeline, or whether Emmi's founding team will continue operating from Vienna. For European AI policy observers, this acquisition represents the type of intra-European capability consolidation that sovereign AI advocates have been championing, extending Mistral's product footprint into sectors where European industrial customers have historically favoured domestic technology providers.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/mistral-emmi-ai-physics-vienna-industrial

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lunes, 18 de mayo de 2026

Hub de IA en Filipinas Inversion US y Soberania

Estados Unidos y Filipinas están avanzando a un ritmo acelerado en la creación de un ambicioso centro de inteligencia artificial (IA) y cadena de suministro de 4.000 acres en Nueva Clark City. Este proyecto, parte de la iniciativa Pax Silica, busca establecer la primera instalación física de esta alianza global enfocada en asegurar las cadenas de suministro de IA y semiconductores entre naciones aliadas. El Subsecretario de Estado de EE. UU., Jacob Helberg, visitó el sitio junto a representantes de empresas estadounidenses, marcando un hito importante en la materialización de esta estrategia.

Hub de IA en Filipinas: Inversión US y Soberanía

El centro, ubicado dentro del Corredor Económico de Luzón, está diseñado para impulsar industrias emergentes como la IA, infraestructura digital, manufactura avanzada y el procesamiento de minerales críticos. Filipinas se unió a Pax Silica como el decimotercer miembro, uniéndose a países como Australia, India, Japón y el Reino Unido. Este hub busca ser un punto de convergencia para empresas tecnológicas, instituciones de investigación y agencias gubernamentales, centrándose en la infraestructura de computación de IA, empaquetado de semiconductores y el procesamiento de minerales esenciales como níquel y cobalto, recursos abundantes en Filipinas.

La iniciativa se enmarca dentro de los esfuerzos de EE. UU. por reestructurar las cadenas de suministro tecnológicas globales, reduciendo la dependencia de China, que actualmente domina una gran parte de la producción de tierras raras y etapas clave en la fabricación de semiconductores. La ubicación en Filipinas es estratégica, dado que los semiconductores ya representan una parte significativa de las exportaciones del país, aunque concentradas en ensamblaje y empaquetado. Sin embarg o, el proyecto ya enfrenta interrogantes importantes, especialmente en cuanto a la jurisdicción legal y la inmunidad diplomática para el personal estadounidense en el sitio. Si bien EE. UU. habría solicitado inmunidad, las autoridades filipinas han negado haber llegado a un acuerdo al respecto, enfatizando que se trata de un acuerdo comercial convencional.

La viabilidad a largo plazo del hub también dependerá de la capacidad de Filipinas para atraer inversiones masivas, asegurar un suministro energético confiable y desarrollar una fuerza laboral cualificada. Además, la alineación con las políticas de control de exportaciones de EE. UU., especialmente en lo referente a semiconductores avanzados, presenta un desafío diplomático para Manila en su relación con Beijing. A pesar de estos obstáculos, el objetivo es que la construcción comience antes de finales de 2028, demostrando la intención de acelerar la concreción de esta ambiciosa visión estratégica.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/us-philippines-pax-silica-ai-hub-clark-city

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Gulf Nations AI Cyber Security Choices

This article delves into the crucial role of Artificial Intelligence (AI) in shaping the cybersecurity strategies of Gulf Cooperation Council (GCC) nations. It highlights that as these countries increasingly embrace digital transformation, the associated cyber threats are escalating. Consequently, AI is emerging as a vital tool in their defence mechanisms, offering advanced capabilities to detect, prevent, and respond to cyberattacks.

Gulf Nations: AI & Cyber Security Choices

The piece discusses the strategic imperatives for GCC states to develop robust AI-powered cybersecurity frameworks. This includes investing in research and development, fostering talent, and implementing sophisticated AI solutions across critical infrastructure and government services. The aim is to not only safeguard national interests and data but also to build a resilient digital ecosystem that can support economic growth and innovation.

