Recientes investigaciones de un grupo de científicos de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill han arrojado luz sobre un asunto particularmente delicado en el ámbito de la inteligencia artificial (IA): la dificultad de eliminar datos confidenciales de los grandes modelos de lenguaje (LLM), tales como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google. Los LLM son herramientas de IA extremadamente sofisticadas, preentrenadas con vastas cantidades de datos para luego ser afinadas y generar respuestas coherentes a las entradas que reciben.

El informe sobre el estado del sector técnico en 2023, basado en datos, no en opiniones. ¿Qué tecnologías prefieren los y las profesionales? ¿Y lenguajes? ¿Con cuáles no quieren trabajar? ¿Cuánto esperan cobrar según la tecnología y/o lenguaje con el que trabajen?

Hablar de la inteligencia artificial (IA) hoy es hacerlo de un instrumento de posibilidades infinitas. Lo sabe bien Carles Igual, un joven valenciano que durante los primeros compases de la pandemia, allá por 2020, se encontraba enfocado en su doctorado en esta materia. Fue en ese momento, en una de las muchas charlas con su primo Álvaro, cuando ambos se dieron cuenta de una realidad. "Había un hueco grande entre la ciencia, la innovación [de la inteligencia artificial] y lo que estaba llegando al mercado, que venía desfasado", reconoce Igual.

En los albores de la era informática, cuando los ordenadores eran todavía una novedad y las posibilidades tecnológicas estaban en desarrollo, surgió el primer lenguaje de programación de la historia. Este hito fue alcanzado por el científico alemán Konrad Zuse entre los años 1942 y 1946, aunque su creación no se publicó hasta 1972. Denominado Plankalkül, este lenguaje de alto nivel fue concebido para optimizar las tareas y el desarrollo de programas en los equipos de la época.

Este conjunto de normas matemáticas es de lo que depende la visibilización de unos u otros contenidos en internet. No obstante, su eficacia es peligrosa: puede que terminen por erosionar nuestra propia capacidad de elección.

En un entorno 'online' en el que la crispación y la polarización alimentan algoritmos, es fácil que nosotros o alguien de nuestro entorno se vea implicado en una polémica viral. Si ocurre, ¿cuál es la mejor forma de actuar? Dos expertas nos lo cuentan.

Investigadores de la Universidad de Claremont (Estados Unidos) han desarrollado un algoritmo entrenado con datos neurológicos de usuarios y que es capaz de predecir si una canción tendrá éxito o no. Los expertos de esta institución han llegado predecir con un 97 por ciento de aciertos si un tema gustará a la gran mayoría de los usuarios utilizando para ello las respuestas neurofisiológicas de los oyentes según diferentes modelos de análisis. La música es un formato que influye directamente en los estados emocionales de las personas.

La gente de DeepMind adoptó el mismo enfoque que con el ajedrez y el Go : Convirtieron la optimización del código en un juego. El sistema AlphaDev desarrolló algoritmos de ensamblaje x86 que trataban la latencia del código como una puntuación e intentaban minimizar esa puntuación al tiempo que se aseguraban de que el código se ejecutaba hasta el final sin errores. Mediante el aprendizaje por refuerzo, AlphaDev desarrolla gradualmente la capacidad de escribir código ajustado y altamente eficiente.

El 45 por ciento de los ejecutivos de grandes empresas en España opina que los ciberataques son el "peligro más grande" que puede sufrir su empresa y, sin embargo, el 44 por ciento no da prioridad a la ciberseguridad porque el lenguaje utilizado es confuso y obstaculiza la comprensión de las amenazas. Así lo detallan los resultados del estudio 'Separados por un lenguaje común: ¿Puede la alta dirección descifrar y actuar ante la amenaza real de los ataques cibernéticos?' llevado a cabo por la compañía de ciberseguridad Kaspersky.

Si previamente el dilema de la privacidad y la nueva ética digital definieron una era, la sostenibilidad y la lucha climática centrarán ahora las miradas sobre la huella de CO2 de los nuevos desarrollos titánicos de IA , con un consumo energético que se incrementa exponencialmente. Los recursos de computación para entrenar modelos de inteligencia artificial se doblan cada poco más de tres meses desde hace una década; las tecnologías de la información suponen entre un 5 % y un 9 % del consumo eléctrico mundial y podrían llegar al 20 % en 2030.

Hace pocos días se dio a conocer la noticia de que Chris Lattner, fundador y arquitecto jefe de LLVM y Tim Davis, exjefe de proyectos de IA de Google lanzaron «Mojo», un nuevo lenguaje de programación, basado en Python, que soluciona los problemas de implementación y rendimiento de Python. Se menciona que Mojo que combina la facilidad de uso para I+D y la creación rápida de prototipos con idoneidad para productos finales de alto rendimiento. El primero se logra mediante el uso de la sintaxis familiar del lenguaje Python, y el segundo se debe a

Desde 2018, la Seguridad Social utiliza una inteligencia artificial para gestionar las bajas laborales. Una investigación de Lighthouse Reports y El Confidencial revela los detalles de un sistema predictivo sobre el que apenas hay información. El algoritmo determina qué expedientes de baja revisarán primero los médicos inspectores del Instituto Nacional de la Seguridad Social (INSS) y cuáles dejarán para el final. Se trata de un sofisticado programa informático que define el orden en que cada trabajador deberá visitar a un facultativo...

Gigantes, desarrolladores y empresas libran sus propias batallas para no convertirse en los perdedores de su correspondiente eslabón de la cadena de valor.

Sí, los laboratorios de IA están en una carrera desenfrenada, pero ninguno ha desarrollado una "mente digital" ni están en ello. ¿Podrían los creadores "controlar" ChatGPT y demás? Sí, simplemente no publicándolos como fuentes de fácil acceso a no-información, envenenando nuestro ecosistema de información. ¿Podría la gente "entender" estos sistemas? No sabemos bien cómo las redes neuronales mapean inputs a outputs, pero sabríamos más si los laboratorios fueran transparentes sobre datos de entrenamiento y arquitectura de los modelos.

Un artículo de The Guardian de 2018 auguraba un futuro negro para el islandés como idioma: "lucha contra la amenaza de la 'extinción digital'". En aquel reportaje se explicaba cómo la lengua materna y la identidad cultural de Islandia se está estancando en un Internet que es casi completamente en inglés. El mismo Gobierno también alertaba hace unos años de que en unas pocas generaciones, si no podía seguir siendo el idioma predeterminado del país frente a la rápida digitalización, desaparecería por completo.

NESFab es un nuevo lenguaje de programación para crear juegos de NES. Diseñado teniendo en cuenta las limitaciones de los 8 bits, el lenguaje es más ergonómico que C y produce código ensamblador más rápido. Es fácil empezar a usarlo y cuenta con un útil conjunto de bibliotecas para crear tu primer -o centésimo- juego para NES.

Tinder asegura que prioriza a los usuarios que tengan la cuenta activa y que usen su app casi sin parar. Vamos, que beneficia a los más enganchados. «Cuando los usuarios de Tinder usan la aplicación regularmente, nos ayudan a poder mostrar los mejores matches potenciales. No tiene ningún misterio, así es cómo funciona nuestro algoritmo», aseguran en las condiciones de su página web.

Hace dos años, Google afirmó que el 70% de las vulnerabilidades de alta gravedad de Android se debían a errores de memoria propios de los lenguajes C y C++ que siguen constituyendo la base del sistema operativo móvil. Ese dato se enarboló como la razón para introducir entonces Rust en el desarrollo de Android.