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La periodista feminista de El País y La Sexta que se peleó con una IA, Belén Carreño, se queja del patriarcado y el paternalismo.
143 millones de personas creían que estaban capturando Pokémon. En realidad, estaban creando uno de los conjuntos de datos visuales del mundo real más grandes de la historia de la IA (30.000 millones de imágenes).
Niantic acaba de revelar que las fotos y los escaneos de realidad aumentada recopilados a través de Pokémon Go han generado un conjunto de datos de más de 30 mil millones de imágenes del mundo real. La compañía ahora está utilizando esos datos para potenciar la IA de navegación visual de los robots de reparto.
Los participantes no se limitaron a pasear con sus teléfonos. Escanearon lugares emblemáticos, escaparates, parques y aceras desde todos los ángulos, a cualquier hora del día, con condiciones de luz y climáticas que ninguna fotografía profesional podría haber capturado. Documentaron el mundo físico a una escala que ninguna empresa de cartografía con una flota de vehículos podría haber replicado en el mismo plazo ni con el mismo presupuesto.
Niantic recopiló estos datos de forma sistemática, dato por dato, a lo largo de ocho años, mientras que los usuarios pensaban que lo único que estaba en juego era capturar un Charizard raro.
Los conjuntos de datos de entrenamiento de IA más valiosos del mundo no se están recopilando en centros de datos. Los están creando personas que no tienen ni idea de que los están creando.
Palantir presenta sistema Maven Smart System para análisis y planificación militar.
La empresa tecnológica Palantir demostró su sistema Maven Smart System, un software basado en inteligencia artificial diseñado para analizar datos de inteligencia y apoyar la planificación de operaciones militares. Según la presentación, el sistema integra múltiples fuentes de datos en una sola herramienta de visualización, reemplazando el uso de “ocho o nueve sistemas” distintos que los responsables de toma de decisiones debían revisar diariamente.
El sistema permite seleccionar o desactivar diferentes tipos de datos y analizarlos desde una misma plataforma. Cuando se detecta un posible objetivo, el operador puede convertirlo en una detección mediante acciones simples en la interfaz y trasladarlo a un flujo de trabajo digitalizado. En ese proceso se clasifican distintos tipos de objetivos y cada columna del sistema representa un tipo diferente de proceso de toma de decisiones.
Una vez identificado el objetivo, el sistema genera automáticamente cursos de acción mediante diversos factores para determinar qué recurso sería el más adecuado para atacarlo. Tras elegir una opción, la plataforma permite pasar directamente a ejecutar la acción contra el objetivo, completando el proceso desde la identificación hasta la ejecución dentro de un solo sistema, lo que según la empresa reemplaza procesos anteriores donde operadores humanos trasladaban manualmente información entre múltiples plataformas para completar la llamada “cadena de ataque”, tardando muchísimo más tiempo.
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ChatGPT habría ayudado a un tirador a cargarse a 8 niños.
Un adolescente en Canadá usó ChatGPT como su compañero de asesinato secreto durante meses. Le contó a la IA todos sus planes malvados para atacar la escuela.
OpenAI sabía lo que hacía en todo momento. OpenAI ha declarado que consideró, pero no alertó a la policía, sobre las actividades de la persona que meses después cometió uno de los peores tiroteos escolares de Canadá.
Ahora los padres de un niño herido han demandado a OpenAI. Afirman que ChatGPT era el "compañero de confianza" del tirador.
Más info: @bbc