Furthermore, the article touches upon the challenges and opportunities associated with this technological integration. It suggests that while AI offers powerful solutions, it also presents new complexities, such as the potential for AI-driven attacks and the ethical considerations surrounding its deployment. The GCC countries are therefore navigating a strategic path to leverage AI effectively, balancing innovation with security and sovereignty in the digital realm.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMijgFBVV95cUxNY0RmVmtoRGdmYVVKWmZtUWU2bnNJbmt5UU56a204SXNvREw2X3l5NHJMOU5JbW12MHNxd215MFNPUVp3TWtCTjFFYjlsM3FKMnZIMUNzQ0p1R2szV1VHclZ6Mm5oNTc4aDZQMVlsVTljUk9vZmNtTXhmME9SWnpJSFcxUTRlV2xrZjBaUVpn?oc=5

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OpenAI Unifica ChatGPT Codex El Futuro es Aqui

OpenAI ha tomado una decisión estratégica importante: fusionar sus productos estrella, ChatGPT y Codex, junto con su API, bajo el liderazgo unificado de Greg Brockman. Esta maniobra busca consolidar los esfuerzos de la compañía en una única plataforma de agente, marcando el fin de los proyectos paralelos y un enfoque decidido hacia su futura salida a bolsa (IPO).

OpenAI Unifica ChatGPT, Codex: ¡El Futuro es Aquí!

La reorganización, que formaliza un arreglo temporal, coloca a Brockman a la cabeza de la estrategia de producto. Thibault Sottiaux, quien impulsó el crecimiento de Codex, ahora liderará el producto principal y la plataforma. Nick Turley, clave en la expansión de ChatGPT, se centrará en productos empresariales e industrias críticas. Brockman mantiene la responsabilidad sobre la infrae structura de IA, incluido el ambicioso programa de centros de datos Stargate. Aunque Fidji Simo, CEO de despliegue de AGI, se encuentra en licencia médica, colaboró en estos cambios y se espera su regreso, sin fecha definida.

Esta consolidación responde a una necesidad de reenfocar recursos, impulsada por la escasez de potencia de cálculo, que no es suficiente para mantener equipos y hojas de ruta separadas para productos con capacidades convergentes. La eliminación de redundancias permite concentrar el esfuerzo de ingeniería en una única plataforma capaz de manejar conversaciones, generación de código, uso de herramientas y ejecución de tareas autónomas. La competencia en el sector es feroz, con rivales como Cursor prosperando en herramientas de codificación para desarrolladores y Google ganando terreno con Gemini. OpenAI busca simplificar su narrativa de producto para inversores institucionales, presentando una plataforma unificada en lugar de un portafolio de ap licaciones separadas. Esta reestructuración también se produce en medio del litigio iniciado por Elon Musk contra Sam Altman, que podría afectar la estructura legal de OpenAI.

La plataforma unificada, descrita internamente como una "super app" de agente, se desplegará gradualmente, comenzando por expandir Codex para abarcar tareas de productividad más allá de la codificación, antes de integrar ChatGPT y la herramienta de investigación Atlas. El objetivo es crear una aplicación integral donde los usuarios puedan conversar, codificar, navegar por la web y gestionar tareas, todo dentro de una única interfaz impulsada por el mismo modelo y con un modelo de ingresos simplificado. La confianza depositada en Brockman para liderar tanto la estrategia de producto como la infraestructura subraya la importancia de esta misión para el futuro de OpenAI.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-brockman-chatgpt-codex-unified-agentic-platform

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Vulnerabilidad Critica en NGINX Explotada Activamente

Una grave vulnerabilidad de seguridad identificada como CVE-2026-42945 está siendo explotada activamente en entornos reales, afectando al popular servidor web NGINX. Este fallo de seguridad está provocando caídas de los procesos worker de NGINX y potencialmente podría permitir la ejecución remota de código (RCE), representando una amenaza significativa para millones de servidores en todo el mundo.

Vulnerabilidad Crítica en NGINX Explotada Activamente

La vulnerabilidad ha sido confirmada en explotación activa, lo que significa que los atacantes ya están aprovechando esta debilidad para comprometer sistemas vulnerables. Los efectos inmediatos incluyen la interrupción del servicio debido a caídas repetidas de los procesos worker, lo que puede dejar sitios web y aplicaciones completamente inoperativos. Sin embargo, la preocupación más grave es la posibilidad de que los atacantes logren ejecutar código arbitrario en los servidores afectados, otorgándoles control total sobre los sistemas comprometidos.

Los administradores de sistemas y profesionales de seguridad informática deben considerar esta situación como una prioridad crítica. La explotación activa en la naturaleza significa que los ataques no son teóricos sino reales y en curso. Se recomienda encarecidamente a todas las organizaciones que ejecutan NGINX que verifiquen inmediatamente sus versiones instaladas y apliquen los parches de seguridad disponibles sin demora. La actualización a versiones corregidas del software es la medida de mitigación más efectiva contra esta amenaza.

