Etiqueta: inteligencia artificial

Meta pausa la función de compartir de Muse: el título de tu conversación acababa en el DNS público

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por Natalia Polo

Meta ha suspendido la posibilidad de compartir conversaciones de Muse, su agente de IA personal, después de que un equipo de investigadores demostrara que esas páginas se podían encontrar sin que nadie te diera el enlace. El motivo es un detalle de diseño: la dirección de cada conversación compartida se construye con el título del propio chat, y ese nombre queda registrado en el DNS público.

Lo descubrió Claroc, que publicó su investigación el 18 de octubre. Ars Technica preguntó a Meta y el 20 de octubre la compañía respondió que «hemos pausado esta funcionalidad mientras revisamos este informe y consideramos cambios en cómo se pueden descubrir estos enlaces», según recogió Engadget. Continúa leyendo «Meta pausa la función de compartir de Muse: el título de tu conversación acababa en el DNS público»

Chats bloqueados en ChatGPT: un PIN contra quien mira tu pantalla, no contra OpenAI

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por Natalia Polo

OpenAI ha empezado a desplegar los chats bloqueados, una función que esconde conversaciones concretas detrás de un PIN de cuatro dígitos para que no aparezcan en el historial ni en la búsqueda. Lo anunció el 20 de octubre en las notas de lanzamiento de ChatGPT y lo detalla en un artículo de ayuda que conviene leer antes de confiarle nada.

Porque ahí está lo importante: la propia documentación de OpenAI dice que esto no añade cifrado, no cambia la retención de tus conversaciones, no toca el ajuste de mejora del modelo y no impide que te muestren anuncios dentro de los chats bloqueados. Continúa leyendo «Chats bloqueados en ChatGPT: un PIN contra quien mira tu pantalla, no contra OpenAI»

Cómo escribir buenos prompts: las técnicas en las que coinciden OpenAI, Anthropic y Google

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por Natalia Polo

No existen los prompts mágicos. Lo que sí existe es la documentación que publican las tres empresas detrás de ChatGPT, Claude y Gemini para explicar cómo sacar el máximo partido a sus modelos, y es bastante menos misteriosa que las listas de «100 prompts que lo cambian todo». Leídas juntas, las tres guías repiten casi las mismas ideas: sé claro, da contexto, enseña con ejemplos, pide el formato que quieres y divide lo complicado. Continúa leyendo «Cómo escribir buenos prompts: las técnicas en las que coinciden OpenAI, Anthropic y Google»

Meta publica un modelo de 816.000 millones de parámetros que corre en Macs, y el consejero delegado de Apple lo celebra en público

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por Natalia Polo

Meta ha lanzado Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos de 816.000 millones de parámetros que, según la compañía, puede ejecutarse en dos Mac Studio con chip M5 Ultra enlazados, usando el framework MLX de Apple. Lo anunció el 15 de octubre en el blog de Meta Superintelligence Labs, y Apple publicó un informe técnico con sus propias mediciones de inferencia distribuida. Continúa leyendo «Meta publica un modelo de 816.000 millones de parámetros que corre en Macs, y el consejero delegado de Apple lo celebra en público»

El phishing ya se escribe para dos lectores: tú y el asistente de IA que te resume el correo

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por Natalia Polo

Los atacantes están redactando correos con dos capas: el mensaje visible, pensado para engañar a la persona, y unas instrucciones ocultas en el código, dirigidas al asistente de inteligencia artificial que resume la bandeja de entrada. Lo documenta Barracuda en un informe del 7 de octubre firmado por su analista de amenazas Guruprasad Kenja, a partir de una campaña real analizada por la compañía. Continúa leyendo «El phishing ya se escribe para dos lectores: tú y el asistente de IA que te resume el correo»

Las imágenes retocadas con IA duplican los errores de memoria, pero el punto de partida ya era malo: esto es lo que dice el estudio

