Con el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA), también crecen los riesgos asociados a su uso, desde la generación de contenido perjudicial hasta la posibilidad de ataques malintencionados. Ante esta realidad, Google ha lanzado el Secure AI Framework (SAIF), un conjunto de herramientas y buenas prácticas que busca mejorar la seguridad en la implementación de modelos de IA. Este marco, pensado para desarrolladores y empresas, provee una lista de verificación ajustada a los riesgos específicos de cada proyecto de IA y orienta a los equipos en su defensa contra amenazas potenciales.
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Regulación de la Inteligencia Artificial en California: ¿A tiempo o demasiado tarde?
En California, los legisladores se están moviendo rápidamente para regular la inteligencia artificial (IA) antes de que los posibles riesgos superen los beneficios. Este esfuerzo surge en medio de preocupaciones sobre la velocidad con la que esta tecnología está avanzando y las posibles consecuencias si no se controla adecuadamente.
Nueva herramienta de seguridad IA del Reino Unido: ¿Qué es Inspect y cómo puede cambiar el juego?
El mundo de la inteligencia artificial está avanzando a pasos agigantados, y con estos avances, surge la necesidad imperativa de asegurar que los sistemas de IA sean seguros y confiables. El Reino Unido ha dado un paso significativo en esta dirección con el lanzamiento de una herramienta pionera llamada Inspect. Esta iniciativa, liderada por el recién establecido Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido, promete ser un punto de inflexión en la evaluación de la seguridad de la IA. Vamos a desglosar qué hace esta herramienta y por qué podría ser crucial para el futuro de la inteligencia artificial.
Especificaciones de comportamiento para modelos de IA: Un nuevo enfoque de OpenAI
OpenAI ha lanzado recientemente un documento denominado «Model Spec», con el objetivo de especificar y moldear el comportamiento deseado de sus modelos de inteligencia artificial utilizados en la API de OpenAI y ChatGPT. Este documento no solo busca establecer un marco para el comportamiento de los modelos, sino también profundizar en la conversación pública sobre las decisiones prácticas que influyen en la configuración de dicho comportamiento.
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