Este incidente subraya la importancia de mantener una gestión proactiva de parches y monitoreo continuo de vulnerabilidades. Con la inteligencia artificial remodelando constantemente el panorama de las amenazas cibernéticas, los profesionales de seguridad deben mantenerse actualizados con capacitación especializada y estar preparados para responder rápidamente a nuevas vulnerabilidades críticas como esta.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/nginx-cve-2026-42945-exploited-in-wild.html

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Linus Torvalds Slams AI-Generated Kernel Bug Reports

Linux creator Linus Torvalds has issued a stern warning to developers relying on artificial intelligence tools to submit bug reports to the kernel security mailing list. In his latest release candidate announcement, Torvalds revealed that the influx of AI-detected bug reports has rendered the security list "almost entirely unmanageable," with the team drowning in duplicate reports from multiple researchers discovering identical issues using the same automated tools, often on the very same day.

Linus Torvalds Slams AI-Generated Kernel Bug Reports

The core problem, according to Torvalds, is that security team members are wasting valuable time merely forwarding reports to appropriate maintainers or informing submitters that bugs have already been addressed weeks or months earlier. This creates pointless administrative burden whilst adding no genuine value to kernel development. The situation is exacerbated by the private nature of the security list, which prevents reporters from seeing each other's submissions, leading to even more duplication.

To address this crisis, new documentation has been published clarifying the Linux kernel's threat model. The documentation reveals that most bugs reported through security channels are simply regular bugs that have been incorrectly classified as security issues due to misunderstanding of what constitutes a genuine security threat in the kernel context. The updated guidelines make clear that AI-detected bugs are, by definition, not secret and should not be treated as confidential security matters requiring private discussion.

Torvalds emphasised that whilst AI tools can be valuable, they must be used productively rather than creating unnecessary work and false productivity. He urged developers who discover bugs using AI to add genuine value by reading the documentation, creating proper patches, and demonstrating real understanding of the issues rather than simply being "drive-by" reporters who submit findings with no comprehension of the underlying problems. The message is clear: automation without expertise benefits no one.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/18/0238214/linus-torvalds-ai-detected-bug-reports-make-kernel-security-list-almost-entirely-unmanageable?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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domingo, 17 de mayo de 2026

Grok Build IA de Elon Musk para Codificar

¡Atención, desarrolladores! Elon Musk y su empresa xAI han dado un paso importante en el competitivo mundo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Grok Build. Este nuevo agente de codificación se presenta como un rival directo para herramientas ya establecidas como Claude Code de Anthropic, buscando acortar distancias con empresas líderes del sector como OpenAI.

Grok Build: ¡IA de Elon Musk para Codificar!

Elon Musk, fundador y CEO de xAI, reconoció previamente que la compañía se encontraba rezagada en capacidades de codificación. Tras una reestructuración interna, xAI está apostando fuerte por Grok Build para recuperar terreno. Según informes, se ha instado al equipo a trabajar intensamente para que Grok alcance el nivel de rendimiento de Claude en diversas tareas de programación.

Actualmente, Grok B uild se encuentra en fase beta y está disponible para los suscriptores del plan SuperGrok Heavy, cuyo coste es de 300 dólares mensuales. Los interesados pueden descargarlo desde el sitio web de xAI. La herramienta se describe como un potente agente de codificación y una interfaz de línea de comandos (CLI) diseñada para la ingeniería de software profesional y trabajos de codificación complejos. xAI busca activamente la retroalimentación de los usuarios para identificar y corregir errores. Entre las características destacadas se incluye un modo de planificación que permite revisar, editar y aprobar un plan antes de su ejecución, además de ofrecer compatibilidad con plugins y flujos de trabajo existentes.

Fuente Original: https://developers.slashdot.org/story/26/05/17/021425 4/elon-musks-xai-launches-grok-build-its-first-ai-coding-agent?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA Creativa Superan los LLM el Test de Lovelace

We've all heard of the Turing Test, the classic benchmark for artificial intelligence that asks if a machine can converse indistinguishably from a human. But what if there's a tougher challenge out there? Enter the Lovelace Test, a more demanding evaluation proposed nearly two decades ago, designed to gauge a machine's true originality and creativity. Unlike the Turing Test, which focuses on conversational mimicry, the Lovelace Test posits that an intelligent machine should be able to produce something novel, something even its creators can't fully explain how it was achieved. This test aims to measure genuine creativity, suggesting that a computer only possesses a 'mind' if it demonstrates this independent creative spark.