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por Natalia Polo

Un experimento del MIT Media Lab con 200 participantes midió cuántos errores comete alguien al recordar una imagen después de ver una versión editada con inteligencia artificial. El grupo que vio imágenes retocadas y convertidas en vídeo falló el 38,7 % de las preguntas referidas a detalles alterados, frente al 18,9 % del grupo de control. Es un aumento del doble, y lo firma, entre otros, Elizabeth Loftus, de la Facultad de Ecología Social de la Universidad de California en Irvine, referencia clásica en la investigación sobre recuerdos falsos. Continúa leyendo «Las imágenes retocadas con IA duplican los errores de memoria, pero el punto de partida ya era malo: esto es lo que dice el estudio»

Cómo comprobar si un estudio, una cita o una ley que te da una IA existen de verdad

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por Natalia Polo

Un chatbot te responde con aplomo: «Según un estudio publicado en The Lancet en 2021…», «como establece el artículo 14 de la Ley…», «en palabras de Einstein…». Suena impecable. A veces es verdad y a veces es una referencia que nunca ha existido, con autores, título y página incluidos. Continúa leyendo «Cómo comprobar si un estudio, una cita o una ley que te da una IA existen de verdad»

Voz clonada por IA: cómo protegerte con una palabra clave familiar antes de que te llamen

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por Natalia Polo

En corto: esta guía es para cualquiera con padres, hijos o pareja que puedan recibir una llamada urgente con tu voz (o tú con la suya). La defensa más barata y eficaz es acordar hoy, cara a cara, una palabra clave familiar que nadie más conozca, y tener claro que ante cualquier petición urgente de dinero se cuelga y se llama al número de siempre. Al final tienes qué hacer si la llamada ya ha ocurrido.

El timo no es nuevo: es la estafa del «familiar en apuros» de toda la vida. Lo que ha cambiado es la materia prima. Según el banco británico Starling Bank, que lo cuenta en la nota de su campaña Safe Phrases, los delincuentes pueden replicar una voz con apenas tres segundos de audio, algo que se saca de cualquier vídeo subido a redes. Y el FBI ya avisaba en un aviso público de diciembre de 2024 de que se usan clips generados con IA para hacerse pasar por un familiar «en una situación de crisis» y pedir dinero inmediato o un rescate. Continúa leyendo «Voz clonada por IA: cómo protegerte con una palabra clave familiar antes de que te llamen»

Cuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y por qué nadie da la misma cifra)

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por Natalia Polo

¿Cuánto consume una pregunta a un chatbot? Según quién responda, entre una décima de vatio hora y varios vatios hora, y entre cinco gotas y unos 45 mililitros de agua. Ninguna de esas cifras es mentira. Miden cosas distintas, con modelos distintos y en centros de datos distintos.

Esta guía reúne los datos publicados con método por Google, OpenAI, Mistral, la Agencia Internacional de la Energía y un equipo de la Universidad de California, y explica por qué no encajan entre sí. Si buscas un número único que zanje la discusión, no lo vas a encontrar aquí, porque hoy no existe. Continúa leyendo «Cuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y por qué nadie da la misma cifra)»

Por qué la IA «se olvida» de lo que le dijiste al principio: tokens y ventana de contexto sin jerga

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por Natalia Polo

Imagina una conversación larga con un chatbot. Al empezar le pides que escriba siempre en tono formal y sin emojis. Cuarenta mensajes después, el tono se ha relajado y aparece el primer emoji. No es mala educación ni un fallo puntual: es cómo funcionan estos modelos.

TL;DR: un modelo de lenguaje solo «ve» una cantidad limitada de texto a la vez, que se mide en tokens y se llama ventana de contexto. Aunque esa ventana sea enorme, la atención del modelo no se reparte por igual: rinde mejor con lo que está al principio y al final, y peor con lo que queda en medio. Esta guía explica las dos ideas en lenguaje llano y termina con seis hábitos para que no se te escapen instrucciones importantes. Continúa leyendo «Por qué la IA «se olvida» de lo que le dijiste al principio: tokens y ventana de contexto sin jerga»