IA Creativa: ¿Superan los LLM el Test de Lovelace?

The concept, first laid out in 2001 and later refined wit h Lovelace Test 2.0 in 2014, has gained renewed relevance with the advent of sophisticated Large Language Models (LLMs) like ChatGPT. The article suggests that these advanced AI systems might not just be passing the Lovelace Test, but exceeding it significantly. Current LLMs, trained on vast datasets of human-generated text, code, and images, employ probabilistic estimations to generate output. The sheer computational power and complexity involved in producing even a short piece of text – potentially requiring 10^14 to 10^15 calculations – make it virtually impossible for human creators to trace the exact creative process behind it within a reasonable timeframe. This complexity aligns with the Lovelace Test's criterion that the output should be so intricate that even the originators cannot fully reconstruct its genesis.

The debate continues whether this output represents true artificial creativity or merely the sophisticated mimicry of "stochastic parrots." While the Lovel ace Test was designed to assess creativity as a hallmark of intelligence, some argue that LLMs might simply be demonstrating unpredictability, a trait that, while human-like, doesn't necessarily equate to genuine understanding or consciousness. Whether these AI-generated creations are truly original or a reflection of their training data remains a key question, but their ability to generate outputs that defy easy explanation certainly pushes the boundaries of our current definitions of artificial intelligence.

Fuente Original: https://www.microsiervos.com/archivo/ia/test-lovelace-version-exigente-test-turing-ia.html

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Fedora Detiene Iniciativa de IA por Reaccion Comunitaria

La ambiciosa iniciativa de Fedora para crear un 'AI Developer Desktop' ha sido frenada de manera inesperada. Originalmente propuesta para potenciar Fedora como una plataforma líder en inteligencia artificial y aprendizaje automático, el proyecto buscaba ofrecer un entorno optimizado con herramientas de desarrollo, soporte de hardware acelerado y una comunidad activa. La propuesta, que recibió aprobación inicial unánime por parte del Consejo de Fedora, se encontró con un obstáculo significativo poco después.

Fedora Detiene Iniciativa de IA por Reacción Comunitaria

Dos miembros clave del Consejo de Fedora retiraron sus votos de aprobación tras una fuerte reacción de la comunidad. Las preocupaciones principales se centraron en la estrategia del kernel, la posible inclusión de software propietario y la identidad del proyect o. Un punto de fricción importante fue el énfasis en el soporte de CUDA, que algunos argumentan va en contra de los principios de software libre de Fedora, abogando por alternativas de código abierto como ROCm de AMD y oneAPI de Intel.

La controversia destaca la delicada balanza que Fedora debe mantener entre adoptar nuevas tecnologías y adherirse a sus valores fundamentales. La comunidad, a través de cientos de respuestas en los foros de discusión, ha expresado su deseo de que cualquier avance en IA se alinee con el compromiso de Fedora con el software abierto y la transparencia, asegurando que el desarrollo futuro no comprometa la filosofía que ha definido a la distribución. Este revés subraya la importancia de un consenso comunitario robusto antes de implementar cambios estructurales significativos.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/16/0815220/fedoras-ai-developer-desktop-initiative-blocked-by-community-backlash?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA Reemplaza a Expertos que Necesita para Aprender

La inteligencia artificial enfrenta una paradoja peligrosa que pocas empresas están considerando: está eliminando precisamente a los expertos humanos de los que depende para seguir mejorando. Ahmad Al-Dahle, CTO de Airbnb, plantea un riesgo empresarial crítico que nadie está modelando adecuadamente. Mientras la industria tecnológica invierte enormemente en capacidades de autoaprendizaje de la IA, ignora casi por completo lo que está sucediendo con los evaluadores humanos que estos sistemas necesitan para evolucionar.

IA Reemplaza a Expertos que Necesita para Aprender

Para que los sistemas de IA continúen mejorando en trabajo de conocimiento, necesitan un mecanismo confiable de auto-mejora autónoma o evaluadores humanos capaces de detectar errores y generar retroalimentación de alta calidad. El problema es que la contratación de recién graduados en las principales empresas tecnológicas ha caído a la mitad desde 2019. Tareas como revisión de documentos, investigación preliminar, limpieza de datos y revisión de código ahora las manejan modelos de IA. Lo que los economistas llaman desplazamiento, las empresas lo llaman eficiencia, pero ninguno se enfoca en el problema futuro.

A diferencia de juegos como Go o ajedrez, donde AlphaZero alcanzó niveles sobrehumanos mediante autoaprendizaje, el trabajo de conocimiento carece de reglas estables y señales de recompensa claras. Las reglas en cualquier dominio profesional son dinámicas y continuamente reescritas. Nuevas leyes se aprueban, nuevos instrumentos financieros se inventan, y una estrategia legal exitosa en 2022 puede fallar en una jurisdicción que cambió su interpretación. Sin un entorno estable y una señal de recompensa inequívoca, no se puede cerrar el ciclo. Se necesitan humanos en la cadena de evaluación para seguir enseñando al modelo.

El verdadero problema es la formación. Los sistemas de IA actuales fueron entrenados con la experiencia de personas que pasaron por años de desarrollo profesional. Sin embargo, los trabajos de nivel inicial que desarrollan tal experiencia fueron los primeros en automatizarse. Esto significa que la próxima generación de expertos potenciales no está acumulando el tipo de juicio que hace valioso tener a un evaluador humano en el proceso. A su límite lógico, esto no es solo un problema de pipeline, sino un colapso de la demanda de la experiencia misma. Campos enteros podrían atrofiarse no por catástrofe, sino por miles de decisiones económicas individualmente racionales.

Las rúbricas de evaluación actuales, aunque útiles, tienen limitaciones. Solo pueden capturar lo que quien las escribió sabía medir. Optimizar contra una rúbrica produce un modelo muy bueno satisfaciéndola, pero eso no es lo mismo que un modelo que realmente está en lo correcto. Las rúbricas escalan la parte explícita del juicio, pero la parte más profunda, el instinto de que algo está mal, no cabe en una rúbrica. Al-Dahle concluye que debemos tratar el problema de evaluación humana con el mismo rigor e inversión que ponemos en construir las capacidades del modelo mismo.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/the-enterprise-risk-nobody-is-modeling-ai-is-replacing-the-very-experts-it-needs-to-learn-from

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Linux Kernel Defines Security Bugs and AI Reporting

The Linux 7.1 kernel has introduced comprehensive new documentation that clarifies two critical aspects of kernel development: what constitutes a genuine security vulnerability and how the community should handle bug reports generated with the assistance of artificial intelligence. This move comes in response to a notable surge in security-related submissions, many of which have been identified through AI-powered analysis tools.

Linux Kernel Defines Security Bugs and AI Reporting

Veteran Linux developer Willy Tarreau authored the new guidelines, which address growing concerns about the quality and nature of vulnerability reports flooding the kernel security channels. The documentation establishes clear criteria for what merits treatment as a security issue versus an ordinary bug that should follow standard public reporting procedures.

According to the new guidelines, AI-assisted vulnerability reports should be treated as public information by default. The rationale behind this approach is that AI-driven discoveries tend to surface simultaneously across multiple researchers, often on the very same day. Reporters are advised against posting exploit code or reproducers publicly; instead, they should simply mention that a reproducer exists and provide it privately only if kernel maintainers specifically request it.

The documentation also sets clear expectations for AI-assisted submissions. Reports must be concise and formatted in plain text, focusing on demonstrable impact rather than speculative or theoretical consequences. Researchers should include a thoroughly tested reproducer and, wherever feasible, propose and test a potential fix before submission.

Regarding what actually qualifies as a security bug worthy of the private security mailing list, the kernel team has drawn a firm line. Such bugs must be urgent issues that grant attackers capabilities they shouldn't possess on properly configured production systems, must be easily exploitable, and must pose an imminent threat to a substantial number of users. Crucially, reporters must consider whether the issue genuinely crosses a trust boundary, as many privately submitted bugs turn out to be ordinary defects that belong in the normal public reporting workflow.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/16/0332211/linux-kernel-outlines-what-qualifies-as-a-security-bug-responsible-ai-use?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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sábado, 16 de mayo de 2026

ChatGPT Tu Banco Ahora en Conversacion Inteligente

OpenAI ha dado un paso audaz al integrar ChatGPT con tus cuentas bancarias, tarjetas de crédito, inversiones y préstamos, a través de una asociación con Plaid. Esta nueva función, disponible para suscriptores Pro en Estados Unidos, permite a los usuarios interactuar con sus finanzas de una manera completamente nueva. Imagina preguntar a ChatGPT cuánto gastaste en tus últimas vacaciones o pedirle ayuda para planificar la compra de una casa en cinco años, con respuestas basadas en tus datos reales.

ChatGPT: Tu Banco Ahora en Conversación Inteligente

La herramienta promete transformar las conversaciones financieras genéricas en consejos personalizados y accionables. ChatGPT, potenciado por su modelo más reciente, GPT-5.5, puede acceder a saldos, transacciones e inversiones, aunque se asegura que no podrá ver números de cuenta completos ni realizar cambios. La privacidad es una preocupación clave, y OpenAI afirma que los datos se eliminan en un plazo de 30 días y que los usuarios pueden desconectar sus cuentas en cualquier momento. Sin embargo, la combinación de esta información sensible con la reciente introducción de publicidad en ChatGPT plantea interrogantes sobre la privacidad y la posible recopilación de datos para segmentación de audiencias, algo que OpenAI niega.

La adquisición previa de startups fintech como Hiro Finance y Roi subraya la ambición de OpenAI de posicionarse no solo como un chatbot, sino como una plataforma integral de servicios financieros. La competencia no se queda atrás, con Perplexity lanzando funcionalidades similares. La clave del éxito para OpenAI residirá en si los usuarios confían lo suficiente en el chatbot para compartir sus datos financieros más íntimos, especialmente considerando que no existe una obligación fiduciaria legal como la de un asesor humano. La pregunta fundamental es si la conveniencia superará los riesgos de privacidad y seguridad.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-chatgpt-personal-finance-plaid

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Salesforces 300M AI Tokens Slack Coding Plans

Salesforce's CEO, Marc Benioff, has revealed an ambitious AI strategy, projecting a colossal spend of $300 million on Anthropic's AI tokens this year. This substantial investment is primarily earmarked for AI coding applications, a move Benioff believes will significantly reduce development costs and accelerate product iteration. He views AI coding agents as revolutionary, enabling unprecedented efficiency gains across various business functions, including service, support, and marketing, a point underscored by the significant reduction in their support workforce due to AI-driven productivity.

Salesforce's $300M AI Tokens & Slack Coding Plans

Beyond token expenditure, Benioff is keen on integrating AI more deeply into Slack, the communication platform Salesforce acquired. He hinted at forthcoming advancements that will make coding more seamless within Slack, positioning it as the primary interface for AI interactions. This vision aligns with recent Slack overhauls, which have introduced over 30 new AI capabilities powered by Anthropic's Claude, transforming Slack into a more agentic system capable of task execution and data analysis. The synergy between Slack and AI is further exemplified by the growth of Salesforce's Agentforce business and the automatic provisioning of AI-enabled Slack for new customers.

A key insight from Benioff is the need for an "intermediary layer" to intelligently route AI tasks. This would allow complex requests to be handled by powerful frontier models like Claude, while simpler tasks are delegated to more cost-effective, smaller models. This strategic approach to token management could yield significant cost savings, with Salesforce potentially developing this optimisation in-house. The broader context highlights the escalating importance of AI as a core operational expense for enterprises, with Anthropic's expanding reach through partnerships further solidifying this trend. Salesforce's significant past investment in Anthropic, driven by a strategic redirection from potential OpenAI investment, also positions them for substantial returns if this AI token strategy proves as successful as anticipated.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/salesforce-benioff-300-million-anthropic-tokens-slack-coding

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Fin La IA que Gestiona a Otra IA Revoluciona Soporte

La empresa anteriormente conocida como Intercom, ahora rebautizada como Fin, ha presentado una innovación sin precedentes en el servicio al cliente: Fin Operator. Este sistema de inteligencia artificial no reemplaza a los agentes humanos de primera línea, sino que se enfoca en optimizar la labor de los equipos de operaciones de soporte. Su función principal es gestionar y mejorar a Fin, el agente de cara al cliente de la compañía, liberando a los profesionales de tareas como la actualización de bases de conocimiento, la depuración de errores conversacionales y el análisis de rendimiento.

Fin: La IA que Gestiona a Otra IA Revoluciona Soporte

Este lanzamiento marca un punto de inflexión para Fin, que ha experimentado un crecimiento exponencial, superando los 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales. Fin Operator busca aliviar la creciente complejidad operativa que acompaña a la expansión de los agentes de IA. A medida que Fin resuelve millones de problemas de clientes semanalmente, la necesidad de mantener actualizadas las bases de datos, solucionar fallos y analizar el rendimiento se ha vuelto abrumadora para los equipos de soporte. Operator se presenta como una solución integral para estas tareas, actuando como analista de datos, gestor de conocimiento y constructor de agentes.

Fin Operator asume tres roles clave: como analista de datos, puede responder preguntas complejas sobre el rendimiento del equipo y generar informes detallados. Como gestor de conocimiento, es capaz de asimilar actualizaciones de productos y optimizar la base de contenidos de forma autónoma. Finalmente, como constructor de agentes, introduce una función de depuración que permite identificar y solucionar los fallos de Fin mediante un análisis conversacional paso a paso. Un aspecto crucial de Fin Operator es su sistema de "propuestas", similar a las solicitudes de extracción en ingeniería de software, que requiere la aprobación humana antes de implementar cualquier cambio. Esto garantiza un control riguroso, minimizando riesgos. Sorprendentemente, Operator utiliza los modelos Claude de Anthropic en lugar de los propios modelos Apex de Fin, ya que se considera que los modelos de Anthropic son más adecuados para las tareas de ingeniería de software y análisis de datos que req uieren los operadores. Los primeros usuarios beta han reportado mejoras significativas, comparando la eficiencia de Fin Operator con la adición de cinco miembros al equipo, lo que sugiere un futuro prometedor para la gestión de IA en el ámbito empresarial.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/intercom-now-called-fin-launches-an-ai-agent-whose-only-job-is-managing-another-ai-agent

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RecursiveMAS Revoluciona Sistemas Multi-Agente de IA

Los sistemas de inteligencia artificial multi-agente enfrentan un desafío crítico: la comunicación entre agentes mediante texto genera latencia, aumenta costos y dificulta el entrenamiento cohesivo del sistema completo. Investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign y Stanford han desarrollado RecursiveMAS, un marco innovador que permite a los agentes colaborar transmitiendo información a través del espacio de embeddings en lugar de texto, logrando mejoras significativas en eficiencia y rendimiento.

RecursiveMAS Revoluciona Sistemas Multi-Agente de IA

RecursiveMAS se inspira en los modelos de lenguaje recursivos, donde en lugar de procesar datos linealmente a través de capas distintas, se reutiliza un conjunto de capas compartidas que procesan la información y la retroalimentan. Este framework extiende este principio a una arquitectura multi-agente que funciona como un sistema recursivo unificado. Cada agente actúa como una capa en un modelo recursivo, pasando representaciones latentes continuas al siguiente agente en la secuencia, creando un flujo circular de información. Solo el último agente genera una salida textual en la ronda final, mientras que los demás se comunican internamente sin producir tokens de texto.

El componente arquitectónico clave es el RecursiveLink, un módulo ligero de dos capas diseñado para transmitir y refinar los estados latentes del modelo. Existen dos variaciones: el RecursiveLink interno opera dentro de un agente durante su fase de razonamiento, permitiéndole generar un flujo continuo de pensamientos latentes sin texto. El RecursiveLink externo sirve como puente entre agentes, adaptando las dimensiones de embedding entre diferentes arquitecturas de modelos. Durante el entrenamiento, solo se actualizan los parámetros de RecursiveLink, manteniendo congelados los pesos de los modelos originales, similar a la adaptación de bajo rango.

Las pruebas realizadas en nueve benchmarks que abarcan matemáticas, ciencia, medicina, generación de código y búsqueda de respuestas demostraron resultados impresionantes. RecursiveMAS logró una mejora promedio de precisión del 8.3% comparado con las alternativas más robustas, destacándose especialmente en tareas de razonamiento complejo. El sistema alcanzó una aceleración de inferencia de 1.2x a 2.4x y redujo el uso de tokens hasta en un 75.6% en la tercera ronda de recursión. Además, el entrenamiento resultó notablemente económico, actualizando solo 13 millones de parámetros (0.31% de los parámetros entrenables), reduciendo costos de entrenamiento en más de la mitad comparado con el ajuste fino completo. Los investigadores han liberado el código y los pesos del modelo bajo licencia Apache 2.0, facilitando su adopción empresarial para flujos de trabajo de agentes complejos sin la sobrecarga computacional que actualmente limita las implementaciones.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/how-recursivemas-speeds-up-multi-agent-inference-by-2-4x-and-reduces-token-usage-by-75

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